โครงสร้างการเรียนรู้ Open AGI ที่ขับเคลื่อนด้วยคำสั่งและข้อมูลจากเกม @CodeXero_xyz , @playAInetwork , @SentientAGI เมื่ออธิบายฟังก์ชันด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบที่เชื่อมโยงกันอย่างต่อเนื่องคือสภาพแวดล้อมที่สามารถสร้าง DApp ทันทีผ่านคำสั่ง ข้อมูลการเล่นเกมจากผู้ใช้หลายแสนคน และโครงสร้างการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์แบบเปิดที่ใช้ข้อมูลเหล่านี้ จุดเริ่มต้นของไหลนี้คือ CodeXero ซึ่งเป็นผู้สร้าง DApp แบบอิงคำสั่ง CodeXero ได้เผยแพร่แอปพลิเคชันบน-chain เช่น ตลาดการทำนายหรือเวทีการเอาชีวิตรอดบน Sei Network โดยใช้การป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ กระบวนการนี้เน้นการสร้างแบบวนซ้ำอย่างรวดเร็ว โดยคำอธิบายของผู้ใช้จะถูกแปลงเป็นสัญญาอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม จากมุมมองทางเทคนิค แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นต้องมีโครงสร้างแบบสกีมาเพื่อบันทึกการเปลี่ยนแปลงสถานะ รางวัล และกระบวนการตัดสินใจในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้ ซึ่งสามารถเชื่อมโยงกับโครงสร้างพื้นฐาน Cluster Protocol ของ CodeXero ได้ DApp แบบเกมที่สร้างขึ้นนี้ทำหน้าที่เป็นเครื่องผลิตข้อมูล Play AI ดำเนินการโครงสร้าง Stream-to-earn บนฐานผู้ใช้มากกว่า 530,000 คน และให้รางวัลผ่านโทเค็น PLAI เพื่อสนับสนุนการมีส่วนร่วมของข้อมูล Play Collective จัดการข้อมูลมัลติโมดัลแบบรวมศูนย์ ในขณะที่ Oasis Nodes ตรวจสอบการเล่นเกมแบบดิบและแปลงเป็นชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ข้อมูลภาพจากแว่นอัจฉริยะ MadRims ก็ถูกรวมเข้าไปในระบบนิเวศนี้เช่นกัน อย่างไรก็ตาม การกระทำซ้ำๆ หรือการมีปฏิสัมพันธ์ที่มีสัญญาณต่ำอาจมีคุณค่าในการเรียนรู้ต่ำ ดังนั้นกระบวนการคัดกรองและจัดโครงสร้างข้อมูลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เมื่อข้อมูลที่จัดโครงสร้างแล้วถูกรวมเข้าสู่ขั้นตอนการเรียนรู้ Open AGI จริง บทบาทของ Sentient จะปรากฏชัดขึ้น OML เป็นใบอนุญาตที่ออกแบบมาเพื่อรักษาความโปร่งใสและแหล่งที่มาของโมเดลด้วยการเพิ่มลายเซ็นทางคริปโตกราฟี ROMA ให้โครงสร้างการให้เหตุผลแบบหลายเอเจนต์แบบลำดับชั้น และ GRID สนับสนุนการกำกับดูแลโมเดลและชุดข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน ด้วยวิธีนี้ ข้อมูลจะถูกจัดการในสถานะที่เชื่อมโยงกับแหล่งที่มา และรอยเท้าของการมีส่วนร่วมจะยังคงอยู่ตลอดกระบวนการวิวัฒนาการของโมเดล โครงสร้างรางวัลประกอบด้วยโทเค็น PLAI ของ Play AI การทดลองที่ถูกโทเค็น화ของ CodeXero และระบบการกำกับดูแลของ Sentient แต่ยังไม่มีการระบุฟังก์ชันค่าที่กำหนดอย่างชัดเจนเพื่อสะท้อนความแม่นยำของคุณภาพข้อมูลและการมีส่วนร่วมของโมเดลอย่างละเอียด อีกทั้งขอบเขตการใช้งานข้อมูลและระบบความยินยอมอย่างต่อเนื่องยังไม่ได้รับการบูรณาการอย่างสมบูรณ์ในสามระบบเหล่านี้ แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ ความสามารถในการสร้างของ CodeXero โครงสร้างการแปลงข้อมูลของ Play AI และกลไกการรักษาแหล่งที่มาและการกำกับดูแลของ Sentient ก็ยังคงสร้างกระแสเทคโนโลยีที่สอดคล้องกันตั้งแต่การสร้างคำสั่ง การรวบรวมข้อมูล การจัดโครงสร้าง การเรียนรู้ของโมเดล ไปจนถึงการติดตามการมีส่วนร่วม ในโครงสร้างนี้ เกมไม่ได้เป็นเพียงความบันเทิงธรรมดา แต่กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่รวมการมีส่วนร่วมที่สามารถบันทึกได้กับทรัพยากรการเรียนรู้ $PLAI $CODE $XERO $SEI $SENT