Нещодавно @carv_official опублікував набір фреймворків і стандартів D.A.T.A. Як випливає з назви, G.A.M.E від Virtual — це фреймворк розробки та розгортання, зосереджений на ігрових сценаріях, тоді як D.A.T.A — це фреймворк даних для загальних «ланцюгових» сценаріїв, головним чином вирішуючи проблему розширення можливостей взаємодії з даними агентів штучного інтелекту, таких як крос-блокчейн обробка даних, обчислення конфіденційності та автоматизоване прийняття рішень. Давайте поговоримо про розуміння D.A.T.A в порівнянні з фреймворком G.A.M.E:
Фреймворк G.A.M.E, наданий @virtuals_io — це агент штучного інтелекту, який допомагає розробникам створювати ігрові сценарії, які можуть самостійно планувати дії та приймати рішення. Основним об'єктом його обслуговування є велика модель LLM.
Дозволяє великим моделям самостійно приймати рішення та планувати дії на основі введення природної мови через набір покращених вищих планувальників (HLP) та нижчих планувальників (LLP). HLP формулює стратегії та завдання, тоді як LLP перетворює завдання на конкретні виконувані дії. Кінцево, розробники можуть швидко створювати та розгортати модульні компоненти AI Agent, які можуть використовуватися в промисловому середовищі. Наприклад, надання інтелектуальних рішень NPC або гравцям у грі.
У порівнянні CARV надає рамку D.A.T.A, яка є інфраструктурою для "даних" загального призначення з метою надання високоякісної підтримки ланцюжкових і позаланцюжкових даних для AI Agent. Основною цільовою аудиторією є ланцюжкова комунікація та взаємодія AI Agent.
Як універсальний ланцюжок з модульною та масштабованою структурою, SVM Chain впроваджує протокол стандартизації міжланцюжкових даних, що дозволяє AI агенту одночасно отримувати та обробляти дані з різних блокчейнів. Механізми перевірки та відстежування блокчейну забезпечують безпеку передачі та обробки даних, а застосування TEE та ZK технологій гарантує конфіденційність. Очевидно, CARV визначає механізм адаптації AI агента для взаємодії між ланцюжками.
Як? Екосистема CARV в основному поділяється на чотири основні компоненти: SVM Chain, фреймворк D.A.T.A, CARV_ID та CARV_Labs. Будь ласка, зверніться до документа для довідки
Ланцюг SVM надає інфраструктуру блокчейну на основному рівні, включаючи обробку міжланцюжкових транзакцій, підтримку виконання смарт-контрактів, забезпечення механізму консенсусу та інші основні функції, які необхідні для нормального функціонування фреймворка D.A.T.A.
Фреймворк і стандарти D.A.T.A включають стандартизацію міжланцюгових даних, агрегацію та аналіз обробки даних, підтримку конфіденційного обчислення і т.д. Процес включає отримання початкових даних з ланцюга SVM, їх зв'язування за допомогою системи ID та агентської системи, та виведення стандартизованих даних на рівень додатків.
Система управління ідентифікацією CARV_ID, реалізована на основі стандарту ERC7231, включає в себе позначення ідентичності AI Agent, перевірку ідентичності, управління дозволами, авторизацію даних та інше, головним чином співпрацює з системою фреймворку D.A.T.A для управління даними.
4、CARV_Labs, головним чином, шляхом інкубації проектів, реалізації екосистемних додатків, підтримки технологічних інновацій тощо, надає базову підтримку для впровадження AI Agent, що відтак дозволяє іншим модулям технічних фреймворків підтримувати додатки AI Agent, які можуть дійсно бути впроваджені.
Загалом, очевидно, що спосіб CARV увійти в AI Agent трасу полягає у використанні його вроджених переваг ланцюжкової структури, захопити цю «функціональну точку» обробки даних ланцюжка та даних поза ланцюжком, яка потрібна для нормальної роботи AI Agent, шляхом агрегації даних, визначення стандартів даних, побудови механізму перевірки та відстеження даних, тим самим зробивши CARV блокчейн-архітектурою, яка може працювати з AI Agent.
Існує суттєва відмінність між фреймворком G.A.M.E та D.A.T.A., один глибоко досліджує автономні можливості прийняття рішень та виконання дій агента ШІ в ігровій сцені, щоб агент ШІ міг ефективніше розуміти вхідні дані природною мовою та переводити їх у дії в ігровій сцені, а інший охоплює багатоланцюгове середовище, намагаючись керуватися потребами в ланцюжку агента ШІ, беручи «дані» як точку входу, що робить CARV загальним ланцюжком інфраструктури, який спочатку обслуговує агента ШІ.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Розшифрування каркасу D.A.T.A: як перебудувати багатоланцюжкове екосередовище взаємодії?
Написав: Haotian
Нещодавно @carv_official опублікував набір фреймворків і стандартів D.A.T.A. Як випливає з назви, G.A.M.E від Virtual — це фреймворк розробки та розгортання, зосереджений на ігрових сценаріях, тоді як D.A.T.A — це фреймворк даних для загальних «ланцюгових» сценаріїв, головним чином вирішуючи проблему розширення можливостей взаємодії з даними агентів штучного інтелекту, таких як крос-блокчейн обробка даних, обчислення конфіденційності та автоматизоване прийняття рішень. Давайте поговоримо про розуміння D.A.T.A в порівнянні з фреймворком G.A.M.E:
Дозволяє великим моделям самостійно приймати рішення та планувати дії на основі введення природної мови через набір покращених вищих планувальників (HLP) та нижчих планувальників (LLP). HLP формулює стратегії та завдання, тоді як LLP перетворює завдання на конкретні виконувані дії. Кінцево, розробники можуть швидко створювати та розгортати модульні компоненти AI Agent, які можуть використовуватися в промисловому середовищі. Наприклад, надання інтелектуальних рішень NPC або гравцям у грі.
У порівнянні CARV надає рамку D.A.T.A, яка є інфраструктурою для "даних" загального призначення з метою надання високоякісної підтримки ланцюжкових і позаланцюжкових даних для AI Agent. Основною цільовою аудиторією є ланцюжкова комунікація та взаємодія AI Agent.
Як універсальний ланцюжок з модульною та масштабованою структурою, SVM Chain впроваджує протокол стандартизації міжланцюжкових даних, що дозволяє AI агенту одночасно отримувати та обробляти дані з різних блокчейнів. Механізми перевірки та відстежування блокчейну забезпечують безпеку передачі та обробки даних, а застосування TEE та ZK технологій гарантує конфіденційність. Очевидно, CARV визначає механізм адаптації AI агента для взаємодії між ланцюжками.
Ланцюг SVM надає інфраструктуру блокчейну на основному рівні, включаючи обробку міжланцюжкових транзакцій, підтримку виконання смарт-контрактів, забезпечення механізму консенсусу та інші основні функції, які необхідні для нормального функціонування фреймворка D.A.T.A.
Фреймворк і стандарти D.A.T.A включають стандартизацію міжланцюгових даних, агрегацію та аналіз обробки даних, підтримку конфіденційного обчислення і т.д. Процес включає отримання початкових даних з ланцюга SVM, їх зв'язування за допомогою системи ID та агентської системи, та виведення стандартизованих даних на рівень додатків.
Система управління ідентифікацією CARV_ID, реалізована на основі стандарту ERC7231, включає в себе позначення ідентичності AI Agent, перевірку ідентичності, управління дозволами, авторизацію даних та інше, головним чином співпрацює з системою фреймворку D.A.T.A для управління даними.
4、CARV_Labs, головним чином, шляхом інкубації проектів, реалізації екосистемних додатків, підтримки технологічних інновацій тощо, надає базову підтримку для впровадження AI Agent, що відтак дозволяє іншим модулям технічних фреймворків підтримувати додатки AI Agent, які можуть дійсно бути впроваджені.
Загалом, очевидно, що спосіб CARV увійти в AI Agent трасу полягає у використанні його вроджених переваг ланцюжкової структури, захопити цю «функціональну точку» обробки даних ланцюжка та даних поза ланцюжком, яка потрібна для нормальної роботи AI Agent, шляхом агрегації даних, визначення стандартів даних, побудови механізму перевірки та відстеження даних, тим самим зробивши CARV блокчейн-архітектурою, яка може працювати з AI Agent.
Існує суттєва відмінність між фреймворком G.A.M.E та D.A.T.A., один глибоко досліджує автономні можливості прийняття рішень та виконання дій агента ШІ в ігровій сцені, щоб агент ШІ міг ефективніше розуміти вхідні дані природною мовою та переводити їх у дії в ігровій сцені, а інший охоплює багатоланцюгове середовище, намагаючись керуватися потребами в ланцюжку агента ШІ, беручи «дані» як точку входу, що робить CARV загальним ланцюжком інфраструктури, який спочатку обслуговує агента ШІ.