➡️従来のブロックチェーンが直面する最大の課題は：AIの出力結果をどのように信頼するか？

従来のプロジェクトの多くは、完全に再計算する方法から始まりますが、この方法はコストが非常に高く、より複雑です。

しかし、@wardenprotocol SPEX(Proof of Statistical Execution)によるエレガントなソリューション、つまり確率的検証を提供しています

➡️具体はどのように行うのですか？
1、サンプリング検証：バリデーターのコンセンサスを通じてAIモデルの完全性をチェックします。

2、調整可能なパラメータ：サンプルサイズと閾値の動的調整をサポート

3.エラー境界:エラーの受け入れ/拒否率を予測可能な範囲内で制御します

👍この技術は実際の運用でその価値を証明しました：Uniswap代理は3週間で14のチェーンを跨いで65万回の取引を達成し、約50万人のユーザーにサービスを提供し、展開時間はわずか72時間です。

実を言うと、以前はこのプロジェクトを100%信じていなかったが、この実際の結果がWardenの競争力をいくつかのランク上げた。

当然、このデータは単一の検証手段としてのみ使用できます

📊プロジェクト自体の品質をさらに証明するためには、より多くの他のデータが必要です。

事実もその通りで、業界全体にロボットによる水増しが存在する中で、Wardenは健全な成長モデルを示しました。

コミュニティのクリーニングロボットが終了した後、650万人の登録ユーザーの中から250万人の実際のユーザーを選別しました。
🆚競争優位：差別化された市場ポジショニング

1、vs Fetch：データオラクルから実行検証へ
FetchがAIデータオラクルに焦点を当てているのに対し、Wardenは単一推論の検証可能性を強調しており、これはDeFiやガバナンスシナリオにおいて非常に重要です。

Wardenのクロスチェーンプロキシ実行能力（100以上のチェーン）とユーザー指向のアプリケーション（100万WAU）は、Fetchの開発者指向の位置付けを大きく上回っています。

2. vs Bittensor:集合知 vs 個々の検証
Bittensorはマイナーのネットワークを通じて集団AIトレーニングを実現することに優れていますが、高負荷のシナリオではスケーラビリティの問題があります。

Wardenは単一のAI推論のオンチェーン検証に焦点を当てており、両者は相互補完的な関係を形成しています：Bittensorは計算能力を提供し、Wardenは検証の保障を提供します。

3、vs NEAR Protocol：汎用プラットフォームvs AIネイティブ
NEARは汎用L1としてAIツールをサポートしていますが、WardenのSPEX確率証明などのAIネイティブ特性が不足しています。

Wardenの専門化されたアーキテクチャは、AI検証シナリオにおいて明らかな利点を持っています

🤔 自分で考える
1、既存のアーキテクチャにAI機能を追加するよりも、ゼロからAIネイティブのインフラを構築する方が良い。Wardenのこの「車輪の再発明」の勇気は、全く新しい技術パラダイムを生み出している。

2、其已经明确的代币 $WARD 目前私としては三大に直接通るチャンスがあると思います。

資金調達はなく、詳細もなく、この批判にさらされている

しかし、プロジェクトの品質や技術力などが一線のコア要素およびプラス要素となることを期待しています。