أعلنت ZetaChain عن إطلاق الإصدار 2.0 لدعم قابلية التشغيل البيني للذكاء الاصطناعي مع التركيز على الخصوصية

الإطلاق الرسمي لـ ZetaChain 2.0 كطبقة التوافق البيني للذكاء الاصطناعي

(المصدر: ZetaChain)

في 27 يناير، أعلنت ZetaChain رسميًا عن بنيتها 2.0، في تحول استراتيجي من التركيز الحصري على تقنيات البلوكشين متعددة السلاسل إلى طبقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع هذا التحديث، تعيد ZetaChain تموضعها كسلسلة بلوكشين متخصصة في التوافق البيني وموجهة خصيصًا للذكاء الاصطناعي.

في الإصدار 2.0، تتعامل ZetaChain مع تحدٍ جوهري في القطاع: اعتماد تطبيقات الذكاء الاصطناعي غالبًا على نموذج واحد وبنية خلفية مغلقة، مما يؤدي إلى حصر النماذج، وارتفاع تكاليف التوسع، ومحدودية تحكم المستخدم في بيانات السياق. تتيح ZetaChain 2.0 للمطورين بناء تطبيقات ووكلاء ذكاء اصطناعي تعمل عبر نماذج متعددة—دون الحاجة للبنية الخلفية التقليدية—مما يمكّن من النشر والتسويق العالمي بسرعة.

البنية الأساسية الأولى: بوابة الذكاء الاصطناعي كمدخل تنفيذ موحد

أول وحدة أساسية في ZetaChain 2.0 هي بوابة الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الطبقة كبوابة موحدة للتوجيه والتنفيذ، مما يتيح للتطبيقات التنقل بسلاسة بين مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفين دون التقيد بنموذج أو نظام بيئي واحد. من خلال بوابة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين تجريد عملية اختيار النماذج وتوزيع الطلبات واستراتيجيات التنفيذ.

يتميز النظام بإدارة توفر مدمجة، وخيارات تجاوز للنماذج، واستراتيجيات تحسين ديناميكية للتكلفة والأداء. يتيح هذا التصميم للتطبيقات اختيار النموذج الأمثل للتنفيذ في الوقت الفعلي. ولأول مرة، تكتسب تطبيقات الذكاء الاصطناعي قدرات عبر النماذج—ما يجعل النماذج قابلة للاستبدال والتركيب، دون التأثير على تجربة المستخدم.

البنية الأساسية الثانية: طبقة الذاكرة الخاصة تعيد تشكيل سيادة البيانات

ابتكار رئيسي آخر يتمثل في طبقة الذاكرة الخاصة—وهي نظام ذاكرة مشفر مدمج على مستوى البروتوكول. تتيح هذه الطبقة تخزين سياق المستخدم بأمان وتوفر تجارب ذكاء اصطناعي مستمرة عبر الجلسات والنماذج المختلفة.

على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تخزن السياق في بنى خلفية مركزية، تعتمد طبقة الذاكرة الخاصة على ضوابط وصول وتشفير كميزات أساسية. فقط التطبيقات أو وكلاء الذكاء الاصطناعي المفوضون من المستخدم يمكنهم الوصول إلى بيانات الذاكرة المخزنة. لا يقلل ذلك من مخاطر تسرب البيانات أو سوء الاستخدام فحسب، بل يعزز أيضًا سيطرة المستخدم على بيانات السياق بشكل افتراضي—مما يعيد تشكيل مفهوم سيادة البيانات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

Anuma: أول تطبيق موجه للمستهلكين على ZetaChain 2.0

مع إطلاق بنية 2.0، قدمت ZetaChain أيضًا Anuma—أول تطبيق ذكاء اصطناعي مبني على هذه الطبقة الجديدة. يعمل Anuma كمنصة تجميع للنماذج الضخمة للذكاء الاصطناعي. النسخة التجريبية متاحة الآن للاختبار، وقائمة الانتظار العامة مفتوحة للوصول المبكر.

الميزة الأبرز في Anuma هي إمكانية الوصول السلس إلى عدة نماذج ذكاء اصطناعي رائدة ضمن سير عمل واحد، مما يسمح للمستخدمين بالتنقل بين النماذج دون فقدان السياق. جميع بيانات الذاكرة تخضع لمبدأ الخصوصية الافتراضية بإدارة المستخدم، مما يجعل Anuma أول إثبات عملي لإمكانات ZetaChain 2.0 في الواقع.

للتعرف على المزيد حول Web3، اضغط للتسجيل: https://www.gate.com/

الخلاصة

تشكل ZetaChain 2.0 أكثر من مجرد تطوير تقني—فهي تقدم حلاً متكاملاً لتحديين رئيسيين في الذكاء الاصطناعي: التشغيل عبر النماذج وسيادة بيانات المستخدم. من خلال دمج بوابة الذكاء الاصطناعي وطبقة الذاكرة الخاصة، تمنح ZetaChain المطورين مرونة أكبر في اختيار النماذج وتعيد للمستخدمين السيطرة على بيانات السياق. مع إطلاق Anuma، انتقلت هذه البنية من المفهوم إلى التطبيق العملي. إمكاناتها المستقبلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات المستقلة، ونظام Web3 الأوسع تستحق المتابعة والاهتمام.