DesearchGiá

(SN22)

Desearch (SN22) là một công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI và lớp dữ liệu thời gian thực hoạt động trong mạng lưới Bittensor. Nó được thiết kế để thu hẹp khoảng cách thông tin cho các AI agents bằng cách quét và phân tích dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm X (Twitter), Reddit và các trang web khác. Bằng cách cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực, nó đảm bảo rằng các Large Language Models (LLMs) có quyền truy cập vào các sự kiện và xu hướng hiện tại mà các hệ thống lập chỉ mục truyền thống có thể bỏ qua. Nó hoạt động như một xương sống phi tập trung cho việc truy xuất dữ liệu, đóng vai trò là một phần cơ sở hạ tầng quan trọng cho thế hệ phát triển AI tiếp theo.

Không giống như các công cụ tìm kiếm tập trung đời cũ, Desearch tận dụng một mạng lưới miners phi tập trung để khám phá và truy xuất dữ liệu. Sự thay đổi về kiến trúc này cho phép nó hoạt động với hiệu suất cao hơn đáng kể. Các tiêu chuẩn so sánh của dự án chỉ ra rằng nó nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với việc sử dụng các API độc quyền chính thức trong khi vẫn mang lại mức độ phù hợp của liên kết vượt trội. Bằng cách sử dụng lực lượng lao động phân tán thay vì cơ sở hạ tầng khép kín, Desearch cung cấp một giải pháp thay thế permissionless và có khả năng mở rộng cho các nhà phát triển yêu cầu truy cập dữ liệu tần suất cao mà không gặp phải các hạn chế và chi phí liên quan đến các gã khổng lồ công nghệ truyền thống.

Trong khuôn khổ Dynamic TAO (dTAO) của hệ sinh thái Bittensor, $SN22 đóng vai trò là token "alpha" cụ thể cho Subnet 22. Nó đại diện cho giá trị và tiện ích của subnet Desearch. Người dùng có thể sở hữu $SN22 bằng cách hoán đổi $TAO thông qua Automated Market Maker (AMM) nội bộ của mạng lưới. Ngoài ra, những người tham gia có thể kiếm được token thông qua việc đóng góp tích cực vào mạng lưới. Các miners kiếm được phần thưởng bằng cách cung cấp dữ liệu và kết quả tìm kiếm chất lượng cao, trong khi các validators kiếm tiền bằng cách chấm điểm chính xác hiệu suất và độ tin cậy của dữ liệu do miners cung cấp, đảm bảo mạng lưới duy trì các tiêu chuẩn cao.

Mô hình "Revenue-Burn" là một chiến lược kinh tế bền vững được thiết kế để điều chỉnh tiện ích thực tế của dự án phù hợp với hệ sinh thái token. Desearch tạo ra Doanh thu định kỳ hàng tháng (MRR) thông qua việc bán các dịch vụ API của mình cho các nhà phát triển và doanh nghiệp bên ngoài. Một phần doanh thu này được dành để mua và "đốt" (burn) token của subnet. Cơ chế này loại bỏ token khỏi lưu thông một cách hiệu quả dựa trên việc sử dụng thương mại thực tế của nền tảng. Bằng cách liên kết sự khan hiếm token với nhu cầu API, mô hình này đảm bảo rằng sự phát triển của bộ sản phẩm Desearch mang lại lợi ích trực tiếp cho sức khỏe kinh tế tổng thể của subnet.

Để khai thác trên SN22, những người tham gia tập trung vào "smart-scraping" và truy xuất dữ liệu, những tác vụ này tiêu tốn nhiều CPU và tài nguyên mạng hơn là các tác vụ nặng về GPU. Các validators đánh giá miners bằng cơ chế chấm điểm dựa trên ba trụ cột chính: độ mới (freshness), độ phù hợp (relevance) và độ chính xác (accuracy). Độ mới đảm bảo kết quả phản ánh thông tin mới nhất hiện có. Độ phù hợp đánh giá xem dữ liệu có trả lời hiệu quả truy vấn của người dùng hay không. Cuối cùng, tiêu chí "hallucination-freedom" kiểm tra xem các tóm tắt do AI tạo ra có chính xác với nguồn của chúng hay không. Môi trường cạnh tranh này khuyến khích miners tối ưu hóa về tốc độ và độ chính xác, đảm bảo mạng lưới cung cấp dữ liệu đáng tin cậy, có thể xác minh cho người dùng cuối.

Các nhà phát triển có thể sử dụng Desearch API và RZY Agent Builder để tích hợp khả năng tìm kiếm thời gian thực vào các AI agents của họ. Các công cụ này cho phép thực hiện các trường hợp sử dụng chuyên biệt như lead generation—xác định khách hàng tiềm năng trên các nền tảng xã hội—và theo dõi cảm xúc (sentiment monitoring) để nắm bắt xu hướng thị trường hoặc sự cường điệu của dự án. Vì hệ thống là phi tập trung, nó cung cấp một mức độ kháng kiểm duyệt nhất định, mang lại các kết quả tìm kiếm không thiên vị và có thể xác minh. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển đang xây dựng các tác nhân tự trị (autonomous agents) yêu cầu các nguồn dữ liệu minh bạch và khả năng xử lý thông tin từ các nền tảng đa dạng.