ما هو التمويل الطيفي؟

ما هو التمويل الطيفي؟

Spectral Finance هي عبارة عن منصة DeFi جديدة تجمع بين التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) مع تقنية البلوكشين. وهي تقدم أدوات مثل Spectral Syntax، التي تحول اللغة الطبيعية إلى كود Solidity لإنشاء العقود الذكية ونشرها، و Spectral Nova، وهي شبكة لامركزية توفر استدلالات التعلم الآلي مباشرةً للعقود الذكية. تسهل هذه الأدوات إنشاء سلالة جديدة من الوكلاء المستقلين على السلسلة.

تعطي Spectral الأولوية للخصوصية والأمان من خلال التعلم الآلي بدون معرفة(zkML)، مما يضمن الحفاظ على سرية البيانات والنماذج الخاصة. تعمل المنصة على شبكة محلول لا مركزية، مما يحفز علماء البيانات على تطوير نماذج تعلّم آلي عالية الجودة لمختلف تطبيقات Web3. 

وقد جمع البروتوكول أكثر من 23 مليون دولار من فرانكلين تمبلتون وبولي تشين كابيتال وسيركل وجامب كابيتال. تم إطلاقه مؤخرًا بتقييم قيمته 100 مليون دولار وتقييم مخفف بالكامل بقيمة مليار دولار (FDV)، وهو أحد أكثر المشاريع التي تحظى بتقدير كبير في قطاع العملات الرقمية للذكاء الاصطناعي.

‍

كيف يعمل التمويل الطيفي؟

تعمل Spectral Finance من خلال الجمع بين نماذج التعلّم الآلي المتقدمة وتقنية البلوك تشين لتمكين وكلاء مستقلّين على السلسلة وتفاعلات العقود الذكية الآمنة والفعالة. إليك لمحة عامة عن كيفية عملها:

• بناء الجملة الطيفية: يحول اللغة الطبيعية إلى كود Solidity، مما يسهل إنشاء العقود الذكية والوكلاء و NFTs ومكونات البلوك تشين الأخرى دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالترميز.
• سبيكترال نوفا: تعمل كشبكة لا مركزية توفر استنتاجات التعلم الآلي مباشرةً للعقود الذكية، مما يعزز القرارات عالية الجودة القائمة على البيانات على السلسلة.
• التعلّم الآلي ذو المعرفة الصفرية (zkML): يضمن خصوصية البيانات وأمن النموذج من خلال السماح باستخدام نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأساسية أو تفاصيل النموذج.
• Agentic IDE: يوفر بيئة تطوير متكاملة حيث يمكن للمستخدمين تجميع وتصحيح ونشر التعليمات البرمجية الخاصة بهم على السلسلة ببضع نقرات.
• شبكة الحلول اللامركزية: تحفز علماء البيانات وحل المشكلات على مستوى العالم على تطوير نماذج التعلم الآلي والتحقق من صحتها لمختلف تطبيقات Web3، مما يضمن إمداداً مستمراً من النماذج عالية الجودة.
• إنفيرتشين: تسهل التواصل بين وكلاء السلسلة، مما يتيح لهم مشاركة المعلومات والتحقق منها بشفافية وكفاءة.

تعمل هذه المكونات معًا لإنشاء منصة آمنة وقابلة للتطوير وذكية لمعاملات البلوك تشين وتفاعلاتها.

‍

التوكنات الرمزية المالية الطيفية

يبلغ إجمالي المعروض من الرموز الرمزية الطيفية (SPEC) 100 مليون وفقًا لعنوان العقد الرمزي. إليك تفاصيل التوزيع

• المجتمع: 40٪ (40,000,000,000 سبيك) مخصصة لتحفيز المجتمع ومكافأته.
• المساهمون الأساسيون: 22% (22,000,000 سبيك) مخصصة للمساهمين في المشروع مع فترة استحقاق مجدولة.
• المستثمرون: 38% (38,000,000 سبيك) للمستثمرين الأوائل من القطاع الخاص، بما في ذلك شروط استحقاق محددة.

تُطلق Spectral Labs أيضًا الموسم الأول من Airdrop لمكافأة المتبنين الأوائل وعلماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي وعشاق الفن التوليدي وباحثي الذكاء الاصطناعي الذين ساهموا في النظام البيئي Spectral. تم تخصيص ما مجموعه 8٪ من المعروض من SPEC، مستهدفين 52,992 عنواناً مؤهلاً.

‍

أداة SPEC Token Utility

يلعب الرمز المميز SPEC دورًا رئيسيًا في شبكة Spectral Network، باعتباره رمزًا مميزًا للحوكمة والمنفعة. فهو يسمح لحامليها باقتراح التغييرات والتصويت على التغييرات مثل ترقيات المنصة، وهياكل الرسوم، وقواعد التحدي، مما يضمن أن القرارات مدفوعة من المجتمع. يعمل هذا النموذج اللامركزي على تعزيز الشفافية والشمولية، مما يتيح لجميع حاملي الرموز المميزة التأثير على اتجاه المنصة.

إلى جانب الحوكمة، فإن SPEC مهم للمراهنة والمكافآت. يُراهن الحُلّالون على SPEC للمشاركة في التحديات، بينما يُراهن المدققون عليه لضمان التحقق من صحة النموذج. ويدفع المستهلكون الذين يستخدمون نماذج تعلّم الآلة رسوماً، وأحياناً في SPEC، والتي تكافئ بعد ذلك الحُلّالين. تعمل آلية الرهان هذه على مواءمة المصالح بين المشاركين، مما يشجع على المشاركة النشطة والمساهمات عالية الجودة.

‍

الخلاصة

تمزج Spectral Finance بسلاسة بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين لإنشاء منصة لا مركزية تُمكِّن تفاعلات العقود الذكية عالية الجودة. 

من خلال أدوات مثل Spectral Syntax و Spectral Nova، يمكن للمستخدمين إنشاء عقود ذكية ونشرها باستخدام اللغة الطبيعية والوصول إلى استنتاجات التعلم الآلي اللامركزي. من خلال إعطاء الأولوية لخصوصية البيانات من خلال التعلم الآلي بدون معرفة، تحفز Spectral علماء البيانات العالميين على تطوير نماذج من الدرجة الأولى والتحقق من صحتها.