من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: شبكة Port3 لبناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3
1. المقدمة
في عالم Web3، يتم تحويل البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. وبشكل خاص، أصبحت بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي من "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل بعد. القيمة الهائلة الكامنة في بيانات التواصل الاجتماعي التي تُنتج في كل لحظة لم يتم استغلالها بعد بشكل كاف.
واقع Web3 هو مفكك: من ناحية، شهدنا النمو الانفجاري للبروتوكولات الرأسية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أنشأ المستخدمون كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، تتناثر هذه البيانات في تطبيقات DApp المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد بسرعة تشكيل العالم الرقمي بأكمله. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكيل المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، تبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن الذي سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، والتي تتوافق مع نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة مع السلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب العمل" التي يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمها واستدعائها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
ستقوم هذه المقالة بتفصيل مصفوفة منتجات Port3، وحواجز التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتدفق البيانات الموجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاهات التي قد تصل قيمتها إلى تريليون.
2. مقدمة المشروع
ما هو 2.1 Port3؟
شبكة Port3 هي مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بقيادة Jump Crypto، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجة القياسية بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتراوح من جمع البيانات (SoQuest)، وتصنيف الهيكلية (Rankit)، واستعلامات الذكاء (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح من المنشآت الأساسية لتحويل السلوكيات على السلسلة إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: تم الانتهاء من جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، حيث تشمل الجهات المشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، والحصول على دعم من منصة تداول معينة، ومشروع معين، ومنحة من Aptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس دي: المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في شركة تكنولوجيا معينة؛ لديه خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في إحدى شركات الإنترنت مع شركة تكنولوجيا معينة في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية الذكية"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصول، و Port3 مسؤولة عن تدفق البيانات من التجميع إلى التحويل في حلقة مغلقة."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة Port3 Network، وهو منصة لالتقاط سلوك مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كأهداف للتجميع، مما يفتح مسارات السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest العديد من منصات Web2 الرئيسية، ويتوافق مع EVM وSolana وAptos وSui وغيرها من 19 سلسلة، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحداً من أوسع أنظمة جمع السلوك في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوكيات المستخدم ووقائع التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير معيارية وعمومية نظام المهام.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لدائرة الأصول السلوكية الكاملة في Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية
تُخزن بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تداول المعلومات المالية (InfoFi)".
على عكس تصميم المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيف يمكن أن تُستخدم البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات وسائل التواصل الاجتماعي الذكية AI Social Data Layer عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكية ينمو باستمرار. إنها مركز إدراك السلوك في Port3، حيث تقوم بتركيب وتفسير البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، وتوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، ويمكن تجميعه، ويمكن استدعاؤه" للذكاء الاصطناعي.
3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل سلوكيات اجتماعية مدفوع بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرئيسي لقدرات البيانات الاجتماعية Port3 ، وهو "التنفيذ المرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit والابتكار في النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: دمج إشارات من عدة منصات اجتماعية، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
عرض نموذج السيناريو العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ومستوى النشاط الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع المشاريع الواعدة على BNB Chain في الوقت الفعلي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بفضل Rankit، لا تقدم Port3 البيانات فحسب، بل تقدم أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب أن تفعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ السلسلة المدفوعة بالنوايا
إذا كانت SoQuest هي نقطة دخول البيانات، فإن BQL (لغة استكشاف البلوكشين) هي قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور BQL وآليته:
الطبقة اللغوية العامة: توفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، وفتح بيئة متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، والرهانات، وإضافة السيولة)، وهي مركز رئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء، ويحقق التحديثات والحسابات عالية التردد للبيانات اللازمة لتحقيق المالية المعلوماتية (InfoFi).
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات التعليمات التي تقولها فحسب، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة دمج وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يبني طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ الأوامر مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية للذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بفهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 خندق الدفاع: العجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
يمكن لـ Port3 أن تتبوأ موقعًا رائدًا في سرد Web3 AI، والسبب الرئيسي ليس في امتلاكه لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق وشمولية كبيرين. توفر هذه الميزة البيانية أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى منصة SoQuest التي تعمل منذ ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 مليون مسار مشاركة المستخدمين، تغطي أبعادًا متعددة مثل سلوكيات المهام، التفاعل مع المحافظ، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة في المجتمعات. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل المنشورات على منصات التواصل الاجتماعي، النشاط المجتمعي، المعاملات على السلسلة، التخزين، والاحتفاظ بالمراكز، مما يشكل شبكة كثيفة للغاية من سلوكيات التواصل الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات كوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة والمتفاعلة بشكل متكرر بلا شك من أغلى الموارد المدخلة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر في الوقت الفعلي
Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تشمل الإطلاقات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
2
مشاركة
تعليق
0/400
SandwichHunter
· 07-29 09:37
أعود للعب مع تكامل البيانات
شاهد النسخة الأصليةرد0
HalfIsEmpty
· 07-29 09:25
مرة أخرى تُغذي بيانات الذكاء الاصطناعي، الأمر محبط للغاية.
Port3 Network: الدماغ الاجتماعي للبيانات الذكية في عالم Web3
من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: شبكة Port3 لبناء شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3
1. المقدمة
في عالم Web3، يتم تحويل البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. وبشكل خاص، أصبحت بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي من "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي والتي لم يتم استغلالها بشكل كامل بعد. القيمة الهائلة الكامنة في بيانات التواصل الاجتماعي التي تُنتج في كل لحظة لم يتم استغلالها بعد بشكل كاف.
واقع Web3 هو مفكك: من ناحية، شهدنا النمو الانفجاري للبروتوكولات الرأسية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث أنشأ المستخدمون كمية كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن ناحية أخرى، تتناثر هذه البيانات في تطبيقات DApp المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد بسرعة تشكيل العالم الرقمي بأكمله. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكيل المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، تبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن الذي سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ قدمت شبكة Port3 إجابة نهائية إلى حد ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، ثم إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، والتي تتوافق مع نماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة مع السلوك الاجتماعي خارج السلسلة، ولكن من خلال التوحيد والتعرف على النوايا، تجعل البيانات "قوالب العمل" التي يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فهمها واستدعائها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ بيانات Web3" قبل أن تتكامل السرديات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي.
ستقوم هذه المقالة بتفصيل مصفوفة منتجات Port3، وحواجز التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتدفق البيانات الموجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاهات التي قد تصل قيمتها إلى تريليون.
2. مقدمة المشروع
ما هو 2.1 Port3؟
شبكة Port3 هي مشروع بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بقيادة Jump Crypto، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجة القياسية بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتراوح من جمع البيانات (SoQuest)، وتصنيف الهيكلية (Rankit)، واستعلامات الذكاء (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح من المنشآت الأساسية لتحويل السلوكيات على السلسلة إلى أصول في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: تم الانتهاء من جولة تمويل بذور بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة Jump Crypto، مع مشاركة مستثمرين آخرين بما في ذلك SNZ وBlock Infinity وDragon Roark وViaBTC وCryptonite وLapin Digital وCogitent وMomentum6.
أغسطس 2023: حصلت على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، حيث تشمل الجهات المشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، والحصول على دعم من منصة تداول معينة، ومشروع معين، ومنحة من Aptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس دي: المؤسس المشارك، لديه خبرة عمل في شركة تكنولوجيا معينة؛ لديه خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في إحدى شركات الإنترنت مع شركة تكنولوجيا معينة في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه سنوات من الخبرة في تصميم الأنظمة ذات التزامن العالي والهندسة المعمارية الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية للبيانات الاجتماعية الذكية"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، والتي تبدو متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصول، و Port3 مسؤولة عن تدفق البيانات من التجميع إلى التحويل في حلقة مغلقة."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو المدخل الأساسي للبيانات الذي تم بناؤه بواسطة Port3 Network، وهو منصة لالتقاط سلوك مستخدمي Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف السلوك الاجتماعي للمستخدمين كأهداف للتجميع، مما يفتح مسارات السلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest العديد من منصات Web2 الرئيسية، ويتوافق مع EVM وSolana وAptos وSui وغيرها من 19 سلسلة، بما في ذلك المعاملات، والتفويض، وصك NFT، مما يشكل واحداً من أوسع أنظمة جمع السلوك في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تغطي البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوكيات المستخدم ووقائع التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى بناء قاعدة بيانات لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3 تكون حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد.
لزيادة قابلية التوسع للمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمطوري المشاريع بدمج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيقات Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق، مما يسمح بإكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير معيارية وعمومية نظام المهام.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لدائرة الأصول السلوكية الكاملة في Port3، وأيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالية اللازمة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية الذكية
تُخزن بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات اجتماعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وهي قاعدة بيانات سلوكية منظمة مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تداول المعلومات المالية (InfoFi)".
على عكس تصميم المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph و Dune) التي تركز على "الاستعلام"، فإن طبقة البيانات في Port3 تركز على: كيف يمكن أن تُستخدم البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات وسائل التواصل الاجتماعي الذكية AI Social Data Layer عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، وتستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest وRankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكية ينمو باستمرار. إنها مركز إدراك السلوك في Port3، حيث تقوم بتركيب وتفسير البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها، وتوفر "وقود بيانات" "يمكن فهمه، ويمكن تجميعه، ويمكن استدعاؤه" للذكاء الاصطناعي.
3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل سلوكيات اجتماعية مدفوع بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرئيسي لقدرات البيانات الاجتماعية Port3 ، وهو "التنفيذ المرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit والابتكار في النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: دمج إشارات من عدة منصات اجتماعية، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، المشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعنى ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل تركيز النقاش، وتأثير KOL، وثقة المستخدم إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة، وغيرها من السيناريوهات.
عرض نموذج السيناريو العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ومستوى النشاط الاجتماعي، والديناميكية على السلسلة، يتتبع المشاريع الواعدة على BNB Chain في الوقت الفعلي، ليصبح بوصلة ذكية لمستخدمي DeFi لالتقاط Alpha.
بفضل Rankit، لا تقدم Port3 البيانات فحسب، بل تقدم أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب أن تفعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ السلسلة المدفوعة بالنوايا
إذا كانت SoQuest هي نقطة دخول البيانات، فإن BQL (لغة استكشاف البلوكشين) هي قشرة الدماغ للبيانات في Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور BQL وآليته:
الطبقة اللغوية العامة: توفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ العمليات الفعلية على السلسلة، وفتح بيئة متعددة السلاسل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة التلقائية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، والرهانات، وإضافة السيولة)، وهي مركز رئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء، ويحقق التحديثات والحسابات عالية التردد للبيانات اللازمة لتحقيق المالية المعلوماتية (InfoFi).
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية" - حيث لا تنفذ الآلات التعليمات التي تقولها فحسب، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة دمج وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يبني طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ الأوامر مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب الذكية، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكول معيارية للذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بفهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 خندق الدفاع: العجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
يمكن لـ Port3 أن تتبوأ موقعًا رائدًا في سرد Web3 AI، والسبب الرئيسي ليس في امتلاكه لقدرات نموذجية متقدمة، بل في أنه خلال عملية تراكم الأعمال، قام ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق وشمولية كبيرين. توفر هذه الميزة البيانية أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات السلوك على السلسلة وخارج السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى منصة SoQuest التي تعمل منذ ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 مليون مسار مشاركة المستخدمين، تغطي أبعادًا متعددة مثل سلوكيات المهام، التفاعل مع المحافظ، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة في المجتمعات. هذه البيانات تمتد عبر Web2 و Web3، مثل المنشورات على منصات التواصل الاجتماعي، النشاط المجتمعي، المعاملات على السلسلة، التخزين، والاحتفاظ بالمراكز، مما يشكل شبكة كثيفة للغاية من سلوكيات التواصل الاجتماعي. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات كوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة والمتفاعلة بشكل متكرر بلا شك من أغلى الموارد المدخلة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، وتحديث البيانات بشكل مستمر في الوقت الفعلي
Port3 ليست منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تشمل الإطلاقات.