DesearchPreis

(SN22)

Desearch (SN22) ist eine KI-gestützte Suchmaschine und ein Echtzeit-Daten-Layer innerhalb des Bittensor-Netzwerks. Es wurde entwickelt, um die Informationslücke für KI-Agenten zu schließen, indem Daten von verschiedenen Plattformen wie X (Twitter), Reddit und dem allgemeinen Web gescannt und analysiert werden. Durch die Bereitstellung aktueller Informationen wird sichergestellt, dass Large Language Models (LLMs) Zugriff auf aktuelle Ereignisse und Trends haben, die herkömmliche Indexierungssysteme übersehen könnten. Es fungiert als dezentrales Rückgrat für den Datenabruf und dient als kritisches Infrastrukturbaustein für die nächste Generation der KI-Entwicklung.

Im Gegensatz zu herkömmlichen zentralisierten Suchmaschinen nutzt Desearch ein dezentrales Netzwerk von Minern, um Daten zu entdecken und abzurufen. Dieser architektonische Wandel ermöglicht einen Betrieb mit deutlich höherer Effizienz. Projekt-Benchmarks zeigen, dass es schneller und kostengünstiger ist als die Nutzung offizieller proprietärer APIs, während es gleichzeitig eine überlegene Link-Relevanz bietet. Durch die Nutzung einer verteilten Belegschaft anstelle einer isolierten Infrastruktur bietet Desearch eine erlaubnisfreie und skalierbare Alternative für Entwickler, die einen hochfrequenten Datenzugriff ohne die Einschränkungen und Kosten traditioneller Tech-Giganten benötigen.

Innerhalb des Dynamic TAO (dTAO) Frameworks des Bittensor-Ökosystems dient $SN22 als spezifischer „Alpha“-Token für Subnet 22. Er repräsentiert den Wert und Nutzen des Desearch-Subnets. Nutzer können $SN22 erwerben, indem sie $TAO über den internen Automated Market Maker (AMM) des Netzwerks tauschen. Zusätzlich können Teilnehmer den Token durch aktive Beiträge zum Netzwerk verdienen. Miner erhalten Belohnungen für die Bereitstellung hochwertiger Daten und Suchergebnisse, während Validatoren Belohnungen verdienen, indem sie die Leistung und Zuverlässigkeit der von den Minern bereitgestellten Daten genau bewerten, um sicherzustellen, dass das Netzwerk hohe Standards einhält.

Das „Revenue-Burn“-Modell ist eine nachhaltige Wirtschaftsstrategie, die darauf abzielt, den realen Nutzen des Projekts mit seinem Token-Ökosystem in Einklang zu bringen. Desearch generiert Monthly Recurring Revenue (MRR) durch den externen Verkauf seiner API-Dienste an Entwickler und Unternehmen. Ein Teil dieser Einnahmen wird für den Kauf und das „Verbrennen“ des Subnet-Tokens verwendet. Dieser Mechanismus entfernt effektiv Token aus dem Umlauf, basierend auf der tatsächlichen kommerziellen Nutzung der Plattform. Durch die Kopplung der Token-Knappheit an die API-Nachfrage stellt das Modell sicher, dass das Wachstum der Desearch-Produktsuite direkt der allgemeinen wirtschaftlichen Gesundheit des Subnets zugutekommt.

Um auf SN22 zu minen, konzentrieren sich die Teilnehmer auf „Smart-Scraping“ und Datenabruf, was CPU- und netzwerkintensiver ist als GPU-lastige Aufgaben. Validatoren bewerten Miner anhand eines Bewertungsschemas, das auf drei Hauptpfeilern basiert: Aktualität, Relevanz und Genauigkeit. Aktualität stellt sicher, dass die Ergebnisse die neuesten verfügbaren Informationen widerspiegeln. Relevanz bewertet, ob die Daten die Anfrage des Nutzers effektiv beantworten. Schließlich prüft die „Halluzinationsfreiheit“, ob KI-generierte Zusammenfassungen in Bezug auf ihre Quelle korrekt sind. Dieses wettbewerbsorientierte Umfeld bietet Minern Anreize zur Optimierung von Geschwindigkeit und Präzision, wodurch sichergestellt wird, dass das Netzwerk den Endnutzern zuverlässige und verifizierbare Daten liefert.

Entwickler können die Desearch API und den RZY Agent Builder nutzen, um Echtzeit-Suchfunktionen in ihre KI-Agenten zu integrieren. Diese Tools ermöglichen spezialisierte Anwendungsfälle wie Lead-Generierung – die Identifizierung potenzieller Kunden auf sozialen Plattformen – und Sentiment-Monitoring zur Verfolgung von Markttrends oder Projekt-Hype. Da das System dezentralisiert ist, bietet es ein gewisses Maß an Zensurresistenz und liefert unvoreingenommene sowie verifizierbare Suchergebnisse. Dies macht es zu einer idealen Wahl für Entwickler, die autonome Agenten erstellen, die transparente Datenquellen und die Fähigkeit zur Verarbeitung von Informationen von verschiedenen Plattformen benötigen.