Desearchقیمت

(SN22)

Desearch (SN22) یک موتور جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی و یک لایه داده‌های آنی است که در شبکه Bittensor فعالیت می‌کند. این پروژه برای پر کردن شکاف اطلاعاتی AI agents از طریق اسکرپینگ و تحلیل داده‌ها از پلتفرم‌های مختلف، از جمله X (Twitter)، Reddit و وب گسترده‌تر طراحی شده است. با ارائه اطلاعات لحظه‌ای، این سیستم اطمینان حاصل می‌کند که Large Language Models (LLMs) به رویدادهای جاری و ترندهایی که سیستم‌های ایندکس‌گذاری سنتی ممکن است نادیده بگیرند، دسترسی داشته باشند. این پروژه به عنوان یک ستون فقرات غیرمتمرکز برای بازیابی داده‌ها عمل می‌کند و یک بخش حیاتی از زیرساخت‌ها برای نسل بعدی توسعه هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

برخلاف موتورهای جستجوی متمرکز قدیمی، Desearch از یک شبکه غیرمتمرکز از ماینرها برای کشف و بازیابی داده‌ها استفاده می‌کند. این تغییر معماری به آن اجازه می‌دهد تا با کارایی بسیار بالاتری عمل کند. بنچمارک‌های پروژه نشان می‌دهند که این سیستم سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر از استفاده از APIهای اختصاصی است و در عین حال ارتباط لینک (link relevance) بهتری را ارائه می‌دهد. Desearch با بهره‌گیری از یک نیروی کار توزیع‌شده به جای زیرساخت‌های سیلویی، یک جایگزین permissionless و مقیاس‌پذیر برای توسعه‌دهندگانی فراهم می‌کند که به دسترسی با فرکانس بالا به داده‌ها، بدون محدودیت‌ها و هزینه‌های مرتبط با غول‌های فناوری سنتی، نیاز دارند.

در چارچوب Dynamic TAO (dTAO) اکوسیستم Bittensor، توکن $SN22 به عنوان توکن اختصاصی «آلفا» برای Subnet 22 عمل می‌کند. این توکن نشان‌دهنده ارزش و کاربرد ساب‌نت Desearch است. کاربران می‌توانند با سواپ کردن $TAO از طریق Automated Market Maker (AMM) داخلی شبکه، توکن $SN22 را تهیه کنند. علاوه بر این، مشارکت‌کنندگان می‌توانند از طریق مشارکت فعال در شبکه، این توکن را کسب کنند. ماینرها با ارائه داده‌های باکیفیت و نتایج جستجو پاداش می‌گیرند، در حالی که ولیدیتورها با امتیازدهی دقیق به عملکرد و قابلیت اطمینان داده‌های ارائه‌شده توسط ماینرها، از حفظ استانداردهای بالای شبکه اطمینان حاصل می‌کنند.

مدل «Revenue-Burn» یک استراتژی اقتصادی پایدار است که برای همسو کردن کاربرد واقعی پروژه با اکوسیستم توکنی آن طراحی شده است. Desearch از طریق فروش خارجی سرویس‌های API خود به توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها، درآمد مکرر ماهیانه (MRR) ایجاد می‌کند. بخشی از این درآمد به خرید و «سوزاندن» (burning) توکن ساب‌نت اختصاص می‌یابد. این مکانیسم به‌طور موثری توکن‌ها را بر اساس استفاده تجاری واقعی از پلتفرم، از گردش خارج می‌کند. با پیوند دادن نایابی توکن به تقاضای API، این مدل تضمین می‌کند که رشد مجموعه محصولات Desearch مستقیماً به سلامت اقتصادی کلی ساب‌نت کمک می‌کند.

برای ماینینگ در SN22، مشارکت‌کنندگان بر «smart-scraping» و بازیابی داده‌ها تمرکز می‌کنند که بیشتر از فعالیت‌های سنگین GPU، به CPU و شبکه متکی است. ولیدیتورها ماینرها را با استفاده از یک مکانیسم امتیازدهی بر اساس سه رکن اصلی ارزیابی می‌کنند: تازگی (freshness)، مرتبط بودن (relevance) و دقت (accuracy). تازگی تضمین می‌کند که نتایج بازتاب‌دهنده آخرین اطلاعات موجود باشد. مرتبط بودن بررسی می‌کند که آیا داده‌ها به طور موثر به پرس‌وجوی کاربر پاسخ می‌دهند یا خیر. در نهایت، «hallucination-freedom» بررسی می‌کند که خلاصه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی نسبت به منبع خود دقیق باشند. این محیط رقابتی ماینرها را ترغیب می‌کند تا برای سرعت و دقت بهینه‌سازی کنند و اطمینان حاصل شود که شبکه داده‌های قابل اعتماد و قابل تأییدی را به کاربران نهایی ارائه می‌دهد.

توسعه‌دهندگان می‌توانند از Desearch API و RZY Agent Builder برای ادغام قابلیت‌های جستجوی آنی در AI agents خود استفاده کنند. این ابزارها امکان استفاده در موارد خاص مانند جذب مشتری (lead generation) – شناسایی مشتریان بالقوه در پلتفرم‌های اجتماعی – و پایش احساسات (sentiment monitoring) برای ردیابی ترندهای بازار یا هایپ پروژه‌ها را فراهم می‌کنند. از آنجا که این سیستم غیرمتمرکز است، درجه‌ای از مقاومت در برابر سانسور را ارائه می‌دهد و نتایج جستجوی بی‌طرفانه و قابل تأییدی فراهم می‌کند. این امر آن را به انتخابی ایده‌آل برای توسعه‌دهندگانی تبدیل می‌کند که در حال ساخت اجنت‌های خودمختار هستند که به منابع داده شفاف و توانایی پردازش اطلاعات از پلتفرم‌های متنوع نیاز دارند.