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Wie man zusammengesetzte KI-Kategorien liest

Hinweis: Dieses Dokument ist eine automatische Übersetzung des englischen Originals.

Wie man zusammengesetzte KI-Kategorien liest

DecAIHub weist jedem Projekt eine zusammengesetzte Kategorie zu, wie AI/Agents | DeFi oder AI/Compute | Infra. Diese Bezeichnungen sehen kompakt aus, tragen aber zwei Informationen auf einmal: welche Art von KI-Arbeit das Projekt leistet und wo es diese Arbeit anwendet. Diese Seite erklärt, wie man sie liest.

Kurz gesagt: Der Teil vor | ist die KI-Unterkategorie (was die KI tut); der Teil nach | ist die Anwendungsdomäne (wo sie eingesetzt wird). Manche Projekte haben drei Teile, wenn sie mehrere Domänen umspannen.

Struktur einer zusammengesetzten Kategorie

Jede zusammengesetzte Bezeichnung folgt dem Muster:

{KI-Unterkategorie} | {Domäne}

  • KI-Unterkategorie (vor |) beschreibt die Art der KI-Arbeit: Agents, Compute, Inference, Data, Analytics, Training oder Other.
  • Domäne (nach |) beschreibt den Anwendungskontext: DeFi, Infra, Consumer, Gaming, Meme, DeSci und andere.

Wenn ein Projekt an der Schnittstelle von mehr als zwei Bereichen sitzt, fügt die Bezeichnung ein drittes Segment hinzu: AI/Agents | DeFi | Infra bedeutet Agententechnologie, die auf DeFi innerhalb eines Infrastrukturkontexts angewendet wird.

Lese-Tipps: lies von links nach rechts. Das linkeste Segment ist immer die primäre KI-Unterkategorie. Zusätzliche KI-Segmente (zum Beispiel sowohl Inference als auch Compute) erscheinen, wenn die Kernarbeit des Teams diese Typen tatsächlich umspannt; die rechtesten Segmente grenzen üblicherweise ein, wo diese Arbeit angesiedelt ist (Domänen- oder Infra-Kontext). Wenn eine Bezeichnung mehrdeutig wirkt, gleiche sie mit den Feldern AI component und Anwendungsfall auf der Karte ab – sie beschreiben Mechanismus und Produktform detaillierter als die Kategoriezeile allein.

KI-Unterkategorien

Unterkategorie Was sie bedeutet
AI/Agents Autonome oder halbautonome KI-Systeme, die wahrnehmen, entscheiden und handeln
AI/Compute Dezentrale GPU-/Compute-Infrastruktur für KI-Workloads
AI/Inference Ausführen trainierter Modelle zur Erzeugung von Ausgaben (Vorhersagen, Generierungen)
AI/Data Datenerfassung, -kennzeichnung oder Marktplatz-Infrastruktur für KI
AI/Analytics KI-gestützte Datenanalyse, Dashboards und Erkenntnisse
AI/Training Modelltraining, Feinabstimmung oder Infrastruktur für föderiertes Lernen
AI/Other KI-Arbeit, die nicht in die obigen Kategorien passt

Die KI-Unterkategorie bestimmt, welche Art von KI-Arbeit im Projekt stattfindet, und beeinflusst direkt, wie DecAIHub das Feld AI component in der Projektkarte bewertet.

Domänen

Das Domänensegment sagt dir, wo die KI angewendet wird:

  • DeFi – dezentrale Finanzen: Handel, Kreditvergabe, Liquidität, Portfoliomanagement.
  • Infra – Infrastruktur: Protokolle, Plattformen, Middleware, Entwicklerwerkzeuge.
  • Consumer – Endnutzeranwendungen: Wallets, Social, Content, persönliche Werkzeuge.
  • Gaming – Spiele, Metaverse, interaktive Unterhaltung.
  • Meme – meme-getriebene Token und Communitys.
  • DeSci – dezentrale Wissenschaft: Forschung, Biotech, offene Daten.

Domänen sind grob. Sie helfen beim Durchstöbern und Vergleichen über Hunderte von Karten hinweg; sie sind keine vollständige Branchentaxonomie. Zwei Projekte mit | Consumer könnten unterschiedliche Zielgruppen bedienen, und das ist zu erwarten – die feinere Körnung liegt im Text von Anwendungsfall und AI component.

Beispiele für zusammengesetzte Kategorien

Zusammengesetzte Kategorie KI-Richtung Angewendet auf Was es in der Praxis bedeutet
AI/Agents | DeFi Agents Dezentrale Finanzen KI-Agenten, die handeln, Portfolios verwalten oder DeFi-Strategien ausführen
AI/Agents | Infra Agents Infrastruktur Plattformen und Frameworks zum Bauen und Hosten von KI-Agenten
AI/Agents | Meme Agents Meme-Narrativ KI-Agenten, die innerhalb eines Meme-Token-Kontexts operieren
AI/Agents | Consumer Agents Endnutzer-Apps KI-Agenten für den persönlichen Gebrauch: Assistenten, Content-Werkzeuge, Social-Bots
AI/Compute | Infra Compute Infrastruktur Dezentrale GPU-Netzwerke und Compute-Marktplätze für KI
AI/Data | Infra Data Infrastruktur Datenpipelines, Labeling-Plattformen oder Daten-Marktplätze für KI
AI/Analytics | DeFi Analytics Dezentrale Finanzen KI-getriebene Marktanalyse, Risiko-Scoring oder Signalerkennung für DeFi
AI/Inference | AI/Compute | Infra Inference + Compute Infrastruktur Kombinierte Inferenz-Bereitstellung und Compute-Provisionierung als Infrastruktur

Verwende die Beispiele als Anker, nicht als Grenzen. Neue Kombinationen erscheinen, wenn das Ökosystem mit Agenten, Daten und Tooling auf verschiedenen Ebenen experimentiert.

Wie zusammengesetzte Kategorien in Projektkarten erscheinen

Das Feld Category in jeder Projektkarte enthält die zusammengesetzte Bezeichnung. Wenn du Projekte auf DecAIHub filterst oder durchstöberst, ermöglichen dir diese Bezeichnungen, schnell sowohl nach KI-Richtung als auch nach Domäne einzugrenzen.

Die KI-Unterkategorie leitet auch, welche Verifizierungsfragen am relevantesten sind. Zum Beispiel wird ein AI/Compute-Projekt danach bewertet, ob es tatsächlich dezentrale Rechenleistung bereitstellt, während ein AI/Agents-Projekt danach bewertet wird, ob der Agent wirklich wahrnimmt, entscheidet und handelt.

Workflow-Vorschlag: beginne bei Category, um ein Cluster auszuwählen, und lies dann Wie man erkennt, ob ein Projekt wirklich KI hat mit den Erwartungen dieses Clusters im Hinterkopf. Eine datenlastige Bezeichnung sollte schließlich mit Datensätzen, Pipelines oder Labeling verbunden sein; eine agentenlastige Bezeichnung sollte mit Werkzeugnutzung, Speicher oder Aktionsspuren verbunden sein – wie in der Karte widergespiegelt, nicht nur im Marketing.

Nicht verwechseln mit

  • AI component – die spezifische Technologie innerhalb des Projekts (z. B. „feinabgestimmtes LLM“, „Reinforcement-Learning-Modell“). Die zusammengesetzte Kategorie ist breiter: Sie klassifiziert die Richtung des Projekts, nicht seine interne Architektur.
  • KI-Anwendungsfall – wofür die KI im Produkt verwendet wird (z. B. „Portfolio-Rebalancing“). Das Domänensegment der zusammengesetzten Kategorie ist verwandt, aber allgemeiner.

Häufig gestellte Fragen

Kann sich die zusammengesetzte Kategorie eines Projekts über die Zeit ändern?

Ja. Teams pivotieren, fügen Produkte hinzu oder verlagern den Fokus von einer KI-Ebene zur anderen. DecAIHub aktualisiert Bezeichnungen, wenn sich das dominante Muster der verifizierten Arbeit verschiebt. Behandle das Kartendatum und die Evidenztabellen stets als Quelle der Wahrheit dafür, „was das Projekt heute ist“.

Was, wenn die Bezeichnung eine Domäne verwendet, die ich nicht erkenne?

Seltene oder aufkommende Domänen-Tags bedeuten weiterhin „Anwendungskontext“. Verwende die KI-Unterkategorie-Links in der obigen Tabelle für die technische Seite und lies die Anwendungsfall-Zeile des Projekts für die Produktgeschichte.

Ist das erste Segment immer eine einzelne KI-Unterkategorie?

Üblicherweise. Wenn zwei KI-Unterkategorien erscheinen (zum Beispiel Inference und Compute), beschreiben beide Arten von KI-Arbeit, die das Projekt betont. Das/die Domänensegment(e) beschreiben weiterhin, wo diese Arbeit angewendet wird.

Was zusammengesetzte Kategorien allein nicht beweisen

  • Eine detaillierte zusammengesetzte Bezeichnung beweist nicht, dass das Projekt echte KI hat. Ein als AI/Agents | DeFi | Infra bezeichnetes Projekt kann dennoch ai_score = 0 haben, wenn keine Tier-1-Evidenz für funktionierende KI gefunden wurde.
  • Mehrere KI-Segmente in einer Bezeichnung beweisen nicht, dass das Projekt mehr KI-Arbeit leistet als ein Projekt mit einem einzigen Segment. Die Komplexität der Bezeichnung spiegelt den Umfang der Kategorisierung wider, nicht die Evidenztiefe.
  • Ein Domänensegment beweist nicht, dass das Projekt in dieser Domäne On-Chain operiert. Ein als | DeFi bezeichnetes Projekt könnte nur im Marketing mit DeFi-Protokollen interagieren, nicht in seinem tatsächlichen Produkt. Prüfe die Onchain necessity-Flags zur Verifizierung.

Externe Referenzen

Siehe auch

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