من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: ما نوع شبكة الذكاء الاصطناعي التي ستبنيها شبكة Port3 لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3 ، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي ، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم تُستغل بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها كل دقيقة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم الكشف عنها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 مفكك: من جهة، نشهد نموًا انفجاريًا للبروتوكولات الفرعية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث ينتج المستخدمون كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، ت散 هذه البيانات في DApps المعزولة وسجلات التداول ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيقوم ببناء طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ هناك مشروع من هذا القبيل، شبكة Port3 تقدم إجابة نهائية.
من منصة مهام SoQuest الأولية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة وسلوكيات التواصل الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال توحيدها والتعرف على النوايا "قوالب العمل" التي يمكن للوكالات فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ البيانات Web3" قبل أن تتكامل الروايات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والمالية الاجتماعية.
ستقوم هذه المقالة بتحليل عميق لشبكة منتجات Port3، وخندقها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه الذي قد يصل إلى تريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ما هو؟
مشروع Port3 Network هو بنية تحتية للبيانات الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، مدعومة بمحرك الذكاء الاصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتكون من جمع البيانات (SoQuest)، وتقييم هيكلي (Rankit)، واستعلام ذكي (OpenBQL) وصولاً إلى استدعاء الوكلاء (Ailliance.ai)، لتصبح منشأة رئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام 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، وشملت الجهات المشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم منح من Binance Labs و Mask Network و Aptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: الشريك المؤسس، عمل سابقًا في تينسنت وفيابيتك تكنولوجي ليمتد في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه خبرة لسنوات في تصميم الأنظمة ذات الحمل العالي والهياكل الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، وكأنها متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن إغلاق حلقة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو نقطة الدخول الأساسية للبيانات التي أنشأتها شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، وزيادة المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter و Telegram و Discord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل عبر 19 سلسلة بما في ذلك EVM و Solana و Aptos و Sui، بما في ذلك المعاملات والتفويض و NFT mint، مما يشكل واحداً من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، قامت شبكة Port3 بجمع بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تجاوز نطاق البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم مشفر. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي ثلاثية الأبعاد وحقيقية وعالية التردد في Web3.
لتحسين قابلية التوسع للمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمطوري المشاريع بإدماج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيق Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة API للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية النظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة انطلاق لحلقة الأصول السلوكية الكاملة لشبكة Port3، وأيضًا المصدر الأصلي للبيانات السلوكية الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة بيانات اجتماعية للذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات السلوك الاجتماعي AI، وهي قاعدة بيانات سلوكيات هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"التجديد المالي للمعلومات (InfoFi).
على عكس المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph وDune) التي تركز على "الاستعلام" كهدف تصميم، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات مفيدة لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستنتاج والتفاعل على السلسلة بشكل تلقائي.
يعمل طبقة بيانات التواصل الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي على دمج عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، ويستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest و Rankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو بشكل مستمر. إنه مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يقوم بهيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وإعطائها معنى، مما يوفر "وقود بيانات" قابل للفهم والتركيب والاستدعاء للوكالات الذكية.
3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد في قدرات البيانات الاجتماعية لـ Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يجمع بين إشارات وسائل التواصل الاجتماعي مثل تويتر وتليغرام وديسكورد، لتحديد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم الويب 3.
التعرف على المعنى ونمذجة الدرجات: من خلال تحليل المشاعر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على المناقشة، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي لمشاهد عمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ودرجة النشاط الاجتماعي، والارتباط بالزخم على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع المحتملة على BNB Chain، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا يمكن لـ Port3 أن توفر البيانات فحسب، بل تقدم أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي بوابة البيانات، فإن BQL (لغة بلوكتشين كويست) هي القشرة الدماغية للبيانات في Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: توفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ عمليات فعلية على السلسلة، مما يتيح التواصل بين بيئات متعددة مثل EVM وBTC وSolana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة الآلية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم بيانات هيكلية قياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والعملاء، لتحقيق تحديثات وحسابات البيانات عالية التردد المطلوبة لتمويل المعلومات (InfoFi).
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول لغة طبيعية على السلسلة" جديد، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الكود" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط التعليمات التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يبني طبقة API وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، والروبوتات التفاعلية، ومساعد الألعاب الذكية، لتغطية مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، ونشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي في Web3 التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" طوال العملية.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 حصن: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تستطيع Port3 أن تتبوأ مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك لا يعود إلى امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل يعود إلى أنها خلال عملية تراكم الأعمال، قامت ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة في البيانات تشكل أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوكيات على السلسلة وغير السلسلة بمستوى عشرات الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة المجتمعية عبر عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، الإيداع، والاحتفاظ بالمراكز، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية المهيكلة والتي تتفاعل بشكل متكرر، بلا شك، من أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، البيانات مستمرة في الوقت الحقيقي
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
5
مشاركة
تعليق
0/400
MEVSandwichVictim
· منذ 16 س
ما فائدة رسم الفطائر مرة أخرى؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTRegretDiary
· منذ 16 س
Web3 أكيتا مرة أخرى تفعل شيئًا جديدًا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainBouncer
· منذ 16 س
يبدو الأمر غريبًا بعض الشيء، حتى أن إعادة تسخين الطعام يمكن أن تخرج بأفكار جديدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LucidSleepwalker
· منذ 16 س
有啥可挖的 محكوم
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingersPaper
· منذ 16 س
مرة أخرى أتعامل مع منطقة ai، في المرة السابقة خسرت كثيرًا، هذه المرة سأدخل بكل شيء.
Port3 Network: بنية تحتية لبيانات التواصل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لبناء عالم Web3
من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: ما نوع شبكة الذكاء الاصطناعي التي ستبنيها شبكة Port3 لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3 ، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. خاصة بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي ، التي أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم تُستغل بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي يتم إنتاجها كل دقيقة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم الكشف عنها بالكامل بعد.
نرى أن واقع Web3 مفكك: من جهة، نشهد نموًا انفجاريًا للبروتوكولات الفرعية مثل DeFi وNFT وGameFi، حيث ينتج المستخدمون كميات كبيرة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، ت散 هذه البيانات في DApps المعزولة وسجلات التداول ومنصات التواصل الاجتماعي، مما يفتقر إلى التكامل الهيكلي، ويصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن صعود الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأسره بسرعة. حيث قدمت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI، وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع الوكلاء المبنية على Web3 مثل Autonolas وMorphpad وMind Network، رؤية "بيانات قابلة للاستدعاء + نوايا قابلة للتنفيذ".
في هذا السياق، يبرز سؤال: إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، فمن سيقوم ببناء طبقة البيانات والأساسيات القرارية لـ Web3؟ هناك مشروع من هذا القبيل، شبكة Port3 تقدم إجابة نهائية.
من منصة مهام SoQuest الأولية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولاً إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة من "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم وتكون صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة وسلوكيات التواصل الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال توحيدها والتعرف على النوايا "قوالب العمل" التي يمكن للوكالات فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة مهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ البيانات Web3" قبل أن تتكامل الروايات حول سيادة البيانات، الهوية على السلسلة، والمالية الاجتماعية.
ستقوم هذه المقالة بتحليل عميق لشبكة منتجات Port3، وخندقها التكنولوجي، وآلية الرموز، ومنطق النمو، واستكشاف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة نحو وكيل الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه الذي قد يصل إلى تريليون.
2. مقدمة المشروع
2.1 Port3 ما هو؟
مشروع Port3 Network هو بنية تحتية للبيانات الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في Web3، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، مدعومة بمحرك الذكاء الاصطناعي للمعالجة القياسية، أنشأت Port3 حلقة مغلقة كاملة تتكون من جمع البيانات (SoQuest)، وتقييم هيكلي (Rankit)، واستعلام ذكي (OpenBQL) وصولاً إلى استدعاء الوكلاء (Ailliance.ai)، لتصبح منشأة رئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: إتمام 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، وشملت الجهات المشاركة EMURGO و Adaverse Accelerator و Gate Labs.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من DWF Labs، بالإضافة إلى دعم منح من Binance Labs و Mask Network و Aptos.
2.2.2 حالة الفريق
ماكس د. : المؤسس المشارك، لديه خبرة في العمل في شركة أبل؛ يمتلك خبرة واسعة في احتضان مشاريع Web3 وتوسيع النظم البيئية.
أنتوني دينغ: الشريك المؤسس، عمل سابقًا في تينسنت وفيابيتك تكنولوجي ليمتد في تطوير الواجهة الخلفية، ولديه خبرة لسنوات في تصميم الأنظمة ذات الحمل العالي والهياكل الموزعة.
3. رؤية Port3: من "منصة المهام" إلى "الطبقة الأساسية لبيانات التواصل الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي"
على الرغم من أن مصفوفة منتجات Port3 تحتوي على العديد من الوحدات الفرعية مثل SoQuest و Rankit و OpenBQL و on.meme، وكأنها متفرقة، إلا أنه يمكن تلخيصها في خط رئيسي واحد: "السلوك هو الأصل، و Port3 مسؤولة عن إغلاق حلقة تدفق البيانات من الجمع إلى التحويل."
3.1 Port3 البنية التحتية الأساسية
3.1.1 تجميع البيانات - SoQuest
SoQuest هو نقطة الدخول الأساسية للبيانات التي أنشأتها شبكة Port3، وهو منصة لالتقاط سلوك المستخدمين في Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، وزيادة المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية، ويستهدف سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع لجمع البيانات، مما يربط بين التفاعلات على السلسلة والمنصات الاجتماعية Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter و Telegram و Discord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل عبر 19 سلسلة بما في ذلك EVM و Solana و Aptos و Sui، بما في ذلك المعاملات والتفويض و NFT mint، مما يشكل واحداً من أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
بحلول منتصف عام 2025، قامت شبكة Port3 بجمع بيانات ديناميكية لأكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع، حيث تجاوز نطاق البيانات أكثر من 10 ملايين مستخدم مشفر. وقد نتج عن ذلك سجل ضخم من سلوك المستخدمين وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أسس قاعدة بيانات سلوك اجتماعي ثلاثية الأبعاد وحقيقية وعالية التردد في Web3.
لتحسين قابلية التوسع للمنصة وقدرات جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service، مما يسمح لمطوري المشاريع بإدماج نظام المهام في تطبيقاتهم اللامركزية أو تطبيق Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة API للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق دون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يعزز بشكل كبير من معيارية النظام المهام وعموميته.
SoQuest ليس مجرد منصة مهام، بل هو نقطة انطلاق لحلقة الأصول السلوكية الكاملة لشبكة Port3، وأيضًا المصدر الأصلي للبيانات السلوكية الدلالية المطلوبة لاستدلال الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 بيانات البيانات - طبقة بيانات اجتماعية للذكاء الاصطناعي
تتراكم بيانات سلوك المستخدم التي تلتقطها SoQuest في النهاية في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 - طبقة بيانات السلوك الاجتماعي AI، وهي قاعدة بيانات سلوكيات هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"التجديد المالي للمعلومات (InfoFi).
على عكس المنصات التقليدية للبيانات على السلسلة (مثل The Graph وDune) التي تركز على "الاستعلام" كهدف تصميم، تركز طبقة البيانات في Port3 على: كيفية جعل البيانات مفيدة لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستنتاج والتفاعل على السلسلة بشكل تلقائي.
يعمل طبقة بيانات التواصل الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي على دمج عشرات الملايين من سجلات التفاعل على السلسلة وبيانات سلوك المهام الاجتماعية، ويستمر في التحديث في الوقت الفعلي من خلال وحدات التطبيقات مثل SoQuest و Rankit، مما يبني نظام بيانات اجتماعية ديناميكي ينمو بشكل مستمر. إنه مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يقوم بهيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وإعطائها معنى، مما يوفر "وقود بيانات" قابل للفهم والتركيب والاستدعاء للوكالات الذكية.
3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام الوكيل الذكي
رانكيت: محرك تحليل السلوك الاجتماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد في قدرات البيانات الاجتماعية لـ Port3، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرة Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل الاجتماعي عبر المنصات: يجمع بين إشارات وسائل التواصل الاجتماعي مثل تويتر وتليغرام وديسكورد، لتحديد الاتجاهات الرئيسية والمشاريع الساخنة والتحولات العاطفية في عالم الويب 3.
التعرف على المعنى ونمذجة الدرجات: من خلال تحليل المشاعر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل التركيز على المناقشة، وتأثير KOL، وثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر الإقراض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي لمشاهد عمودية: على سبيل المثال، محرك بيانات النظام البيئي USD1 الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ودرجة النشاط الاجتماعي، والارتباط بالزخم على السلسلة، يتتبع في الوقت الحقيقي المشاريع المحتملة على BNB Chain، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في DeFi لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا يمكن لـ Port3 أن توفر البيانات فحسب، بل تقدم أيضًا "بيانات تفسيرية" - لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كانت SoQuest هي بوابة البيانات، فإن BQL (لغة بلوكتشين كويست) هي القشرة الدماغية للبيانات في Port3، وهي النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور وآلية BQL:
طبقة اللغة العامة: توفر BQL هيكل استعلام صديق للغة الطبيعية، مما يسمح للمطورين أو الوكلاء باستخدام تعليمات مثل "شراء NFT على سلسلة Aptos" لتنفيذ عمليات فعلية على السلسلة، مما يتيح التواصل بين بيئات متعددة مثل EVM وBTC وSolana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة الآلية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة (مثل التداول، الرهن، إضافة السيولة)، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم بيانات هيكلية قياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والعملاء، لتحقيق تحديثات وحسابات البيانات عالية التردد المطلوبة لتمويل المعلومات (InfoFi).
من خلال BQL، تعمل Port3 على دفع عالم Web3 لبناء "بروتوكول لغة طبيعية على السلسلة" جديد، مما يرفع السلوك على السلسلة من "طبقة الكود" إلى "طبقة النية" - الآلات لا تنفذ فقط التعليمات التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نواياك.
قدرة تكامل وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 يبني طبقة API وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
تشمل التطبيقات مساعد الاستثمار الآلي، والروبوتات التفاعلية، ومساعد الألعاب الذكية، لتغطية مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، ونشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي في Web3 التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء" طوال العملية.
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية Web3 AI تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم والتعرف على والتعامل مع الأصول على السلسلة.
3.2 Port3 حصن: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تستطيع Port3 أن تتبوأ مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الجذري لذلك لا يعود إلى امتلاكها لقدرات نموذجية متقدمة، بل يعود إلى أنها خلال عملية تراكم الأعمال، قامت ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية عالية القيمة تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة في البيانات تشكل أساسًا فريدًا لتطبيقات AI الخاصة بـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
3.2.1. بيانات سلوكيات على السلسلة وغير السلسلة بمستوى عشرات الملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، قامت Port3 بتجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدمين، تغطي سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ودرجة المشاركة المجتمعية عبر عدة أبعاد. تمتد هذه البيانات عبر Web2 و Web3، مثل منشورات Twitter، النشاط على Discord، الاحتفاظ على Telegram، المعاملات على السلسلة، الإيداع، والاحتفاظ بالمراكز، مما يشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية المهيكلة والتي تتفاعل بشكل متكرر، بلا شك، من أغلى موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، البيانات مستمرة في الوقت الحقيقي