بنية تعلم Open AGI القائمة على بيانات تطبيقات dApp المُحفَّزة بالمحفظات والألعاب @CodeXero_xyz , @playAInetwork , @SentientAGI عندما تُوصف الوظائف بلغة طبيعية، فإن البيئة التي تُنشئ تطبيقات لامركزية فورًا، وبيانات لعب الملايين من المستخدمين، وهي البنية التي تستخدم هذه البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي المفتوح، تُشكّل تدفقًا مترابطًا. يبدأ هذا التدفق مع CodeXero، وهو مُنشئ تطبيقات dApp مُحفَّز بالمحفظات. وقد استخدم CodeXero المدخلات النصية الطبيعية لنشر تطبيقات على سلسلة Sei Network، مثل أسواق التنبؤ وساحات البقاء. يركز هذا العملية على الإنتاج السريع المتكرر، حيث يتم تحويل وصف المستخدم إلى عقود ذكية. لكن من الناحية التقنية، يتطلب إنتاج بيانات مناسبة للتعلم وجود هيكل قائم على المخططات يسجل التغييرات في الحالة، والمكافآت، وعمليات اتخاذ القرار بتنسيق ثابت. ويُناقش هذا الهيكل كإمكانية للتكامل مع بنية Cluster Protocol الخاصة بـ CodeXero. تُصبح تطبيقات dApp التي تم إنشاؤها بهذه الطريقة أجهزة لإنتاج البيانات. وتدير Play AI بنية "Stream to Learn" على أساس أكثر من 530 ألف مستخدم، وتقدم مكافآت عبر رمز PLAI مقابل المساهمة في البيانات. وتقوم Play Collective بإدارة البيانات متعددة الوسائط بشكل جماعي، بينما تقوم Oasis Nodes بالتحقق من بيانات لعب الألعاب الخام وتحويلها إلى مجموعات بيانات موسومة. كما تُضاف بيانات البصرية المُجمعة من نظارات MadRims الذكية إلى هذا النظام البيئي. لكن السلوكيات المتكررة أو التفاعلات ذات الإشارة المنخفضة قد تكون ذات قيمة تعليمية منخفضة، مما يجعل عملية اختيار وتنظيم البيانات أمرًا بالغ الأهمية. عند دمج البيانات المنظمة في مرحلة التعلم الفعلية لـ Open AGI، تظهر دور Sentient. فـ OML هو ترخيص مصمم لإعطاء النماذج بصمات كryptographic للحفاظ على الشفافية والمصدر، بينما يوفر ROMA بنية استدلال متعددة الوكلاء هرمية، وتدعم GRID حوكمة النماذج ومجموعات البيانات القائمة على المجتمع. وبهذه الطريقة، تُدار البيانات مع الحفاظ على ارتباطها بمصدرها، ويتم الحفاظ على آثار المساهمة خلال عملية تطور النموذج. تتكون هيكلية المكافآت من رمز PLAI الخاص بـ Play AI، والتجارب المُرمزَّة لـ CodeXero، ونظام الحوكمة الخاص بـ Sentient، لكن لا توجد وظيفة قيمة محددة بوضوح تعكس بدقة جودة البيانات ومستوى المساهمة في النموذج. كما أن نطاق استخدام البيانات ونظام الموافقة المستمرة غير متكامل تمامًا عبر الأنظمة الثلاثة. ومع ذلك، فإن قدرة CodeXero على الإنشاء، وهيكلية تحويل البيانات الخاصة بـ Play AI، وآليات الحفاظ على المصدر والحوكمة الخاصة بـ Sentient، تشكل تدفقًا تقنيًا متسقًا يمتد من إنشاء المحفزات إلى جمع البيانات، وتنظيمها، وتعلم النموذج، وتتبع المساهمات. داخل هذه البنية، تتحول الألعاب من مجرد ترفيه إلى بنية رقمية تجمع بين المساهمات القابلة للتسجيل وموارد التعلم. $PLAI $CODE $XERO $SEI $SENT