Ertragsauswahl auf Arbitrum @arbitrum ist eine der größten L2-Blockchains mit über 3 Milliarden USD TVL. Das Projekt gibt es schon eine ganze Weile, und jetzt sollten Sie nicht nur auf den TVL, sondern auch auf die Rentabilität des Geschäftsmodells achten. Das Projekt generiert wöchentlich 200.000 bis 2 Millionen USD an Einnahmen aus Gebühren. Bei solchen Einnahmen liegt der Bruttogewinn ungefähr im gleichen Bereich aufgrund der sehr niedrigen Produktkosten. Das sagt uns etwas über die Zuverlässigkeit des Projekts und seine Fähigkeit, stabile Cashflows mit hohen Margen zu generieren. Deshalb zieht es große Investoren an, die nach Erträgen suchen. Hier ist eine Auswahl von Pools, die interessant sein könnten: ◆ USDC.e-2 | 30% APY | TVL 200.000 USD | yearn ◆ gUSDC | 13% APY | TVL 13 Millionen USD | Gains Network ◆ WBTC/USDC | 16% APR | TVL 9,2 Millionen USD | Uniswap ◆ ETH/USDC | 24% APR | TVL 6 Millionen USD | Uniswap

Architektur von dezentraler AI Sentient AI ist in letzter Zeit wirklich populär geworden und jetzt nutzt jeder es fast jeden Tag in seinen täglichen Angelegenheiten. Es ist Ihr persönlicher Assistent, der nicht nur eine Informationsquelle bieten kann, sondern auch erklären oder mit dem Denken beginnen kann. Das Problem ist jedoch, dass während alle über Dezentralisierung sprechen, AI immer noch einigen Unternehmen gehorcht und völlig geschlossen bleibt. @SentientAGI bricht diesen Trend und baut eine dezentrale AI, die vollständig überprüfbar ist. Im Kern der Architektur liegt das Konzept von OML, was offene, monetarisierbare und loyale AI bedeutet. Alle AI-Agenten sind vollständig offen und überprüfbar. Um all diese Funktionen zum Laufen zu bringen, kombiniert Sentient kryptografische Methoden und Blockchain. Dank dessen wird jede "Anfrage" als Transaktion durch einen Smart Contract verarbeitet. Das macht die Anfragen nicht nur offen, sondern auch monetarisierbar, und das Einkommen wird gleichmäßig zwischen Validierern, Agenten-Erstellern und Anbietern verteilt. Technisch ist das Protokoll in mehrere Schichten unterteilt, die jeweils für ihren eigenen Aspekt verantwortlich sind. ◆ Speicher-Schicht | Speicher-Schicht ◆ Verteilungs-Schicht | transformiert Modelle in OML-Format ◆ Zugriffs-Schicht | dezentrales Netzwerk von Zugangs-Knoten Durch jeden dieser Aspekte wird ein Modell von dezentraler und offener AI erreicht, das monetarisierbar ist.

Der Vorteil von Sentient liegt nicht in der Dezentralisierung, sondern im GRID- und ROMA-System. Kürzlich habe ich begonnen, tiefer in die Mechanismen einzutauchen, wie @SentientAGI funktioniert, und nach der Analyse ihrer Struktur kann ich mit Zuversicht sagen, dass ihr Vorteil nicht in der Dezentralisierung liegt, sondern in der Art und Weise, wie sie Anfragen durch KI-Agenten verarbeiten. Sentient verwendet zwei Hauptmechanismen: das GRID und ROMA, von denen jeder seine eigenen Verantwortlichkeiten hat. Das GRID ist die Infrastrukturebene, die das Routing von Anfragen zwischen Agenten, den Datenaustausch und die Ergebnissammlung verwaltet. Wenn eine Anfrage bei Sentient eingeht, klassifiziert das GRID-System sie und sendet sie an einen spezialisierten Workflow. Jeder Workflow ist darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben wie Informationssuche, LLM, Konzeptualisierung und viele andere zu bearbeiten. Dieses Modell ermöglicht es, genauere Ergebnisse bei Anfragen zu erzielen. Wenn das GRID-System eine komplexe Aufgabe erkennt, die nicht mit 1-2 KI-Agenten gelöst werden kann, verbindet es sich mit ROMA für eine präzisere Lösung. ROMA analysiert seinerseits die Anfrage und zerlegt sie in mehrere Mini-Aufgaben. Diese werden dann an spezifische Agenten gesendet, die dafür ausgelegt sind, sie zu bearbeiten. Einfach ausgedrückt, teilt ROMA 1 Anfrage in mehrere kleinere auf und verarbeitet sie separat. Es ist wichtig zu beachten, dass das System Abhängigkeiten zwischen Faktoren versteht. Wenn eine Mini-Aufgabe von einer anderen abhängt, führt das System die Aufgaben in der Reihenfolge aus, wobei diese Abhängigkeit berücksichtigt wird. Alle unabhängigen Mini-Aufgaben werden parallel ausgeführt, was den Prozess erheblich beschleunigt. Dieses genaue System verschafft Sentient einen riesigen Vorteil im KI-Rennen; Dezentralisierung und Open Source sind nur Boni eines solchen Systems.