Çoğu insanın anladığı AI+Blok Zinciri, LLM'nin modeli zincir üzerinde çalıştırması yüzeysel düşüncede kalıyor, ama gerçek engel asla Bilgi İşlem Gücü değil, sonuçta parayla alınabilecek şeyler "pahalı" değil. En önemli şey bellek.

AI modelleri her seferinde büyük miktarda veri üretir: kullanıcı tercihleri, karar alma modelleri, bağlam bilgileri, yürütme günlükleri. Bu verilerin saklanması, anlık olarak geri çağrılması gerekir; daha da önemlisi, bir sonraki etkileşimde doğrudan kullanılabilir olmalıdır. Geleneksel depolama çözümleri AI'nın temposunu asla yakalayamaz.

—————————————————————————

Yapay zeka ve yapay zeka engelliliği arasındaki fark bir anda belirir.

DeFi altındaki AI araçlarını düşünelim, eğer her seferinde risk tercihinizi, ticaret alışkanlıklarınızı ve varlık dağılımı mantığınızı yeniden öğrenmesi gerekiyorsa, o daima bir yapay zeka zayıflığıdır. Ama eğer her kararınızı hatırlayabiliyorsa, davranış kalıplarınızı analiz edebiliyorsa ve hatta ihtiyaçlarınızı tahmin edebiliyorsa, işte bu gerçek yapay zeka.

Warden Protocol, 5 milyon kullanıcının AI modellerini çalıştırdığı bir platformdur. Bu modellerin akıllı seviyelerini sürdürebilmek için kalıcı hafızaya ihtiyaçları vardır. @irys_xyz ise sadece depolama değil, aynı zamanda programlanabilir bir veri altyapısı sunmaktadır.

—————————————————————————

Geleneksel depolama, AI'ye bir dosya dolabı vermek gibidir, oysa Irys bir beyin sunar.

Verilerin Irys'e girdiği anda kendi yürütme mantığını taşır:
1️⃣AI kararları tetikleme koşulları ayarlayabilir ve böylece gelecekteki davranışları etkileyebilir.
2️⃣Veriler erişim kurallarını içerebilir, hangi modellerin çağrılabileceğini kontrol eder.
3️⃣Hafıza, yeni bilgilere göre otomatik olarak güncellenebilir ve gerçek öğrenmeyi gerçekleştirebilir.

AI modelleri arasında bilgi paylaşımı, işbirliği ile karar verme ve hatta kendi zeka ürünlerini paraya çevirme mümkündür.

—————————————————————————

@irys_xyz ile Warden Protocol'ün yarattığı flywheel etkisi:

Daha fazla model Irys'te veri depoluyor → Diğer modellere erişim için daha değerli veri setleri mevcut → Daha iyi veriler daha gelişmiş modelleri çekiyor → Daha fazla etkileşim daha değerli çıktılar üretiyor.

AI modelleri gerçekten "hatırladığında" ve "öğrendiğinde", tüm ağın zeka seviyesi üstel bir artış gösterecektir.

Teknik açıdan bakıldığında, Irys test ağı 100.000 TPS'ye ulaşabiliyor. Bu performans avantajı, Warden'ın AI yerel mimarisi ile birleştiğinde, AI uygulamalarının altyapı darboğazını temel olarak çözmektedir.

Bu işbirliğinin en temel değeri, altyapının AI için doğması gerektiğini, geleneksel mimariye AI'nın uyum sağlaması değil.