من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة ذكاء اصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3 ، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي، على وجه الخصوص، أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة ودقيقة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
نحن نرى أن واقع Web3 مجزأ: من جهة، شهدنا نمواً هائلاً في بروتوكولات DeFi و NFT و GameFi، حيث أن المستخدمين أنتجوا كميات هائلة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات مبعثرة في DApps المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأكمله بسرعة. حيث طرحت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع Agent 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 سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرار لـ Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network يقدم إجابة نهائية نوعًا ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولًا إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وهي صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قوالب عمل" يمكن للوكالات فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ البيانات Web3" قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، والهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
سنقوم بتحليل متعمق لمصفوفة منتجات Port3، وحماية التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، وسنستكشف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه المقبل الذي تبلغ قيمته تريليون.
2. مقدمة المشروع
ما هو 2.1 Port3؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجتها بشكل قياسي باستخدام محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 مجموعة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، تقييم هيكلي (Rankit)، استعلام ذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح البنية الأساسية الرئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: تم الانتهاء من تمويل الجولة الأولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة، وشملت المشاركين الآخرين عدة مؤسسات معروفة.
أغسطس 2023: حصل على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وشملت الجهات المشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من مؤسسة استثمارية معينة ، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من عدة منصات.
2.2.2 وضع الفريق
ماكس دي.: مؤسس مشارك، لديه خبرة عمل في إحدى الشركات التكنولوجية الشهيرة؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنات مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في عملاق إنترنت معين وشركة 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 تشمل 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 الأصل، و Port3 مسؤولة عن حلقة تدفق البيانات من التجميع إلى التحويل."
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 مستخدمين Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية ويدرس سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع جمع، مما يفتح الطريق للسلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل أحد أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تجاوز نطاق البيانات 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد أسفرت عن تسجيلات سلوك المستخدم الضخمة وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى إنشاء قاعدة بيانات حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3.
لتحسين قابلية توسيع المنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمشاريع تطوير التطبيقات بإدماج نظام المهام في dApp الخاص بهم أو تطبيق Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معيارية النظام العام للمهام.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لدائرة الأصول السلوكية الكاملة لـ Port3، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالي المطلوبة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 تكدس البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
تُخزن بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة بيانات اجتماعية AI، وهي قاعدة بيانات سلوك هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".
يختلف عن منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph وDune وما إلى ذلك، حيث يركز تصميم Port3 في "الاستعلام" على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات التواصل الاجتماعي الذكية 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 ديناميكي ينمو باستمرار، وهو مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يتم هيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتشكيلها دلاليًا، لتوفير "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تجميعه، يمكن استدعاؤه" للوكيل.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام AI Agent
رانكيت: محرك تحليل سلوكيات اجتماعية مدفوع بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لبيانات Port3 الاجتماعية، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرات Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من تويتر، تيليجرام، ديسكورد، وما إلى ذلك، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، ودرجة ثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر القروض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي للسيناريو العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والتفاعل على السلسلة، يتتبع في الوقت الفعلي المشاريع الواعدة على سلسلة معينة، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في مجال التمويل اللامركزي لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا تستطيع Port3 فقط توفير البيانات، بل تستطيع أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" ------ لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كان SoQuest هو مدخل البيانات، فإن BQL###Blockchain Quest Language( هو قشرة الدماغ لبيانات Port3، وهو النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور BQL وآليته:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يتيح للمطورين أو الوكلاء تنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يربط بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة الآلية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة مثل التداول، والتخزين، وإضافة السيولة )، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحسابات المطلوبة لتحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi).
بفضل BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يجعل السلوك على السلسلة يرتفع من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية"------ الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نيتك.
قدرة ربط وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 تعمل على بناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
التطبيقات تشمل مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء".
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية للويب 3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
( 3.2 Port3 جدار الحماية: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الأساسي ليس في قدرتها على النماذج الكبيرة المتطورة، ولكن في أنها أثناء تراكم الأعمال، قامت ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة في البيانات تؤسس أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
)# 3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وتحت السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، تمكن Port3 من تجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدم، تغطي جوانب متعددة مثل سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ومعدل المشاركة المجتمعية. هذه البيانات تتجاوز Web2 وWeb3، مثل المنشورات على Twitter، النشاط على Discord، الاحتفاظ في Telegram، المعاملات على السلسلة، التكديس، والمراكز، لتشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة والتفاعلات عالية التردد بلا شك من أهم موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، البيانات تتحدث بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليس مجرد منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإعلانات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قنوات البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع المشاريع، تستمر Port3 في امتصاص أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور ديناميكيًا، وليس مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" تتطور باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 تشكيل مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير الدعم الدلالي لوكلاء السلسلة.
بالمقارنة مع بيانات Web2 العامة، تتمتع هوية مستخدمي Web3 على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوك الأصول بخصوصية عالية وتعقيد هيكلي، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. بينما تقوم Port3 بالضبط من خلال التعرف الدلالي لـ Rankit و行
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 14
أعجبني
14
7
مشاركة
تعليق
0/400
ChainComedian
· 07-20 04:10
呵 مجرد ترويج لمفهوم الذكاء الاصطناعي فكم فخ يمكن أن يجني؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
MissedTheBoat
· 07-18 06:54
لا يزال التعدين أكثر واقعية
شاهد النسخة الأصليةرد0
YieldWhisperer
· 07-17 07:39
رأيت هذه البيانات نفسها تتكرر عشرات المرات... "بنية تحتية ثورية" أخرى ستموت خلال 6 أشهر بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
DevChive
· 07-17 07:38
بدأت موجة جديدة من استغلال الحمقى بالذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SilentAlpha
· 07-17 07:38
مشروع آخر للترويج للذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnchainDetectiveBing
· 07-17 07:38
مرة أخرى، هل نرسم أحلامًا؟ كم ستكلف الرخصة التالية؟
Port3 يبني بنية تحتية لبيانات التواصل الاجتماعي المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في Web3 لإنشاء حلقة مغلقة من أصول السلوك.
من البيانات الاجتماعية إلى دماغ الذكاء الاصطناعي: كيف ستقوم شبكة Port3 ببناء شبكة ذكاء اصطناعي لعالم Web3؟
1. المقدمة
في عالم Web3 ، تتحول البيانات من معلومات ثابتة إلى أصول ديناميكية. بيانات سلوك المستخدم الاجتماعي، على وجه الخصوص، أصبحت "المعادن الرقمية" الأكثر قيمة والتي لم يتم استغلالها بالكامل في عصر الذكاء الاصطناعي. البيانات الاجتماعية التي تُنتج في كل لحظة ودقيقة تحتوي على قيمة هائلة لم يتم استغلالها بالكامل بعد.
نحن نرى أن واقع Web3 مجزأ: من جهة، شهدنا نمواً هائلاً في بروتوكولات DeFi و NFT و GameFi، حيث أن المستخدمين أنتجوا كميات هائلة من بيانات السلوك على السلسلة وخارجها؛ ومن جهة أخرى، فإن هذه البيانات مبعثرة في DApps المعزولة وسجلات المعاملات ومنصات التواصل الاجتماعي، تفتقر إلى التكامل الهيكلي، مما يجعل من الصعب بناء صورة موحدة، ولا يمكن استدعاؤها بشكل حقيقي.
في الوقت نفسه، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل العالم الرقمي بأكمله بسرعة. حيث طرحت مشاريع مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بالإضافة إلى مشاريع Agent 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 سيبني طبقة البيانات والأساسيات القرار لـ Web3؟ هناك مشروع مثل Port3 Network يقدم إجابة نهائية نوعًا ما:
من منصة مهام SoQuest في البداية، إلى محرك تقييم السلوك الاجتماعي Rankit، وصولًا إلى لغة تنفيذ النوايا عبر السلاسل OpenBQL، قامت Port3 ببناء مجموعة "البنية التحتية للبيانات الاجتماعية" التي تركز على سلوك المستخدم، وهي صديقة لنماذج الذكاء الاصطناعي. إنها لا تدمج فقط البيانات على السلسلة والسلوك الاجتماعي خارج السلسلة، بل تجعل البيانات من خلال التوحيد والتعرف على النوايا "قوالب عمل" يمكن للوكالات فهمها واستدعاؤها وتنفيذها.
بعبارة أخرى، لم يعد Port3 منصة أو أداة لمهمة واحدة، بل احتل موقعًا استراتيجيًا في "دماغ البيانات Web3" قبل أن يتم دمج السرد حول سيادة البيانات، والهوية على السلسلة، والتمويل الاجتماعي بشكل حقيقي.
سنقوم بتحليل متعمق لمصفوفة منتجات Port3، وحماية التكنولوجيا، وآلية الرموز، ومنطق النمو، وسنستكشف كيف يمكنها إنشاء حلقة مغلقة لتداول البيانات موجهة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في عالم Web3 المجزأ، وأن تصبح البنية التحتية الخفية للاتجاه المقبل الذي تبلغ قيمته تريليون.
2. مقدمة المشروع
ما هو 2.1 Port3؟
Port3 Network هو مشروع بنية تحتية للبيانات الاجتماعية في Web3 مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يهدف إلى بناء طبقة بيانات اجتماعية عبر السلاسل، قابلة للبرمجة، وقابلة للاستدعاء. من خلال تجميع بيانات سلوك المستخدمين من Web2 و Web3، ومعالجتها بشكل قياسي باستخدام محرك الذكاء الاصطناعي، أنشأت Port3 مجموعة كاملة تبدأ من جمع البيانات (SoQuest)، تقييم هيكلي (Rankit)، استعلام ذكي (OpenBQL) إلى استدعاء الوكيل (Ailliance.ai)، لتصبح البنية الأساسية الرئيسية لأصول السلوك على السلسلة في عصر الذكاء الاصطناعي.
2.2 نظرة عامة على المشروع
2.2.1 حالة التمويل
فبراير 2023: تم الانتهاء من تمويل الجولة الأولية بقيمة 3 ملايين دولار، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة، وشملت المشاركين الآخرين عدة مؤسسات معروفة.
أغسطس 2023: حصل على جولة جديدة من التمويل بملايين الدولارات، وشملت الجهات المشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية.
أكتوبر 2023: تم الإعلان عن الحصول على استثمار من مؤسسة استثمارية معينة ، بالإضافة إلى الحصول على دعم منح من عدة منصات.
2.2.2 وضع الفريق
ماكس دي.: مؤسس مشارك، لديه خبرة عمل في إحدى الشركات التكنولوجية الشهيرة؛ يمتلك خبرة واسعة في حاضنات مشاريع Web3 وتوسيع النظام البيئي.
أنتوني دينغ: المؤسس المشارك، عمل سابقًا في عملاق إنترنت معين وشركة 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 تشمل 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 الأصل، و Port3 مسؤولة عن حلقة تدفق البيانات من التجميع إلى التحويل."
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 مستخدمين Web3 تجمع بين توزيع المهام، والتحقق من السلوك، ونمو المجتمع، وجمع البيانات. في جوهره، هو نظام لتوليد البيانات يعتمد على المهام كآلية تحفيزية ويدرس سلوك المستخدمين الاجتماعي كموضوع جمع، مما يفتح الطريق للسلوك بين التفاعلات على السلسلة ومنصات التواصل الاجتماعي Web2.
يدعم SoQuest منصات Web2 الرئيسية مثل Twitter وTelegram وDiscord، ويتوافق مع سلوكيات التفاعل على 19 سلسلة مثل EVM وSolana وAptos وSui، بما في ذلك المعاملات والتفويض وNFT mint، مما يشكل أحد أكثر أنظمة جمع السلوكيات تغطية في مجال Web3.
حتى منتصف عام 2025، جمعت شبكة Port3 أكثر من 6 ملايين مستخدم و7000 مشروع من البيانات الديناميكية، حيث تجاوز نطاق البيانات 10 ملايين مستخدم للعملات المشفرة. وقد أسفرت عن تسجيلات سلوك المستخدم الضخمة وأحداث التفاعل الاجتماعي على السلسلة، مما أدى إلى إنشاء قاعدة بيانات حقيقية ومتعددة الأبعاد وعالية التردد لسلوكيات التواصل الاجتماعي في Web3.
لتحسين قابلية توسيع المنصة وقدرة جمع البيانات، أطلقت SoQuest وحدة QaaS(Quest-as-a-Service)، مما يسمح لمشاريع تطوير التطبيقات بإدماج نظام المهام في dApp الخاص بهم أو تطبيق Telegram Mini. في عام 2025، سيتم فتح واجهة برمجة التطبيقات للتحقق بشكل أكبر، مما يتيح إكمال منطق التحقق بدون الحاجة إلى قوالب مسبقة، مما يزيد بشكل كبير من معيارية النظام العام للمهام.
SoQuest ليست مجرد منصة مهام، بل هي نقطة البداية لدائرة الأصول السلوكية الكاملة لـ Port3، وهي أيضًا المصدر الأصلي لبيانات السلوك الدلالي المطلوبة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي.
3.1.2 تكدس البيانات - طبقة البيانات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي
تُخزن بيانات سلوك المستخدم التي تم التقاطها بواسطة SoQuest في الوحدة الأساسية لشبكة Port3 ------ طبقة بيانات اجتماعية AI، وهي قاعدة بيانات سلوك هيكلية مصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي أيضًا البنية التحتية الأساسية لـ Port3 لتحقيق "تحويل السلوك إلى أصول" و"تحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi)".
يختلف عن منصات البيانات التقليدية على السلسلة ( مثل The Graph وDune وما إلى ذلك، حيث يركز تصميم Port3 في "الاستعلام" على: كيفية استخدام البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي، ودعم الاستدلال والتفاعل على السلسلة القابلة للتنفيذ تلقائيًا.
تجمع طبقة بيانات التواصل الاجتماعي الذكية 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 ديناميكي ينمو باستمرار، وهو مركز الإدراك السلوكي لـ Port3، حيث يتم هيكلة البيانات السلوكية المعقدة على السلسلة وخارجها وتشكيلها دلاليًا، لتوفير "وقود بيانات" "يمكن فهمه، يمكن تجميعه، يمكن استدعاؤه" للوكيل.
![من البيانات الاجتماعية إلى الدماغ الذكي: كيف ستبني شبكة Port3 شبكة الذكاء الاصطناعي لعالم Web3؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e99f6dd0ad2c1543a76148cd77b3d3a7.webp(
)# 3.1.3 تطبيقات البيانات - Rankit + OpenBQL + Ailliance.ai → نظام AI Agent
رانكيت: محرك تحليل سلوكيات اجتماعية مدفوع بالذكاء الاصطناعي
Rankit هو التطبيق الرائد لبيانات Port3 الاجتماعية، وهو "تنفيذ مرئي" لقدرات بيانات BQL على مستوى الذكاء الاصطناعي.
قدرات Rankit وابتكار النماذج:
تقييم حرارة التواصل عبر المنصات: يجمع بين إشارات التواصل من تويتر، تيليجرام، ديسكورد، وما إلى ذلك، لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والمشاريع الساخنة، وتحولات المشاعر في عالم Web3.
التعرف على المعاني ونمذجة التقييم: من خلال تحليل المشاعر باستخدام NLP والنماذج الكبيرة، سيتم تحويل نقاط النقاش، وتأثير KOL، ودرجة ثقة المستخدمين إلى مؤشرات هيكلية، لاستخدامها في إدارة المجتمع، وإدارة مخاطر القروض، والمعاملات على السلسلة.
عرض تجريبي للسيناريو العمودي: على سبيل المثال، محرك بيانات USD1 البيئي الذي تم إطلاقه مؤخرًا، من خلال خريطة الحرارة، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والتفاعل على السلسلة، يتتبع في الوقت الفعلي المشاريع الواعدة على سلسلة معينة، ليصبح بوصلة ذكية للمستخدمين في مجال التمويل اللامركزي لالتقاط Alpha.
بدعم من Rankit، لا تستطيع Port3 فقط توفير البيانات، بل تستطيع أيضًا تقديم "بيانات تفسيرية" ------ لا تخبرك فقط بما حدث، بل تخبرك أيضًا بما يجب عليك فعله.
OpenBQL: لغة تنفيذ على السلسلة مدفوعة بالنية
إذا كان SoQuest هو مدخل البيانات، فإن BQL###Blockchain Quest Language( هو قشرة الدماغ لبيانات Port3، وهو النواة الدلالية ومحرك التشغيل لجميع بيانات السلوك.
دور BQL وآليته:
طبقة اللغة العامة: يوفر BQL بنية استعلام صديقة للغة الطبيعية، مما يتيح للمطورين أو الوكلاء تنفيذ عمليات فعلية على السلسلة باستخدام تعليمات مشابهة لـ "شراء NFT على سلسلة Aptos"، مما يربط بين بيئات متعددة السلاسل مثل EVM و BTC و Solana.
طبقة التنفيذ القياسية: تدعم المعالجة الآلية بنقرة واحدة لعمليات الأصول على السلسلة مثل التداول، والتخزين، وإضافة السيولة )، وهي المحور الرئيسي لأتمتة السلوكيات على السلسلة.
مستخرج دلالات البيانات: يوفر دعم البيانات الهيكلية القياسية لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكيل، لتحقيق تحديثات البيانات عالية التردد والحسابات المطلوبة لتحويل المعلومات إلى مالية (InfoFi).
بفضل BQL، يقوم Port3 بدفع بناء "بروتوكول اللغة الطبيعية على السلسلة" جديد في عالم Web3، مما يجعل السلوك على السلسلة يرتفع من "طبقة الشيفرة" إلى "طبقة النية"------ الآلات لا تنفذ فقط الأوامر التي تقولها، بل يمكنها أيضًا فهم نيتك.
قدرة ربط وكيل الذكاء الاصطناعي: Ailliance.ai
Port3 تعمل على بناء طبقة واجهة برمجة تطبيقات وكيل عامة، حيث يمكن للمطورين استدعاء البيانات الهيكلية التي تم إنشاؤها بواسطة Rankit/SoQuest/OpenBQL أو تنفيذ التعليمات مباشرة.
التطبيقات تشمل مساعد الاستثمار الآلي، الروبوتات التفاعلية، مساعد الألعاب على السلسلة، وغيرها، تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات مثل اتخاذ قرارات التداول، نشر المهام، وإدارة المجتمع.
تجعل هذه المجموعة الكاملة من المنتجات Port3 المنصة الوحيدة في مجال بيانات التواصل الاجتماعي Web3 التي تمتلك القدرة على "من الجمع → التحليل → التطبيق → الاستدعاء".
الهدف النهائي هو بناء شبكة بروتوكولات معيارية للويب 3 تعتمد على بيانات السلوك، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من فهم وتحديد والتعامل مع الأصول على السلسلة.
( 3.2 Port3 جدار الحماية: عجلة النمو الناتجة عن تراكم الأعمال
تستطيع Port3 أن تحتل مكانة رائدة في سرد القصص في Web3 AI، والسبب الأساسي ليس في قدرتها على النماذج الكبيرة المتطورة، ولكن في أنها أثناء تراكم الأعمال، قامت ببناء أصول بيانات سلوكية اجتماعية ذات قيمة عالية تتمتع بعمق واسع. هذه الميزة في البيانات تؤسس أساسًا فريدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لـ Port3، وبناء الوكلاء، وتدريب النماذج:
)# 3.2.1. بيانات سلوك على السلسلة وتحت السلسلة بمستوى عشرة ملايين
استنادًا إلى تشغيل منصة المهام SoQuest لمدة ثلاث سنوات، تمكن Port3 من تجميع أكثر من 10 ملايين مستوى من مسارات مشاركة المستخدم، تغطي جوانب متعددة مثل سلوك المهام، تفاعل المحفظة، الأصول على السلسلة، ومعدل المشاركة المجتمعية. هذه البيانات تتجاوز Web2 وWeb3، مثل المنشورات على Twitter، النشاط على Discord، الاحتفاظ في Telegram، المعاملات على السلسلة، التكديس، والمراكز، لتشكل خريطة سلوك اجتماعي كثيفة للغاية. في سياق نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي "البيانات هي الوقود"، تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة والتفاعلات عالية التردد بلا شك من أهم موارد الإدخال لبناء وكيل الذكاء الاصطناعي في Web3.
3.2.2 التعاون العميق مع آلاف المشاريع، البيانات تتحدث بشكل مستمر وفي الوقت الحقيقي
Port3 ليس مجرد منصة موجهة لمنتج واحد، بل أقامت شراكات مع أكثر من 7000 مشروع Web3، تغطي مجالات مثل إصدار الإعلانات، تصميم المهام، إدارة المجتمع، والتفاعل على السلسلة. هذه الشراكة لم تجلب فقط سلوكيات مستخدمين حقيقية، بل ضمنت أيضًا تنوع وواقعية مصادر البيانات. من خلال قنوات البيانات التي تم إنشاؤها بالتعاون مع المشاريع، تستمر Port3 في امتصاص أحدث الاتجاهات البيئية وتوجهات المستخدمين، مما يبني محرك بيانات يتطور ديناميكيًا، وليس مجموعة ثابتة من اللقطات. هذه القدرة على تحديث البيانات توفر "مجموعة تدريب" تتطور باستمرار لنماذج الذكاء الاصطناعي.
3.2.3 تشكيل مجموعة بيانات مخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لتوفير الدعم الدلالي لوكلاء السلسلة.
بالمقارنة مع بيانات Web2 العامة، تتمتع هوية مستخدمي Web3 على السلسلة، ومسارات التفاعل، وسلوك الأصول بخصوصية عالية وتعقيد هيكلي، مما يجعل النماذج التقليدية صعبة التكيف. بينما تقوم Port3 بالضبط من خلال التعرف الدلالي لـ Rankit و行