Buon punto qui da @mtorygreen. Pensa in generale, molti non (ancora) comprendono quanto sia grande e diversificato il stack DeAI. Ti stai chiedendo cosa intendo? 1) Livello Applicazione/UX: @Infinit_Labs (livello UX agentico + mercato strategico) @AIWayfinder (automazione UX guidata da agenti) @HeyAnonai (piattaforma DeFAI guidata da AI) +++ 2) Livelli e Frameworks di Infrastruttura per Agenti AI @TalusNetwork (hub di coordinamento onchain per agenti AI) @TheoriqAI (framework di coordinamento a sciame) @Spectral_Labs (agenti intelligenti onchain) @gizatechxyz (agenti algoritmici non custodiali) +++ 3) Livelli di Esecuzione Nativi per AI @NEARProtocol (blockchain ad alte prestazioni nativa per AI) @wardenprotocol (app intelligenti con integrazioni AI native) @ritualnet (catena sovrana per AI) +++ 4) Livelli di Inferenza e Intelligenza Aperta: @opentensor (rete AI darwiniana) @AlloraNetwork (rete ML auto-migliorante) @SentientAGI (AGI open-source) @Fetch_ai (primo LLM Web3 al...

Quando le persone parlano di DeAI, c'è qualcosa che dimenticano sempre:
I dati.
I modelli sono buoni solo quanto le informazioni su cui sono addestrati, e stanno emergendo reti decentralizzate per fornirli.
Due token da tenere d'occhio: $GRASS (dati web) e $HONEY (dati mappa)
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