DAPPOS, Web3 AI가 계속 배워야 하는 이유

일반적인 지식은 며칠 늦게 알아도 큰 문제가 없는 경우가 많음.

하지만 Web3에서는 상황이 다름.

새로운 프로토콜이 등장하고, 프로젝트 관계가 바뀌고, 커뮤니티 분위기와 시장의 관심이 빠르게 이동함. 그래서 한 번 학습한 지식을 오래 들고 있는 AI만으로는 대응하기 어려울 수 있음.

DAPPOS는 이 문제를 위해 Intelligence Layer 내부에 Bubble Engine이라는 Web3 특화 adaptive learning core를 두고 있습니다. 공식 문서에서는 Bubble Engine이 continuous reinforcement learning(RL)을 기반으로 새로운 Web3 정보에 지속적으로 적응한다고 설명합니다.

즉 핵심은

한 번 학습 → 계속 사용

이 아니라

새로운 신호 → 학습·적응 → 다시 활용

이라는 구조임.

Web3 AI에서 중요한 것은 지식의 양만 아니라 지식이 얼마나 빨리 살아 움직이느냐일 수 있음.