في عصر التطور السريع للذكاء الاصطناعي الحالي، لا تزال خدمات الاستنتاج الذكي تهيمن عليها الشركات التكنولوجية الكبرى، حيث تكون هذه الخدمات المركزية عادة مكلفة، منخفضة الشفافية، ولا يمكن للمستخدمين التحقق من صحة نتائج الاستنتاج، كما أن المستخدمين يشاركون بشكل قليل في فوائد بياناتهم وقوة الحوسبة. @dgrid_ai قدم حلاً جديدًا لهذه المشكلات العميقة في الصناعة، حيث أنشأ شبكة استنتاج ذكاء اصطناعي لامركزية، من خلال آلية إثبات الجودة (Proof of Quality) التي تتيح تسجيل عمليات ونتائج الاستنتاج بشكل قابل للتحقق والتدقيق. يتيح هذا الهيكل للمطورين الحصول على نتائج حسابية موثوقة دون الحاجة إلى الثقة في منصة واحدة، كما يمكن لعُقد التشغيل أن تكسب مكافآت من خلال تقديم قوة الحوسبة، مما يحقق توزيع عادل لموارد الحوسبة وتقاسم القيمة بشكل حقيقي. الواجهة الموحدة للذكاء الاصطناعي RPC التي تقدمها $DGAI تبسط تعقيد وصول المطورين إلى مئات وآلاف النماذج، مما يمكّن مطوري Web3 من استدعاء خدمات الاستنتاج الذكي كما لو كانوا يتصلون بعقدة بلوكتشين عادية، وهو أمر ذو أهمية كبيرة لتعزيز التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين. من خلال هذا البنية التحتية اللامركزية للاستنتاج الذكي، ستتخلص الصناعة تدريجيًا من الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية للذكاء الاصطناعي، مما يدفع بشكل أساسي نحو تطور خدمات الذكاء الاصطناعي نحو الانفتاح، والشفافية، والعدالة. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX