Ripple наделяет XRP Ledger «мозгом» ИИ — вот как это работает

Ripple наделяет XRP Ledger «мозгом» ИИ — вот как это работает

Инициатива Ripple University Blockchain Research (UBRI) продемонстрировала, как академические исследования напрямую внедряются в XRP Ledger (XRPL), позиционируя сеть как естественную среду для агентского ИИ.

В одном из выпусков подкаста UBRI «Всё о блокчейне» ведущая Лорен Веймут и профессор Ян Лю из Наньянского технологического университета подробно рассказали о программируемом многоуровневом слое исполнения, который подключается к транзакциям и расчётам XRPL. Это позволяет агентам, выполняющим конкретные задачи (торговым ботам, исследовательским инструментам, IoT-сервисам), работать на общей, поддающейся проверке инфраструктуре.

Ripple и NTU создают уровень ИИ для XRP Ledger

В анонсе эпизода RippleX в социальной сети X говорится: «ИИ и блокчейн — это будущее безопасных приложений, позволяющих экономить время. В последнем выпуске подкаста „Всё о блокчейне“ профессор Ян Лю из Наньянского технологического университета (@NTUsg) рассказывает, как ИИ может усовершенствовать XRP Ledger: более умное обнаружение мошенничества, более точный анализ, новые формы интеллектуальных возможностей в сети».

Лорен Веймут описала работу вокруг XRPL, отметив, что исследователи UBRI использовали Apex для «глубокого погружения в улучшения на уровне протокола, повышения безопасности и вариантов использования, определяющих стратегическое развитие XRP Ledger». Она подчеркнула, что исследовательский поисковый инструмент Ripple UBRI на сайте xrpledgercommons.org «будет представлен в качестве флагманского приложения-агента с промежуточным программным обеспечением, которое они создали», подчеркнув, что стек агентов встраивается в реестр, а не остаётся в качестве дополнительного уровня удобства вне цепочки.

Ян Лю рассказал об истоках проекта, начиная с фокуса его лаборатории на кибербезопасности и заканчивая блокчейном. Он подчеркнул, что «безопасность становится своего рода задачей номер один», когда ценность перемещается в сеть. Ранние попытки использовать большие языковые модели для пров...

Не является инвестиционной рекомендацией.

Читать далее