একটি DeFi অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার কল্পনা করুন এবং প্রতিটি নতুন ওয়ালেট থেকে শুরু করে মূল্যায়ন করার প্রয়োজনীয়তা বোধ করুন। আপনি লেনদেনের ইতিহাস পরীক্ষা করতে পারেন, কন্ট্রাক্টের ইন্টারঅ্যাকশন চেক করতে পারেন, ব্যালেন্স দেখতে পারেন এবং নিজের স্কোরিং লজিক তৈরি করতে পারেন। কিন্তু এগুলো সবই স্বতন্ত্রভাবে করা অন্য একটি সমস্যা তৈরি করে: প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনই ব্যবহারকারীর আচরণের নিজস্ব ব্যাখ্যা তৈরি করে। একটি প্রোটোকল ট্রেডিংয়ের ফ্রিকোয়েন্সিকে গুরুত্ব দিতে পারে। অন্যটি পরিশোধের ইতিহাসকে গুরুত্ব দিতে পারে। আবার তৃতীয়টি দীর্ঘমেয়াদী অংশগ্রহণকে অগ্রাধিকার দিতে পারে। এই বিভাজনটি onchain প্রতিষ্ঠা (reputation)কে পুনঃব্যবহারযোগ্য করতে কঠিন করে তোলে। ZeruAI, আচরণগত ডেটাকে সংগঠিত সংকেতে (structured signals) পরিণত করে,যা অ্যাপ্লিকেশনগুলি সম্ভবত ব্যবহার করতে পারবে,এটির দিকেই একটি আকর্ষণীয় দিকের ইঙ্গিত দেয়। আমি মনে করি,এটি বিশেষভাবে ডেভেলপারদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তাদেরকে আরওওয়ালেট পরিসংখ্যানদেখানোরজন্যঅন্যএকটিড্যাশবোর্ডএরপ্রয়োজনহয়না।তাদেরপ্রয়োজনহচ্ছেতাদেরপণ্যগুলিতেসিদ্ধান্তগ্রহণকেসমর্থনকরারজন্যউৎকৃষ্টপ্রসঙ্গ। যদিআচরণগতবুদ্ধিমত্তা(behavioral intelligence)বিভিন্নঅ্যাপ্লিকেশনগুলিতেঅপহৃতওপ্রয়োগযোগ্যহয়,তবেপ্রতিটিপ্রোটোকলকেএকইমূল্যায়নপদ্ধতিরপুনঃআবিষ্কারকরারপ্রয়োজনহবেনা। এটি,শুধুমাত্রওয়ালেটগুলিকেস্কোরদেওয়ারচেয়েঅনেকবড়একটিসুযোগ। @zerufinance-এইঅবকাঠামোগতদিকথেকেদেখা‌উচিত। https://t.co/GZ3wDTe4F8