La combinación de blockchain y AI ha sido un tema candente, pero la mayoría de los proyectos simplemente añaden funciones de AI después. Vanar Chain está tomando un camino diferente: desde su diseño inicial, integra lógica inteligente, como si construyera la capa 1 con el ADN de AI, en lugar de parchearla después.
Sus dos innovaciones principales son muy interesantes: una llamada Neutron, que esencialmente realiza una compresión semántica de una gran cantidad de datos. ¿Cómo lo hace? Con una tasa de compresión de varias centenas de veces, y luego lo almacena directamente en la cadena. ¿Qué problema resuelve esto? La tradicional almacenamiento en blockchain es costoso y la verificación de datos es difícil. Imagina que guardas en la cadena un documento largo, una imagen o un registro de conversación; antes, costaba mucho, pero ahora puedes almacenarlo de forma permanente a un costo muy bajo, y lo más importante, los datos mantienen su significado completo. Para los agentes de AI, esto significa que finalmente tienen memoria, no empiezan desde cero en cada interacción.
La otra innovación se llama Kayon, que es un motor de inferencia en la cadena. Permite que contratos inteligentes, agentes de AI e incluso otras aplicaciones realicen inferencias y predicciones en tiempo real directamente sobre los datos de Neutron. Análisis de riesgos en DeFi, verificaciones de cumplimiento de RWA, o esquemas de pagos inteligentes, todos pueden obtener salidas auditables y explicables a través de Kayon. En resumen, almacenamiento e inferencia forman un conjunto que dota a la cadena de capacidades inteligentes.
La hoja de ruta para 2026 ya está en marcha, comenzando con el lanzamiento de nuevas funciones en Q1. Vanar está perfeccionando gradualmente este ecosistema de "cadena como inteligencia". Si esta arquitectura realmente se implementa, sus ventajas en el manejo de cargas de trabajo de AI serán evidentes.
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SerNgmi
· hace3h
¿Compresión de varias centenas de veces? Suena un poco exagerado, ¿pero cuál es el efecto real?
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GhostWalletSleuth
· hace6h
¿Una compresión de cientos de veces? ¿Eso no es solo humo? Si realmente se puede lograr, sería impresionante.
Me interesa que el agente de IA tenga memoria, por fin ya no será necesario reiniciar desde cero cada vez.
Esperemos hasta 2026, a ver si Vanar puede realmente poner en marcha todo este sistema.
Neutron con Kayon parece tener un ciclo lógico completo. Si el control de riesgos en DeFi realmente se implementa, sería increíble.
Otra vez hablando de promesas, pero esta vez el diseño de la arquitectura no está nada mal.
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LiquidationSurvivor
· 01-21 02:53
Otra narrativa de AI + blockchain, ¿esta vez parece menos superficial?
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ClassicDumpster
· 01-21 02:53
Otra vez un supuesto "plan perfecto" diseñado desde cero, solo quiero ver cómo esa compresión de varias centenas de veces de Neutron no pierde la integridad de los datos, suena a ciencia ficción
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QuorumVoter
· 01-21 02:52
Otra historia de "desde el principio, IA", pero la idea de compresión semántica de Neutron realmente tiene algo interesante
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BearMarketMonk
· 01-21 02:50
¿Compresión de varias centenas de veces? Esa cifra suena un poco exagerada, ¿realmente se puede poner en marcha?
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OnchainHolmes
· 01-21 02:44
Espera, ¿una compresión de varias centenas de veces? ¿Qué tipo de algoritmo tan potente sería ese? Parece un poco increíble.
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SwapWhisperer
· 01-21 02:29
¿Cientos de veces de compresión? Si realmente puede funcionar de manera estable, es realmente impresionante
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Neutron ya tiene memoria, esto es lo que debe ser un agente de IA
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Otra vez la hoja de ruta, ya hablaremos de su implementación
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La combinación de almacenamiento + inferencia parece confiable, no como esos proyectos de solo hablar
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La compresión semántica tiene un nivel técnico bastante alto, no es solo un truco de marketing
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¿Usar Kayon para la auditoría en la gestión de riesgos DeFi? Solo sabremos si funciona tras las pruebas
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¿Parchear con actualizaciones o integrar desde el ADN? La diferencia es grande, solo que temo que sea solo en PPT y no en la práctica
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Lanzar nuevas funciones en Q1, buen ritmo Vanar
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El almacenamiento permanente es barato, realmente es una liberación para los datos en la cadena
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La salida explicable es realmente necesaria para las aplicaciones en la cadena, pero ¿quién la hace realmente útil ahora?
La combinación de blockchain y AI ha sido un tema candente, pero la mayoría de los proyectos simplemente añaden funciones de AI después. Vanar Chain está tomando un camino diferente: desde su diseño inicial, integra lógica inteligente, como si construyera la capa 1 con el ADN de AI, en lugar de parchearla después.
Sus dos innovaciones principales son muy interesantes: una llamada Neutron, que esencialmente realiza una compresión semántica de una gran cantidad de datos. ¿Cómo lo hace? Con una tasa de compresión de varias centenas de veces, y luego lo almacena directamente en la cadena. ¿Qué problema resuelve esto? La tradicional almacenamiento en blockchain es costoso y la verificación de datos es difícil. Imagina que guardas en la cadena un documento largo, una imagen o un registro de conversación; antes, costaba mucho, pero ahora puedes almacenarlo de forma permanente a un costo muy bajo, y lo más importante, los datos mantienen su significado completo. Para los agentes de AI, esto significa que finalmente tienen memoria, no empiezan desde cero en cada interacción.
La otra innovación se llama Kayon, que es un motor de inferencia en la cadena. Permite que contratos inteligentes, agentes de AI e incluso otras aplicaciones realicen inferencias y predicciones en tiempo real directamente sobre los datos de Neutron. Análisis de riesgos en DeFi, verificaciones de cumplimiento de RWA, o esquemas de pagos inteligentes, todos pueden obtener salidas auditables y explicables a través de Kayon. En resumen, almacenamiento e inferencia forman un conjunto que dota a la cadena de capacidades inteligentes.
La hoja de ruta para 2026 ya está en marcha, comenzando con el lanzamiento de nuevas funciones en Q1. Vanar está perfeccionando gradualmente este ecosistema de "cadena como inteligencia". Si esta arquitectura realmente se implementa, sus ventajas en el manejo de cargas de trabajo de AI serán evidentes.