في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة ولكن غير المستغلة بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. القيمة الكبيرة التي تكمن في البيانات الاجتماعية التي تولد في كل لحظة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
واقع Web3 هو واقع مقسم: من جهة، شهدت بروتوكولات DeFi وNFT وGameFi وغيرها من المجالات نمواً هائلاً، حيث أن المستخدمين يولدون كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات متناثرة في DApps المعزولة وسجلات المعاملات والمنصات الاجتماعية، مما يفتقر إلى التكامل المنظم، مما يصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد بسرعة تشكيل العالم الرقمي بأسره. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع Agent المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، 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؟ تقدم شبكة Port3 إجابة نهائية نوعًا ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قالب العمل" الذي يمكن للوكيلات فهمه واستدعاءه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا "عقل بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
سوف نقوم بتحليل شامل لمصفوفة منتجات Port3، وحاجزها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو الخاص بها، ونستكشف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المتشظي، وأن تصبح البنية التحتية الخفية التالية التي تقدر بمليارات.
2. مقدمة المشروع
2.1 ما هو Port3؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدفوع بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة والاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، مع دعم من محرك الذكاء الاصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 مجموعة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية لتمكين الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، ومن بين المستثمرين EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من Binance Labs وMask Network وAptos.
2.1.2 حالة الفريق
ماكس دي: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقاً في تينسنت وفيابيتك تكنولوجي ليمتد في تطوير الأنظمة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التحميل العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "طبقة البيانات الاجتماعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو موزعة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق 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 سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية في Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui من حيث التفاعلات، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، قامت شبكة Port3 بجمع بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم لسلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لتعزيز قابلية التوسع للمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram الصغيرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يُحسن بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق Port3 لإغلاق دورة الأصول السلوكية على سلسلة الكتل، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات الدلالة السلوكية اللازمة لدعم استنتاجات الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات التراكم - طبقة بيانات اجتماعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في وحدة Port3 Network الأساسية------طبقة بيانات اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"التمويل المعلوماتي (InfoFi)".
يختلف Port3 في طبقة البيانات عن المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تهدف إلى "الاستعلام"، حيث يركز على: كيف يمكن استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائياً.
تجمع طبقة البيانات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer ملايين السجلات التفاعلية على سلسلة البيانات وسلوكيات المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الحقيقي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنها مركز الوعي السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بتشكيل هيكل بيانات سلوكية معقدة على السلسلة وخارجها، مما يوفر "وقود بيانات قابل للفهم، وقابل للتجميع، وقابل 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 Port3 ، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على طبقة الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النموذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من تويتر، تيليجرام، ديسكورد، وما إلى ذلك، للتعرف على الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، تأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات منظمة، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة وغيرها من السيناريوهات.
نموذج هبوط المشهد العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط التواصل الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع المشاريع الواعدة على BNB Chain في الوقت الفعلي، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب، بل يمكنه أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" ------ لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنوايا
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استعلام blockchain) هي قشرة دماغ البيانات لـ Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام ودود للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يربط بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم معالجة العمليات على الأصول على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة) بشكل آلي بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يقدم دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكالات، لتحقيق التحديثات المتكررة للبيانات والحسابات اللازمة لتمويل المعلومات (InfoFi).
من خلال BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يسمح للسلوك على السلسلة بالارتفاع من "طبقة الشفرة" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يبني طبقة واجهة برمجة التطبيقات العامة (Agent API) حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية المولدة من Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ الأوامر مباشرة.
التطبيقات تشمل مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مسار بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تتمتع بقدرة "من جمع البيانات → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" بشكل كامل.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية لـ Web3 AI تستند إلى بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتفاعل مع الأصول على السلسلة.
3.2 حواجز الأمان في Port3: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تتمكن Port3 من أن تحتل مكانة رائدة في سرد Web3 AI ليس بسبب امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن بسبب قدرتها على بناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة ذات عمق وامتداد خلال عملية تراكم الأعمال. توفر هذه الميزة في البيانات أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك链 على السلسلة وخارجها بمستوى الملايين
استناداً إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدمين، تغطي أبعادًا متعددة مثل سلوك المهام، تفاعل المحافظ، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة المجتمعية. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر، النشاط على Discord، الاحتفاظ في Telegram، المعاملات على السلسلة، التخزين، والاحتفاظ، مما يشكل خريطة سلوكية اجتماعية كثيفة للغاية. في نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود".
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 10
أعجبني
10
6
مشاركة
تعليق
0/400
SignatureCollector
· منذ 1 س
يجب أن تكون جميع البيانات مشفرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationSurvivor
· 07-20 04:45
خداع الناس لتحقيق الربح هو قصير الأمد، وسيتم توحيده عاجلاً أم آجلاً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SeasonedInvestor
· 07-20 04:45
التعدين لا يمكن أن يتفوق على المستثمرين الكبار، أليس كذلك في استخراج البيانات؟
Port3: بناء بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي في Web3 موجهة نحو الذكاء الاصطناعي
1. المقدمة
في عالم Web3، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. أصبحت بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة ولكن غير المستغلة بشكل كامل في عصر الذكاء الاصطناعي. القيمة الكبيرة التي تكمن في البيانات الاجتماعية التي تولد في كل لحظة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
واقع Web3 هو واقع مقسم: من جهة، شهدت بروتوكولات DeFi وNFT وGameFi وغيرها من المجالات نمواً هائلاً، حيث أن المستخدمين يولدون كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات متناثرة في DApps المعزولة وسجلات المعاملات والمنصات الاجتماعية، مما يفتقر إلى التكامل المنظم، مما يصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد بسرعة تشكيل العالم الرقمي بأسره. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع Agent المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، 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؟ تقدم شبكة Port3 إجابة نهائية نوعًا ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وملائمة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قالب العمل" الذي يمكن للوكيلات فهمه واستدعاءه وتنفيذه.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا "عقل بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
سوف نقوم بتحليل شامل لمصفوفة منتجات Port3، وحاجزها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو الخاص بها، ونستكشف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المتشظي، وأن تصبح البنية التحتية الخفية التالية التي تقدر بمليارات.
2. مقدمة المشروع
2.1 ما هو Port3؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدفوع بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة والاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 وWeb3، مع دعم من محرك الذكاء الاصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 مجموعة كاملة من جمع البيانات (SoQuest)، والتقييم الهيكلي (Rankit)، والاستعلام الذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح المنشأة الرئيسية لتمكين الأصول السلوكية على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.1.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إكمال جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، ومن بين المستثمرين EMURGO وAdaverse Accelerator وGate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من Binance Labs وMask Network وAptos.
2.1.2 حالة الفريق
ماكس دي: المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنة مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقاً في تينسنت وفيابيتك تكنولوجي ليمتد في تطوير الأنظمة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التحميل العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "طبقة البيانات الاجتماعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest وRankit وOpenBQL وon.meme، والتي تبدو موزعة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، وPort3 مسؤولة عن الحلقة المغلقة لتدفق 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 سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيز، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية في Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع 19 سلسلة بما في ذلك EVM وSolana وAptos وSui من حيث التفاعلات، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحدة من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، قامت شبكة Port3 بجمع بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم لسلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لتعزيز قابلية التوسع للمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram الصغيرة. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يُحسن بشكل كبير من معيارية نظام المهام وعموميته.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة انطلاق Port3 لإغلاق دورة الأصول السلوكية على سلسلة الكتل، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات الدلالة السلوكية اللازمة لدعم استنتاجات الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات التراكم - طبقة بيانات اجتماعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في وحدة Port3 Network الأساسية------طبقة بيانات اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"التمويل المعلوماتي (InfoFi)".
يختلف Port3 في طبقة البيانات عن المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تهدف إلى "الاستعلام"، حيث يركز على: كيف يمكن استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابل للتنفيذ تلقائياً.
تجمع طبقة البيانات الاجتماعية الذكية AI Social Data Layer ملايين السجلات التفاعلية على سلسلة البيانات وسلوكيات المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الحقيقي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو باستمرار. إنها مركز الوعي السلوكي لـ Port3، حيث تقوم بتشكيل هيكل بيانات سلوكية معقدة على السلسلة وخارجها، مما يوفر "وقود بيانات قابل للفهم، وقابل للتجميع، وقابل 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 Port3 ، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على طبقة الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النموذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من تويتر، تيليجرام، ديسكورد، وما إلى ذلك، للتعرف على الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتغيرات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، تأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات منظمة، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة وغيرها من السيناريوهات.
نموذج هبوط المشهد العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط التواصل الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع المشاريع الواعدة على BNB Chain في الوقت الفعلي، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا يمكن لـ Port3 تقديم البيانات فحسب، بل يمكنه أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" ------ لا يخبرك فقط بما حدث، بل يخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة التنفيذ على السلسلة المدفوعة بالنوايا
إذا كانت SoQuest هي مدخل البيانات، فإن BQL (لغة استعلام blockchain) هي قشرة دماغ البيانات لـ Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك المعالجة والمنظمة والمستدعاة.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL هيكل استعلام ودود للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، مما يربط بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم معالجة العمليات على الأصول على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة) بشكل آلي بنقرة واحدة، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يقدم دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكالات، لتحقيق التحديثات المتكررة للبيانات والحسابات اللازمة لتمويل المعلومات (InfoFi).
من خلال BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يسمح للسلوك على السلسلة بالارتفاع من "طبقة الشفرة" إلى "طبقة النية" ------ الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يبني طبقة واجهة برمجة التطبيقات العامة (Agent API) حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية المولدة من Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ الأوامر مباشرة.
التطبيقات تشمل مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مسار بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تتمتع بقدرة "من جمع البيانات → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" بشكل كامل.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية لـ Web3 AI تستند إلى بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتفاعل مع الأصول على السلسلة.
3.2 حواجز الأمان في Port3: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تتمكن Port3 من أن تحتل مكانة رائدة في سرد Web3 AI ليس بسبب امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، ولكن بسبب قدرتها على بناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة ذات عمق وامتداد خلال عملية تراكم الأعمال. توفر هذه الميزة في البيانات أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوك链 على السلسلة وخارجها بمستوى الملايين
استناداً إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مسار مشاركة المستخدمين، تغطي أبعادًا متعددة مثل سلوك المهام، تفاعل المحافظ، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة المجتمعية. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل منشورات تويتر، النشاط على Discord، الاحتفاظ في Telegram، المعاملات على السلسلة، التخزين، والاحتفاظ، مما يشكل خريطة سلوكية اجتماعية كثيفة للغاية. في نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود".