DesearchPresyo

(SN22)

Ang Desearch (SN22) ay isang AI-powered search engine at real-time data layer na tumatakbo sa loob ng Bittensor network. Idinisenyo ito upang punan ang puwang sa impormasyon para sa mga AI agents sa pamamagitan ng pag-scrape at pag-analyze ng data mula sa iba't ibang platform, kabilang ang X (Twitter), Reddit, at ang mas malawak na web. Sa pagbibigay ng pinakabagong impormasyon, sinisiguro nito na ang mga Large Language Models (LLMs) ay may access sa mga kasalukuyang kaganapan at trend na maaaring makaligtaan ng mga tradisyunal na indexing system. Nagsisilbi ito bilang isang decentralized backbone para sa data retrieval, na nagsisilbing isang mahalagang infrastructure piece para sa susunod na henerasyon ng AI development.

Hindi tulad ng mga legacy centralized search engines, gumagamit ang Desearch ng isang decentralized network ng mga miners upang tumuklas at kumuha ng data. Ang pagbabagong ito sa arkitektura ay nagbibigay-daan dito na gumana nang may mas mataas na efficiency. Ayon sa mga project benchmark, mas mabilis at mas cost-effective ito kaysa sa paggamit ng mga opisyal na proprietary API habang nagbibigay ng mas mahusay na link relevance. Sa paggamit ng isang distributed workforce sa halip na isang siloed infrastructure, nagbibigay ang Desearch ng isang permissionless at scalable na alternatibo para sa mga developer na nangangailangan ng high-frequency data access nang wala ang mga limitasyon at gastos na nauugnay sa mga tradisyunal na tech giant.

Sa loob ng Dynamic TAO (dTAO) framework ng Bittensor ecosystem, ang $SN22 ay nagsisilbi bilang partikular na "alpha" token para sa Subnet 22. Kinakatawan nito ang halaga at utility ng Desearch subnet. Maaaring makakuha ang mga user ng $SN22 sa pamamagitan ng pag-swap ng $TAO gamit ang internal Automated Market Maker (AMM) ng network. Bukod dito, ang mga kalahok ay maaaring kumita ng token sa pamamagitan ng aktibong kontribusyon sa network. Kumikita ang mga miners ng mga reward sa pagbibigay ng de-kalidad na data at mga resulta ng paghahanap, habang ang mga validators naman ay kumikita sa pamamagitan ng tumpak na pag-score sa performance at reliability ng data na ibinigay ng mga miners, na tinitiyak na mapanatili ng network ang mataas na pamantayan.

Ang "Revenue-Burn" model ay isang sustainable economic strategy na idinisenyo upang i-align ang real-world utility ng proyekto sa token ecosystem nito. Ang Desearch ay bumubuo ng Monthly Recurring Revenue (MRR) sa pamamagitan ng panlabas na pagbebenta ng mga API service nito sa mga developer at enterprise. Ang isang bahagi ng kita na ito ay nakalaan para sa pagbili at "pag-burn" ng subnet token. Ang mekanismong ito ay epektibong nagtatanggal ng mga token mula sa sirkulasyon batay sa aktwal na komersyal na paggamit ng platform. Sa pag-uugnay ng token scarcity sa API demand, sinisiguro ng model na ang paglago ng Desearch product suite ay direktang nakikinabang sa pangkalahatang economic health ng subnet.

Upang mag-mine sa SN22, nakatuon ang mga kalahok sa "smart-scraping" at data retrieval, na mas CPU at networking-intensive kaysa sa mga GPU-heavy na gawain. Sinusuri ng mga validator ang mga miner gamit ang isang scoring mechanism batay sa tatlong pangunahing haligi: freshness, relevance, at accuracy. Sinisiguro ng freshness na ang mga resulta ay sumasalamin sa pinakabagong magagamit na impormasyon. Sinusuri naman ng relevance kung ang data ay epektibong sumasagot sa query ng user. Panghuli, tinitingnan ng "hallucination-freedom" kung ang mga AI-generated summary ay tumpak sa pinagmulan nito. Ang kompetitibong kapaligiran na ito ay naghihikayat sa mga miner na mag-optimize para sa bilis at katumpakan, na tinitiyak na ang network ay nagbibigay ng maaasahan at nabe-verify na data sa mga end-user.

Maaaring gamitin ng mga developer ang Desearch API at ang RZY Agent Builder upang i-integrate ang real-time search capabilities sa kanilang mga AI agents. Ang mga tool na ito ay nagbibigay-daan para sa mga specialized use case tulad ng lead generation—pagtukoy ng mga potensyal na customer sa mga social platform—at sentiment monitoring para sa pagsubaybay sa mga market trend o project hype. Dahil decentralized ang system, nag-aalok ito ng antas ng censorship resistance, na nagbibigay ng walang kinikilingan at nabe-verify na mga resulta ng paghahanap. Ginagawa nitong isang ideal na pagpipilian para sa mga developer na bumubuo ng mga autonomous agent na nangangailangan ng mga transparent na data source at kakayahang mag-process ng impormasyon mula sa iba't ibang platform.