Dopo aver esaminato più di cinquanta white paper, la stragrande maggioranza dei progetti che affermano di essere supportati dall'IA non è altro che una patch su un EVM già pesante; questo approccio AI-added, oltre ad aumentare le spese di Gas, non contribuisce sostanzialmente alla potenza di calcolo. Quello che dobbiamo cercare è un'infrastruttura AI-first progettata fin dalla base per gli agenti intelligenti, e non un mostro forzatamente adattato per cavalcare l'onda del momento. Qualche giorno fa, ho sperimentato in profondità il testnet di Vanar Chain, e la differenza è molto evidente. Non ha scelto la strada facile della compatibilità EVM, ma ha creato un'architettura a cinque livelli. In particolare, il livello di memoria semantica Neutron colpisce nel segno.
Gli agenti AI di oggi temono di essere privi di intelligenza; dopo due chiacchiere dimenticano tutto, oppure se la lunghezza del contesto supera un certo limite, si bloccano. Le pratiche tradizionali collegano il magazzino della memoria su Arweave o IPFS, e il richiamo è estremamente lento, non solo con alta latenza, ma anche la coerenza dei dati non può essere garantita. Vanar supporta direttamente la memoria semantica native sulla catena, e questa è la vera strada per preparare il terreno all'IA. È interessante confrontare Vanar con Near o ICP. La disponibilità dei dati di Near è davvero buona, la tecnologia di sharding è potente, ma nell'interazione nativa degli agenti resta un po' indietro. Provando il Creator Pad di Vanar, ho scoperto che la soglia per emettere monete e distribuire contratti intelligenti è stata abbassata troppo. Il vantaggio è che gli sviluppatori non devono riscrivere il codice per trasportare la logica del Web2, possono iniziare direttamente; il rischio è che senza una selezione adeguata, progetti spazzatura potrebbero proliferare, e a quel punto lo schermo sarebbe pieno di progetti scadenti, seppellendo i veri buoni progetti.
Il cuore dell'AI-first non sta nel quanto grande sia il modello che esegui sulla catena, ma nella capacità della catena di comprendere le esigenze del modello. Il motore intelligente decentralizzato di Kayon cerca di risolvere la verificabilità delle inferenze, il che è molto importante. Eseguire modelli AI sulla catena senza verifica è come avere una scatola nera; come possiamo essere certi che i risultati non siano stati manomessi dai nodi? Vanar cerca di risolvere questo problema attraverso un meccanismo di verifica di base, che è di gran lunga superiore ai concorrenti che si concentrano solo sul livello applicativo. Tuttavia, l'esperienza attuale ha effettivamente alcuni punti critici. Anche se è stata annunciata un'alta TPS, ci sono occasionali ritardi sotto alta concorrenza, e la sincronizzazione dei nodi ha chiaramente spazio per ottimizzazioni. Inoltre, la struttura ecologica è troppo grande, e le applicazioni killer non sono ancora emerse; è più facile dipingere un grande progetto che realizzarlo. È come se avessimo ristrutturato un centro commerciale di lusso, ma i commercianti non si sono ancora completamente insediati, quindi risulta un po' vuoto.
@Vanarchain $VANRY
#vanar
Gli agenti AI di oggi temono di essere privi di intelligenza; dopo due chiacchiere dimenticano tutto, oppure se la lunghezza del contesto supera un certo limite, si bloccano. Le pratiche tradizionali collegano il magazzino della memoria su Arweave o IPFS, e il richiamo è estremamente lento, non solo con alta latenza, ma anche la coerenza dei dati non può essere garantita. Vanar supporta direttamente la memoria semantica native sulla catena, e questa è la vera strada per preparare il terreno all'IA. È interessante confrontare Vanar con Near o ICP. La disponibilità dei dati di Near è davvero buona, la tecnologia di sharding è potente, ma nell'interazione nativa degli agenti resta un po' indietro. Provando il Creator Pad di Vanar, ho scoperto che la soglia per emettere monete e distribuire contratti intelligenti è stata abbassata troppo. Il vantaggio è che gli sviluppatori non devono riscrivere il codice per trasportare la logica del Web2, possono iniziare direttamente; il rischio è che senza una selezione adeguata, progetti spazzatura potrebbero proliferare, e a quel punto lo schermo sarebbe pieno di progetti scadenti, seppellendo i veri buoni progetti.
Il cuore dell'AI-first non sta nel quanto grande sia il modello che esegui sulla catena, ma nella capacità della catena di comprendere le esigenze del modello. Il motore intelligente decentralizzato di Kayon cerca di risolvere la verificabilità delle inferenze, il che è molto importante. Eseguire modelli AI sulla catena senza verifica è come avere una scatola nera; come possiamo essere certi che i risultati non siano stati manomessi dai nodi? Vanar cerca di risolvere questo problema attraverso un meccanismo di verifica di base, che è di gran lunga superiore ai concorrenti che si concentrano solo sul livello applicativo. Tuttavia, l'esperienza attuale ha effettivamente alcuni punti critici. Anche se è stata annunciata un'alta TPS, ci sono occasionali ritardi sotto alta concorrenza, e la sincronizzazione dei nodi ha chiaramente spazio per ottimizzazioni. Inoltre, la struttura ecologica è troppo grande, e le applicazioni killer non sono ancora emerse; è più facile dipingere un grande progetto che realizzarlo. È come se avessimo ristrutturato un centro commerciale di lusso, ma i commercianti non si sono ancora completamente insediati, quindi risulta un po' vuoto.
@Vanarchain $VANRY
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