DesearchPrijs

(SN22)

Desearch (SN22) is een door AI aangedreven zoekmachine en realtime datalaag die binnen het Bittensor-netwerk opereert. Het is ontworpen om de informatiekloof voor AI-agents te overbruggen door data te scrapen en te analyseren van verschillende platforms, waaronder X (Twitter), Reddit en het bredere web. Door actuele informatie te verstrekken, zorgt het ervoor dat Large Language Models (LLMs) toegang hebben tot actuele gebeurtenissen en trends die conventionele indexeringssystemen mogelijk over het hoofd zien. Het fungeert als een gedecentraliseerde ruggengraat voor data-ontsluiting en dient als een cruciaal stuk infrastructuur voor de volgende generatie AI-ontwikkeling.

In tegenstelling tot legacy gecentraliseerde zoekmachines, maakt Desearch gebruik van een gedecentraliseerd netwerk van miners om data te ontdekken en op te halen. Deze architecturale verschuiving stelt het in staat om met aanzienlijk hogere efficiëntie te opereren. Project-benchmarks geven aan dat het sneller en kosteneffectiever is dan het gebruik van officiële eigen API's, terwijl het superieure link-relevantie levert. Door gebruik te maken van een gedistribueerd personeelsbestand in plaats van een gesiloode infrastructuur, biedt Desearch een permissionless en schaalbaar alternatief voor ontwikkelaars die hoogfrequente datatoegang nodig hebben zonder de beperkingen en kosten die gepaard gaan met traditionele techreuzen.

Binnen het Dynamic TAO (dTAO) raamwerk van het Bittensor-ecosysteem dient $SN22 als de specifieke "alpha"-token voor Subnet 22. Het vertegenwoordigt de waarde en het nut van het Desearch-subnet. Gebruikers kunnen $SN22 verkrijgen door $TAO te swappen via de interne Automated Market Maker (AMM) van het netwerk. Daarnaast kunnen deelnemers de token verdienen door actieve bijdrage aan het netwerk. Miners verdienen beloningen door data en zoekresultaten van hoge kwaliteit te leveren, terwijl validators verdienen door de prestaties en betrouwbaarheid van de door miners verstrekte data nauwkeurig te beoordelen, wat ervoor zorgt dat het netwerk hoge standaarden handhaaft.

Het "Revenue-Burn"-model is een duurzame economische strategie die is ontworpen om het praktische nut van het project in de echte wereld af te stemmen op het token-ecosysteem. Desearch genereert Monthly Recurring Revenue (MRR) via de externe verkoop van zijn API-diensten aan ontwikkelaars en ondernemingen. Een deel van deze omzet wordt besteed aan het inkopen en "burnen" van de subnet-token. Dit mechanisme verwijdert effectief tokens uit de circulatie op basis van het werkelijke commerciële gebruik van het platform. Door tokenschaarste te koppelen aan de vraag naar API's, zorgt het model ervoor dat de groei van de Desearch-productsuite direct ten goede komt aan de algehele economische gezondheid van het subnet.

Om te minen op SN22 richten deelnemers zich op "smart-scraping" en data-ontsluiting, wat meer CPU- en netwerkintensief is dan GPU-zware taken. Validators beoordelen miners met behulp van een scoringsmechanisme gebaseerd op drie primaire pijlers: versheid, relevantie en nauwkeurigheid. Versheid zorgt ervoor dat resultaten de laatst beschikbare informatie weerspiegelen. Relevantie beoordeelt of de data effectief antwoord geeft op de vraag van de gebruiker. Ten slotte controleert "vrijheid van hallucinaties" of door AI gegenereerde samenvattingen accuraat zijn ten opzichte van hun bron. Deze competitieve omgeving stimuleert miners om te optimaliseren voor snelheid en precisie, waardoor het netwerk betrouwbare, verifieerbare data levert aan eindgebruikers.

Ontwikkelaars kunnen de Desearch API en de RZY Agent Builder gebruiken om realtime zoekmogelijkheden te integreren in hun AI-agents. Deze tools maken gespecialiseerde use cases mogelijk, zoals leadgeneratie — het identificeren van potentiële klanten op sociale platforms — en sentimentmonitoring voor het volgen van markttrends of project-hype. Omdat het systeem gedecentraliseerd is, biedt het een zekere mate van censuurbestendigheid en onbevooroordeelde en verifieerbare zoekresultaten. Dit maakt het een ideale keuze voor ontwikkelaars die autonome agents bouwen die transparante databronnen nodig hebben en de mogelijkheid om informatie van diverse platforms te verwerken.