ReadyAIالسعر

(SN33)

يعد ReadyAI، المصنف كـ Subnet 33 على شبكة Bittensor، منصة لامركزية تركز على شرح البيانات (data annotation) والوسم الدلالي (semantic tagging). وهو يعمل كبديل لامركزي لشركات تصنيف البيانات التقليدية من خلال الاستفادة من شبكة من نماذج AI، بدلاً من العمالة البشرية اليدوية، لهيكلة البيانات الخام. تم تصميم هذا النهج لإنتاج مجموعات بيانات عالية الجودة لضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ودعم أنظمة توليد النصوص المعزز بالاسترجاع (RAG). ومن خلال توظيف عملية تحقق "AI-in-the-loop"، تهدف الشبكة إلى توفير معالجة بيانات أسرع وأكثر كفاءة مقارنة بمزودي الخدمات التقليديين.

يتوفر رمز SN33 في منصات التداول اللامركزية المتخصصة ضمن منظومة Bittensor، حيث يتم إقرانه عادةً مع أصول الشبكة الأصلية. بالنسبة للمستخدمين الذين يفضلون المنصات المركزية، يتم إدراج الرمز في LBank وغيرها من البورصات العالمية الكبرى. علاوة على ذلك، هناك مبادرات مستمرة لتوسيع نطاق الوصول إلى الرمز من خلال جسور عابرة للسلاسل (cross-chain bridges) إلى شبكات مثل Base و Ethereum و Solana، على الرغم من أن فائدته الأساسية ووجوده الأصلي يظلان على سلسلة subtensor.

قامت ReadyAI بتوسيع نطاق وصولها إلى منظومة TON لتنمية مجتمعها. تعتمد الأهلية لإنزال SN33 الجوي لعام 2026 عادةً على لقطات (snapshots) للنشاط على السلسلة، أو التفاعل التاريخي مع الـ subnet، أو حيازات محددة ضمن شبكتي Bittensor و TON. للمشاركة، يتفاعل المستخدمون عمومًا مع تطبيق ReadyAI اللامركزي الرسمي. يهدف هذا التوسع الاستراتيجي في المنظومة المرتبطة بـ Telegram إلى تحفيز الاعتماد على نطاق أوسع ومكافأة المساهمين على المدى الطويل في اقتصاد البيانات اللامركزي.

تتطلب المشاركة في Subnet 33 إعدادًا تقنيًا. يجب على المعدنين تسجيل hotkey على شبكة Bittensor، وهو ما يتطلب رسوم تسجيل ديناميكية. بمجرد التسجيل، يقوم المعدنون بتشغيل نماذج AI متقدمة لمعالجة "نوافذ البيانات" (data windows) التي يوفرها المدققون، مما يؤدي إلى إنشاء بيانات وصفية (metadata) أساسية مثل الأوسمة والملخصات. يتحمل المدققون مسؤولية تقييم جودة هذه المخرجات وتوزيع المكافآت على المعدنين بناءً على أدائهم. يضمن نظام التحقق اللامركزي هذا إنتاج ومكافأة البيانات المهيكلة عالية الجودة فقط من قبل الشبكة.

يعد التعدين على ReadyAI مهمة كثيفة الاستهلاك للموارد تتطلب أجهزة تنافسية. يوصى باستخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA المتطورة، مثل RTX 3090 أو 4090 أو بطاقات H100 و H200 من فئة المؤسسات، للتعامل مع الاستنتاج السريع للبيانات. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تحتوي الأنظمة مثاليًا على 256GB على الأقل من RAM لإدارة مجموعات البيانات واسعة النطاق. من حيث البرمجيات، يعد Linux هو نظام التشغيل القياسي لعمليات التعدين، لأنه يوفر الاستقرار اللازم وتحسينات الأداء لتشغيل نماذج AI المطلوبة.

يعد Conversation Genome Project مبادرة تقنية أساسية تهدف إلى فهرسة ووسم الملايين من التفاعلات بين البشر والذكاء الاصطناعي وبين البشر وبعضهم البعض. ومن خلال إنشاء خريطة "جينومية" لهذه المحادثات، تهدف ReadyAI إلى بناء مجموعة تدريب شاملة للجيل القادم من وكلاء AI المحادثين. تتيح هذه البيانات المهيكلة للمطورين إنشاء نماذج AI أكثر دقة وإدراكًا للسياق. يتم إدارة المشروع عبر حساب الفريق الرسمي على GitHub ويمثل خطوة مهمة نحو إنشاء مجموعة بيانات مفتوحة المصدر وعالية الدقة لمجتمع AI العالمي.