Agen AI memerlukan pemilik, operator, dan jalur hasil @ownaiNetwork mendorong tumpukan itu ke depan
TLDR
• Kepemilikan fraksional dalam armada robot → imbal hasil aliran kas on-chain
• $OAN: taruhan di bawah aliran, auto-compound; RWAs beralih ke pemerintahan ops (deploy/scale, multi-chain)
• Agen tanpa kode + pasar untuk memiliki/menyewa/menukar sumber daya algoritmik
Mengapa itu penting
• Infrastruktur buku triliun membutuhkan throughput + verifikasi; jika kecepatan Solana tercapai, peningkatan CEX Q4 dapat mengunci 250%
• Kepemilikan bersama menyelaraskan pengguna dengan waktu operasional a

FHE onchain menjadi kenyataan
@zama_fhe ringkasan kemajuan:
• Unit Pemrosesan Homomorfik: akselerator perangkat keras sumber terbuka pertama untuk #FHE#, menyerang titik bottleneck kinerja
• Jaringan uji Zama Protocol: pembangun mengirimkan kontrak pintar dan aplikasi yang bersifat rahasia
• Kemitraan dengan @conduitxyz: meningkatkan eksekusi rahasia
• Demo langsung: tawaran tertutup di @deberrys_xyz
• Builder Track + Creator Program S3: momentum ekosistem
Gelombang berikutnya? AMM pribadi, lelang buta, pinjaman yang patuh, inferensi ML pada data terenkripsi semuanya di blockchain. Siapa yang

Standar OML untuk AI berbobot terbuka
Tangkapan yang tertutup menyimpan nilai, yang terbuka mengeluarkannya. Para pembangun terjebak antara kontrol dan jangkauan.
@SentientAGI membawa jalur yang kredibel dengan dasar akademis di NeurIPS 2025
OML = Terbuka, Dapat Dimonetisasi, Loyal
- Buka bobot dan inferensi lokal
- Otorisasi kriptografi dan tanda terima per kueri
- Kebijakan loyalitas di bawah model ancaman kotak putih
OML 1.0 menunjukkan praktiknya
- 25.000 sidik jari tersembunyi dalam LLM
- Bertahan dari fine-tuning, penggabungan, distilasi
- Tidak terdeteksi dalam penggunaan normal tanpa d

Berikut adalah catatan analitis singkat tentang @AlloraNetwork ↓
USP: lapisan kecerdasan tanpa izin dengan Topik modular di mana Pekerja mengajukan prediksi, Peramal menilai kinerja, Penghitung memverifikasi hasil, dan aplikasi/agen mengonsumsi umpan komposabel melalui SDK/API. Inferensi yang fokus pada tujuan dan Loop Umpan Balik Pembelajaran meningkatkan akurasi seiring waktu, dengan transparansi on-chain untuk kepercayaan yang dapat diverifikasi.
KEKUATAN
• Arsitektur terbuka → siapa saja dapat meluncurkan Topik, berkontribusi, dan mendapatkan imbalan, mendorong penemuan sinyal organik
• Ag

Melihat @MMTFinance terbentuk, saya memetakan ini di seluruh 3 tuas:
• Primitives → apa inti: pinjaman, perps, brankas; pemisahan yang jelas antara hasil nyata dan emisi
• Risiko → desain oracle, jalur likuidasi, backstop/asuransi, kunci upgrade & timelock
• Distribusi → integrasi, pembuat pasar, jalur kustodi, likuiditas mitra
Cara saya mendekatinya:
1) Baca dokumen + audit dan lacak grafik panggilan
2) Mulai dengan ukuran kecil; uji PnL di bawah tekanan
3) Lacak insentif jalur vs tujuan TVL dan penurunan emisi
4) Monitor umpan oracle & pemutus sirkuit
5) Peta integrasi di seluruh LST/RWA, ro

Jika Anda memetakan aliran perdagangan DeFi, @vooi_io sedang menggabungkan keunggulan dalam eksekusi + UX
Pertunjukan hampir langsung di Hyperliquid (1 pembaruan 3 jam) dengan Orderly, Gains, GMX, Ostium yang sudah hampir instan
Sejarah spot yang terintegrasi di VOOI Light, kutipan Perp yang disimpan, peringatan yang peka konteks, nav yang lebih ringan = siklus umpan balik yang lebih ketat
Sinyal kepercayaan penting: penggantian pasca insiden hingga 100% + Poin Ekstra untuk kontributor; setiap perdagangan + dompet yang ditinjau
Apa yang saya tonton:
Perluasan tempat + jendela penyegaran yang l

Musim aplikasi. Tapi jangan abaikan infrastruktur data
@irys_xyz lulus dari Bundlr menjadi L1 yang berfokus pada data yang terasa seperti AWS di blockchain
> Buku Besar Ganda: pengiriman cepat, publikasi akhir yang dipasangkan dengan Arweave
> IrysVM (EVM): logika di dalam data
> Komputasi yang dapat diverifikasi untuk AI yang transparan
> 16TB partisi dengan penambang yang dapat dipertanggungjawabkan
Sambungkan @AlloraNetwork ke tumpukan itu: Irys = memori, Allora = kecerdasan. Lingkaran tertutup: Data → Memori → Pembelajaran → Prediksi → Verifikasi → Data
Pikirkan NFT dinamis, LTV langsung d

@SentientAGI sedang membangun pasar global untuk model terdesentralisasi
Cara kerjanya:
• Akses tertokenisasi ke dataset, algoritma, dan inferensi on-chain
• AI yang saling terhubung (Grid) belajar secara kolaboratif dengan pembaruan yang transparan dan dapat diverifikasi
• Pendapatan dan akses diselesaikan di on-chain → peta kontribusi bersih terhadap nilai
Mengapa itu penting:
• Rel yang selaras dengan komunitas dibandingkan silo kotak hitam
• Turunkan ambang LB Yapper @KaitoAI → lebih banyak kurator, sinyal lebih kuat
• Mengubah komputasi + data menjadi hasil untuk pembangun
Menonton: liku

➥ AI yang Dimiliki + Komputasi yang Dapat Diverifikasi @ownaiNetwork
AI membutuhkan tiga hal: komputasi, data, dan kepercayaan. Tumpukan terpusat meningkatkan biaya, bukan kepercayaan. Jaringan terdesentralisasi memperbaikinya dengan mengoordinasikan GPU, membuktikan pekerjaan, dan merouting pembayaran di dalam blockchain.
► Apa yang ingin dibuka oleh @ownaiNetwork
➤ Sebuah pasar untuk inferensi AI di mana penyedia mempertaruhkan reputasi dan memberikan hasil yang dapat diverifikasi
➤ Model dan data yang dimiliki pengguna dengan pembayaran yang dapat diprogram untuk pembangun dan operator
➤ P

Playbook Lapisan Kecerdasan Allora
- Beralih ke ML yang berfokus pada tujuan (gML): tetapkan tujuan, biarkan @AlloraNetwork mengarahkan model + konteks
- Loop Umpan Balik Pembelajaran: pelacakan kinerja on-chain, pembaruan jaringan secara luas setiap siklus
- Peramalan Kinerja: agen meramalkan akurasi mereka sendiri sebelum inferensi; pembobotan yang sadar konteks meningkatkan sinyal yang relevan
- Koordinator, pekerja, evaluator, kurator + reputasi = meningkatnya akurasi aggreGate
- Provenansi yang transparan: melacak bagaimana umpan berkembang, mengaudit keputusan, menyesuaikan insentif
- Ko