La plupart des gens comprennent l'IA + Blockchain comme une simple pensée de faire fonctionner des modèles LLM sur la chaîne, mais le véritable goulot d'étranglement n'a jamais été la puissance de calcul, après tout, ce qui peut être acheté avec de l'argent n'est pas "cher". Ce qui est le plus important, c'est la mémoire.

Les modèles d'IA génèrent à chaque inférence une quantité massive de données : préférences des utilisateurs, modèles de décision, informations contextuelles, journaux d'exécution. Ces données doivent être stockées, récupérées instantanément, et plus important encore, être directement accessibles lors de la prochaine interaction. Les solutions de stockage traditionnelles ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme de l'IA.

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La différence entre l'intelligence artificielle et l'intelligence artificielle déficiente réside dans un instant.

Supposons qu'un outil d'IA dans le cadre de la DeFi, si chaque fois il devait réapprendre votre tolérance au risque, vos habitudes de trading et votre logique de répartition des actifs, alors il serait toujours une intelligence artificielle manuelle. Mais s'il peut se souvenir de chacune de vos décisions, analyser vos modèles de comportement, et même prédire vos besoins, c'est cela la véritable intelligence artificielle.

Le protocole Warden compte 5 millions d'utilisateurs qui exécutent des modèles d'IA, et ces modèles nécessitent une mémoire persistante pour maintenir leur niveau d'intelligence. Et @irys_xyz ne fournit pas seulement du stockage, mais une infrastructure de données programmable.

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Le stockage traditionnel consiste à donner à l'IA un classeur, tandis qu'Irys donne un cerveau.

Dès que les données entrent dans Irys, elles sont accompagnées d'une logique d'exécution :
1️⃣La prise de décision par IA peut définir des conditions déclencheuses, influençant ainsi les comportements futurs.
2️⃣Les données peuvent contenir des règles d'accès, contrôlant quels modèles peuvent être appelés.
3️⃣ La mémoire peut se mettre à jour automatiquement en fonction des nouvelles informations, permettant un véritable apprentissage.

Les modèles d'IA peuvent partager des connaissances, collaborer à la prise de décision et même monétiser leurs résultats intelligents.

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@irys_xyz et l'effet de roue de Warden Protocol :

Plus de modèles stockent des données dans Irys → Des ensembles de données plus précieux accessibles à d'autres modèles → De meilleures données attirent des modèles plus avancés → Plus d'interactions produisent plus de résultats précieux

Lorsque les modèles d'IA peuvent réellement "se souvenir" et "apprendre", le niveau d'intelligence de l'ensemble du réseau augmentera de manière exponentielle.

D'un point de vue technique, le réseau de test Irys peut atteindre 100 000 TPS. Cet avantage en termes de performance, associé à l'architecture native AI de Warden, résout fondamentalement le goulot d'étranglement des infrastructures pour les applications AI.

La valeur essentielle de cette collaboration réside dans le fait qu'elle prouve que l'infrastructure doit être conçue pour l'IA, et non que l'IA doit s'adapter à des architectures traditionnelles.