Среда, в которой dapp создаются на основе текстовых запросов, и структура открытого обучения AGI на основе данных игр @CodeXero_xyz , @playAInetwork , @SentientAGI Описание функций на естественном языке напрямую приводит к созданию децентрализованных приложений, а данные о игровом процессе от сотен тысяч пользователей используются для обучения открытой искусственной интеллектуальной системе — всё это образует единую цепочку. Источником этой цепочки является CodeXero — создатель dapp на основе запросов. CodeXero уже развертывал на Sei Network такие ончейн-приложения, как прогнозные рынки и арены выживания, используя ввод на естественном языке. Этот процесс ориентирован на быструю итеративную генерацию: описание пользователя преобразуется в смарт-контракт. Однако с технической точки зрения для того, чтобы созданные приложения производили данные, пригодные для обучения, необходима схема, которая фиксирует изменения состояния, вознаграждения и процессы принятия решений в стандартизированном формате. Это направление рассматривается как потенциальная интеграция с инфраструктурой Cluster Protocol от CodeXero. Так созданные игровые dapp функционируют как устройства генерации данных. Play AI работает на основе более чем 530 000 пользователей, используя архитектуру «стрим-ту-ан», и вознаграждает пользователей токенами PLAI за вклад в данные. Play Collective централизованно управляет мультимодальными данными, а Oasis Nodes проверяют исходные игровые сессии и преобразуют их в размеченные наборы данных. Визуальные данные, собираемые с помощью смарт-очков MadRims, также включены в эту экосистему. Однако повторяющиеся действия или взаимодействия с низким сигналом могут иметь низкую ценность для обучения, поэтому важную роль играют процессы отбора и структурирования данных. На этапе интеграции структурированных данных в реальное обучение Open AGI раскрывается роль Sentient. OML — это лицензия, разработанная для присвоения криптографических отпечатков моделям, чтобы сохранить их открытость и происхождение; ROMA предоставляет иерархическую многоагентную систему рассуждений; GRID поддерживает сообщественную управляемость моделей и наборов данных. Благодаря этому данные управляются с сохранением их происхождения, а следы вклада остаются неизменными даже в процессе эволюции моделей. Система вознаграждений состоит из токена PLAI от Play AI, токенизированных экспериментов от CodeXero и системы управления от Sentient, однако формализованная функция ценности, точно отражающая качество данных и вклад в модель, пока не определена. Кроме того, диапазон использования данных и система постоянного согласия не полностью интегрированы во всех трёх системах. Тем не менее, способность CodeXero к генерации, структура преобразования данных от Play AI и механизмы сохранения происхождения и управления от Sentient формируют согласованную технологическую цепочку — от генерации запроса до сбора данных, их структурирования, обучения модели и отслеживания вклада. В рамках этой структуры игры выходят за рамки простого развлечения, становясь цифровой инфраструктурой, где записываемый вклад объединяется с ресурсами для обучения. $PLAI $CODE $XERO $SEI $SENT