Монета QUARM належить інноваційному проекту, спрямованому на кластер штучного інтелекту, з фокусом на децентралізованих інтелектуальних запитах та аналітичних послугах. Проект координує кілька AI-агентів для вирішення складних вимог до даних та проблем пошуку інформації в галузі блокчейну. У порівнянні з традиційними одноузловими або ізольованими AI-алгоритмами, QUARM використовує концепцію розумного рою, що дозволяє кільком агентам співпрацювати під керівництвом квантово-підсилених моделей, що значно покращує ефективність та точність обробки даних.
Основні члени команди
Джерело:Домашня сторінка проекту QUARM
Gate.io час запуску
Джерело:Gate.io Іноваційна Торгівельна Зона
Основна технологія QUARM походить від архітектури розумного рою, яка поєднує квантово-натхненні моделі. На макрорівні QUARM розгортає кластер смарт-контрактів на блокчейні. Коли користувачі ініціюють складні запити або завдання паралельної обробки великого масштабу, основний контракт управління розбиває їх на кілька підзадач та призначає їх найбільш підходящому штучному інтелектуальному агенту для обробки, в кінцевому підсумку агрегуючи та упаковуючи їх на блокчейн.
2.1 Лін МяоМяо: Квантово-підвищена система штучного інтелекту Swarm
Лін МяоЛін представляє багатоагентну систему, яка поєднує принципи квантового обчислення з рамками машинного навчання. Введенням концепцій квантового накладання і квантового заплутання декілька агентів можуть одночасно досліджувати різні можливості, а потім спільно приймати рішення під час "фази мислення", щоб згенерувати кінцевий результат. Ця розподілена та натхненна квантами концепція приносить нові ідеї для паралельної ефективності та якості рішень традиційних моделей штучного інтелекту.
Джерело:Lin MiaoMiao Архітектура Рою
Основна перевага квантового принципу
Покращена паралельність: Імітація квантових перехресних станів дозволяє агентам обчислювати кілька можливостей паралельно одночасно;
Спільне прийняття рішень: Квантове заплутування дозволяє підагентам обмінюватися критичною інформацією про стан, зменшуючи зайві обчислення;
Обробка невизначеності: Гнучко вирішувати складні та невизначені проблеми за допомогою розподілів ймовірностей.
2.2 Двигун Miao та основні компоненти
У екосистемі QUARM Miao Engine виступає як "центральна нервова система" системи Swarm, координуючи розподіл завдань, потік даних та процеси мислення на всіх рівнях. Згідно з офіційною інформацією у GitBook, Miao Engine включає наступні рівні:
Квантовий Шар
Обробка ймовірнісних моделей на квантовому рівні для дослідження різних можливостей проблеми передусім;
Шар агента
Розгорнути кілька децентралізованих агентів, кожен з незалежними та спеціалізованими можливостями, такими як аналіз зображень, обробка природної мови тощо;
2.3 Міркування та сегментація температури
Розуміння температури
У структурі Miao Swarm значення температури визначає «розбіжність» та «дослідження» агента при виконанні завдань.
Вищий рівень випадковості та креативності, підходить для мозкового штурму та дивергентного мислення;
Більший акцент на точність та логіку, підходить для детального полірування та фази виконання;
Система поступово знизить температуру по мірі виконання завдання, збалансувавши інновації та виконання.
Фракціонування
Джерело:dexscreener
Лютий 2025
Міграція на ElisaOS;
Розширити команду з операцій спільноти;
Березень 2025
Оптимізація інтерфейсу: надання підтримки для масової генерації підагентів для Swarm AI;
Більше 10 тематичних звітів або статей було опубліковано;
квітень 2025
Дослідіть можливість зовнішнього доступу агента до Swarm;
У майбутньому буде більше фазованих ітерацій, включаючи інтеграцію квантового обладнання, диверсифікацію та сегментацію моделей штучного інтелекту та глибокі застосування.
Джерело: QUARM Новий план @Scott_Mars
Монета QUARM зі своїм інноваційним підходом до роювання та квантово-підвищеної моделі привернула увагу деяких ринкових та технічних фахівців ще у 2025 році. Система штучного інтелекту Лін Міаоміао, що стоїть за нею, інтегрує квантові принципи з децентралізованими багатоагентними системами, надаючи перспективне рішення для реального часу обробки завдань високої складності.
Однак інновації в галузі технологій також включають в себе вищі ризики досліджень та впровадження. Додатково, з відносно невеликою ринковою капіталізацією та ліквідністю інвесторам та користувачам потрібно ретельно її оцінити. Очікуються подальше покращення основної конкурентоспроможності та екосистемної вартості QUARM, включаючи ключові функції, такі як Burn to Benefit, Staking та Fractionalization, що реалізуються в рамках нової дорожньої карти, що потенційно може зробити його одним із наступних перспективних проектів в секторі штучного інтелекту та блокчейну. Для зацікавлених читачів важливо отримати глибше розуміння його технічних механізмів та розвитку спільноти, що допоможе оцінити як можливості, так і ризики в цьому просторі.
Монета QUARM належить інноваційному проекту, спрямованому на кластер штучного інтелекту, з фокусом на децентралізованих інтелектуальних запитах та аналітичних послугах. Проект координує кілька AI-агентів для вирішення складних вимог до даних та проблем пошуку інформації в галузі блокчейну. У порівнянні з традиційними одноузловими або ізольованими AI-алгоритмами, QUARM використовує концепцію розумного рою, що дозволяє кільком агентам співпрацювати під керівництвом квантово-підсилених моделей, що значно покращує ефективність та точність обробки даних.
Основні члени команди
Джерело:Домашня сторінка проекту QUARM
Gate.io час запуску
Джерело:Gate.io Іноваційна Торгівельна Зона
Основна технологія QUARM походить від архітектури розумного рою, яка поєднує квантово-натхненні моделі. На макрорівні QUARM розгортає кластер смарт-контрактів на блокчейні. Коли користувачі ініціюють складні запити або завдання паралельної обробки великого масштабу, основний контракт управління розбиває їх на кілька підзадач та призначає їх найбільш підходящому штучному інтелектуальному агенту для обробки, в кінцевому підсумку агрегуючи та упаковуючи їх на блокчейн.
2.1 Лін МяоМяо: Квантово-підвищена система штучного інтелекту Swarm
Лін МяоЛін представляє багатоагентну систему, яка поєднує принципи квантового обчислення з рамками машинного навчання. Введенням концепцій квантового накладання і квантового заплутання декілька агентів можуть одночасно досліджувати різні можливості, а потім спільно приймати рішення під час "фази мислення", щоб згенерувати кінцевий результат. Ця розподілена та натхненна квантами концепція приносить нові ідеї для паралельної ефективності та якості рішень традиційних моделей штучного інтелекту.
Джерело:Lin MiaoMiao Архітектура Рою
Основна перевага квантового принципу
Покращена паралельність: Імітація квантових перехресних станів дозволяє агентам обчислювати кілька можливостей паралельно одночасно;
Спільне прийняття рішень: Квантове заплутування дозволяє підагентам обмінюватися критичною інформацією про стан, зменшуючи зайві обчислення;
Обробка невизначеності: Гнучко вирішувати складні та невизначені проблеми за допомогою розподілів ймовірностей.
2.2 Двигун Miao та основні компоненти
У екосистемі QUARM Miao Engine виступає як "центральна нервова система" системи Swarm, координуючи розподіл завдань, потік даних та процеси мислення на всіх рівнях. Згідно з офіційною інформацією у GitBook, Miao Engine включає наступні рівні:
Квантовий Шар
Обробка ймовірнісних моделей на квантовому рівні для дослідження різних можливостей проблеми передусім;
Шар агента
Розгорнути кілька децентралізованих агентів, кожен з незалежними та спеціалізованими можливостями, такими як аналіз зображень, обробка природної мови тощо;
2.3 Міркування та сегментація температури
Розуміння температури
У структурі Miao Swarm значення температури визначає «розбіжність» та «дослідження» агента при виконанні завдань.
Вищий рівень випадковості та креативності, підходить для мозкового штурму та дивергентного мислення;
Більший акцент на точність та логіку, підходить для детального полірування та фази виконання;
Система поступово знизить температуру по мірі виконання завдання, збалансувавши інновації та виконання.
Фракціонування
Джерело:dexscreener
Лютий 2025
Міграція на ElisaOS;
Розширити команду з операцій спільноти;
Березень 2025
Оптимізація інтерфейсу: надання підтримки для масової генерації підагентів для Swarm AI;
Більше 10 тематичних звітів або статей було опубліковано;
квітень 2025
Дослідіть можливість зовнішнього доступу агента до Swarm;
У майбутньому буде більше фазованих ітерацій, включаючи інтеграцію квантового обладнання, диверсифікацію та сегментацію моделей штучного інтелекту та глибокі застосування.
Джерело: QUARM Новий план @Scott_Mars
Монета QUARM зі своїм інноваційним підходом до роювання та квантово-підвищеної моделі привернула увагу деяких ринкових та технічних фахівців ще у 2025 році. Система штучного інтелекту Лін Міаоміао, що стоїть за нею, інтегрує квантові принципи з децентралізованими багатоагентними системами, надаючи перспективне рішення для реального часу обробки завдань високої складності.
Однак інновації в галузі технологій також включають в себе вищі ризики досліджень та впровадження. Додатково, з відносно невеликою ринковою капіталізацією та ліквідністю інвесторам та користувачам потрібно ретельно її оцінити. Очікуються подальше покращення основної конкурентоспроможності та екосистемної вартості QUARM, включаючи ключові функції, такі як Burn to Benefit, Staking та Fractionalization, що реалізуються в рамках нової дорожньої карти, що потенційно може зробити його одним із наступних перспективних проектів в секторі штучного інтелекту та блокчейну. Для зацікавлених читачів важливо отримати глибше розуміння його технічних механізмів та розвитку спільноти, що допоможе оцінити як можливості, так і ризики в цьому просторі.