Các đại lý AI cần chủ sở hữu, nhà điều hành và các đường ray lợi suất @ownaiNetwork đang thúc đẩy ngăn xếp đó về phía trước
TLDR
• Cổ phần phân đoạn trong đội robot → lợi suất dòng tiền trên chuỗi
• $OAN: đặt cược dưới dòng, tự động tích lũy; RWAs chuyển sang quản trị ops (triển khai/mở rộng, đa chuỗi)
• Đại lý không mã + thị trường để sở hữu/thuê/thương mại tài nguyên thuật toán
Tại sao điều này quan trọng
• Hạ tầng sách triệu yêu cầu thông lượng + khả năng xác minh; nếu tốc độ Solana đạt được, các ramp CEX Q4 có thể khóa 250%
• Sở hữu chung giúp người dùng đồng hành với thời gian hoạt động c

FHE trên chuỗi đang trở thành hiện thực
@zama_fhe tóm tắt tiến độ:
• Đơn vị xử lý đồng hình: phần cứng tăng tốc mã nguồn mở đầu tiên cho #FHE#, tấn công vào nút thắt hiệu suất
• Mạng thử nghiệm Zama Protocol: các nhà phát triển đang triển khai hợp đồng thông minh và ứng dụng bí mật
• Đối tác với @conduitxyz: mở rộng thực thi bí mật
• Trình diễn trực tiếp: đấu thầu kín trên @deberrys_xyz
• Builder Track + Creator Program S3: động lực hệ sinh thái
Làn sóng tiếp theo? AMM riêng, đấu giá mù, cho vay tuân thủ, suy diễn ML trên dữ liệu được mã hóa - tất cả đều trên chuỗi. Ai đang xây dựng?

Tiêu chuẩn OML cho AI trọng số mở
Giá trị của việc đóng lại là bị giữ, còn việc mở ra thì làm lộ nó. Những người xây dựng đang bị kẹt giữa kiểm soát và khả năng tiếp cận.
@SentientAGI mang đến một con đường đáng tin cậy với nền tảng học thuật tại NeurIPS 2025
OML = Mở, Có thể kiếm tiền, Trung thành
- Mở trọng số và suy diễn cục bộ
- Ủy quyền mật mã và biên lai theo truy vấn
- Chính sách trung thành dưới các mô hình đe dọa hộp trắng
OML 1.0 cho thấy điều đó trong thực tế
- 25,000 dấu vân tay ẩn trong LLMs
- Tồn tại tinh chỉnh, hợp nhất, chưng cất
- Không thể phát hiện trong sử dụng bình thường

Đây là một ghi chú phân tích nhanh về @AlloraNetwork ↓
USP: một lớp trí tuệ không cần xin phép với các Chủ đề mô-đun nơi Người lao động gửi dự đoán, Người dự báo đánh giá hiệu suất, Người xác minh kiểm tra kết quả, và các ứng dụng/đại lý tiêu thụ các nguồn dữ liệu có thể kết hợp thông qua SDKs/APIs. Suy diễn tập trung vào mục tiêu và một Vòng phản hồi học tập tích lũy độ chính xác theo thời gian, với tính minh bạch trên chuỗi cho niềm tin có thể xác minh.
ĐIỂM MẠNH
• Kiến trúc mở → bất kỳ ai cũng có thể khởi chạy Chủ đề, đóng góp và kiếm tiền, thúc đẩy sự phát hiện tín hiệu tự nhiên.
• Tập hợp

Theo dõi @MMTFinance hình thành, tôi lập bản đồ nó qua 3 đòn bẩy:
• Nguyên tắc cơ bản → cốt lõi là gì: cho vay, hợp đồng vĩnh viễn, kho; tách biệt rõ ràng giữa lợi suất thực và phát thải
• Rủi ro → thiết kế oracle, các con đường thanh lý, các biện pháp dự phòng/bảo hiểm, khóa nâng cấp & khóa thời gian
• Phân phối → tích hợp, nhà tạo lập thị trường, đường dẫn lưu ký, thanh khoản đối tác
Cách tôi sẽ tiếp cận nó:
1) Đọc tài liệu + kiểm toán và theo dõi đồ thị gọi
2) Bắt đầu với kích thước nhỏ; thử nghiệm PnL dưới áp lực
3) Theo dõi đường băng khuyến khích so với mục tiêu TVL và sự suy giảm phát t

Nếu bạn đang lập bản đồ dòng chảy giao dịch DeFi, @vooi_io đang tích hợp lợi thế trên cả thực thi + UX
Buổi biểu diễn gần như trực tiếp trên Hyperliquid (1 làm mới 3h) với Orderly, Gains, GMX, Ostium đã gần như ngay lập tức
Lịch sử giao dịch hợp nhất trong VOOI Light, đã lưu Trích dẫn Perp, thông báo theo ngữ cảnh, nav nhẹ hơn = vòng phản hồi chặt chẽ hơn
Tín hiệu tin cậy quan trọng: hoàn trả sau sự cố lên đến 100% + Điểm thêm cho những người đóng góp; mỗi giao dịch + ví đều được xem xét
Những gì tôi đang xem:
Mở rộng địa điểm + thời gian làm mới ngắn hơn
Chất lượng định tuyến chuỗi chéo so vớ

Mùa ứng dụng. Nhưng đừng bỏ qua hạ tầng dữ liệu
@irys_xyz đã tốt nghiệp từ Bundlr thành một L1 ưu tiên dữ liệu mà cảm giác giống như AWS trên chuỗi.
> Sổ cái kép: gửi nhanh, phát hành cuối cùng được neo vào Arweave
> IrysVM (EVM): logic bên trong dữ liệu
> Tính toán có thể xác minh cho AI minh bạch
> Các phân vùng 16TB với những thợ mỏ có trách nhiệm
Kết nối @AlloraNetwork vào hệ thống đó: Irys = bộ nhớ, Allora = trí tuệ. Chu trình khép kín: Dữ liệu → Bộ nhớ → Học tập → Dự đoán → Xác minh → Dữ liệu
Hãy nghĩ đến NFT động, LTV trực tiếp trong DeFi, các đại lý có khả năng xác minh hồi tưởng. Các

@SentientAGI đang xây dựng một thị trường toàn cầu cho các mô hình phi tập trung
Cách nó hoạt động:
• Quyền truy cập được mã hóa vào dữ liệu, thuật toán và suy diễn trên chuỗi
• Các AI liên kết (Grid) học tập hợp tác với các cập nhật minh bạch, có thể xác minh
• Doanh thu và quyền truy cập được thanh toán trên chuỗi → bản đồ đóng góp rõ ràng đến giá trị
Tại sao điều đó quan trọng:
• Các đường ray phù hợp với cộng đồng hơn là các silo kín
• Giảm ngưỡng LB Yapper @KaitoAI → nhiều người quản lý hơn, tín hiệu mạnh mẽ hơn
• Biến tính toán + dữ liệu thành lợi suất cho những người xây dựng
Theo dõi:

➥ AI có thể sở hữu + Tính toán có thể xác minh @ownaiNetwork
AI cần ba điều: tính toán, dữ liệu và sự tin cậy. Các hệ thống tập trung tăng chi phí, không phải sự tự tin. Các mạng phi tập trung khắc phục điều đó bằng cách phối hợp các GPU, chứng minh công việc và định tuyến thanh toán trên chuỗi.
► Những gì @ownaiNetwork nhắm đến để mở khóa
➤ Một thị trường cho suy luận AI nơi các nhà cung cấp đặt cược uy tín và cung cấp kết quả có thể xác minh
➤ Mô hình và dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng với khoản thanh toán lập trình cho các nhà xây dựng và vận hành
➤ Các nguyên thủy tác nhân có thể kết h

Sách hướng dẫn lớp trí tuệ Allora
- Chuyển sang ML tập trung vào mục tiêu (gML): đặt mục tiêu, để @AlloraNetwork định tuyến các mô hình + ngữ cảnh
- Phản hồi học tập: theo dõi hiệu suất trên chuỗi, cập nhật toàn mạng mỗi chu kỳ
- Dự đoán hiệu suất: các đại lý dự đoán độ chính xác của chính họ trước khi suy diễn; trọng số thông minh theo ngữ cảnh tăng cường tín hiệu liên quan
- Điều phối viên, công nhân, người đánh giá, người quản lý + uy tín = độ chính xác aggreGate ngày càng tăng
- Nguồn gốc minh bạch: theo dõi cách mà các nguồn cấp dữ liệu phát triển, kiểm tra các quyết định, điều chỉnh các