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アイリスはウォーデンが思い出を作るのにどのように役立ったのでしょうか?
誰もが、AIはより強力で、より多くのGPUであり、より大きなモデルであると言っています。 しかし、実際に体験してみると、コンピューティング能力だけがボトルネックではなく、メモリだけであることがわかります。
モデルが実行されるたびに、データやコンテキストと対話して出力が生成されます。 しかし、従来のストレージは、データの流れを維持するには遅すぎるか、コストがかかりすぎます。 その結果、AI は短期記憶をループし続け、一気に忘れてしまいます。
Warden Protocol は AI ネイティブのオンチェーン インフラストラクチャに取り組んでおり、500 万人のユーザーがこのモデルを実行しています。 これらのモデルはトランザクションを実行し、コンテンツを生成し、ブロックチェーンと対話できますが、すべて永続的なメモリ層がありません。
そのとき、アイリスがつながります!
モデルの推論結果、ログ、長期的な設定をオンチェーンに保存します。 読み取りと書き込みの速度は速く、コンテキストとして直接呼び出すことができ、データはコールドストレージではなく、ルール、条件、プログラマビリティを備えています。
これは、AI アシスタントがリスク習慣を記憶し、戦略がより正確になり、複数のモデルが知識を共有し、相互に進化できることを意味します。 スマートな結果自体は、パッケージ化、販売、ライセンス供与も可能です。
データを格納するモデルが増えるにつれて、ネットワーク効果がより明らかになります。
新しいモデルは古いデータを使用でき、新しいデータを他のモデルに供給することができ、インテリジェンスはチェーンに重ねられ始めます。
私にとって、このコラボレーションの鍵は、追加のクライアントを持つことではなく、次のことを証明することです。
Irys は大規模な AI ワークロードを実際にサポートし、AI のオンチェーン メモリ層になることができます。
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