“CARV تتعاون مع Unibase لكشف النقاب عن وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدم بذاكرة لامركزية – اكتشف المستقبل الآن!”

أعلنت CARV، وهي منصة بنية تحتية مشهورة في مجال Web3 المتخصصة في الألعاب والتطبيقات اللامركزية (dApps)، عن شراكة جديدة مع Unibase، الرائدة في مجال بنية الذاكرة اللامركزية. تهدف هذه الشراكة إلى تعزيز قدرات وكيلات الذكاء الاصطناعي (AI Agents) من خلال تحسين مرونتها وذكائها. وجاء هذا الإعلان عبر منشور على الحساب الرسمي لـ CARV على منصة X.

CARV تتعاون مع Unibase لتوفير وكيلات تتمتع بذاكرة لامركزية فائقة

كجزء من هذه الشراكة، ستدمج CARV مجموعات البيانات السلوكية الشاملة الخاصة بها مع وظائف الذاكرة المتعلقة بسلسلة الكتل (on-chain) التي توفرها Unibase. ونتيجة لذلك، ستسهم هذه الخطوة في إنشاء نظام اقتصادي رقمي يركز على الوكيلات الذكية. كما ستمكن هذه الوكيلات من تنفيذ المهام والتطور بناءً على تجاربها التعليمية.

بالإضافة إلى ذلك، ستسمح هذه الشراكة للوكيلات بتطوير ذاكرة خاصة بها والتعاون مع وكيلات أخرى في بيئة ديناميكية وآمنة دون الحاجة إلى وسيط، مما يعزز ذكاءها وقدرتها على التكيف. وتشمل العناصر الرئيسية لهذا التعاون:

• ذاكرة على سلسلة الكتل (on-chain memory)
• التعاون بين الوكيلات (cross-agent collaboration)
• التعلم الواعي بالسياق (context-aware learning)

بناء نظام رقمي ذكي لدعم النمو في عالم Web3

وفقًا لـ CARV، فإن الشراكة مع Unibase تهدف إلى فتح آفاق جديدة في قطاعات ألعاب Web3 والتطبيقات اللامركزية وما بعدها. ومن المتوقع أن توفر هذه الخطوة:

• مساعدات أكثر ذكاءً للتطبيقات اللامركزية (dApps)
• صناع قرار مستقلين لبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi)
• شخصيات غير لاعب (NPCs) أكثر كفاءة في العوالم الافتراضية

بشكل عام، تؤكد هذه الشراكة على جهود CARV وUnibase لبناء أنظمة رقمية ذكية تدعم النمو المستمر في عالم Web3.

الأسئلة الشائعة

ما الهدف من شراكة CARV مع Unibase؟

تهدف الشراكة إلى تعزيز ذكاء ومرونة وكيلات الذكاء الاصطناعي من خلال دمج بيانات CARV السلوكية مع ذاكرة Unibase اللامركزية، مما يخلق نظامًا اقتصاديًا رقميًا متطورًا.

كيف ستستفيد ألعاب Web3 من هذه الشراكة؟

ستوفر الشراكة شخصيات غير لاعب (NPCs) أكثر كفاءة وذكاءً في الألعاب، مما يعزز تجربة المستخدم في العوالم الافتراضية.

ما هي الميزات الرئيسية لهذا التعاون؟

تشمل الميزات الرئيسية: ذاكرة على سلسلة الكتل، تعاون بين الوكيلات، وتعلم واعٍ بالسياق لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي.