Môi trường dựa trên prompt-driven dApp và cấu trúc học Open AGI dựa trên dữ liệu trò chơi @CodeXero_xyz , @playAInetwork , @SentientAGI Khi các chức năng được mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, ngay lập tức tạo ra dApp; dữ liệu chơi trò chơi từ hàng trăm nghìn người dùng; và cấu trúc học Open AGI sử dụng dữ liệu này — tất cả đều liên kết thành một dòng chảy thống nhất. Điểm khởi đầu của dòng chảy này là CodeXero, nhà xây dựng dApp dựa trên prompt. CodeXero đã triển khai các ứng dụng trên-chain như thị trường dự đoán hay sân đấu sinh tồn trên Sei Network thông qua đầu vào ngôn ngữ tự nhiên. Quá trình này tập trung vào việc tạo lặp lại nhanh, trong đó mô tả của người dùng được chuyển đổi thành hợp đồng thông minh. Tuy nhiên, về mặt kỹ thuật, để các ứng dụng được tạo ra sản xuất dữ liệu phù hợp cho học tập, cần một cấu trúc dựa trên schema để ghi lại có hệ thống các thay đổi trạng thái, phần thưởng và quá trình ra quyết định. Điều này được thảo luận như một hướng kết hợp với hạ tầng Cluster Protocol của CodeXero. Các dApp dạng trò chơi được tạo ra hoạt động như thiết bị sản xuất dữ liệu. Play AI vận hành cấu trúc stream-to-earn dựa trên hơn 530.000 người dùng và cung cấp phần thưởng thông qua token PLAI cho đóng góp dữ liệu. Play Collective quản lý tập hợp dữ liệu đa phương tiện, trong khi Oasis Nodes xác thực và chuyển đổi dữ liệu chơi trò chơi thô thành các bộ dữ liệu đã gán nhãn. Dữ liệu hình ảnh thu thập từ kính thông minh MadRims cũng được tích hợp vào hệ sinh thái này. Tuy nhiên, các hành vi lặp lại hoặc tương tác có tín hiệu thấp có thể có giá trị học tập thấp, do đó quá trình lựa chọn và cấu trúc hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng. Khi dữ liệu đã được cấu trúc được tích hợp vào giai đoạn học Open AGI thực tế, vai trò của Sentient trở nên rõ ràng. OML là giấy phép được thiết kế để gán dấu vân tay mật mã cho mô hình, duy trì tính mở và nguồn gốc; ROMA cung cấp cấu trúc suy luận đa tác nhân phân cấp; GRID hỗ trợ quản trị mô hình và bộ dữ liệu dựa trên cộng đồng. Nhờ đó, dữ liệu được quản lý trong trạng thái liên kết với nguồn gốc, và dấu vết đóng góp vẫn được duy trì trong suốt quá trình tiến hóa của mô hình. Cơ chế phần thưởng bao gồm token PLAI của Play AI, các thí nghiệm được token hóa của CodeXero và hệ thống quản trị của Sentient, nhưng chưa có hàm giá trị chính thức nào được nêu rõ để phản ánh tinh vi chất lượng dữ liệu và mức độ đóng góp vào mô hình. Ngoài ra, phạm vi sử dụng dữ liệu và hệ thống đồng thuận liên tục chưa được tích hợp hoàn toàn giữa ba hệ thống này. Tuy nhiên, khả năng tạo ra của CodeXero, cấu trúc chuyển đổi dữ liệu của Play AI và các công cụ bảo tồn nguồn gốc cùng quản trị của Sentient đã tạo thành một dòng chảy kỹ thuật nhất quán kéo dài từ tạo prompt, thu thập dữ liệu, cấu trúc hóa, học mô hình đến theo dõi đóng góp. Trong cấu trúc này, trò chơi không còn chỉ là giải trí đơn thuần mà trở thành cơ sở hạ tầng kỹ thuật số kết hợp đóng góp có thể ghi nhận và tài nguyên học tập. $PLAI $CODE $XERO $SEI $SENT