الصناعة دائماً تسعى وراء "تجربة أكثر ذكاءً على السلسلة"، لكن معظم المشاريع تتعثر بسبب عدم توحيد البيانات، وصعوبة ربط النماذج، وعدم إمكانية تطبيق الحلول عملياً في الجانب التجاري. @bluwhaleai اتخذت مسارًا معاكسًا، حيث ركزت على تحويل بيانات السلسلة إلى قدرات أساسية تشبه قواعد البيانات المؤسسية يمكن تشغيل منطق الأعمال عليها مباشرة.

نظام عقد الشبكة لديهم ليس لمجرد الدعاية، بل لضغط الحالة اللحظية لسلاسل مختلفة في هيكل موحد، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي فهم تغيرات الأصول، وأنماط التداول، ومخاطر الحدود بنفس الطريقة. هذه القدرة على الهيكلة في الواقع أهم من النموذج نفسه، لأنها تحدد سقف إمكانيات الذكاء الاصطناعي.

الفائدة للمطورين واضحة جداً؛ في السابق، كان التكيف مع عدة سلاسل يتطلب كتابة الكثير من السكربتات، أما الآن فيمكن فقط استدعاء الواجهات البرمجية، وحتى تنسيق التقارير يمكن توليده تلقائياً. بالنسبة للمشاريع، أصبحت مهام مثل KYC، وإدارة المخاطر، وتقييم الائتمان أو تحليل الأصول أسهل بكثير.

لكي يعمل الذكاء الاصطناعي فعلاً في Web3، الأمر لا يعتمد على قوة النماذج الكبيرة، بل على مدى نظافة وتنظيم البيانات الأساسية. #Bluwhale تركز جهودها بالضبط في هذا الجانب.
@bluwhaleai #bluwhaleai $BLUAI @Bantr_fun #Bantr #BLUA