数日前にSentientが再び深圳大学で巡回講演を行ったのを見ましたが、前回は復旦大学でした。考えてみると、彼らは大学を選ぶのが非常に賢いですね：学生たちは頭が活発で、間違いを恐れず、新しいものを受け入れるのが最も容易なグループの一つです。
@SentientAGI は「一つの大きなモデルが全てを解決する」ものではなく、GRIDネットワークを構築し、タスクを小さな部分に分割し、最も適したAIに割り当て、最後に統一的に校正して統合します。
これで二つの大きな落とし穴が解決されました。
1️⃣ モデルがそれぞれ独立しているため、移行が面倒 → 直接統一した編成で繋げる。
2️⃣ データが不確か → 多元検証、錯覚を減らす。
また、それはオープンプロトコルでもあり、モデル提供者、データ提供者、開発者が接続でき、タスクが完了すると報酬が分配されます。現在、200万人のユーザーが利用しており、金融レポートや研究アシスタントなどもオンラインになっています。新しいエージェントが接続されるたびに、ネットワーク全体のインテリジェンスが全体的にアップグレードされます。

昨日は本当に最高でした。😅
お見合いが終わったばかりなのに、向かいの女の子の一言で私を元の姿に戻された。
「あなたは歳を取りすぎています。」
——まるで仮想通貨の世界で大きな利益を狙って半日も見つめていたのに、結局は損失を被ることになったようなものだ。
私は心の中で思った：まあいいや、明日から8日間の長期休暇だし、1回失敗したって、ニュースはいつも通り同期して、引き続き何かをやろう。
その結果、@Kindred_AIのダイナミクスをスワイプして、急に気分が盛り上がりました。
なぜなら？それはSei Networkとのコラボレーションで、どう見ても私のこのお見合いよりも信頼できるからです。
正直に言うと、このことは「AI+ブロックチェーン」といった単純な重なりではなく、限られた環境にいるブロックチェーン上のAIが壁を突破するための近道を見つけたということです。
考えてみてください：
子供の頃のテレタビーズ、みんな見たことあるよね？
何世代もの人々の心にある鉄腕アトム、SFの啓蒙が直接満たされる。
Kindredはこの波で25以上の世代を超えたクラシックIPを直接取得しました。
言い換えれば、私たちの幼少期からの感情的な記憶を使って、AIを「親しい仲間」に変え、冷たい道具ではなくするということです。
これは私が見合いで嫌われたのとは違って、相手のIPは自動的にトラフィックと好感を持っ

国慶に出かけて買い物をすると、ショッピングモールは人がごった返していて、ミルクティーを買うのにも30分は並ばなければならない。フレンは待ちながら感慨深く言った：「ああ、この金の9月と銀の10月は、住宅市場だけでなく、暗号資産の世界も月ごとに賑やかになっている。」
私は笑いながら彼に言った：「そうだよ、最近面白いプロジェクトに2つ出会ったところで、ちょうど話そうと思っていた。」
最初は @irys_xyz（以前は Bundlr Network と呼ばれていました）。これを「オンチェーン USB メモリ + コンピュータ」と考えてください。データを保存できるだけでなく、保存されたデータは自ら「指令」を持っており、さまざまなアプリケーションと相互作用できます。これは AI 時代のために準備されており、低コストのストレージ + 高性能コンピューティングに加えて、EVM 互換性があり、基本的には将来的な AI や NFT のようなデータ量が膨大なアプリケーションのための道を開いています。
二つ目は @MMTFinance です。このプロジェクトは Sui 上にあり、Move 言語に基づいています。「中央集権型流動性エンジン + DEX」を主打しています。聞き慣れないですか？実際には、皆さんが流動性をより効率的に管理する手助けをするものです。集中流動性プール、クロスチェーンブリッジ、取引、金庫

友達がいて、典型的な「肉を食べたいけど面倒くさい」人だ。数日前、私に愚痴をこぼしていた：
「DeFiの収益は魅力的に聞こえますが、チュートリアルを見てみると、vault、クロスチェーン、ガス最適化……頭が痛くなります。もういいや、素直に銀行に寝ていることにします。」
結果、私は彼にこう言いました：「急がないで、あなたは『口で利益を得られる』チャンスを逃すかもしれません。」
言っているのは @wardenprotocol と Levva の協力についてです。
Levvaは会話ができるAIアシスタントLevvAIを開発しました。複雑な操作を学ぶ必要はなく、「安定した収益の戦略を手伝って」と言うだけで、AIが自動的に構成、調整、クロスチェーン実行を行い、すべての詳細を処理します。
Warden 自体は Agent Hub を持っており、これは大規模な中間プラットフォームに相当し、さまざまなデータソース、クロスチェーンサービス、AI フレームワークが接続されています。今、Levva の AI 管理者を加えることで、ユーザー体験が一気に向上します。
#WardenProtocol ウォーデン

昼にフレンの家で食事をしに行き、彼が料理をしている間、私は横でスマホを見ていた。
突然彼は私に聞いた：「最近AIを研究しているんじゃなかった？どこが信頼できるの？私はChatGPTとPerplexityしか知らない。」
私は笑った：「兄さん、あなたが料理をするのはガスコンロで、この2つのAIもそれに似ています。主にレシピを見たり、食材をまとめたりするのを手伝います。しかし、もし本当に『ガスがどうやって来るのか、パイプの圧力はどれくらいか』を研究しようとしたら、彼らはちょっと困ってしまうでしょう。」
それから、私は彼にこの数日間テストした@SentientAGIについて話しました。
それは他の人とは異なり、単に資料を読むのではなく、実際にデータを引き出すことができ、あなたに直接教えてくれます：
Solanaのブロック時間はほぼ400ミリ秒で、スループットは5万TPSを超え、さらには$MNT の価格チャートも簡単に表示できます。まるで料理をする時に、レシピだけでなくガス流量計まで持ち出してくるようなものです。
さらに素晴らしいことに、GitHubはオープンソースであり、毎日新しいコードがコミットされており、とても活発です。一目でわかりますが、これは遊びで書かれているのではなく、チームが本当に投入しているのです。
私はフレンに言った：
「私たちのような傍観者がニュースを見るために他のAI

ネットカフェでゲームをしていたら、店主が私に不満を言ってきた：
「今、グラフィックカードの価格が暴騰していて、一枚のカードを買うお金があれば、もう一つ小さなネットカフェを開ける。しかし、これらのカードは多くの場合、使われずに放置されていて、本当に無駄だ。」
私は聞いた瞬間笑ってしまった。「これは典型的なGPUが消耗品として使われている例で、資産としても遊べるとは思わなかった。」
彼は困惑した表情で言った：「グラフィックボードは資産になるの？ゲームやAIのために買ったんじゃないの？」
私は彼に例を挙げます：
「例えば @cysic_xyz のこの遊び方は、論理がとてもシンプルです：
自分で高額な価格でグラフィックカードを買う必要はなく、彼らはGPU、ZKチップ、マイニングマシンなどのハードウェアを「トークン化」しました。
あなたは「分割購入」を行うことができ、少しの計算力を購入するだけで配当を受け取ることができ、機械の配置やメンテナンスを誰が行うかについて心配する必要はありません。
社長は目をパチパチさせながら言った。「じゃあ、遊んでいる機械は？私はこの真夜中に無駄に走っている。」
私は引き続き説明します：
「これが役に立ちます。余剰の計算力は、AI推論やZK証明のような本当に高性能を必要とする作業に直接接続され、リアルタイムでマッチングされます。まるで滴滴出行のように、あなたのカー

私はスーパーに買い物に行きましたが、レジの列が特に長かったです。前にいたおじさんが携帯電話のAIを使って、今日の買い物でお金を節約できるか計算していましたが、会計の時に全て間違っていたことがわかり、怒って「このAIは詐欺だ！」と叫んでいました。
私は横で我慢できずに一言言った。「お前の AI は何でも予測できるけど、誰もそれが本当だと証明できない。」
おじさんは納得しなかった：「じゃあ、AIは信頼できないの？」
私は彼にアローラの@AlloraNetworkについて話しました。
「彼らは人をだますための小さなアプリを作ったのではなく、AIとブロックチェーンの間に欠けていた部分を補った - zk-AI。」
AIによる予測はブロックチェーン上で検証でき、正しいか間違っているかは一目瞭然で、口先だけではない。
トレーニングは分散型であり、誰でもアクセスでき、大手企業の気分を気にする必要はありません。
適用範囲は非常に広く、金融、予測市場、さらには医療、消費にも使用できます。
そして、その背後にある資本ラインナップは特に冷酷で、Polychain、Blockchain Capital、Delphi、Framework、さらにはAaveの創設者であるStaniでさえ、弱気市場で3,500万ドルを投資しています。
だから、Alloraが実際に行っているのは、分散型のAIネットワークです：
世界

先週ジムに行ったら、トレーナーが「デビルトレーニングキャンプ」を設定してくれました。
最初は普通のストレッチだと思っていたら、彼が言ったのは：
「最初の7日間は全力で突っ走る、強度は直接200%、その後で100%に安定させることができる。」
私が聞くと、これは @FalconStableが$FF のステーキングポイントと全く同じではありませんか？
もしあなたが動作の半分だけを練習する（50%以上をステーキングすることに相当）と、毎日10%の効果を得ることができます。
もしアクションが限界に達した場合（80%以上のステーキング）、毎日直接25%の効果が追加されます。
最初の7日間は最も重要で、基礎160倍に25%のボーナスを加えると、200倍に達することができます。
7日経過した後、基本が80倍に減ったが、25%を追加すると100倍になる。
フィットネスの小さな記録を挙げると：
もしあなたが1ヶ月間（1000 $FF をすべて$sFFにステークすることを）貫いた場合、
最初の7日間は毎日200,000マイルで、毎日2時間のプライベートレッスンに相当します。すごいですね。
残りの23日間、毎日100,000マイル、安定したトレーニングに相当します。
30日間で370万マイルを獲得できる。それはまるで体型が「社交不安な初心者」から「フィットネス達人」に変わるようなものだ。
だから重要なポ

路辺の屋台でお好み焼きを食べていて、屋台のおばさんがちょうど小銭が足りないところで、隣の人がQRコードをスキャンして送金を手伝っていました。おばさんは不思議そうな顔をして言いました。「このQRコードをスキャンして、どうやってお金が本当に届いたか分かるの？もし偽のスクリーンショットだったらどうするの？」
この時、私は突然思いついた——これはまさにゼロ知識証明のデイリーバージョンだ：私は「お金が届いた」と証明できるが、私の銀行口座の明細書を全部見せる必要はない。
以前、この証明はブロックチェーンで非常に高価で、非常に遅かった。まるでおばさんが焼き餅を作る前に銀行で印鑑を押さなければならないように、非常に面倒だった。
今、@ZKVProtocolが登場しました。直接「バリデーター」として、ワンクリックで真偽を確認でき、速度はミリ秒単位、費用も安いです。路上の屋台に「即時入金マシン」を設置したようなもので、たとえあなたがクレープを売っている人でも、買っている人でも安心です。
さらに面白いのは、これは単なる一つの会社にサービスを提供するのではなく、Web3全体に「水、電気、ガス」を提供するということです。
DeFiには安価な検証が必要で、ZKVが提供します；
プライバシー取引は安全に守られるべきであり、ZKVが提供します；
大規模な拡張は支えなければならず、ZKVも提供します。
プロジェクト

私は何人かの相棒とチャットしています。テーブルの上で一人が不満を言っています：「私の3090グラフィックカード、あの時思い切って1万以上で買ったのに、今はLOLを数回するだけで、普段はほこりをかぶっています。」
別の人が口を挟む：「私はハードウェアを持っていないが、倉庫はもうすぐ1ヶ月空いている。様々な『スナップショットの噂』を見ていて、また寝て起きたらチャンスを逃すのが怖い。」
彼らの不満を聞いていると、最近みんなが話している @cysic_xyz を思い出します —— もし彼らの計画通りに進めば、メインネットが立ち上がった後、この二人の兄弟の痛点は全て解決されるでしょう。1つのグラフィックカードが印刷機に変わり、空のポジションがステーキング報酬を得ることができ、一般の人々は安価なDeFi/NFTアプリを直接利用できるようになります。
我々のこの業界の相棒たちがみんな理解していること：
質押が半年以上もロックされていて、急にお金が必要になったら損切りしなければならない；
ハードウェアは買ってほこりをかぶり、起動して2日、半年間ほこりをかぶったまま。
オンチェーンの手数料が高すぎて、利益が全てガスに消えてしまった。
Cysicはこれらのいくつかのギャップを埋めるために来ました。メインネットが立ち上がった後、あなたは3つのプレイスタイルを選べます：CYSをステークしてガバナンスと配当

グループで「明日の朝にディップを買うことができるか」と話していた。みんなそれぞれの感覚で：ローソク足を見て、アハオは資金調達率を見て、私は小さなスクリプトを動かして感情スコアを計算していた。結果、翌日の市場が開くと、方向は合っていたがリズムが間違っていて、利益がリバース変動に飲まれてしまった。腹が立ってスクリプトを閉じた。ちょうどイライラしている時に、フレンが「@AlloraNetworkを見てみろ、モデルたちは単独で戦っているわけではなく、『グループチャットでお互いにやり合い、お互いに学ぶ』んだ」と言ってきた。私は「最後にもう一度試す」という心構えでテストネットをやってみたが、彼らの「モデル相互評価→集約→自己修復」のメカニズムが思った以上にうまくいき、予測の的中率が「サイコロを振る」よりも安定して高くなり始めた（>53%のその部分、本当に玄学ではない）。
単一モデルは過学習しやすい：市場が変わると倒れる。
データ/信号の断絶：オンチェーンとオフチェーンが別々で、全体像を描くことができない。
コスト高：自分でモデルを訓練することは、時間とGPUはお金です。
フィードバックが遅い：予測の結果が正しいのかどうか、体系的でない振り返り。
インセンティブの不均衡：コミュニティ内で本当の貢献と水分の区別が難しい。
Allora = 自己修復型の分散型AIネットワーク。
参加者を Worke