➡️ Geleneksel Blok Zinciri'nin karşılaştığı en büyük zorluk: AI'nın çıktı sonuçlarına nasıl güvenilir?

Geleneksel projelerin çoğu tamamen yeniden hesaplama yöntemiyle başlar, bu yöntem oldukça maliyetli ve daha karmaşıktır.

Ancak @wardenprotocol, SPEX (İstatistiksel İcra Kanıtı) teknolojisi ile zarif bir çözüm sundu - Olasılık Doğrulama

➡️Bu tam olarak nasıl yapılıyor?
1. Örnekleme doğrulaması: Doğrulayıcı konsensüsü ile AI modelinin bütünlüğünü kontrol etme.

2. Ayarlanabilir parametreler: Örnek boyutu ve eşik değerinin dinamik ayarlamasını destekler.

3. Hata sınırı: Hatalı kabul/reddetme oranını öngörülebilir bir aralıkta tutmak

👍Bu teknoloji, pratik uygulamada değerini kanıtladı: Uniswap aracılığıyla 14 farklı zincir üzerinde 650,000 işlem gerçekleştirildi, yaklaşık 500,000 kullanıcıya hizmet verildi ve yalnızca 72 saat içinde kurulum süresi alındı.

Gerçekten, daha önce bu projeye yüzde yüz güvenmiyordum, ama bu gerçek sonuç Warden'ın rekabet gücünü birkaç kademe artırdı.

Elbette, bu veri yalnızca tek bir doğrulama yöntemi olarak kullanılabilir.

📊Daha fazla veri, projenin kalitesini daha iyi kanıtlayabilir.

Gerçekler de böyledir, sektörde robotların hacim artırdığı bir ortamda, Warden sağlıklı bir büyüme modeli sergilemiştir:

Topluluk temizleme robotu çalıştıktan sonra, 6.5 milyon kayıtlı kullanıcıdan 2.5 milyon gerçek kullanıcı seçildi.
🆚 Rekabet Avantajı: Farklılaştırılmış Pazar Konumu

1、vs Fetch：Veri Oracle'dan İcra Doğrulamasına
Fetch'in AI veri oracle'larına odaklanmasının aksine, Warden tek bir çıkarımın doğrulanabilirliğini vurgular; bu, DeFi ve yönetişim senaryolarında kritik öneme sahiptir.

Warden'ın çapraz zincir aracılık yürütme yeteneği (100+ zincir) ve kullanıcı odaklı uygulamaları (1 milyon WAU) da Fetch'in geliştirici odaklı konumlandırmasından çok daha üstündür.

2、vs Bittensor：Kolektif Zeka vs Bireysel Doğrulama
Bittensor, madenci ağı üzerinden kolektif AI eğitimi gerçekleştirmede uzmandır, ancak yüksek yük senaryolarında ölçeklenebilirlik sorunları vardır.

Warden, tek bir AI çıkarımının zincir üzerindeki doğrulamasına odaklanır ve her ikisi de tamamlayıcı bir ilişki oluşturur: Bittensor hesaplama gücü sağlar, Warden doğrulama güvenceyi verir.

3、vs NEAR Protocol：Genel Platform vs AI Yerel
NEAR genel bir L1 olarak AI araçlarını desteklese de, Warden'ın SPEX olasılık kanıtı gibi AI yerel özelliklerinden yoksundur.

Warden'ın uzmanlaşmış mimarisi, AI doğrulama senaryolarında belirgin avantajlara sahiptir.

🤔Kişisel düşünceler
1. Mevcut mimari üzerine AI fonksiyonları eklemek yerine, sıfırdan AI yerel altyapısını inşa etmek daha iyidir. Warden'ın bu "tekerleği yeniden icat etme" cesareti, tamamen yeni bir teknik paradigmayı yaratıyor.

2、Şu anda benim şahsi görüşüme göre, netleşmiş token $WARD 'in üç büyük ile doğrudan bir fırsatı var.

Finansman olmadan, tartışmalı bu detay yok.

Ancak projelerin kalitesi, teknik yeterlilik gibi unsurların birinci sınıf faktörler ve artı değerler olmasını bekliyorum.