ملخّص الذكاء الاصطناعي
عرض المزيد
استخلص فحوى محتوى المقال بسرعة، مستشعرًا معنويات السوق في غضون 30 ثانية فقط!
منذ ظهور ChatGPT على الساحة، جذبت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) انتباه محبي الذكاء الاصطناعي والمطورين. قدرات ChatGPT المذهلة في الاستدلال وتوليد النصوص مدعومة بتقنية LLM، مما أدى إلى اهتمام كبير بهذه النماذج التوليدية للذكاء الاصطناعي. في مجال العملات الرقمية، استفادت المشاريع التي تركز على LLM مثل بيتينسور (TAO) و سوارمز (SWARMS) أيضًا من الاهتمام الواسع بهذه التقنية.
بينما تعتبر LLMs تقنية ثورية حقًا وبدون شك الخوارزميات الأكثر شعبية في مجال الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي، فإن فئة أخرى من النماذج التوليدية للذكاء الاصطناعي — النماذج اللغوية الصغيرة (SLMs) — تحمل وعدًا كبيرًا في العديد من المجالات، بفضل التدريب المخصص للمجالات وكفاءة الموارد. على الرغم من أنها ليست قوية وغنية بالمعرفة العامة مثل LLMs، إلا أن SLMs تتفوق في المواقف التي يكون فيها الوصول الفعال إلى المعرفة المتخصصة أمرًا حاسمًا.
Assisterr (ASRR) هو مشروع لامركزي مبني على Solana (SOL) يهدف إلى الاستفادة من SLMs لمساعدة مستخدميه في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي فعالين وذوي معرفة، وبرامج روبوت وحلول. مثل نماذج وروبوتات الدردشة القائمة على LLM، تستخدم حلول SLM الخاصة بـ Assisterr تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنها تتميز بخوارزميات أكثر قابلية للتوسع وكفاءة في الموارد تتفوق في المواقف التي تكون فيها المعرفة المتخصصة في المجال ضرورية. علاوة على ذلك، فإن استخدام مفهوم Mixture of Agents (MoA) يسمح لـ Assisterr بالاستفادة من مزايا معالجة الوكلاء المتعددة.
يمكن لأي شخص (بما في ذلك المستخدمين الذين ليس لديهم مهارات برمجية) استخدام Assisterr لإنشاء وكلاء وحلول خاصة بهم قائمة على SLM. إذا جذبت SLMs حتى نصف الاهتمام الذي تحظى به LLMs حاليًا، فسوف نسمع قريبًا المزيد عن مشروع العملات المشفرة Assisterr، وهو رائد حقيقي في فرع SLM من الذكاء الاصطناعي التوليدي.
النقاط الرئيسية:
Assisterr AI (ASRR) هي منصة لامركزية تتيح لك إنشاء وكلاء وحلول ذكاء اصطناعي تعتمد على SLMs — نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة تتميز بالكفاءة في الموارد ومعرفة قوية خاصة بالمجال.
يُستخدم الرمز الأصلي لـ Assisterr، ASRR، في الحوكمة والمدفوعات لإنشاء واستخدام منتجات المنصة، ونشر النماذج، وتوزيعات الإنزال الجوي والمكافآت للمساهمين.
يمكنك شراء ASRR على Bybit كزوج فوري USDT.
Assisterr (ASRR) هو مشروع ذكاء اصطناعي لامركزي يتيح لك بناء وكلاء يعتمدون على SLM، دون أي مهارات برمجية. يمكنك استخدام واجهة رسومية لإجراء الاختيارات وتقديم المطالبات اللازمة باللغة الطبيعية لتصميم وكيلك وخصائصه. يعتمد Assisterr على بلوكشين Solana، لذا يستفيد من قابلية التوسع الشهيرة للشبكة وتكاليفها المنخفضة.
تتيح لك المنصة بناء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي لتتبع المقاييس الرئيسية، وتحديد الأنماط واستخراج رؤى قيمة من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن لوكيل التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدتك في مراقبة ظروف السوق، وفهم ديناميكيات السوق وتقييم ديناميكيات الأسعار. هذا يمكّنك من تحسين استراتيجياتك والاستجابة بسرعة لتغيرات معنويات السوق. من التنبؤ بالاتجاهات إلى أتمتة التقارير، تمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي المستخدمين من البقاء في مقدمة التغيرات السريعة وتحسين الأداء عبر الصناعات.
إطار عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي السهل الاستخدام والفعال للمنصة يفيد كلا من المستخدمين الشخصيين والتجاريين. بالنسبة للمستخدمين الشخصيين، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي كأدوات قوية تساعدهم في أتمتة المهام الروتينية أو إجراء تحليل متقدم لسلسلة الكتل. قد يختار الأفراد أيضًا جعل وكلائهم المخصصين علنيين لتحقيق الربح. قد يرغب المستخدمون التجاريون في الاحتفاظ بوكلائهم بشكل خاص واستخدامهم لأغراض محددة، حيث توفر المعرفة المتخصصة في المجال ميزة تنافسية رئيسية.
بينما تستخدم معظم المشاريع الأخرى للذكاء الاصطناعي LLMs، فإن Assisterr هي واحدة من المبادرات القليلة الويب 3 التي تستفيد من SLMs. بينما تشتهر LLMs باتساع خبرتها ومعرفتها العامة الممتازة، إلا أنها تتطلب حسابات مكثفة، وتفتقر إلى الدقة اللازمة فيما يتعلق بالمواضيع المتخصصة في المجال. ذلك لأن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تُدرّب على كميات هائلة من البيانات وتستخدم العديد من المعلمات، مما يجعلها تستهلك الموارد بشكل كبير وتكون في الغالب عامة.
في المقابل، تستخدم نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) معلمات أقل وبيانات أقل بكثير للتدريب، مما يقلل من المتطلبات الحسابية الإجمالية. في الوقت نفسه، تُدرّب نماذج اللغة الصغيرة عادةً على بيانات متخصصة في مجالات معينة، مما يجعلها غالبًا أفضل من نماذج اللغة الكبيرة من حيث المعرفة المتخصصة العميقة.
وبنفس الأهمية، تعتمد العديد من المشاريع القائمة على نماذج اللغة الكبيرة على خوادم مركزية، والتي غالبًا ما تكون تحت سيطرة كيان تجاري واحد. وبالتالي، تظل طرق التدريب الدقيقة والبيانات لهذه النماذج غير معروفة بشكل كبير للمستخدمين النهائيين. الطبيعة اللامركزية لمشروع Assisterr تجعل عملية تدريب النموذج بأكملها مملوكة للمجتمع وأكثر شفافية.
أسس نيك هافريلياك ودميترو ديمينكو مشروع Assisterr في أبريل 2023. في أواخر مايو 2025، تم إطلاق Assisterr على شبكة سولانا الرئيسية.
يتيح لك Assisterr تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي قائمين على نماذج اللغة الصغيرة ونشرهم على وسائل التواصل الاجتماعي ومصادر البلوكشين. يمكن لكل مستخدم نشر ما يصل إلى ثلاثة نماذج.
هناك ثلاثة أدوار رئيسية على الشبكة:
مبدعو النماذج هم المستخدمون الذين يصممون وينشرون ويحافظون على نماذج اللغة الصغيرة.
المصادقون يساهمون بمعرفتهم المتخصصة للموافقة على النماذج وضبطها بدقة.
المساهمون هم الأطراف الذين يساهمون في النظام البيئي الأوسع لـ Assisterr من خلال المشاركة في مناقشات المجتمع، وتقديم الملاحظات، ومشاركة مجموعات البيانات أو المساعدة في الترويج للمنصة أو النماذج المحددة.
تعتبر SLMs التكنولوجيا الأساسية التي تشغل وكلاء Assisterr AI. تتميز هذه النماذج بالكفاءة في استخدام الموارد، نظرًا لانخفاض بيانات التدريب وحمل المعلمات بشكل كبير مقارنة بـ LLMs. الميزة الأساسية لها هي التدريب المتخصص في المجال.
نظرًا لأن SLMs تعتمد على مجموعات بيانات أصغر من LLMs، فإن أدائها غالبًا ما يتم تعزيزه من خلال الجهود التعاونية متعددة الوكلاء، حيث يتم استخدام نماذج متعددة أو وكلاء أو شبكات تعلم متوازية لتقديم حل لاستفسار المستخدم. إذا كان الاستفسار يتطلب معرفة متعددة التخصصات، فقد تواجه SLMs صعوبة في إعداد نموذج واحد غير تعاوني بسبب تخصصها في المجال. لكن يمكن حل القيود الرئيسية لـ SLMs باستخدام نماذج متعددة بطريقة معيارية لتقديم الجودة المطلوبة من المخرجات.
يتم استخدام نوعين معماريين لتشكيل إعداد المجموعة لـ SLMs — خليط من الخبراء (MoE) وخليط من الوكلاء (MoA).
MoE هو بنية نموذجية تقوم باختيار ديناميكي من مجموعة من الشبكات العصبية المتخصصة لحل كل استفسار محدد. هذا التنشيط الانتقائي يسمح بحل المشكلات بشكل أكثر كفاءة ووعي بالمحتوى. يمكن تكديس MoEs الأكثر تعقيدًا بشكل هرمي من أجل معالجة المشكلات المعقدة بشكل متزايد في السياق.
يختلف MoA عن MoE باستخدام الوكلاء بطريقة متوازية. يقوم كل وكيل بتنفيذ مهام محددة بشكل مستقل، بناءً على معرفته المتخصصة. يتم تجميع ومزج مخرجات الوكلاء بواسطة نموذج منفصل لإنتاج النتيجة النهائية، ويساعد تجميع النماذج الصغيرة في نماذج أكثر تعقيدًا على تسهيل حل المشكلات بكفاءة عبر المجالات.
جميع النماذج التي تقدمها المنصة تعتمد على الملكية اللامركزية المدفوعة من المجتمع. هذا يتناقض بشكل صارخ مع ملكية وإدارة النماذج المركزية التي توجد عادة في إعدادات LLM التقليدية في عالم الويب 2.0. تساعد اللامركزية في ملكية النماذج على حل العديد من قيود الأنظمة المركزية. أولاً، توفر المزيد من الشفافية حول البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. ثانيًا، تجعل النموذج مقاومًا للرقابة. وثالثًا، يساعد في مواءمة الحوافز لجميع الأطراف المعنية، بما في ذلك المساهمين، والمحققين، والمبدعين.
يتم إدارة كل SLM على Assisterr من خلال منظمة مستقلة لامركزية (DAO) خاصة بها. هذا يعني أن هناك خزانة وآلية حوكمة مخصصة لكل نموذج، وهيكل يساعد في الحفاظ على المساءلة والشفافية لكل SLM. كما يجعل نشر النماذج وتعديلها وصيانتها أكثر مرونة ومرتبطًا بالمتطلبات السياقية لكل SLM.
لدى Assisterr سوق على المنصة حيث يمكن لمبدعي النماذج إدراج وحفظ حلولهم القائمة على SLM. جزء لا يتجزأ من السوق هو سوق البيانات، الذي يسهل مشاركة وتجارة مجموعات البيانات لتدريب النماذج. يقوم مقدمو البيانات بتوفير مجموعات بيانات منسقة من خلال السوق. تضمن الطبيعة المنسقة لمجموعات البيانات أن مبدعي النماذج يمكنهم الاعتماد على بيانات عالية الجودة لبناء نماذجهم، وهو اعتبار حاسم في صناعة يصبح فيها الوصول إلى بيانات موثوقة وعالية الجودة أكثر تحديًا.
تعاونت Assisterr مع العديد من مقدمي البيانات لتسهيل الوصول إلى مجموعات بيانات منسقة لمبدعي النماذج. تغطي هذه الجهات المقدمة للبيانات مجموعة من الصناعات والحالات الاستخدامية العمودية. بعض شركاء البيانات على المنصة يشملون:
dFusion AI هو مزود يركز على جودة البيانات من خلال التحقق المجتمعي. تعالج الشركة أكثر من 50,000 تقديم معرفي شهريًا، وقد بنت قاعدة معرفية تزيد عن 40 جيجابايت، مما يجعلها لاعبًا حيويًا لبيانات الذكاء الاصطناعي في مجالات الويب3 والبلوكشين.
FileMarket AI هو مزود متخصص في جمع البيانات وتوضيحها بموافقة كاملة من المستخدم. في صميم حلول بيانات FileMarket AI توجد الممارسات الأخلاقية والخصوصية، مما يضمن أن أي بيانات تقدمها الشركة تلبي أشد المعايير التنظيمية صرامة.
Matchain هو منصة متخصصة في حلول الهوية اللامركزية (DID). تجمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر على السلسلة وخارج السلسلة وتثري البيانات المجمعة باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
تم إطلاق الرمز الأصلي لـ Assisterr، ASRR، على بلوكشين سولانا في أواخر مايو 2025. يعتبر رمز ASRR أصلًا أساسيًا داخل نظام Assisterr البيئي، ويخدم أغراضًا متعددة:
دفع رسوم المعاملات لاستخدام خدمات المنصة. تُدفع جميع العمليات على Assisterr — بما في ذلك إدراج النماذج في السوق ودفع حسابات النماذج — بعملة ASRR.
رسوم نشر النماذج والخزينة. يتضمن إطلاق SLMs الفردية وإعداد خزائنها أيضًا مدفوعات بعملة ASRR.
الحوكمة. يحق لحاملي ASRR المشاركة في الحوكمة على مستوى المنصة. تُنفذ حوكمة مشاريع SLM الفردية من خلال رموز الإدارة (MTs)، التي يصدرها المبدعون خصيصًا لكل مشروع SLM.
مكافآت لمساهمي المشاريع. يتم مكافأة المساهمين من مختلف الأنواع، بما في ذلك المطورين وبناة النماذج ومحققي النماذج، بعملات ASRR.
توزيعات الإيردروب. يتم مكافأة المساهمين في المنصة بتوزيعات رموز ASRR. يكسب المساهمون المؤهلون نقاطًا لإكمال مهام متنوعة من أجل التأهل للحصول على الإيردروب. على سبيل المثال، قدمت حملة الإيردروب للمرحلة 1 من المنصة مكافآت ASRR لمنشئي SLM، والمحققين، وحاملي Assisterr NFT والمساهمين النشطين الآخرين. جمعت الأطراف المؤهلة نقاط sASRR — وهي أصل مكافأة الشبكة التجريبية للمنصة — لفتح تخصيصات ASRR الخاصة بهم فورًا عند حدث توليد الرموز (TGE). كانت التخصيصات متاحة فورًا بعد TGE، دون جداول استحقاق، أو جداول فتح مشروطة أو قيود أخرى.
الحد الأقصى لإمداد ASRR هو 100 مليون، والتي تمثل تقريبًا إجمالي الإمداد الحالي للرمز.
رمز ASRR متاح على Bybit كزوج فوري مع USDT. يمكنك أيضًا الاستمتاع بمكافآت رهن ASRR من خلال المشاركة في حدث مخصص للرمز على Bybit. وفقًا لشروط الحملة، يمكنك رهن ما بين 160 و 3,000 ASRR عبر خطة التوفير الثابتة لمدة 3 أيام لكسب 99% APR والحصول على حصة من مكافأة 500,000 ASRR. هذه الحملة صالحة حتى 3 يوليو 2025، الساعة 10 صباحًا بالتوقيت العالمي.
اعتبارًا من 17 يونيو 2025، كان رمز ASRR في السوق لمدة حوالي أسبوعين. يتداول حاليًا بسعر $0.25، بانخفاض 48.7% من أعلى مستوى له على الإطلاق وهو $0.5009 في 3 يونيو 2025، وزيادة بنسبة 13.5% من أدنى مستوى له على الإطلاق وهو $0.2264 في 6 يونيو 2025.
توقعات السعر على المدى الطويل لـ ASRR متفائلة للغاية. تتوقع DigitalCoinPrice أن يتداول الرمز بسعر $0.90 في 2027 و $1.31 في 2030، بينما تتوقع PricePrediction أسعارًا متوسطة تبلغ $0.71 في 2027 و $2.11 في 2030.
في بحر المشاريع الجديدة التي تركز على الذكاء الاصطناعي في الويب 3، تبرز Assisterr AI كمنصة فريدة في صناعة العملات الرقمية لأنها تستفيد من SLMs، بدلاً من LLMs، لتقديم وكلاء وحلول ذكية لمستخدميها. SLMs ليست تقنية جديدة تمامًا، لكن استخدامها في مجالات الويب 3 والويب 2.0 كان محدودًا.
يمثل هذا فرصة مثالية لمنصة Assisterr لتثبت نفسها كواحدة من الرواد في الاستفادة من هذه النماذج. كلما سمعنا عن ChatGPT، نفكر في مبتكرها، OpenAI. في المستقبل، عندما يتم ذكر SLMs، قد نربط التكنولوجيا بعلامة Assisterr إذا تمكنت نماذجها القائمة على SLM من اكتساب زخم في سوق الذكاء الاصطناعي.
#LearnWithBybit