DesearchPrix

(SN22)

Desearch (SN22) est un moteur de recherche alimenté par l'IA et une couche de données en temps réel opérant au sein du réseau Bittensor. Il est conçu pour combler le manque d'informations pour les agents IA en extrayant (scraping) et en analysant des données provenant de diverses plateformes, notamment X (Twitter), Reddit et le web en général. En fournissant des informations de dernière minute, il garantit que les modèles de langage (LLM) ont accès aux événements et tendances actuels que les systèmes d'indexation conventionnels pourraient ignorer. Il fonctionne comme une architecture décentralisée pour la récupération de données, servant de pièce d'infrastructure critique pour la prochaine génération de développement d'IA.

Contrairement aux moteurs de recherche centralisés hérités, Desearch s'appuie sur un réseau décentralisé de mineurs pour découvrir et récupérer des données. Ce changement architectural lui permet de fonctionner avec une efficacité nettement supérieure. Les points de référence (benchmarks) du projet indiquent qu'il est plus rapide et plus rentable que l'utilisation d'API propriétaires officielles, tout en offrant une pertinence de lien supérieure. En utilisant une main-d'œuvre distribuée plutôt qu'une infrastructure cloisonnée, Desearch offre une alternative sans permission (permissionless) et évolutive pour les développeurs qui nécessitent un accès aux données à haute fréquence sans les contraintes et les coûts associés aux géants technologiques traditionnels.

Au sein du cadre Dynamic TAO (dTAO) de l'écosystème Bittensor, $SN22 sert de jeton « alpha » spécifique pour le Subnet 22. Il représente la valeur et l'utilité du subnet Desearch. Les utilisateurs peuvent acquérir du $SN22 en échangeant du $TAO via l'Automated Market Maker (AMM) interne du réseau. De plus, les participants peuvent gagner le jeton par une contribution active au réseau. Les mineurs gagnent des récompenses en fournissant des données et des résultats de recherche de haute qualité, tandis que les validateurs gagnent en évaluant avec précision la performance et la fiabilité des données fournies par les mineurs, garantissant que le réseau maintienne des standards élevés.

Le modèle « Revenue-Burn » est une stratégie économique durable conçue pour aligner l'utilité réelle du projet avec son écosystème de jetons. Desearch génère un revenu mensuel récurrent (MRR) grâce à la vente externe de ses services API aux développeurs et aux entreprises. Une partie de ce revenu est dédiée à l'achat et au « burn » du jeton du subnet. Ce mécanisme retire efficacement des jetons de la circulation en fonction de l'utilisation commerciale réelle de la plateforme. En liant la rareté du jeton à la demande d'API, le modèle garantit que la croissance de la suite de produits Desearch bénéficie directement à la santé économique globale du subnet.

Pour miner sur SN22, les participants se concentrent sur le « smart-scraping » et la récupération de données, ce qui est plus intensif en termes de CPU et de réseau que les tâches lourdes en GPU. Les validateurs évaluent les mineurs à l'aide d'un mécanisme de notation basé sur trois piliers principaux : la fraîcheur, la pertinence et l'exactitude. La fraîcheur garantit que les résultats reflètent les dernières informations disponibles. La pertinence évalue si les données répondent efficacement à la requête de l'utilisateur. Enfin, l'absence d'hallucinations (« hallucination-freedom ») vérifie que les résumés générés par l'IA sont fidèles à leur source. Cet environnement compétitif incite les mineurs à optimiser la vitesse et la précision, garantissant que le réseau fournisse des données fiables et vérifiables aux utilisateurs finaux.

Les développeurs peuvent utiliser l'API Desearch et le RZY Agent Builder pour intégrer des capacités de recherche en temps réel dans leurs agents IA. Ces outils permettent des cas d'utilisation spécialisés tels que la génération de leads — l'identification de clients potentiels sur les plateformes sociales — et la surveillance du sentiment pour suivre les tendances du marché ou le « hype » autour des projets. Le système étant décentralisé, il offre un certain degré de résistance à la censure, fournissant des résultats de recherche impartiaux et vérifiables. Cela en fait un choix idéal pour les développeurs créant des agents autonomes qui nécessitent des sources de données transparentes et la capacité de traiter des informations provenant de diverses plateformes.