في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي الحالي، هناك مشكلة أخرى قائمة منذ فترة طويلة وهي أن تكاليف استدعاء النموذج وتكامل الموارد مرتفعة جداً. إذا أراد المطورون استخدام عدة نماذج في نفس الوقت، فإنهم غالباً ما يحتاجون إلى الاتصال بواجهات برمجية (API) من منصات مختلفة بشكل منفصل، وتحمل تكاليف صيانة معقدة.

يحاول تصميم @dgrid_ai تغيير هذا الوضع. قام DGrid بإنشاء بوابة ذكاء اصطناعي موحدة، تقوم بتكامل أكثر من مائتي نموذج ذكاء اصطناعي من خلال واجهة موحدة، مما يسمح للمطورين باستدعاء قدرات نماذج مختلفة داخل نفس الشبكة، واختيار مسار الاستدلال الأنسب تلقائياً وفقاً لمتطلبات المهمة.

التغيير الناجم عن هذا الهيكل عملي جداً في الواقع. في الماضي، كان على المطورين إدارة واجهات نماذج متعددة بأنفسهم، أما الآن فيمكنهم إكمال استدعاء النموذج وتوزيع المهام من خلال شبكة لامركزية، مع خفض التكاليف وتحسين التوفر.

عندما يتم توحيد استدعاء النموذج مثل البنية التحتية، ينخفض حاجز التطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ، ويمكن لعدد أكبر من تطبيقات Web3 أن تدمج القدرات الذكية مباشرة.

@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate