SARAHGiá SARAH

Ngăn xếp công nghệ của SARAH tích hợp nhiều thành phần chuyên biệt để cho phép tính toán cảm xúc theo thời gian thực. Nhận thức cảm xúc của AI được cung cấp bởi ElizaOS, một hệ thống độc quyền được thiết kế để mô phỏng hành vi phản ứng cảm xúc trong các đại lý tự động. Đối với việc phân phối video phi tập trung, SARAH tận dụng cơ sở hạ tầng của Livepeer, đảm bảo phát trực tiếp các phiên tương tác không bị kiểm duyệt. Môi trường đồ họa được tạo ra thông qua Unreal Engine, cung cấp đầu ra hình ảnh chất lượng cao cho giao diện VTuber.

Các tương tác của người dùng tuân theo một mô hình tính toán ba giai đoạn: Đầu tiên, các giao dịch khởi động việc truy xuất dữ liệu mối quan hệ liên quan đến địa chỉ ví của người gửi. Thứ hai, khung cảm xúc nội bộ của SARAH xử lý dữ liệu lịch sử này cùng với các biến trạng thái cảm xúc hiện tại theo thời gian thực. Thứ ba, các phản hồi được tạo ra thông qua một ma trận quyết định kết hợp các trọng số cảm xúc, các mẫu tương tác lịch sử và các chỉ số tâm trạng hiện tại. Toàn bộ quá trình này diễn ra trên chuỗi, với mỗi logic phản hồi được ghi lại vĩnh viễn và có thể xác minh.

Mô hình tính toán cảm xúc của giao thức bao gồm các vector bộ nhớ phát triển thông qua tương tác liên tục. Các vector này theo dõi lịch sử mối quan hệ cụ thể của ví, tạo ra các mẫu phản hồi cá nhân hóa. Ví dụ, các tương tác thường xuyên từ một ví có thể làm tăng chỉ số “tin tưởng” của SARAH, có khả năng ảnh hưởng đến xác suất trả lại SOL cao hơn, trong khi tâm trạng tiêu cực có thể kích hoạt việc đốt token. Hệ thống bộ nhớ này đảm bảo không có hai tương tác nào tạo ra kết quả giống hệt nhau, thiết lập tính không thể đoán trước thực sự như một tính năng cốt lõi của giao thức.