Чи дійсно ми готові зробити AI-розуміння справжньою децентралізованою, перевіреною та справедливо заохочуваною мережею? @dgrid_ai намагається вирішити цю ключову проблему. DGrid AI стверджує, що є першим у світі справжнім Web3 децентралізованим шлюзом для AI-розуміння з агрегаційним рівнем, метою якого є дозволити розробникам, операторам вузлів, внескам моделей та користувачам працювати в відкритому середовищі з мінімальним довір’ям для AI-розуміння, викликів та співпраці. Завдяки архітектурі Web3 він прагне подолати обмеження централізованих агрегаторів AI у контролі, заохоченнях і довірі. У дизайні DGrid один із ключових механізмів — Proof of Quality (доказ якості), це система, яка поєднує криптографічну верифікацію і теорію ігор для забезпечення того, щоб кожен результат AI-розуміння був піддаваний аудиту та відстеженню. Верифікаційні вузли у мережі випадковим чином вибираються для повторної перевірки вихідних даних задачі, і якщо результати вузла не відповідають вимогам, він може бути покараний штрафом у токенах. Цей механізм забезпечує не лише ефективність децентралізованого AI-розуміння, а й його довіру. Що важливо, DGrid — це не просто технічний протокол, він також створює цілісну екосистему: уніфікований RPC-інтерфейс, глобальний пул ресурсів вузлів, розрахункову систему на основі смарт-контрактів та рівень управління спільнотою. Це означає, що розробники можуть викликати різні моделі так само просто, як і смарт-контракти, і кожен може платити за розуміння $DGAI , ставити заставу для участі в управлінні та прийнятті рішень. Але справжнє питання — коли AI-розуміння стане основною інфраструктурою такої відкритої мережі, чи зможемо ми забезпечити її довгострокову стабільність, безпеку та справедливість? Мета DGrid — перетворити AI-розуміння із централізованих сервісів у публічний продукт, подібний до електроенергії або інтернет-інфраструктури, і ця еволюція без сумніву встановить нові стандарти для всього екосистеми AI і Web3. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX