مراجعة DeepNode AI: كيف تحوّل الشبكة اللامركزية الذكاء الاصطناعي إلى سوق مفتوحة

الذكاء الاصطناعي في ديب نود هي بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي تُمكّن المطورين والمُدقّقين ومُزوّدي الحوسبة والمستخدمين من بناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتقييمها وتحقيق الربح منها عبر شبكة مفتوحة مُنسّقة بتقنية البلوك تشين. وتُمثّل عملة DN طبقة التسوية والحوافز التي تُشغّل جميع العمليات على المنصة، بدءًا من تنفيذ النموذج وصولًا إلى التحقق منه وإدارته.

يشرح هذا الاستعراض كيفية عمل DeepNode، والمشاكل التي يستهدفها، وكيف تم تنظيم بنيته، وكيف تم تصميم اقتصاديات رموز DN لدعم تشغيل الشبكة على المدى الطويل.

ما المشكلة التي يهدف الذكاء الاصطناعي DeepNode إلى حلها؟

يتسم تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث بالمركزية الشديدة، حيث تسيطر مجموعة صغيرة من شركات التكنولوجيا الكبرى على معظم نماذج الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للحوسبة وقنوات التوزيع. ويخلق هذا الهيكل العديد من المشكلات للمطورين والمستخدمين على حد سواء.

أولاً، تركيز القيمة مفرط. غالباً ما يبني المطورون نماذج لمنصات مركزية لكنهم لا يحصلون على حصة من الإيرادات طويلة الأجل. ويتقاضى مزودو خدمات الحوسبة أجوراً ثابتة. ويدفع المستخدمون رسوماً دورية دون معرفة كيفية تقييم النماذج أو إدارتها.

ثانياً، غالباً ما تكون الرؤية أهم من الفائدة. ففي العديد من منصات الذكاء الاصطناعي المركزية، تنجح النماذج بفضل ميزانيات التسويق والشراكات والترويج للمنصة بدلاً من الدقة أو الفائدة المقاسة.

ثالثًا، يفتقر المساهمون إلى حوافز شفافة. عادةً ما يتلقى المدققون والمقيّمون ومساهمو البيانات مدفوعات لمرة واحدة، حتى لو كان عملهم يخلق قيمة طويلة الأجل.

وأخيرًا، تتسم أنظمة الذكاء الاصطناعي بالعزلة. فمعظم المنصات تركز على مهام محددة مثل نماذج اللغة أو توليد الصور. ولا يزال الذكاء متعدد المجالات صعبًا بسبب البنى المغلقة والحوافز غير المتوافقة.

يعالج DeepNode هذه المشكلات من خلال التعامل مع الذكاء كسوق مفتوح بدلاً من كونه منتجًا مغلقًا.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في DeepNode عملياً؟

ديب نود تعمل كشبكة ذكاء اصطناعي من نظير إلى نظير. تنسق النماذج والمدققون وعقد الحوسبة على السلسلة، بينما يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة.

بدلاً من تبادل القدرات الحاسوبية الخام، تتبادل الشبكة الذكاء الاصطناعي. يقدم المطورون نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مجالات محددة، مثل التمويل أو البحث أو التصنيع. يتم تنفيذ هذه النماذج بواسطة مشغلي عقد مستقلين وتقييمها بواسطة جهات التحقق.

اكتشف المشاريع الواعدة...

مشاريع واعدة...

(إعلان)

تستمر المقالة...

تشمل العناصر التشغيلية الرئيسية ما يلي:

• إثبات صلة العمل (PoWR): تعتمد المكافآت على الصحة والفائدة، وليس على الحسابات المجردة.
• التقييم المستمر: يتم تصنيف النماذج بمرور الوقت. الأداء الضعيف يقلل من التأثير، بينما الدقة المتسقة تزيد من الظهور.
• التنسيق على السلسلة: يتم تسجيل التسجيل والسمعة ونتائج التحقق والمكافآت على سلسلة الكتل من أجل الشفافية.

يسمح هذا الهيكل لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتطور باستمرار بدلاً من تدريبها مرة واحدة ونشرها إلى أجل غير مسمى.

ما هي البنية التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي في DeepNode؟

تم تصميم DeepNode كنظام هجين يجمع بين التنسيق على السلسلة والتنفيذ خارجها. ويتم تشغيله على Base، وهو إثيريم شبكة من الطبقة الثانية، لتحقيق التوازن بين الأمان وانخفاض تكاليف المعاملات.

تشمل الطبقات المعمارية الأساسية ما يلي:

• نموذج السوق: سجل لامركزي يتم فيه تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها وتحقيق الربح منها.
• طبقة التنفيذ: عقد الحوسبة الموزعة التي تقوم بتشغيل مهام الاستدلال بالذكاء الاصطناعي.
• طبقة التحقق: يقوم المدققون بتقييم المخرجات وتحديد درجات الثقة.
• طبقة السمعة: يتتبع الدقة التاريخية والموثوقية والأداء.
• طبقة الحوكمة: يدير ترقيات البروتوكول وتغييرات السياسات.
• طبقة المجال: يُمكّن من إنشاء شبكات فرعية متخصصة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة بكل صناعة.

تتم معالجة المهام بشكل زائد باستخدام قاعدة "نموذج واحد، عقدتان" لتقليل الأخطاء والتلاعب.

من يشارك في شبكة DeepNode؟

يُحدد DeepNode أدوارًا واضحة ومعيارية. يمكن للمشاركين التخصص في أدوار معينة أو دمجها، ولكن تضارب المصالح مقيد بالتصميم.

تشمل الأدوار الرئيسية ما يلي:

• مصممو النماذج: قم بتحميل نماذج الذكاء الاصطناعي وصيانتها واكسب نقاط DN لكل عملية استدلال.
• عمال المناجم: توفير القدرة الحاسوبية وتنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي.
• المصادقون: التحقق من المخرجات، وتحديد درجات الثقة، وحماية سلامة الشبكة.
• ستكرز: قم بتفويض DN إلى المعدنين أو المدققين وشارك في المكافآت.
• الداعمون: تُقدّم شركة Bond DN نماذج واعدة مقابل حصة من الإيرادات.
• المستهلكون: استخدم نماذج الذكاء الاصطناعي عبر السوق أو واجهة برمجة التطبيقات (API).
• مهندسو المجال (المرحلة اللاحقة): تصميم وإدارة الشبكات الفرعية للذكاء الاصطناعي الخاصة بكل مجال.

لا يستطيع المدققون التحقق من صحة النماذج التي أنشأوها أو دعموها مالياً، مما يقلل من التحيز.

ما هو رمز DN وكيف يُستخدم؟

DN هي العملة الأصلية لـ DeepNode. يتم تسوية كل مهمة ذكاء اصطناعي ومكافأة وإجراء حوكمة في DN.

تشمل حالات استخدام DN الأساسية ما يلي:

• دفع تكاليف مهام الاستدلال بالذكاء الاصطناعي
• مكافأة المعدنين والمدققين ومنشئي النماذج
• التخزين والتفويض
• نموذج الترابط ومشاركة الداعمين
• التصويت على الحوكمة
• تكوين الحوافز على مستوى المجال

DN ليس memecoinsدورها وظيفي بحت، ويرتبط بنشاط الشبكة القابل للقياس.

كيف تعمل اقتصاديات رموز DeepNode؟

تم تصميم اقتصاديات رموز DN لمواءمة الانبعاثات مع الاستخدام الحقيقي، وليس مع التضخم الثابت.

يشمل توزيع الرموز ما يلي:

• الانبعاثات والمنح: 50%
• الفريق والمستشارين: 15%
• خزينة: 10%
• السيولة: 10%
• بذرة: 8%
• الاستراتيجية: 4%
• خاصة: 1%
• الإسقاط الجوي: 2%

تتراوح جداول استحقاق المكافآت من فتح فوري للمكافآت المجانية إلى فترات انتظار تمتد لعدة سنوات لتخصيصات الفرق.

تتدفق الإيرادات عبر وحدة توجيه ويتم توزيعها على:

• مالكي النماذج
• البنية التحتية ومعالجات الدفع
• إعادة الشراء والحرق بنسبة 1%
• تعزيز الانبعاثات بناءً على الاستخدام

يتجنب هذا الهيكل تقسيمات المكافآت الجامدة التي غالباً ما تخلق ضغط بيع مفرط في الشبكات في مراحلها المبكرة.

DN هو الآن متاح للتداول في منصات التداول مثل Gate وBitget وMEXC وKuCoin وBinance Wallet.

لماذا تتجنب DeepNode نماذج الانبعاثات الثابتة؟

تستخدم العديد من شبكات الحوسبة تقسيمات ثابتة لإصدار العملات بين المعدنين والمستثمرين. وهذا غالباً ما يؤدي إلى ضغط بيع مستمر يتجاوز الطلب الحقيقي.

يتجنب DeepNode هذا الأمر عن طريق:

• تعديل الانبعاثات على مستوى المجال
• مكافأة عمال المناجم بناءً على العمل الموثق
• تخصيص مكافآت التخزين فقط عند الحاجة
• زيادة المكافآت وفقًا للاستخدام الفعلي

يهدف هذا النهج إلى الحفاظ على انبعاثات متناسبة مع القيمة المضافة بدلاً من افتراضات البروتوكول.

ما هو دور التخزين السائل مع stDN؟

تُقدّم DeepNode رمزًا مميزًا للتخزين السائل يُسمى stDN.

يقوم المستخدمون بتخزين عملة DN ويحصلون على عملة stDN بنسبة واحد إلى واحد عند الإطلاق. ومع مرور الوقت، تزداد قيمة عملة stDN مع تراكم المكافآت بدلاً من زيادة كميتها.

تشمل الخصائص الرئيسية ما يلي:

• تظل الأصول المودعة سائلة
• تتراكم المكافآت حسب قيمة الرمز المميز
• يحصل المدققون والمستثمرون على 95% من مكافآت الاستثمار.
• يُخصص جزء صغير للمؤسسة وحرق الرموز
• يتم حرق رسوم السحب لتقليل العرض

يدعم هذا التصميم أمن الشبكة مع السماح للمستخدمين بالحفاظ على مرونتهم.

الخاتمة

تجمع منصة DeepNode بين الحوافز اللامركزية وأداء الذكاء الاصطناعي القابل للقياس. وتولي بنيتها أولوية قصوى للشفافية والسمعة والتقييم المستمر. ويركز نظامها الاقتصادي على المكافآت القائمة على الاستخدام بدلاً من التضخم الثابت.

لا تضمن المنصة نتائج مضمونة، بل توفر بنية تحتية تتنافس فيها نماذج الذكاء الاصطناعي والحوسبة والتحقق بشكل مفتوح بناءً على النتائج.

ممارستنا

1. موقع DeepNode AI الإلكتروني: معلومات عامة

2. الذكاء الاصطناعي DeepNode على Xالإعلانات (يناير 2026)

3. وثائق الذكاء الاصطناعي في DeepNodeنبذة عن ديب نود للذكاء الاصطناعي

4. نظرة عامة على رمز DN الخاص بـ DeepNodeحول رمز DN