➡️Thách thức lớn nhất mà Blockchain truyền thống phải đối mặt là: Làm thế nào để tin tưởng vào kết quả đầu ra của AI?

Các dự án truyền thống chủ yếu đều bắt đầu từ cách tính toán hoàn toàn mới, phương pháp này có chi phí cao và phức tạp hơn.

Tuy nhiên, @wardenprotocol đã đưa ra giải pháp tinh tế thông qua công nghệ SPEX (chứng minh thực thi thống kê) - xác thực xác suất.

➡️Cụ thể là làm như thế nào?
1、Kiểm tra mẫu: kiểm tra tính toàn vẹn của mô hình AI thông qua sự đồng thuận của các trình xác thực.

2、Tham số có thể điều chỉnh: Hỗ trợ điều chỉnh động kích thước mẫu và ngưỡng

3、Giới hạn sai số: Kiểm soát tỷ lệ chấp nhận/từ chối lỗi trong phạm vi có thể dự đoán.

👍Công nghệ này đã chứng minh giá trị của nó trong thực tế: Uniswap đã thực hiện 650.000 giao dịch trên 14 chuỗi trong vòng ba tuần, phục vụ khoảng 500.000 người dùng, thời gian triển khai chỉ mất 72 giờ.

Thật lòng mà nói, trước đây tôi chưa hoàn toàn tin tưởng vào dự án này, nhưng kết quả thực tế này đã nâng cao sức cạnh tranh của Warden lên vài cấp độ.

Tất nhiên, dữ liệu này chỉ có thể được sử dụng như một phương thức xác thực duy nhất.

📊Nhiều dữ liệu khác hơn mới có thể chứng minh chất lượng của dự án.

Sự thật cũng như vậy, trong bối cảnh ngành công nghiệp phổ biến có robot làm tăng số lượng, Warden đã thể hiện một mô hình tăng trưởng lành mạnh:

Sau khi dọn dẹp cộng đồng, đã lọc ra 2.5 triệu người dùng thực từ 6.5 triệu người dùng đã đăng ký.
🆚Lợi thế cạnh tranh: Định vị thị trường khác biệt

1、vs Fetch：Từ oracle dữ liệu đến xác thực thực thi
So với việc Fetch tập trung vào các oracle dữ liệu AI, Warden nhấn mạnh tính xác minh của suy diễn đơn lần, điều này rất quan trọng trong các tình huống DeFi và quản trị.

Khả năng thực thi đại diện liên chuỗi của Warden (hơn 100 chuỗi) và ứng dụng hướng tới người dùng (1 triệu WAU) cũng vượt xa định vị hướng tới nhà phát triển của Fetch.

2、vs Bittensor：Trí tuệ tập thể vs Trải nghiệm cá nhân
Bittensor chuyên về việc thực hiện đào tạo AI tập thể thông qua mạng lưới thợ mỏ, nhưng trong các tình huống tải cao có vấn đề về khả năng mở rộng.

Warden tập trung vào xác minh chuỗi trên một suy diễn AI đơn lẻ, cả hai tạo thành mối quan hệ bổ sung: Bittensor cung cấp khả năng tính toán, Warden cung cấp đảm bảo xác minh.

3、vs NEAR Protocol：Nền tảng tổng quát vs AI gốc
NEAR là L1 phổ quát mặc dù hỗ trợ công cụ AI, nhưng thiếu các đặc tính gốc AI như chứng minh xác suất SPEX của Warden.

Cấu trúc chuyên nghiệp của Warden có ưu thế rõ rệt trong các tình huống xác thực AI.

🤔Suy nghĩ cá nhân
1、Thay vì bổ sung các chức năng AI vào kiến trúc hiện tại, tốt hơn hết là xây dựng một cơ sở hạ tầng gốc AI từ đầu. Sự dũng cảm của Warden trong việc "tái phát minh bánh xe" đang tạo ra một mô hình công nghệ hoàn toàn mới.

2、Các token đã được xác định $WARD hiện tại tôi cá nhân cảm thấy có cơ hội trực tiếp đến ba lớn.

Mặc dù không có tài trợ, không có chi tiết nào bị chỉ trích.

Tuy nhiên, mong đợi chất lượng dự án, sức mạnh công nghệ và các yếu tố khác trở thành những yếu tố cốt lõi và điểm cộng của các dự án hàng đầu.