في نظام OpenLedger البيئي، بجانب بيانات تسوية النسبة، هناك مؤشر مهم آخر وهو تكرار استدعاء نماذج الذكاء الاصطناعي. يعكس هذا المؤشر نشاط النظام البيئي، ويظهر الاستخدام الفعلي لمستخدمي خدمات OpenLoRA AI.

يعني استدعاء النماذج بتردد عالٍ أن خدمات الذكاء الاصطناعي مفيدة. لن يستخدم المستخدمون النموذج بشكل متكرر إلا إذا كان بإمكانه حل المشكلات فعليًا، مثل استخدام نموذج التنبؤ لوضع استراتيجيات تجارية، أو استخدام نموذج التوليد لإنشاء محتوى، أو تطبيق نموذج التحليل لتفسير البيانات. كلما زادت وتيرة الاستدعاء، زادت الإثبات على أن النموذج يمكن أن يلبي الاحتياجات الفعلية للمستخدمين. على سبيل المثال، إذا تم استدعاء نموذج توقع المبيعات آلاف المرات يوميًا، فهذا يدل على أن العديد من الشركات تعتمد عليه لوضع خطط المبيعات، مما يبرز القيمة العملية للنموذج.

في الوقت نفسه، تعكس وتيرة استدعاء النماذج المتنوعة ثراء سيناريوهات تطبيق النظام البيئي. إذا كانت هناك نماذج من مجالات مختلفة يتم استدعاؤها بشكل متكرر، مثل توقعات التجارة الإلكترونية، وتقييم التعليم، وتحليل الرعاية الصحية، فإن ذلك يشير إلى أن النظام البيئي يمكنه تلبية احتياجات مستخدمين متنوعين، مما يعكس التنمية الصحية للنظام. على سبيل المثال، إذا كان هناك 10 نماذج من مجالات مختلفة يتم استدعاؤها أكثر من 1000 مرة شهريًا، فإن هذا يدل على أن النظام البيئي يتمتع بسيناريوهات تطبيق متنوعة وغنية.

من خلال مراقبة تردد استدعاء النماذج، وهو مؤشر رئيسي، يمكننا الحصول على فهم عميق لحيوية وإمكانات نظام OpenLedger البيئي. إن تردد استدعاء النماذج العالي والمتنوع لا يثبت فقط قيمة خدمات الذكاء الاصطناعي، بل يظهر أيضًا الآفاق الواسعة وقدرة النظام البيئي على الاستمرار في التطور.