Bom ponto aqui do @mtorygreen. Pense de forma geral, muitos ainda não (ou ainda não) entendem quão grande e diversificado o stack DeAI realmente é. Está se perguntando o que quero dizer? 1) Camada de Aplicação/UX: @Infinit_Labs (camada de UX agentic + mercado de estratégia) @AIWayfinder (automação de UX impulsionada por agentes) @HeyAnonai (plataforma DeFAI impulsionada por IA) +++ 2) Camadas e Frameworks de Infraestrutura de Agentes de IA @TalusNetwork (hub de coordenação onchain para agentes de IA) @TheoriqAI (framework de coordenação em enxame) @Spectral_Labs (agentes onchain inteligentes) @gizatechxyz (agentes algorítmicos não custodiados) +++ 3) Camadas de Execução Nativa de IA @NEARProtocol (blockchain de alto desempenho nativa de IA) @wardenprotocol (aplicativos inteligentes com integrações nativas de IA) @ritualnet (cadeia soberana para IA) +++ 4) Camadas de Inferência e Inteligência Aberta: @opentensor (rede de IA darwiniana) @AlloraNetwork (rede de ML...
Quando as pessoas falam sobre DeAI, há algo que elas sempre esquecem: Dados. Os modelos são tão bons quanto as informações com as quais são treinados, e redes descentralizadas estão surgindo para fornecê-las. Dois tokens a observar: $GRASS (dados da web) e $HONEY (dados de mapas)
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