從數據存儲到AI推理，從GPU集羣到數據中心，我們生活的世界本質上就是立方體架構的堆疊。
但問題是我們生活在立方體構建的世界裏，卻不曾擁有任何一個立方體。想起了那句“種田郎，喫米糠；紡織娘，沒衣裳；賣鹽的老婆喝淡湯，編涼席的睡光牀”
Netflix的3億訂閱者通過AWS服務器觀看內容，但用戶說白了只是租戶。Steam的1.3億用戶擁有的遊戲庫，實際上只是租用Valve基礎設施的訪問權。ChatGPT的1550萬付費用戶爲訪問20萬GPU集羣付費，OpenAI獲得所有權益。
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@cysic_xyz 的ComputeFi正在改變遊戲規則。
目前無論是AI推理亦或是ZK證明，需求的爆發增長下。實際GPU平均利用率只有50%，全球遊戲GPU每天閒置22小時以上，計算資本被嚴重浪費。
ComputeFi的解決方案：將閒置算力代幣化，讓硬件貢獻者、交易者、使用者共同擁有網路收益。
Digital Compute Cubes作爲計算基礎設施的所有權憑證。
每個Cube代表：
1️⃣優先訪問ComputeFi服務的權利
2️⃣網路治理的投票權
3️⃣網路收益的分配權
4️⃣網路效應的增值權
之前出售的29000個Cubes，證明立方體應該被擁有，而不是租用。
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@cysic_xyz 將計算從租賃服

在存儲這個賽道， @irys_xyz 的確算的上是個另類。在一堆傳統存儲方案中走出了完全不同的路線。
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🎯 核心差異
傳統存儲方案都在解決"怎麼存"的問題，而IRYS解決的是"怎麼用"的問題。
AWS S3、Google 這些傳統巨頭提供的是啞存儲。數據丟進去就是數據，想要處理還得調用其他服務。IRYS直接把數據變成可編程資產，智能合約能直接讀取、修改、執行規則。
💰成本對比
IRYS存儲100GB數據5年成本56美金，AWS同樣需求要1656美金。
30倍的價格差距並非是靠補貼燒出來的，而是底層架構設計導致的必然結果。傳統雲廠商要維護龐大的運營體系，IRYS通過去中心化網路把這些成本分攤到全球節點。
IRYS的定價錨定物理存儲成本，並非其他項目所依靠的代幣波動。
PS：寫到這想起來了，之前的某個項目畫的餅。大概就是越往後幣價越高，對你來講成本就越低。通過漲幅覆蓋成本。讓人質押囤幣🤣
🔄 技術架構
多帳本系統是IRYS的核心。數據先進入Submit Ledger驗證，再推廣到Publish Ledger永久存儲。
傳統方案要麼追求性能犧牲安全，要麼追求安全犧牲性能。IRYS通過分層處理同時滿足了實時性和可靠性需求。
還可以EVM兼容性，開發者不需要學習新語言，直接用現有工具就能在數據上寫邏輯。
📊 表現數據
對比Fil這種

最近在研究 @SentientAGI 的Open Deep Search,畢竟是對標Perplexity和SearchGPT的開源替代方案。
🎯 性能數據
ODS + DeepSeek-R1組合在FRAMES基準測試中達到75.3%準確率，直接超越OpenAI GPT-4o Search Preview的65.6%，領先近10個百分點。
在SimpleQA測試中達到88.3%，幾乎追平GPT-4o Search Preview的90.0%。
開源方案第一次在復雜推理搜索上超越了閉源對手。
⚡️ 架構創新
傳統開源搜索工具只是把原始搜索結果丟給LLM處理。ODS重新設計整個流程：
1️⃣智能查詢重構——理解用戶隱含意圖，自動優化搜索詞
2️⃣高級內容分塊和重排序——過濾低相關性內容，確保LLM獲得高質量上下文
3️⃣定制化網站處理——針對Wikipedia、ArXiv、PubMed等主要信息源優化抓取
4️⃣動態搜索決策——根據查詢復雜度智能判斷是否需要多次搜索
💡 推理引擎
ODS-v1基於Chain-of-Thought和ReAct框架，通過思考/行動/觀察循環增強推理能力
ODS-v2基於Chain-of-Code和CodeAct框架，生成可執行Python代碼進行精確推理
兩個版本都能根據查詢復雜度自適應調整搜索策略，並非像固定方案那樣每次都用相同的搜索次數。
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當AI開始規劃旅行，我們還需要傳統攻略嗎？
剛體驗了 @SentientAGI 的GRID旅行功能，說實話真的是有點東西。
🎯 個性化
不是簡單的景點推薦，而是基於你的偏好、預算、時間完全定制化的行程。想去三亞度個海邊假？sentient直接給出亞龍灣+蜈支洲島+第一市場的完整路線，連最佳參觀時間都算好了。
傳統攻略千篇一律，sentient的AI能理解你是商務出行還是度假放松，是喜歡文化體驗還是網紅打卡。
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⚡️ 實時優化
最讓人驚喜的是動態調整功能。天氣變化？交通擁堵？景點臨時關閉？AI會實時重新規劃路線，確保你的行程始終是最優解。
右側的全景地圖讓你提前"雲遊覽"每個景點，不喜歡的直接替換。地址一鍵導航到谷歌地圖，實現無縫銜接。
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💰 成本控制
每個景點的價格、開放時間、推薦理由都標注清楚。不會出現傳統攻略裏"大約XX元"的模糊表述，而是具體價格區間的預算規劃。
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數據顯示2025年已有40%的全球旅行者在使用AI規劃工具，年輕人的採用率更是達到62%。89%的用戶表示會再次使用AI旅行助手。
傳統旅遊攻略正在被顛覆。當AI能提供比人工更精準、更個性化、更實時的旅行建議時，傳統攻略的作用就沒那麼大了。
@SentientA

如果數據不再是靜態存儲，而是能夠自主執行、自我管理、自動交易的智能資產。這就是 @irys_xyz 正在構建的可編程數據世界。
Irys把數據從靜態的存儲體變成了動態的執行單元。每條數據都可以攜帶自己的邏輯和規則，能夠自動執行所有權驗證、版稅分配、訪問控制等。
🔧 可編程數據的核心能力
傳統區塊鏈要麼專注執行，要麼專注存儲。
Irys通過雙帳本架構打破了限制
提交帳本：快速驗證和臨時存儲
發布帳本：永久不可變存儲
IrysVM：讓數據直接攜帶執行邏輯
⚡️ 實際應用場景突破
NFT自動版稅：創作者版稅規則直接嵌入到數據中，每次交易自動執行分潤。
AI數據驗證：訓練數據帶有完整的溯源信息和驗證機制，確保AI模型基於可信數據學習。
動態訪問控制：數據可以設置自己的訪問規則和定價機制，數據創造者直接從使用中獲益。
遊戲資產進化：遊戲物品屬性可以直接存儲在鏈上。
💡 技術架構的突破
EVM兼容層讓智能合約可以直接讀取、操作和寫入數據，全部在鏈上完成。成本只是傳統執行鏈的一小部分。
完美解決鏈上存儲太昂貴，純執行鏈缺乏強大的數據處理能力的問題。
Irys讓開發者能夠構建真正的數據驅動應用。
成本效率是關鍵優勢。比雲存儲更便宜，比替代方案更穩定。透明的定價模型消除了波動費用，讓開發者能夠預測成本並規模化應用。
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@irys_xyz 當數據

剛看到 @irys_xyz 與375ai的合作算得上是邊緣AI數據與可編程數據鏈的完美契合。實際解決了數據真實性與價值分配的問題。
🔍 數據溯源
375ai通過40,000個AI傳感器節點收集的實時數據，需要永久、可驗證的存儲方式。傳統的數據存儲經常面臨數據篡改、來源不透明的問題。
IRYS的多帳本架構正好解決了這個問題。每條上鏈的數據都帶有完整的密碼學證明和驗證機制，確保375ai的邊緣數據能夠被信任和追溯。
⚡️ 經濟模型
@irys_xyz 的定價模型直接錨定硬盤成本，而不是波動的代幣市場。讓375ai的連續數據流存儲從成本高昂變成經濟可持續。
375edge節點收集交通數據後，智能合約自動執行支付給數據收集者、驗證者和存儲網路。數據創造者直接從AI訓練中獲益。
🏗️ 基礎設施協同
375ai已經通過與OUTFRONT Media的合作獲得40000個美國核心位置的部署權限，覆蓋70%的美國人口。
IRYS提供的可編程數據層讓這些邊緣數據不僅能存儲，還能自動執行商業邏輯。物流公司查詢洛杉磯交叉路口數據時，支付會自動分配給所有參與方。
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375ai的375edge和375go兩款產品正在構建去中心化邊緣數據網路。當數據變成可編程、可交易的鏈上資產時，整個價值分配邏輯都會被重新定義。
個人認爲這次合作的意義在於：邊緣AI

繼復旦大學巡講後, @SentientAGI 又在深圳大學進行分享。Sentient選擇高校作爲推廣起點很有意思。
大學是AI人才和創新思維的聚集地，也是最容易接受開放理念的羣體。通過校園巡講建立開發者社區，爲後續生態建設打下人才基礎。
⚡️核心亮點
Sentient把自身定位爲AI的操作系統。核心是GRID網路：整合40+ AI代理、50+數據與工具接口，通過標準化消息與任務路由讓不同模型形成實時協作。與一個大模型包打天下的路徑不同，Sentient把主任務拆解爲可分配的子任務，交給最合適的代理完成，再在鏈路末端進行一致化與驗證。
解決了傳統AI模型下的兩個核心問題：
1️⃣模型孤島：不同模型各自爲政，遷移成本高、復用率低。GRID用統一的編排層打通調用與回傳。
2️⃣數據質量：上下文不連貫且來源不可靠。通過多源交叉驗證、可信數據路徑與回溯。降低AI幻覺與偏差。
Sentient更像一個開放協議：對模型、代理、數據提供方與應用開發者開放接入與收入結算。OML強調可追蹤、可組合、可計費。
目前已服務約200萬用戶，已經上線的產品包括金融報告生成、研究助手、個性化新聞簡報等。與單獨應用不同的是，網路產品的價值在於複利式改進：每接入一個新代理或數據源，整個網路的理解能力都會得到提升。
閉源模型在單點能力與生態綁定上具備優勢，但可組合性與可驗證性不足。開源模型生態碎片化但創新速度快。

中國行，是真的行！！！話說之前在中國開過巡演的項目，好像在國人心中的印象都還是比較好的。看到 Sandeep 在復旦大學啓動 @SentientAGI 校園巡回的消息，感覺開源AI的競爭真正開始了。
Polygon聯合創始人親自下場推廣開源AI，這個信號釋放已經相當明確，“反壟斷”正式拉開序幕。不能讓OpenAI、AWS這些巨頭壟斷整個AI基礎設施。
同時復旦大學作爲國內的頂級學府，擁有大量的優質開發者。Sentient校園行的目的，也是在爲開源AI爭奪下一代開發者的心智。畢竟控制了開發者社區，就等於控制了技術演進的方向。
本質上Sentient的核心邏輯是構建開放AGI網路，讓40+AI代理模型和50+數據源實時協作。基本屬於重新定義AI的底層架構。
ROMA作爲開源元代理框架，通過遞歸推理把復雜任務分解成可執行的子任務。在深度研究場景下已經超越了主流專有平台的表現。
GRID則更像是AI界的GitHub，開發者可以構建、分享和變現AI代理。這種開放生態對比現有的封閉生態，無論從發展還是市場，大家的選擇都顯而易見。
目前 @SentientAGI 已經服務200萬用戶，從財務報告生成到個性化新聞簡報，從旅行規劃到研究摘要，展示了多代理協作的真實價值。
個人認爲如果 @SentientAGI 能夠順利解決AI主權問題。 讓AI真正變成開放、去中心化、可協作的生態，AI經濟體會產

這兩天Kaito更新了 Yaps & Kaito Eco 分配優先級指標，以史最高排名、持有的nft數量、質押的kaito排名爲維度進行參考。將Launchpad上面項目至少30%的額度進行優先分配。
看來後續的項目基本上大部分都是要沿用這個指標來進行代幣分配了。其實Kaito的代幣分配一直是個迷，讓我看看到底怎麼個事兒！還別說，在最近參與Launchpad的項目中還真讓我淘到寶了！
@novastro_xyz 在 Kaito Launchpad 上的預售數據，不得不說這個 RWA 項目的勢頭真的很猛。
Novastro 做的是模塊化帳本層，把帳本 + 消息傳輸 + 合規基礎設施三合一。最關鍵的是實現了多鏈互操作性，資產可以在以太坊、Arbitrum、Sui、Solana 之間自由流動。
完美解決當前 RWA 市場的核心痛點：
1️⃣速度慢
傳統 RWA 協議跑在單鏈上，效率完全跟不上
2️⃣碎片化嚴重
各鏈孤立運行，資產流動性極差
3️⃣合規缺失
缺乏自動化的監管機制，大部分項目還停留在 PDF 階段
測試網數據：75,000+ 活躍用戶，250+ 已代幣化資產，30 億美元+ 代幣化價值。在 Kaito TGE 前排行榜中，RWA 賽道排名第 1。
投資機構：Woodstock、Faculty Group、CSP DAO、Spicy Capital、Cogitent Grou

合作的前提是契合， @irys_xyz 與Allora的合作算的上是數據基礎設施與去中心化AI網路的完美契合。畢竟他們的合作解決的核心痛點是數據質量與可信度。
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🔍 核心價值在於數據驗證
Allora作爲去中心化推理網路，需要大量可靠的數據來訓練和優化AI模型。傳統的AI訓練經常面臨數據來源不透明、質量參差不齊的問題。
IRYS提供的可編程數據鏈正好解決了這個問題。每條上鏈的數據都帶有完整的溯源信息和驗證機制，確保Allora的AI模型能基於真實、可驗證的數據進行學習。
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⚡️實時性突破
IRYS的多帳本架構讓數據可以快速從提交帳本推廣到發布帳本，對Allora的自我改進機制至關重要。
AI模型需要持續接收新數據來優化預測能力，IRYS的實時數據處理能力讓Allora能夠快速響應市場變化，提供更準確的預測結果。
IRYS上的數據可以設置自己的訪問規則和定價機制，Allora的AI服務需要按規則付費獲取數據。
這種模式讓數據創造者能直接從AI訓練中獲益，而不是像傳統模式那樣被平台白嫖。
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IRYS第三季度數據從7300萬提升到8.55億，11.7倍的增幅足以證明市場對可編程數據的需求在爆發。
目前Allora主網即將上線，需要大量高

看到 @irys_xyz 的Sprites已經擴展到越南🇻🇳了！Irys的全球化進程正在緊密推進中,前段時間的中國行舉辦的也很成功。
全球擴展其實反映了Irys生態系統的真正成熟度。不僅僅是地理位置的覆蓋，更重要的是社區文化的傳播。
越南作爲東南亞發展最活躍的市場之一，選擇這裏作爲Irys的新據點是個明智的決策。當地有着強大的開發者社區和對去中心化技術的高接受度
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⚡️擴展的意義
1️⃣社區驅動增長
不是簡單的營銷活動，而是真正的社區大使。他們在每個新城市都會培養本地的Datapunks，建立起自下而上的生態網路。
2️⃣技術基礎設施驗證
能夠支撐全球多地同時運行，說明Irys的可編程數據鏈已經具備了真正的企業級穩定性。
3️⃣數據經濟本地化
每個地區的數據需求和價值認知都不同。本地化布局讓Irys能夠更好地理解各地市場，爲未來的數據資產交易進行鋪墊。
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@irys_xyz 社區驅動的擴展模式成本低、粘性強、可持續性高。比起傳統的市場推廣，線下拓展模式更像是在種植種子，等待它們在當地土壤中生根發芽。

剛看到有人錯過了Cysic測試網和Compute Cube銷售，心疼一秒鍾。但對於參與過的朋友來說，現在正是收獲期待的時候。
從數據上看 @cysic_xyz 這一路走得很穩：
測試網Phase III在9月18日正式結束
Compute Cube NFT銷售從8月26日開始分層進行
總融資達到1800萬美元
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核心價值在於ComputeFi模式的突破
傳統的GPU挖礦只能做簡單的哈希計算，但Cysic把高性能GPU和ASIC轉化成可以處理ZK證明、AI推理的代幣化資產。
每個Node NFT持有者實際上擁有的是Cysic計算網路的參與許可證。不需要自己運行硬件，就能從AI推理、ZK證明、挖礦工作負載中獲得收益。
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Cysic在ZK硬件加速領域的技術積累確實深厚，支持Halo2、Plonky2、Gnark、RapidSnark等多種ZK證明後端的CUDA實現。
Proof-of-Compute共識機制結合了PoW和PoS的優勢，通過veToken量化每個參與者的計算貢獻，讓整個網路既安全又高效。
Succinct Labs的集成讓Cysic的GPU集羣直接爲zk證明提供算力，Nexus的合作則爲可驗證web協議提供計算能力。
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對於

剛看到 @SentientAGI 宣布 @useTria 成爲GRID的代理支付合作夥伴，這個合作可謂是強強聯合。
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先說Tria，他們核心驅動力是自主研發的BestPath技術，基於意圖的市場，能夠爲所有主流虛擬機找到最快、最經濟的跨鏈路徑。
傳統的AI代理只能處理數據和信息，但無法直接執行支付操作。Tria能夠解決AI代理在現實中進行無縫交易的需求。
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Tria的優勢在於：
1️⃣跨鏈支付能力
支持任何鏈上資產的轉移和交易，AI代理不再受限於單一區塊鏈生態
2️⃣真實世界執行
從抽象意圖到實際支付執行，代理可以直接完成購買、轉帳等操作
3️⃣全場景覆蓋
無論是鏈上交易還是傳統卡支付，都能無縫處理
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GRID作爲全球最大的智能網路，已經有110+合作夥伴，包括50+專業代理、50+數據提供商、6個AI模型。
現在疊加Tria的支付能力，意味着這些AI代理不僅能提供智能服務，還能直接完成商業交易。
個人認爲這種支付能力的原生集成，讓 @SentientAGI 從純信息處理網路升級爲真正的行動執行網路。AI代理從建議者變成執行者，這對開源AGI的發展具有重要意義。

最近随着 @defidotapp 第二赛季即将结束，也是一直在上面做交易刷XP。感觉他们“MID”订单功能还是比较实用。
Limit MID订单的核心优势就在于它让你能够"站在中间赚差价"。传统交易你要么吃买单要么吃卖单，但MID订单让你的委托价格卡在买卖价差的中间位置。
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🎯具体执行逻辑：
假设某个代币买价$10，卖价$10.2，你可以在$10.1的位置挂MID订单。当有人愿意以这个价格成交时，你既避免了直接吃单的高成本，又获得了比市价更优的填充价格。
💰成本优势明显：
1️⃣免除taker费用：传统市价单通常收取0.1-0.3%的手续费
2️⃣避免滑点损失：特别是在波动剧烈的市场中，大单很容易产生5-10%的滑点
3️⃣更好的平均成本：通过分批在中间价位成交，降低整体持仓成本
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在高波动环境下MID订单的成本节约效果最为显著。当市场出现快速波动时，买卖价差会迅速扩大，传统市价单的滑点可能达到几个百分点，而MID订单依然能在相对稳定的中间价位成交。
@defidotapp 的机制在DeFi环境中特别有价值，因为链上交易的gas费用和MEV攻击风险都比中心化交易所更高。通过MID订单，你实际上是在用时间换成本，让市场自然波动来完成你的交易意图。

大部分人理解的AI+區塊鏈還停留在LLM把模型跑在鏈上的表面思維,但真正的瓶頸從來不是算力,畢竟能用錢買得到都不“貴”。最重要的是記憶。
AI模型每次推理都會產生海量數據：用戶偏好、決策模式、上下文信息、執行日志。這些數據需要被存儲、瞬時檢索,更重要的是要能被下一次交互直接調用。傳統存儲方案根本跟不上AI的節奏。
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人工智能&人工智障區別就在一瞬間
假設在DeFi下的AI工具,如果每次都要重新學習你的風險偏好、交易習慣、資產配置邏輯,那它永遠是個人工智障。但如果它能記住你的每一次決策,分析你的行爲模式,甚至預測你的需求,這才是真正的人工智能。
Warden Protocol 有500萬用戶在跑AI模型,這些模型需要持久化記憶來維持智能水平。而 @irys_xyz 提供的不只是存儲,是可編程的數據基礎設施。
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傳統存儲就是給AI一個文件櫃,而Irys給的是大腦。
數據進入Irys的那一刻就自帶執行邏輯：
1️⃣AI決策可以設置觸發條件,進而影響未來行爲
2️⃣數據可以包含訪問規則,控制哪些模型能調用
3️⃣記憶可以根據新信息自動更新,實現真正的學習
AI模型之間可以共享知識、協作決策、甚至將自己的智能成果貨幣化
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@irys_xyz 與