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Sofia VMare
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#vanar $VANRY @Vanarchain
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Amélioration de l'Axon de Vanar : Pourquoi l'intelligence en chaîne à grande échelle semble être le prochain saut silencieux
Un modèle que je continue de voir dans l'IA Web3 est le suivant : les chaînes promettent un raisonnement, mais ce qu'elles livrent réellement ce sont des requêtes isolées. Les agents peuvent répondre une fois. Ils ont du mal lorsque la logique doit s'étendre à travers des flux de travail en plusieurs étapes. L'augmentation de l'intelligence signifie souvent des raccourcis hors chaîne.
Axon semble être une réponse à ce vide.
Au lieu de superposer une optimisation, il rapproche un raisonnement lourd du noyau. Les contrats et les agents traitent une logique plus complexe nativement, tirant un contexte structuré des Neutron Seeds sans étouffer le gaz.
La nuit dernière depuis Kozyn - tempête dehors, ordinateur portable stable - j'ai exécuté un agent prototype optimisant des flux PayFi fictifs à travers plusieurs étapes. Le raisonnement s'est enchaîné proprement avec Kayon. Pas de réinitialisations. Pas de trucs d'indexation externes. Les frais sont restés prévisibles. Ce qui s'est démarqué n'était pas la vitesse - c'était la continuité sous charge.
C'est la différence entre gérer des requêtes et composer de la logique.
Si cette architecture tient, elle déverrouille des systèmes qui ne se contentent pas de répondre mais s'adaptent à grande échelle : économies VGN dynamiques, évolutions de drops Virtua, opérations DeFi autonomes. Chaque cycle de raisonnement à grande échelle consomme encore du gaz, reliant $VANRY à une profondeur opérationnelle réelle plutôt qu'à une activité de surface.
La plupart des chaînes ajoutent l'échelle plus tard.
Vanar semble concevoir l'intelligence en gardant l'échelle à l'esprit dès le départ.
À l'ère de l'IA, cette décision architecturale silencieuse pourrait avoir plus d'importance que les gros titres.
Quels cas d'utilisation à grande échelle feriez-vous confiance à un moteur de raisonnement en chaîne ?
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Amélioration de l'Axon de Vanar : Pourquoi l'intelligence en chaîne à grande échelle semble être le prochain saut silencieux
Un modèle que je continue de voir dans l'IA Web3 est le suivant : les chaînes promettent un raisonnement, mais ce qu'elles livrent réellement ce sont des requêtes isolées. Les agents peuvent répondre une fois. Ils ont du mal lorsque la logique doit s'étendre à travers des flux de travail en plusieurs étapes. L'augmentation de l'intelligence signifie souvent des raccourcis hors chaîne.
Axon semble être une réponse à ce vide.
Au lieu de superposer une optimisation, il rapproche un raisonnement lourd du noyau. Les contrats et les agents traitent une logique plus complexe nativement, tirant un contexte structuré des Neutron Seeds sans étouffer le gaz.
La nuit dernière depuis Kozyn - tempête dehors, ordinateur portable stable - j'ai exécuté un agent prototype optimisant des flux PayFi fictifs à travers plusieurs étapes. Le raisonnement s'est enchaîné proprement avec Kayon. Pas de réinitialisations. Pas de trucs d'indexation externes. Les frais sont restés prévisibles. Ce qui s'est démarqué n'était pas la vitesse - c'était la continuité sous charge.
C'est la différence entre gérer des requêtes et composer de la logique.
Si cette architecture tient, elle déverrouille des systèmes qui ne se contentent pas de répondre mais s'adaptent à grande échelle : économies VGN dynamiques, évolutions de drops Virtua, opérations DeFi autonomes. Chaque cycle de raisonnement à grande échelle consomme encore du gaz, reliant $VANRY à une profondeur opérationnelle réelle plutôt qu'à une activité de surface.
La plupart des chaînes ajoutent l'échelle plus tard.
Vanar semble concevoir l'intelligence en gardant l'échelle à l'esprit dès le départ.
À l'ère de l'IA, cette décision architecturale silencieuse pourrait avoir plus d'importance que les gros titres.
Quels cas d'utilisation à grande échelle feriez-vous confiance à un moteur de raisonnement en chaîne ?
Avertissement : comprend des opinions de tiers. Il ne s’agit pas d’un conseil financier. Peut inclure du contenu sponsorisé. Consultez les CG.