Trong những năm qua, nhiều người đã nói về cơ sở hạ tầng AI, nhưng vấn đề thực sự không phải là số lượng mô hình, mà là cách kết nối những khả năng này lại với nhau. Càng có nhiều mô hình, nhưng phân mảnh giao diện, chi phí tiếp cận cao, lại khiến ngưỡng sử dụng của nhà phát triển trở nên cao hơn.

@dgrid_ai muốn giải quyết chính là vấn đề này. Dự án thông qua thống nhất giao diện AI RPC, kết nối các mô hình khác nhau và AI Agent vào cùng một mạng, cho phép nhà phát triển có thể gọi nhiều khả năng AI khác nhau trong một hệ thống.
Điều thú vị hơn là cơ chế định tuyến thông minh. Khi người dùng yêu cầu dịch vụ AI, hệ thống sẽ tự động chọn mô hình phù hợp nhất để thực hiện tác vụ dựa trên chi phí, hiệu suất và khả năng. Chế độ này ở một mức độ nào đó giống như hệ thống điều phối lưu lượng trong thế giới AI.
Để đảm bảo kết quả đáng tin cậy, mạng lưới còn giới thiệu cơ chế Proof of Quality, xác minh kết quả suy luận AI, giúp quá trình thực hiện có thể được theo dõi và kiểm toán.
Nếu đặt toàn bộ cấu trúc trong góc nhìn Web3, DGrid giống như đang xây dựng một lớp mạng AI. Khi ngày càng có nhiều ứng dụng AI cần chạy trên chuỗi, mạng suy luận phi tập trung này có thể sẽ trở thành cầu nối quan trọng kết nối các mô hình và ứng dụng.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate