من البيانات الاجتماعية إلى العقل الاصطناعي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها في كل دقيقة ودقيقة، القيمة الهائلة الكامنة فيها لم يتم استكشافها بشكل كامل بعد.
نرى أن واقع Web3 هو واقع مجزأ: من جهة، شهدنا نموًا هائلًا لبروتوكولات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث تولد المستخدمون كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات متناثرة في DApps المعزولة وسجلات التداول ومنصات التواصل الاجتماعي، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأكمله بسرعة. مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، ومشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، جميعها اقترحت رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيقوم ببناء طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network يقدم إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلسلة OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. فهي لا تقوم فقط بدمج البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب العمل" التي يمكن للوكالات فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتلت موقعًا استراتيجيًا ك"دماغ بيانات Web3" قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
سوف تتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لمصفوفة منتجات Port3، وخط الدفاع التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها بناء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو الوكلاء الذكيين في عالم الويب 3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه البالغ تريليون دولار التالي.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ماذا يعني؟
شبكة Port3 هي مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، تهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة وقابلة للتشغيل عبر سلسلة. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين في Web2 وWeb3، واستكمالها بمحرك الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات بشكل قياسي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest) والتقييم الهيكلي (Rankit) والاستعلام الذكي (OpenBQL) وصولاً إلى استدعاء الوكلاء (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ، Block Infinity، Dragon Roark، ViaBTC، Cryptonite، Lapin Digital، Cogitent و Momentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من تمويل بملايين الدولارات، بمشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم المنح من Labs ومنصة تداول معينة و Mask Network و Aptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس دي: مؤسس مشارك، لديه خبرة عمل في إحدى الشركات التكنولوجية؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنطوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في إحدى الشركات المعروفة في مجال الإنترنت وواحدة من شركات التكنولوجيا في تطوير النظم الخلفية، ولديه خبرة تمتد لسنوات في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهياكل الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "طبقة البيانات الاجتماعية AI"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خيط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن دورة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو مدخل البيانات الأساسي الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوكيات مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويجمع سلوكيات المستخدمين الاجتماعية كمواضيع للتجميع، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.
تدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، وهي متوافقة مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما شكل واحدة من أوسع أنظمة جمع السلوك في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من بيانات ديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد أُنتِجت سجلات سلوك مستخدم ضخمة وأحداث تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وذات تكرار عالٍ.
لتحسين قابلية توسيع المنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمشاريع بإدماج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram المصغرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة API للتحقق بشكل أكبر، بحيث يمكن إتمام منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية وعمومية نظام المهام.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة البداية للدائرة المغلقة للأصول السلوكية على شبكة Port3، وهو أيضًا المصدر الأصلي للبيانات السلوكية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة بيانات اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدمين التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)" في Port3.
على عكس مفهوم التصميم في منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيف تجعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، وتدعم الاستدلال والتفاعل الآلي على السلسلة.
تدمج طبقة بيانات الوسائط الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتقوم بالتحديثات في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest و Rankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنها مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بهيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتحويلها إلى شكل دلالي، مقدمة "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تركيبه، قابل للاستدعاء" للوكيل.
3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية من Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit والابتكار في الأنماط:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل تويتر، تلغرام، ديسكورد، ويحدد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على المناقشة، وتأثير KOL، وموثوقية المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
نموذج الهبوط في المشهد العمودي: مثل محرك البيانات البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط الشبكات الاجتماعية، وديناميكيات السلسلة، تتبع المشاريع المحتملة على BNB Chain في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لالتقاط Alpha لمستخدمي DeFi.
بفضل دعم Rankit، لا توفر Port3 البيانات فحسب، بل تقدم أيضًا "بيانات تفسيرية"------ لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة Blockchain Quest) هي القشرة الدماغية للبيانات في Port3، وهي القلب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يتيح الاتصال بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ الموحدة: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على سلسلة الكتل (مثل التداول، والإيداع، وإضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم بيانات هيكلية معيارية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات وحسابات البيانات عالية التردد اللازمة لتحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi).
من خلال BQL، تقوم Port3 بدفع العالم Web3 نحو بناء "بروتوكول لغة طبيعية على السلسلة" جديد، مما يجعل السلوك على السلسلة يرتقي من "طبقة الكود" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ التعليمات التي تقولها فحسب، بل تفهم أيضًا نواياك.
قدرات تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم بإنشاء طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
هذه المجموعة الكاملة من الهيكل المنتج تجعل Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تتمتع بقدرة "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" على طول العملية.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول قياسي لـ Web3 AI يعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 حافة الحماية: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
بورت3 يمكن أن يحتل مكانة رائدة في سرد القصص بالذكاء الاصطناعي في Web3، والسبب الأساسي ليس في امتلاكه لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن في أنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البيانية توفر أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك السلسلة على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتخزين أكثر من 10 مليون مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة في المجتمع، وغيرها من الأبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر،
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
3
مشاركة
تعليق
0/400
HodlNerd
· 08-04 13:34
نظرية الألعاب المثيرة هنا... يمكن أن تكون أسواق البيانات منحنى s الأسي التالي بصراحة
شبكة Port3: بناء دماغ البيانات الاجتماعية Web3 لقيادة عصر المعلومات المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
من البيانات الاجتماعية إلى العقل الاصطناعي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدمين الاجتماعي، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها في كل دقيقة ودقيقة، القيمة الهائلة الكامنة فيها لم يتم استكشافها بشكل كامل بعد.
نرى أن واقع Web3 هو واقع مجزأ: من جهة، شهدنا نموًا هائلًا لبروتوكولات مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث تولد المستخدمون كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات متناثرة في DApps المعزولة وسجلات التداول ومنصات التواصل الاجتماعي، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأكمله بسرعة. مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، ومشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، جميعها اقترحت رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيقوم ببناء طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network يقدم إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلسلة OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. فهي لا تقوم فقط بدمج البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب العمل" التي يمكن للوكالات فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتلت موقعًا استراتيجيًا ك"دماغ بيانات Web3" قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
سوف تتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لمصفوفة منتجات Port3، وخط الدفاع التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها بناء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو الوكلاء الذكيين في عالم الويب 3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه البالغ تريليون دولار التالي.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ماذا يعني؟
شبكة Port3 هي مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، تهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية قابلة للبرمجة وقابلة للتشغيل عبر سلسلة. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين في Web2 وWeb3، واستكمالها بمحرك الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات بشكل قياسي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest) والتقييم الهيكلي (Rankit) والاستعلام الذكي (OpenBQL) وصولاً إلى استدعاء الوكلاء (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ، Block Infinity، Dragon Roark، ViaBTC، Cryptonite، Lapin Digital، Cogitent و Momentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من تمويل بملايين الدولارات، بمشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم المنح من Labs ومنصة تداول معينة و Mask Network و Aptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس دي: مؤسس مشارك، لديه خبرة عمل في إحدى الشركات التكنولوجية؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنطوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في إحدى الشركات المعروفة في مجال الإنترنت وواحدة من شركات التكنولوجيا في تطوير النظم الخلفية، ولديه خبرة تمتد لسنوات في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهياكل الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "طبقة البيانات الاجتماعية AI"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على عدة وحدات فرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خيط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن دورة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو مدخل البيانات الأساسي الذي أنشأته شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوكيات مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويجمع سلوكيات المستخدمين الاجتماعية كمواضيع للتجميع، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.
تدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، وهي متوافقة مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما شكل واحدة من أوسع أنظمة جمع السلوك في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من بيانات ديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد أُنتِجت سجلات سلوك مستخدم ضخمة وأحداث تفاعل اجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وذات تكرار عالٍ.
لتحسين قابلية توسيع المنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمشاريع بإدماج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram المصغرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة API للتحقق بشكل أكبر، بحيث يمكن إتمام منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية وعمومية نظام المهام.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة البداية للدائرة المغلقة للأصول السلوكية على شبكة Port3، وهو أيضًا المصدر الأصلي للبيانات السلوكية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة بيانات اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدمين التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة البيانات الاجتماعية الذكية، وهي قاعدة بيانات سلوكية هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)" في Port3.
على عكس مفهوم التصميم في منصات البيانات التقليدية على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيف تجعل البيانات قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، وتدعم الاستدلال والتفاعل الآلي على السلسلة.
تدمج طبقة بيانات الوسائط الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتقوم بالتحديثات في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest و Rankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنها مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بهيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتحويلها إلى شكل دلالي، مقدمة "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تركيبه، قابل للاستدعاء" للوكيل.
3.1.3 تطبيق البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لقدرات البيانات الاجتماعية من Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit والابتكار في الأنماط:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل الاجتماعي مثل تويتر، تلغرام، ديسكورد، ويحدد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على المناقشة، وتأثير KOL، وموثوقية المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
نموذج الهبوط في المشهد العمودي: مثل محرك البيانات البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط الشبكات الاجتماعية، وديناميكيات السلسلة، تتبع المشاريع المحتملة على BNB Chain في الوقت الحقيقي، ليصبح بوصلة ذكية لالتقاط Alpha لمستخدمي DeFi.
بفضل دعم Rankit، لا توفر Port3 البيانات فحسب، بل تقدم أيضًا "بيانات تفسيرية"------ لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة Blockchain Quest) هي القشرة الدماغية للبيانات في Port3، وهي القلب الدلالي ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يتيح الاتصال بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ الموحدة: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على سلسلة الكتل (مثل التداول، والإيداع، وإضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم بيانات هيكلية معيارية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات وحسابات البيانات عالية التردد اللازمة لتحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi).
من خلال BQL، تقوم Port3 بدفع العالم Web3 نحو بناء "بروتوكول لغة طبيعية على السلسلة" جديد، مما يجعل السلوك على السلسلة يرتقي من "طبقة الكود" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ التعليمات التي تقولها فحسب، بل تفهم أيضًا نواياك.
قدرات تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يقوم بإنشاء طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
هذه المجموعة الكاملة من الهيكل المنتج تجعل Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تتمتع بقدرة "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" على طول العملية.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول قياسي لـ Web3 AI يعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 حافة الحماية: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
بورت3 يمكن أن يحتل مكانة رائدة في سرد القصص بالذكاء الاصطناعي في Web3، والسبب الأساسي ليس في امتلاكه لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن في أنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة البيانية توفر أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك السلسلة على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتخزين أكثر من 10 مليون مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة في المجتمع، وغيرها من الأبعاد. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر،