1. Расскажите о создании XerpaAI. Как часть экосистемы UXLINK, как XerpaAI позиционирует себя как «первый в мире агент роста на базе ИИ» и какова его основная миссия? Какие болевые точки существуют в традиционных моделях роста в сфере Web3 (например, ручной маркетинг и сотрудничество с инфлюенсерами), и как XerpaAI решает эти проблемы с помощью ИИ?
XerpaAI возникла в рамках экосистемы UXLINK. Мы заметили, что стартапы Web3 сталкиваются с серьёзными проблемами роста, такими как дорогостоящий ручной маркетинг, неэффективное сотрудничество с инфлюенсерами (KOL) и фрагментарное привлечение пользователей.
Как первый в мире агент роста на базе ИИ (AGA), наша основная миссия — интеллектуальный рост, помощь стартапам Web3 в переходе от ручных операций к интеллектуальной и самодвижущейся модели расширения.
Болевые точки традиционных моделей роста включают:
* высокие маркетинговые бюджеты (глобальные технологические компании ежегодно тратят от 600 миллиардов до 1 триллиона долларов США на рост);
* субъективный и трудоёмкий подбор инфлюенсеров;
* трудности в масштабировании взаимодействия с сообществами.
XerpaAI решает эти проблемы с помощью генерации контента на основе ИИ, интеллектуального распределения и оптимизации в реальном времени. Например, он автоматически генерирует многоязычный контент и распространяет его через сеть из более чем 100 тысяч KOC/KOL на таких платформах, как X, Telegram и TikTok, достигая трёхкратного увеличения конверсии и снижения затрат на 70%.
2. Какова основная концепция XerpaAI — «интеллектуальный двигатель роста». Означает ли это, что он может полностью заменить команды роста, работающие с людьми? Учитывая тенденции развития ИИ к 2025 году, такие как модель автономного агента агентского ИИ, как вы видите роль XerpaAI в помощи стартапам в переходе от «ручного расширения» к «интеллектуальному самодвижению»?
Да, наша основная концепция — создать «интеллектуальный двигатель роста», который может значительно снизить зависимость от команд роста, работающих с людьми, но не заменить их полностью — вместо этого он служит усилителем, позволяя командам сосредоточиться на стратегии, а не на исполнении.
В 2025 году рост агентского ИИ наделяет ИИ-агентов большей автономией, и XerpaAI является проявлением этой тенденции: он действует как интеллектуальный проводник, автономно управляя анализом поведения пользователей, запуском стимулов и корректировкой кампаний, помогая стартапам перейти от «ручного расширения» к «интеллектуальному самодвижению».
3. Какова техническая архитектура XerpaAI? Как она интегрирует модели ИИ (такие как генерация контента и оптимизация в реальном времени) с нативными элементами Web3 (такими как механизмы «ссылка за заработок» и социальные графы) для поддержки роста проектов?
Техническая архитектура XerpaAI — это высокомодульная система, состоящая из нескольких ИИ-агентов, предназначенная для решения сложных задач в сфере роста Web3, таких как автоматизированное привлечение пользователей, расширение сообщества и подбор KOL/KOC.
Мы построили всю систему как сеть сотрудничающих агентов, где каждый агент фокусируется на конкретных подзадачках, но сотрудничает seamlessly через общие состояния и коммуникационные протоколы (например, верификация смарт-контрактов на основе блокчейна).
4. В 2025 году с развитием ИИ данные, время вывода и специализированные модели станут ключевыми точками прорыва. Приняла ли XerpaAI аналогичные технологии для обработки больших объёмов данных (например, сопоставление 100 тысяч и более KOL и кроссплатформенное распространение, включая X, Telegram и TikTok)? Как её механизм анализа данных обеспечивает обратную связь в реальном времени и самооптимизацию?
Да, мы приняли небольшие специализированные модели для решения конкретных задач, таких как подбор KOL и кроссплатформенное распространение. Эти модели оптимизированы для данных Web3, чтобы сократить время вывода.
Наш механизм использует эффективные алгоритмы для обработки больших объёмов данных, таких как сопоставление в реальном времени более чем 100 тысяч KOL и распространение по платформам X, Telegram и TikTok. Механизм анализа данных обеспечивает самооптимизацию через циклы машинного обучения: сбор данных о взаимодействии пользователей, применение обучения с подкреплением для корректировки стратегий и избежание переобучения.
5. XerpaAI обслужила более 110 тысяч сообществ. Как она использует мультимодальный ИИ (сочетая текст, изображения и социальные данные) для автоматизации привлечения пользователей и взаимодействия с сообществами? По сравнению с текущими тенденциями в ИИ, такими как почти бесконечная память и специализированный кремний, каковы инновации XerpaAI в граничных вычислениях или облачной интеграции?
XerpaAI использует мультимодальный ИИ для обработки текста, изображений и социальных данных, например, для генерации контента с улучшением изображений или анализа социальных графов для автоматизации взаимодействий.
По сравнению с тенденциями 2025 года, такими как почти бесконечная память, мы внедрили инновации в облачной интеграции, используя распределённые вычисления для обработки больших объёмов данных; с точки зрения граничных вычислений мы оптимизировали мобильных агентов для обеспечения низкой задержки взаимодействий, таких как ответы в реальном времени на запросы пользователей в группах Telegram.
Не является инвестиционной рекомендацией.