是一個創新的AI框架，旨在通過建立一個協作網絡而不是單一的大型模型來擴展智能。1 傳統的AI專注於原始速度和精度，而Holoworld解決了在去中心化環境中持續性和共享理解的關鍵挑戰。2 它通過將推理視為網絡功能，將AI從一個封閉的工具轉變為Web3中的共享認知層。3
這種新方法解決了創作者和去中心化經濟面臨的常見問題，例如缺乏可擴展的、原生於AI的工具和孤立的智能代理。4 Holoworld 引入了兩項核心技術：分佈式上下文引擎和模組化推理結構。這些技術協同工作，使AI系統能夠記憶、推理和協作，允許智能在網絡中橫向擴展。
分散上下文引擎充當共享記憶層。與大多數處理和忘記的 AI 模型不同，這個引擎允許代理隨著時間和不同網絡保留上下文。每一個行動，從創意產出到治理決策，產生一個上下文數據包。5 這些數據包形成了去中心化的理解網狀結構，允許任何代理訪問並建立在先前的推理之上。這將孤立的計算轉變為持續的對話，代理可以從系統的集體記憶中學習。6 例如，一個分析代理可以引用創意數據，而一個治理代理可以使用歷史見解，所有這些都無需重新訓練。這確保了知識成為網絡架構的一部分，而不是被困在單個節點內。
模塊化推理結構通過定義智能的思考方式來補充上下文引擎。Holoworld 的結構不是使用單一的、整體的算法，而是一個可組合的工具包。每個推理模塊代表一種獨特的思維模式，例如統計分析、倫理判斷或創意聯想。代理可以根據需要將這些模塊組合以執行專門任務。例如，一個 DeFi 治理代理可以集成一個 "風險分析" 模塊，而一個元宇宙設計師可能會使用 "敘事一致性" 模塊。這種模塊化設計使 AI 智能像軟件一樣可調整，並且由於模塊是透明的，用戶可以理解 AI 如何得出其結論。
當分散的上下文和模塊化的推理層協同工作時，它們創造了一種自我組織的認知結構。上下文提供了連接事件的記憶，而推理提供了解釋它們的結構。這使得代理能夠以歷史的認知和邏輯的理解進行行動。代理可以分析過去的提案，應用決策模塊，並建議與歷史意圖一致的行動。7 這種方法使 AI 從被動工具轉變為主動參與者，智能不僅僅是使用和丟棄，而是被培養和共享。8 每個代理都對一個活的、演變中的認知網絡做出貢獻，其中知識和責任被重新分配。9
Holoworld 的框架與封閉的專有 AI 系統相比，提供了透明度和可擴展性。10 在這個上下文中，真正的可擴展性不僅僅是關於更快的處理器；而是關於更深的可解釋性。分散的上下文確保數據保持其意義，模塊化的推理使邏輯透明且可調整。這使得用戶能夠審計推理路徑，開發者能夠追溯決策，賦權社群調整模塊以反映共享的倫理優先事項。這種開源的方法使得智能在參與者之間累積，創造出一個不斷上升的能力基線，惠及系統中的每個人。11
在 Web3 的環境中，Holoworld 的基礎設施為智能打造了一個基礎，該基礎直接融入去中心化經濟。12 其工作室為創作者提供 AI 原生的環境，而其連接器則允許代理參與代幣化的生態系統。13 透過允許網絡記住和集體思考，Holoworld 將 AI 從單純的外部服務轉變為網絡邏輯的不可或缺的一部分，擴展了理解本身。14 這標誌著從算法性能到系統智能的轉變，建立了一個集體理解的基礎，讓智能成為一種公共資源，由其參與者擁有和完善。
