Transmettre le titre original : Un guide illustré du réseau REI : une compréhension simple et claire de l'intégration transparente des agents IA et de la blockchain
La création du cadre Rei a été conçue pour combler le fossé de communication entre l'IA et la blockchain.

Lors de la création d'agents d'IA, un défi majeur consiste à leur permettre d'apprendre, d'itérer et de se développer de manière flexible tout en garantissant la cohérence de leurs résultats. Rei fournit un cadre pour partager des données structurées entre l'IA et la blockchain, permettant aux agents d'IA d'apprendre, d'optimiser et de maintenir un ensemble d'expériences et de connaissances.
L'émergence de ce cadre rend possible le développement de systèmes d'IA avec les capacités suivantes :
Comprendre le contexte et les schémas pour générer des informations précieuses- Transformer les idées en mesures concrètes, en bénéficiant de la transparence et de la fiabilité de la blockchain## Défis rencontrésL'IA et la blockchain ont des différences significatives dans leurs attributs principaux, ce qui crée de nombreux défis pour leur compatibilité:
Calcul déterministe dans la blockchain : Chaque opération dans la blockchain doit produire des résultats cohérents sur tous les nœuds pour garantir :Consensus: Tous les nœuds doivent être d'accord sur le contenu d'un nouveau bloc pour compléter la validation.- Validation de l'état: L'état de la blockchain doit toujours être traçable et vérifiable. Les nouveaux nœuds doivent rapidement se synchroniser avec l'état cohérent des autres nœuds.- Exécution de contrats intelligents : Tous les nœuds doivent générer des sorties cohérentes dans les mêmes conditions d'entrée.- Calcul probabiliste en IA : les systèmes d'IA produisent souvent des résultats probabilistes, ce qui signifie que différents résultats peuvent se produire à chaque exécution. Cette caractéristique découle de :Dépendance du contexte : les performances de l'IA dépendent du contexte d'entrée, tel que les données d'entraînement, les paramètres du modèle et les conditions temporelles/environnementales.- Intensité des ressources : Le calcul de l'IA nécessite du matériel haute performance, y compris des opérations matricielles complexes et une mémoire substantielle.Ces différences créent les défis de compatibilité suivants :
Conflit entre les données probabilistes et déterministes:Comment les sorties probabilistes de l'IA peuvent-elles être converties en résultats déterministes requis par la blockchain ?- Quand et où cette transformation devrait-elle se produire?- Comment pouvons-nous conserver la valeur de l'analyse probabiliste tout en garantissant le déterminisme ?- Coûts de gaz : les exigences computationnelles élevées des modèles d'IA peuvent entraîner des frais de gaz inabordables, limitant leur utilisation sur la blockchain.- Contraintes de mémoire : Les environnements blockchain ont une mémoire limitée, qui peut ne pas répondre aux besoins de stockage des modèles d'IA.- Temps d'exécution: les temps de blocage de la chaîne de blocs limitent les vitesses d'exécution du modèle d'IA, ce qui peut avoir un impact sur les performances.- Intégration des structures de données : les modèles d'IA utilisent des structures de données complexes qui sont difficiles à incorporer directement dans le modèle de stockage de la blockchain.- Problème de l'Oracle (Exigences de vérification) : La blockchain repose sur des oracles pour récupérer des données externes, mais la validation de l'exactitude des calculs d'IA reste un défi, surtout lorsque les systèmes d'IA nécessitent un contexte riche et une faible latence, ce qui entre en conflit avec les caractéristiques de la blockchain.
Image d'origine de francesco, compilé par DeepChao TechFlow

Image initialement provenant defrancesco, compilé par Deep Tide TechFlow
Rei propose une nouvelle solution qui combine les forces de l'IA et de la blockchain.

Image originale defrancesco, compilé par Deep Tide TechFlow
Plutôt que de forcer l'intégration de l'IA et de la blockchain - deux systèmes fondamentalement différents - REI agit comme un « traducteur universel », permettant une communication et une collaboration fluides entre les deux grâce à une couche de traduction.

Image originally from francesco, compilé par Deep Tide TechFlow
Les objectifs principaux de Rei sont les suivants :

Image originale defrancesco, compilé par Deep Tide TechFlow
La première application de ce cadre estUnit00x0 (Rei_00 - $REI), qui a été formé en tant qu'analyste quantitatif.

L'architecture cognitive de Rei se compose des quatre couches suivantes :

Image à l'origine defrancesco, compilé par Deep Tide TechFlow

Image originale defrancesco, compilé par Deep Tide TechFlow
Plus important encore, Rei peut non seulement analyser les données, mais aussi développer une compréhension plus profonde basée sur celles-ci. Cela est possible grâce à la capacité de stocker directement ses expériences et ses idées sur la Blockchain, faisant ainsi de ces informations une partie de son système de connaissance, disponibles pour la récupération et l'optimisation continue de la prise de décision et de l'expérience globale.
Les sources de données de Rei incluent les bibliothèques Plotly et Matplotlib (pour le tracé de graphiques), Coingecko, Defillama, des données on-chain et des données de sentiment social de Twitter. En exploitant ces sources de données diverses, Rei fournit une analyse on-chain complète et des informations sur le marché.
Avec le mise à jour vers Quant V2, Rei supporte maintenant les types d'analyse suivants:
(Note sur la technologie Deep Tide TechFlow : ERC-4337 est une proposition d'amélioration d'Ethereum prenant en charge l'abstraction des comptes, visant à améliorer l'expérience utilisateur.)

Le contrat intelligent de Rei permet de déléguer des opérations à travers l'autorisation de signature de l'utilisateur, ce qui permet à Rei de gérer de manière autonome son portefeuille.
Voici les adresses de portefeuille de Rei :

Image originalement defrancesco, compilé par Deep Tide TechFlow
Le cadre Rei n'est pas limité au secteur financier et peut être appliqué aux scénarios généraux suivants:
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