今天整个时间线上都是 @StandX_Official 的内容，（虽然我也发了一篇，哈哈），所以现在大家是该「刷交易的刷交易」，该「静下心」来看看其它的项目有没有「掘金点」。

还是很习惯用Xhunt，可以看到每天的「信息流」里最热闹的方向，「DeFi」 在往执行层和资本效率收缩，「AI」 转向可验证推理，「Meme」 不再只围绕情绪波动，「隐私」则被重新拉回系统级设计。

所以今天就把对应的四个项目放在一起，顺着看看能不能挖掘到更有价值的信息。

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1️⃣Ferra @ferra_protocol

作为 Sui 生态的 DeFi 执行层基础设施 Ferra @ferra_protocol ，近期更新明显围绕交易路径与资本效率展开。
DLMM、CLMM 与 DAMM 并行设计，使流动性在不同场景下具备更高可组合性，滑点控制更稳定。

我觉得 Ferra @ferra_protocol 的价值，在于把执行质量、实时数据与激励结构整合进统一交易入口，强化基础设施属性。

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2️⃣Inference @inference_labs

最近Inference @inference_labs 的信息集中在可验证推理的系统化落地。
通过 zkML 与分布式推理架构，将模型切片、推理执行与验证机制拆分协同运行。

我认为 Inference @inference_labs 这种设计把 AI 的信任问题转化为可审计性与可证明计算的问题，推理结果首次具备工程层面的验证闭环。

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3️⃣ MemeMax @MemeMax_Fi

发现 MemeMax @MemeMax_Fi 近期更新更多指向行为驱动激励的重构逻辑。
MemeMax @MemeMax_Fi 作为 MemeCore 生态的 Perp DEX，MemeMax @MemeMax_Fi 通过 AI Agent 过滤噪音交易，将真实行动沉淀为长期权益，重塑 Meme 的链上使用方式。

让我们来看看，这种 MemeMax @MemeMax_Fi 激励结构能否在高波动环境下实现长期对齐与可持续参与的情况。

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4️⃣ Miden @0xMiden

近期 Miden @0xMiden 的讨论核心落在可编程隐私与奖励透明化上。
Miden @0xMiden 通过 ZK-STARK 实现私有执行与本地计算迁移，链上只负责证明验证，显著降低数据暴露面。

我觉得提前明确奖励结构与分配逻辑，本身就是一种信任，希望接下来Miden @0xMiden 可以表现的更耀眼 。

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