في مسار الذكاء الاصطناعي الحالي، النماذج تتطور في الجانب النظري، والتطبيقات تتوسع، لكن البنية التحتية هي الجزء الأكثر ندرة والأكثر عرضة للتقدير الخاطئ.

خصوصًا في سيناريو Web3، الذكاء الاصطناعي يتحمل مسؤولية اتخاذ القرارات القابلة للتنفيذ، وليس مجرد توليد المحتوى، وهذا يفرض متطلبات أعلى على صحة البيانات واتساقها.

@useTria تكمن قيمته في أنه يوفر للذكاء الاصطناعي نمط تعاون بيانات قابل للتجميع.

البيانات لم تعد مجرد مورد يُستهلك، بل يمكن أن تكون عناصر إنتاج قابلة للعلامة، والقياس، وإعادة الاستخدام، مما يجعل علاقة المساهمين في البيانات، ونظام الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات واضحة ومستدامة.

هذا يفسر أيضًا لماذا $TRIA يشبه أكثر الأصول ذات الطابع التأسيسي، وليس الأصول المدفوعة بالمشاعر.

مسار نموه لن يكون انفجاريًا، بل يتطور تدريجيًا مع زيادة عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتعقيد الأنظمة الذكية على السلسلة، ويتم استدعاؤه تدريجيًا، وتراكم القيمة تدريجيًا.

إذا كنت تؤمن بأن الذكاء الاصطناعي سيتحمل أدوارًا أكثر تعقيدًا في التحليل، والتعاون، والتنفيذ على السلسلة، فإن المشكلة التي يعالجها Tria بالفعل، تقف في الموقع الصحيح.

@KaitoAI @cookiedotfuncn @cookiedotfun @MindoAI #TriaTreasure @easydotfunX