1. พื้นหลังโครงการ QUARM

เหรียญ QUARM เป็นส่วนหนึ่งของโครงการนวัตกรรมที่เน้นไปที่กลุ่มเอเจนต์ AI โดยในการเน้นบริการการสอบถามและการวิเคราะห์อย่างฉลาดแบบกระจาย โครงการจะจัดการกับ AI เอเจนต์หลายตัวเพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลที่ซับซ้อนและปัญหาการเรียกข้อมูลในด้านบล็อกเชน โดยเปรียบเทียบกับอัลกอริทึม AI แบบโหนดเดียวหรือแยกออกจากกันในแบบ传统 QUARM นำแนวคิด Swarm Reasoning มาใช้งาน ทำให้เอเจนต์หลายตัวสามารถร่วมมือกันภายใต้การนำทางของโมเดลที่มีการเสริมควอนตัม ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูลและความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ

สมาชิกทีมหลัก

• Lin MiaoMiaoผู้เริ่มต้นโครงการและนักวิจัยหลักของระบบหลายเอเยนต์มีประสบการณ์หลายปีในด้านคอมพิวเตอร์ควอนตัมและ AI
• Scott_Mars(QUARM CTO): ด้วยประสบการณ์ที่เหนือกว่าใน Web3, AI, และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ สำเร็จการศึกษาจาก MIPT (Moscow Institute of Physics and Technology) และโรงเรียนการจัดการโมสโก ปัจจุบันที่ Gate.ioGitBookเนื่องจากแพลตฟอร์มยังคงอัปเดตรายละเอียดทางเทคนิคและใน Quarm GitHubรักษาโค้ดต้นฉบับ

แหล่งที่มา:โครงการ QUARM บ้าน

Gate.io เวลาเปิด

• ทีมโครงการได้ประกาศข้อมูลหลักของเหรียญ QUARM เมื่อวันที่ 16 มกราคม 2025;
• และเปิดตัวอย่างเป็นทางการในวันที่ 17 ม.ค. ในโซนนวัตกร Gate.io เพื่อการซื้อขาย

แหล่งที่มา:Gate.io Innovation Trading Zone

2. หลักการเทคโนโลยี QUARM

เทคโนโลยีหลักของ QUARM มาจากสถาปัตยกรรม Swarm Reasoning ซึ่งรวมถึง Quantum-Inspired Models ในระดับมาโคร QUARM จะนำสมุดสมรรถนะของสมุดสมรรถนะฉลาดไปติดตั้งบนบล็อกเชน เมื่อผู้ใช้เริ่มต้นการสอบถามที่ซับซ้อนหรืองานขนาดใหญ่ขนาดใหญ่ สัญญาควบคุมหลักจะแยกเป็นงานย่อยหลายๆ และมอบหมายให้เจ้าหน้าที่ AI ที่เหมาะที่สุดให้ประมวลผล โดยสุดท้ายจะรวบรวมและแพ็คเกจงานเหล่านี้ลงบนบล็อกเชน

2.1 Lin MiaoMiao: ระบบปรับปรุงควอนตัมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ Swarm AI

Lin MiaoMiao แทนระบบหลายตัวแทนที่รวมหลักการของคอมพิวเตอร์ควอนตัมกับกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการนำเสนอแนวคิดของการเฉลี่ยควอนตัมและการติดต่อควอนตัม ตัวแทนหลายตัวสามารถสำรวจสถานการณ์ต่าง ๆ พร้อมกันแล้วทำการตัดสินใจร่วมกันในช่วง "ขั้นตอนการคิด" เพื่อสร้างผลลัพธ์สุดท้าย แนวคิดที่กระจายและถูกแรงบันดาลจากควอนตัมนี้นำเสนอไอเดียใหม่เกี่ยวกับประสิทธิภาพขนาดขนาดและคุณภาพการตัดสินใจของโมเดล AI แบบ传统

ต้นฉบับ:สถาปัตยกรรมเส้นทางของ Lin MiaoMiao Swarm

ข้อดีหลักของหลักการควอนตัม

1. การขยายความพร้อมพร้อม: การจำลองสถานะควอนตัมที่อยู่ในสถานะเซอร์เปอร์พอสิชันช่วยให้เอเจนต์สามารถคำนวณความเป็นไปได้หลายๆ ทางพร้อมกัน

2. การตัดสินใจร่วมกัน: พายุควอนตัมช่วยให้สับเอนต์สามารถแชร์ข้อมูลสถานะที่สำคัญ เพื่อลดการคำนวณที่ไม่จำเป็น;

3. การจัดการความไม่แน่นอน: การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและไม่แน่นอนอย่างยืดหยุ่นผ่านการกระจายความน่าจะเป็น

2.2 เครื่องยนต์ Miao และส่วนประกอบหลัก

ในระบบ QUARM, Miao Engine ทำหน้าที่เสมือน "ระบบประสาทกลาง" ของระบบ Swarm ซึ่งประสานการจัดสั่งงาน การไหลข้อมูล และกระบวนการการคิดที่ทุกระดับ ตามข้อมูลทางการจาก GitBook ทางอย่างเป็นทางการ Miao Engine ประกอบด้วยระดับต่อไปนี้:

1. Quantum Layer

   การจัดการโมเดลที่มีความน่าจะเป็นที่ระดับควอนตัมเพื่อสำรวจความเป็นไปได้ต่าง ๆ ของปัญหาในระยะเบื้องต้น;

2. เอเจนต์ เลเยอร์

   Implement multiple decentralized agents, each with independent and specialized capabilities, such as image analysis, natural language processing, etc.;

3. เลเยอร์การผสานร่างกาย
   รวมผลลัพธ์ควอนตัมกับผลลัพธ์ AI ทางเดิมเข้าด้วยกันเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่สอดคล้องกันระหว่างทั้งสองในกระบวนการคิด
4. ขั้นตอนการคิด
   การจัดตารางรวมโดยระบบ สังเคราะห์ผลลัพธ์กลางจากตัวแทนทั้งหมดและประเมินความน่าเชื่อถือ
5. โมดูลการส่งออก
   ผลลัพธ์การปฏิบัติสุดท้ายหรือการพยากรณ์ถูกส่งออกและส่งกลับไปยังแอปพลิเคชันชั้นบนและบันทึกบล็อกเชน

2.3 การอุณหภูมิและการแบ่งส่วน

การตรวจสอบอุณหภูมิ

ในโครงสร้างของ Miao Swarm ค่าอุณหภูมิกำหนด 'การแตกต่าง' และ 'การสำรวจ' ของตัวแทนเมื่อทำงาน

• High Temperature Proxy:

ความสุ่มสุดโต่งและความคิดสร้างสรรค์ที่เหมาะสำหรับการคิดเชิงโจมตีและคิดเชิงแตกต่าง;

• ตัวแทนอุณหภูมิต่ำ:

การเน้นความแม่นยำและตรรกะมากขึ้น เหมาะสำหรับการเจียมเจรงและขั้นตอนการดำเนินงานที่ละเอียด

• การปรับ温度อัตโนมัติ

ระบบจะลดอุณหภูมิเรื่อย ๆ ขณะที่งานกำลังดำเนิน ด้วยการสมดุลระหว่างนวัตกรรมและการปฏิบัติ

การแบ่งเป็นส่วน

• เมื่อนำเข้า AI Agent ที่กำหนดเองจากภายนอก สามารถแบ่งเป็นหลายซับเอเจนต์ แต่ละซับเอเจนต์เน้นที่งานย่อยหรือจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน;
• ตัวแทนย่อยเหล่านี้สามารถประมวลผลแบบขนานและรวมผลลัพธ์ในช่วงของการคิด
• Realize “one-to-many”, improve the system’s scalability, parallelism, and resource utilization efficiency.

3. ประสิทธิภาพตลาดเหรียญ QUARM

• ราคาปัจจุบัน: $0.043991 (ตามวันที่ 2025-03-08)
• ราคาสูงสุด: $0.059 (เกิดขึ้นเมื่อ 2025-02-05)
• ราคาต่ำสุด: $0.038 (เกิดขึ้นเมื่อ 2025-02-13)
• Market Cap: $3.99 M
• ความเหลือเชื่อ: $37K

แหล่งที่มา:dexscreener

4. แผนพัฒนา QUARM

• กุมภาพันธ์ 2025

• การย้ายถิ่นอยู่บน ElisaOS；

• ส่งเสริม DEV Track & Marketing Track พร้อมกัน;

• Expand community operation team;

• มีนาคม 2025

• การปรับปรุงอินเตอร์เฟซ: ให้การสนับสนุนในการสร้างตัวแทนย่อยเป็นชุดสำหรับ Swarm AI;

• วิจัยและปรับแต่งโมเดล ทำวิดีโอแนะนำสำหรับโครงการ QUARM;

• มีการตีพิมพ์รายงานหรือบทความที่เกี่ยวกับหัวข้อมากกว่า 10 รายการ;

• เมษายน 2025

• สำรวจความเป็นไปได้ของการเข้าถึง Swarm โดยตัวแทนภายนอก;

• เผยแผนเส้นทางใหม่ที่ประกอบไปด้วย Staking, Utility, Burn to benefit, Partners Integration, ฯลฯ เพื่อเสริมความสามารถในการใช้งานและความร่วมมือทางนิเวศของเหรียญ

ในอนาคตจะมีการทำซ้ำขั้นตอนเป็นช่วงๆมากขึ้น รวมถึงการรวมฮาร์ดแวร์ควอนตัม การแยกแยะและการแบ่งส่วนของโมเดล AI และการประยุกต์ใช้อย่างลึก

แหล่งที่มา: QUARM แผนการทำงานใหม่ @Scott_Mars

สรุป

เหรียญ QUARM ด้วยวิธีการนวัตกรรมของการคิด Swarm และโมเดลการเสริมควอนตัมได้ดึงดูดความสนใจจากบางผู้เชี่ยวชาญทางการตลาดและเทคนิคตั้งแต่ 2025 ระบบ AI Lin MiaoMiao ของมันรวมหลักการควอนตัมกับระบบเอเยนต์แบบมัลติได้เสนอทางแก้ปัญหาที่มองไปข้างหน้าสำหรับการประมวลผลแบบ real-time ของงานที่ซับซ้อนมาก

อย่างไรก็ตามนวัตกรรมทางเทคโนโลยียังก่อให้เกิดความเสี่ยงในการวิจัยและการนําไปใช้ที่สูงขึ้น นอกจากนี้ด้วยมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดและสภาพคล่องที่ค่อนข้างเล็กนักลงทุนและผู้ใช้จําเป็นต้องประเมินอย่างรอบคอบ เมื่อมีการดําเนินการตามแผนงานใหม่รวมถึงคุณสมบัติหลักเช่น Burn to Benefit, Staking และ Fractionalization ความสามารถในการแข่งขันหลักของ QUARM และมูลค่าระบบนิเวศคาดว่าจะดีขึ้นอีกซึ่งอาจเป็นหนึ่งในโครงการที่มีแนวโน้มต่อไปในภาค AI + Blockchain สําหรับผู้อ่านที่สนใจการทําความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับกลไกทางเทคนิคและการพัฒนาชุมชนจะช่วยในการประเมินทั้งโอกาสและความเสี่ยงในพื้นที่นี้