详解a16z最新投资的PIN AI:用Web3改写AI格局,打造人机交互的未来

Odaily星球日报Pubblicato 2024-09-12Pubblicato ultima volta 2024-09-12

Introduzione

白话解读a16z最新投资的DeAI项目PIN AI。

很荣幸在 Meteorite Labs 指导下完成本次研究,基于数百个 Web2 AI 应用的体验交流。

PIN AI 是 a16z Crypto Startup Accelerator 秋季计划的入选项目,种子轮融资 1000 万美元,知名 VC 除了 a16z Crypto,还有斯坦福区块链加速器、Hack VC、Foresight Ventures。天使投资人包括 NEAR Protocol 创始人 Illia Polosukhin、Gitcoin 联合创始人 Scott Moore、Solana 基金会主席 Lily Liu、SUI/Mysten Labs 首席执行官 Evan Cheng、Worldcoin 研究工程师 DCBuilder 等。

刚读完了 PIN AI 三位联合创始人共同撰写的文章,发现它是近期除了 Sahara 外最吸引我的 Web3 AI 项目,应用场景非常有趣。(文章链接:https://www.pinai.io/post/pin-ai-the-open-platform-for-personal-ai

PIN AI 是一个开放式的 AI 网络,开发者可以在其中构建有用的 AI 应用。“Useful AI Applications”,<有用>是其产品重心。与 Web2 的 MultiOn、Jace.ai 这类 AI Agent 有点像,致力于向用户提供对日常生活有用的应用,实现用户提出的意图,比如线上购买商品、策划旅行、计划投资行为。

详解a16z最新投资的PIN AI:用Web3改写AI格局,打造人机交互的未来

简单介绍下 Jace.ai,这是一个能自主完成浏览器任务的 AI Agent,基于 LLM 和其专有模型 AWA-1 (Autonomous Web Agent-1),后者可支持 AI 在网页上执行操作。

Jace 最大的能力就是能自主规划任务,并代替用户在浏览器中执行操作。

举个例子理解应用场景,告诉 Jace,“我准备在 9 月 20 日去北京旅游一周,预算 5000 块,帮我规划一下”。Jace 会自动规划一个旅游计划,包括要去的景点、要住的酒店、要吃的美食。如果我同意这个旅游计划,接下来就会帮我预定所有的景区,在美团上找到性价比最高的酒店并下单。我只需要输入个人信息和一键点击付款即可。

其实 PIN AI 要做的就非常类似,与生成式 AI 最大的区别,就是这类 AI 项目主要关注用户的日常生活,而非工作。

一、解构 PIN AI 设计思路

简单来说,PIN AI = AI + DePIN

PIN AI 网络由两种 AI 构成:

  • 个人 AI(Personal AI):个性化的 AI Agent,可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点,有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。

  • 代理服务(Agentic Services):针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent,可在一些顶级 Web2 平台上执行任务,执行过程和完成情况记录在区块链上

  • 官方还提到了外部 AI(External AI),可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。

PIN AI 架构核心:

PIN Protocol,一种 DePIN 分布式数据存储网络,任何人都可以将自己的设备与网络相连接,分享数据。集成了基于 BERT 的模型,可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化,确保隐私并符合数据保护法规。

个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据,另一方面为代理服务提供最相关数据。

PIN Protocol 由三个组件构建:

1.私有存储和计算层:分布式存储数据,安全地存储用户分享的设备数据(包括照片、视频等),并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络,提供设备数据,获得原生代币 $PIN 奖励。

2.数据连接器:使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点,节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证,而一些代币持有者可以质押代币到节点,二者都能获得代币质押奖励。

3.代理链接:旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成,前者用于跟踪性能指标,而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配(基于每个代理服务的成本、性能和完成质量)

用户使用模式/业务逻辑:

在用户使用时,提出某个具体需求后,PIN AI 会按照以下步骤来进行:

步骤一:个人 AI —— 收集用户提出的需求

用户向个人 AI 提出需求,个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol

步骤二:PIN Protocol —— 做任务执行前准备

拆解用户意图为具体步骤,找到最适用和性价比最高的代理服务,检索最相关数据,提供给代理服务。(如果涉及多个 Web2 平台,则需将意图分拆给不同的代理服务)

步骤三:代理服务 —— 执行具体的步骤

步骤四:PIN Protocol —— 向用户反馈结果

毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易,在 PIN AI 中,资金流向应是:

用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用(个人猜测可能是为了激活本次意图交易)。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图,再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务,所以代理服务完成任务执行后,会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。

所以,PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。

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举个例子:

用户可下载个人 AI 到电脑或手机上,向个人 AI 提出需求,比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”,并支付费用(购买费+服务费+PIN Protocol Gas 费)。

个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。

理解和拆解用户意图后,PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤,与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务,因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量,选中最适用的一个。

由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡,并下单。完成后,会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果,向用户发送 PIN 代币作为奖励。

网络参与者

个人 AI 使用者:在电脑或手机上安装个人 AI,将个人数据连接至 PIN Protocol,能获得 PIN 代币奖励。

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价值流转用户:像上述使用模式一样,用户进行了有价值的交易,也会获得 PIN 代币奖励。

PIN Protocol 节点:跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押,代币持有者可以质押代币到节点,二者都能获得质押奖励。

代理服务:开发者能赚取服务费。

二、核心开发团队

Davide Crapis - 联合创始人

区块链协议设计背景,有一部分 AI 背景

曾在 Lyft 担任高级数据科学家,设计和实施了激励分配算法,每年向乘客和司机发放 xx 美元的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员,研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前,他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。

曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型,还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”,探索大语言模型与区块链交叉领域。

Ben Wu - 联合创始人

运营背景,可能提供战略方向和 AI 产品 Idea

麻省理工毕业,Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前,在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监,负责大规模数据项目的运营和管理。

Bill Sun - 联合创始人、首席科学家

量化交易和 AI 背景

斯坦福大学数学博士,曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI+Club,创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人,做企业级 AI 解决方案。

三、思考与总结

第一次工业革命,机械释放了双手;

第二次工业革命,电力打破了日夜的界限;

第三次工业革命,互联网融合了虚实的边界。

AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志,而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票,我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。

在过去几十年里,互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据,然而,用户却没有掌握对这些数据的所有权。

iPhone 16 刚刚发布,带来了 Apple Intelligence,但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。

在这其中,开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励,这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent,引发创新浪潮。

而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI,还可以分享设备数据来获得奖励。

用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态,这就是用户的力量,也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。

希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用,让开源贡献者大军涌入其中,然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出,明年 1 月上线主网并 TGE,值得期待。

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We Captured Thousands of Job Postings and Discovered ByteDance is Reviving Smartphone R&D

This article analyzes ByteDance's recent hiring activities, revealing a potential restart of smartphone hardware development. By scraping and analyzing thousands of ByteDance job postings, the authors identify three key categories: roles for the "Doubao Phone Assistant" (an AI agent), for a "Mobile OS" (system-level development), and for hardware/engineering positions in Shenzhen (a manufacturing hub). The piece traces the context to the 2025 launch of the "Doubao Phone," a concept device that integrated an AI agent directly into a smartphone, allowing it to see the screen, operate apps, and perform tasks like shopping or booking tickets. While innovative as an early AI Agent prototype, it faced operational restrictions from major platforms like WeChat and Alipay. The new hiring signals a deeper commitment. "Doubao Phone Assistant" roles focus on core Agent capabilities (task execution, memory, cross-app operation). "Mobile OS" positions involve deep system work (kernel, chip adaptation, power/thermal management) necessary for a responsive, always-on AI. Shenzhen-based hardware roles (structure design, testing, production) suggest preparation for physical device manufacturing. The article concludes that in the AI era, where phones may become an Agent's "body," controlling the operating system and hardware is critical. For a company like ByteDance, being merely an app within others' ecosystems is no longer sustainable if it aims to own the next-generation user interface. Therefore, while a consumer phone brand isn't confirmed, ByteDance is decisively moving beyond app development into the complex domain of system-level and hardware-integrated AI.

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AI Impact on SaaS Software Stocks: Deconstructing the Bottom-Fishing Logic of Salesforce, ServiceNow, and Snowflake

"AI Nightmare for SaaS Stocks: Unpacking the Bottom-Fishing Logic for Salesforce, ServiceNow, and Snowflake" A deep dive analysis argues that the recent collapse in SaaS software stocks, dubbed the "SaaS Doom," presents a contrarian buying opportunity. The market panic, triggered by fears that AI will disrupt traditional per-user subscription models through "seat compression" and AI agents bypassing software UIs, has led to extreme selling in the software sector. The analysis evaluates three major players under a unified framework: 1. **Salesforce (CRM):** Positioned as a "margin of safety" play. Trading at historically low valuations (13-14x forward P/E), with strong cash flow and a massive buyback, it offers value. Its key challenge is transitioning from a "seat economy" to an AI-driven "task economy" with its Agentforce platform. 2. **ServiceNow (NOW):** The "clearest AI narrative" play. Its "AI Control Tower" strategy aims to become the governance and orchestration layer for enterprise AI agents, benefiting from AI proliferation. Backed by Nvidia's CEO, it trades at a relatively low valuation post-correction. 3. **Snowflake (SNOW):** The "high-risk, high-reward" bet. Its consumption-based model aligns with rising AI workloads, and its RPO growth is strong. However, it faces intense competition (e.g., Databricks), is not yet GAAP profitable, and carries the highest valuation. The conclusion counters the simplified "AI kills software" narrative. AI is eliminating software that sells only functional interfaces but rewarding platforms that provide essential infrastructure, data, and governance. The current sell-off may have created a buying opportunity for resilient software leaders positioned as future AI infrastructure platforms.

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Robustezza Adversariale: Concentrandosi sul miglioramento delle sue difese contro input manipolati o malevoli, Grok AI mira a mantenere l'integrità delle interazioni degli utenti. In sostanza, Grok AI non è solo un dispositivo di recupero informazioni; è un partner conversazionale immersivo che incoraggia un dialogo dinamico. Creatore di Grok AI Il cervello dietro Grok AI non è altri che Elon Musk, un individuo sinonimo di innovazione in vari campi, tra cui automotive, viaggi spaziali e tecnologia. Sotto l'egida di xAI, un'azienda focalizzata sull'avanzamento della tecnologia AI in modi benefici, la visione di Musk mira a rimodellare la comprensione delle interazioni con l'IA. La leadership e l'etica fondamentale sono profondamente influenzate dall'impegno di Musk nel superare i confini tecnologici. 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Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. Questa simbiosi tra IA e blockchain sottolinea l'importanza del token $erc ai, fungendo da ponte tra le interfacce utente tradizionali e le avanzate capacità delle tecnologie decentralizzate. Cronologia di Euruka Tech, $erc ai Sfortunatamente, a causa delle limitate informazioni disponibili riguardo a Euruka Tech, non siamo in grado di presentare una cronologia dettagliata dei principali sviluppi o traguardi nel percorso del progetto. Questa cronologia, tipicamente preziosa per tracciare l'evoluzione di un progetto e comprendere la sua traiettoria di crescita, non è attualmente disponibile. Man mano che le informazioni su eventi notevoli, partnership o aggiunte funzionali diventano evidenti, gli aggiornamenti miglioreranno sicuramente la visibilità di Euruka Tech nella sfera crypto. Chiarimento su Altri Progetti “Eureka” È importante sottolineare che più progetti e aziende condividono una nomenclatura simile con “Eureka.” La ricerca ha identificato iniziative come un agente IA della NVIDIA Research, che si concentra sull'insegnamento ai robot di compiti complessi utilizzando metodi generativi, così come Eureka Labs ed Eureka AI, che migliorano l'esperienza utente nell'istruzione e nell'analisi del servizio clienti, rispettivamente. Tuttavia, questi progetti sono distinti da Euruka Tech e non dovrebbero essere confusi con i suoi obiettivi o funzionalità. Conclusione Euruka Tech, insieme al suo token $erc ai, rappresenta un attore promettente ma attualmente oscuro nel panorama del Web3. Sebbene i dettagli sul suo creatore e sugli investitori rimangano non divulgati, l'ambizione centrale di combinare intelligenza artificiale e tecnologia blockchain si erge come un punto focale di interesse. 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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

449 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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