Se observarmos o caminho atual de integração entre AI e Web3, encontraremos um problema que existe há muito tempo. A capacidade dos modelos de AI está em constante melhoria, mas a infraestrutura que realmente facilita aos programadores o acesso a estas capacidades continua muito limitada.

@dgrid_ai surgiu na verdade abrindo um novo nível de infraestrutura de AI, ou seja, uma rede de inferência de AI descentralizada orientada para Web3.
O design central do DGrid é uma rede distribuída de inferência de AI que, através de uma interface unificada de AI RPC, nós distribuídos e um sistema de encaminhamento inteligente, permite aos programadores aceder a múltiplos modelos e serviços de Agent com um único interface. O sistema agenda automaticamente os recursos computacionais mais adequados consoante as necessidades da tarefa, melhorando assim a eficiência e reduzindo custos.
O mais importante é que os resultados da inferência não são uma caixa preta de AI centralizada tradicional, mas sim verificados e registados através de mecanismos na cadeia, garantindo que o processo de computação pode ser auditado e rastreado.
Na minha perspectiva, o que o DGrid criou é na verdade uma nova forma de infraestrutura de AI. A AI já não é apenas um recurso privado das grandes empresas tecnológicas, mas está gradualmente a tornar-se uma capacidade pública que pode ser chamada diretamente por aplicações na cadeia.
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