Privatsphäre-Streaming-Sponsoring und die Struktur des anonymen Dopaminmarktes @TauntCoin , @nesaorg , @SeiNetwork Das Sponsoring von Live-Streaming hat sich zu einer Methode entwickelt, bei der Zuschauer durch Echtzeit-Interaktionen finanzielle Unterstützung an Streamer senden. Diese Interaktionen beinhalten nicht nur Beifall, sondern auch verschiedene emotionale Ausdrücke wie Spott oder Provokation. Das Konzept des Privatsphäre-Streaming-Sponsorings basiert auf dem Versuch, diese Interaktionen als einen Datenfluss zu betrachten und dabei zu analysieren und abzurechnen, ohne die Identität der Einzelnen preiszugeben. In dieser Struktur werden die Spott- oder Sponsoring-Aktionen der Zuschauer in einer konzeptionellen Interaktionsebene namens tauntAI gebündelt, die systematisch Streaming-Chat- und Reaktionsdaten sammelt. die über tauntAI gesammelten Interaktionsdaten gelangen sofort in die AI-Analysephase, wobei das datenschutzfreundliche dezentrale AI-Netzwerk Nesa zum Einsatz kommt. Nesa ist so konzipiert, dass die Eingabedaten in verschlüsseltem Zustand verarbeitet werden, sodass einzelne Knoten oder Betreiber die Originalnachrichten oder emotionalen Ausdrücke nicht direkt einsehen können, sondern nur die Analyseergebnisse erhalten. Diese Methode zielt darauf ab, die Inhalte und Identität der Nutzer zu schützen, während die emotionalen Ausdrücke und Reaktionsmuster, die in der Streaming-Umgebung auftreten, analysiert werden. Allerdings bleibt die Analyse von Nesa auf die Klassifizierung emotionaler Tendenzen von Texten oder Reaktionen beschränkt und misst nicht direkt die neurologisch definierten Dopaminreaktionen. Das bedeutet, dass die Analyseergebnisse als indirekte Indikatoren für Engagement oder emotionale Intensität verstanden werden. Die durch Nesa gewonnenen Analyseergebnisse sind mit wirtschaftlichen Abrechnungen verbunden, wobei in diesem Prozess das ultraschnelle Blockchain-Netzwerk SEI verwendet wird. SEI verfügt über eine Struktur, die es ermöglicht, Transaktionen in kurzer Zeit zu bestätigen, sodass kleine Sponsoren oder reaktionsbasierte Belohnungen, die während des Streamings auftreten, nahezu in Echtzeit verarbeitet werden können. In bestehenden zentralisierten Sponsoring-Systemen gibt es eine gewisse Verzögerung zwischen Zahlung und Abrechnung, aber die SEI-basierte Abrechnung minimiert den Zeitabstand zwischen Interaktion und Belohnung. Infolgedessen entsteht eine Struktur, in der das Verhalten der Zuschauer und der damit verbundene Geldfluss sofort miteinander verbunden sind. Diese kombinierte Struktur wird oft als anonymer Dopaminmarkt bezeichnet, was den Prozess beschreibt, bei dem emotionale Reaktionen und Aufmerksamkeit in wirtschaftlichen Wert umgewandelt werden. Hierbei bedeutet Anonymität den Schutz der Identität der Nutzer, und der Begriff Dopamin wird metaphorisch verwendet, um die Mechanismen von Aufregung und Belohnung in Streaming-Interaktionen zu beschreiben. Tatsächlich handelt es sich nur um eine Struktur, in der die von Nesa analysierten emotionalen Indikatoren und die von tauntAI gesammelten Interaktionsaufzeichnungen auf SEI abgerechnet werden, ohne dass die physiologischen Zustände der Einzelnen direkt gehandelt werden. Diese Struktur zeichnet sich technisch dadurch aus, dass die drei Elemente Datenschutz, AI-Analyse und ultraschnelle Abrechnung getrennt, aber organisch miteinander verbunden sind. Gleichzeitig birgt sie auch die Möglichkeit, Verhaltensweisen wie Provokation, Sponsoring-Wettbewerb und das Streben nach sofortigen Reaktionen, die bereits in der Streaming-Kultur beobachtet wurden, zu verstärken. Daher kann das Privatsphäre-Streaming-Sponsoring als eine Struktur verstanden werden, die durch die klare Abfolge von Interaktionssammlung über tauntAI, anonymisierter Analyse durch Nesa und schneller Abrechnung durch SEI funktioniert, und dies zeigt, wie emotionale Ausdrücke und wirtschaftliche Aktivitäten kombiniert werden können.

NFT-Datenbesicherte Kredite und die Struktur von Datenpfandhäusern @LoadedLions_CDC , @OpenGradient , @multiplifi Mit der Etablierung von NFTs als eine Form digitaler Vermögenswerte sind auch Versuche aufgetaucht, diese finanziell zu nutzen. Eine davon ist die sogenannte Struktur der NFT-Datenbesicherten Kredite, bei der der Wert seltener NFTs bewertet und als Sicherheit verwendet wird. Diese Struktur überträgt das Konzept, Vermögenswerte wie in einem physischen Pfandhaus zu hinterlegen und Geld zu leihen, in die digitale Umgebung und wird als Kombination aus KI-Bewertung und ertragsorientierten Finanzprotokollen beschrieben, basierend auf seltenen NFTs wie Loaded Lions. Loaded Lions ist eine auf der Kronos-Chain ausgegebene limitierte Sammlung von 10.000 Profilbild-NFTs, die Anwendungsfälle mit Fokus auf Community und Spielelemente bietet. Allerdings ist die Handelsfrequenz auf dem Markt sehr niedrig, sodass in den letzten 24 Stunden kein Handelsvolumen verzeichnet wurde, was die Liquidität einschränkt. Diese Eigenschaften haben direkte Auswirkungen auf die Preisfindung und Liquidationsfähigkeit, die beim Einsatz von NFTs als Sicherheiten die wichtigsten Faktoren sind. In dieser Struktur wird die Rolle der Wertbestimmung von NFTs durch dezentrale KI-Infrastrukturen wie OpenGradient übernommen. OpenGradient bietet eine technische Grundlage, die verifizierbare KI-Inferenz und Modellausführung on-chain unterstützt, jedoch wurde kein spezielles System gefunden, das den Marktwert bestimmter NFT-Sammlungen in Echtzeit berechnet. Allgemein wird der Wert von NFTs durch verschiedene Faktoren wie kürzliche Handelsfälle, Seltenheit und Community-Aktivitäten beurteilt, wobei es bei seltenen Vermögenswerten eine strukturelle Einschränkung gibt, da aktuelle Daten, die von der KI genutzt werden könnten, fehlen. Angenommen, der Sicherungswert wurde durch die NFT-Bewertung festgelegt, werden im Bereich der Vermögensverwaltung, die zu Krediten führt, ertragsorientierte Finanzprotokolle wie Multipli fi erwähnt. Multipli fi betreibt tatsächlich eine Struktur, die auf mit physischen Vermögenswerten wie Staatsanleihen oder Gold verbundenen Token und Stablecoins basiert, um Erträge zu generieren, während ein Modell, das volatile NFTs als Sicherheiten verwendet, offiziell nicht angeboten wird. So gibt es eindeutig Unterschiede zwischen stabilen Ertragsstrukturen, die auf physischen Vermögenswerten basieren, und der Liquidität von NFT-Sicherheiten. Ein Blick auf frühere Beispiele aus dem Markt für NFT-besicherte Kredite zeigt, dass Pool-basierte Protokolle, die automatisierte Preisbewertungen und sofortige Liquidationsstrukturen verwenden, aufgrund starker Preisbewegungen und Liquiditätsmangel mit Kettenliquidationsproblemen konfrontiert waren. Im Gegensatz dazu hat sich die Methode, bei der einzelne Kreditgeber und Kreditnehmer Bedingungen aushandeln, zwar in kleinerem Maßstab, aber relativ stabil gehalten. Dies zeigt, dass seltene und individuelle NFT-Vermögenswerte eine andere Risikostruktur als traditionelle Finanzanlagen aufweisen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Konzept, dass der Wert seltener NFTs von KI in Echtzeit bewertet wird und diese als Sicherheit für sofortige Kredite in ertragsorientierten Vermögenswerten verwendet werden, konzeptionell klar ist, jedoch auf der Grundlage der derzeit verfügbaren Daten nicht gesagt werden kann, dass die einzelnen Komponenten tatsächlich als ein vollständiges System zusammenarbeiten. Loaded Lions existiert als digitales Asset mit kulturellem und gemeinschaftlichem Wert, OpenGradient bietet eine universelle KI-Infrastruktur, und Multipli fi behandelt Protokolle mit einer ertragsbasierten Struktur auf der Grundlage physischer Vermögenswerte. Diese drei Elemente können im Kontext der gemeinsamen Diskussion über die Finanzialisierung von NFTs erwähnt werden, aber zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist es eher zutreffend, sie als Referenzbeispiele zu verstehen, die die strukturellen Merkmale und Grenzen von NFT-besicherten Krediten erläutern, anstatt als einheitlichen Finanzdienst, der als Datenpfandhaus implementiert wurde. $LION

Die Fandom-Reputation von AI-Streamern und die Struktur der virtuellen Idol-Wirtschaft @jointheparti , @Kindred_AI , @foruai Das Thema der Fandom-Reputation von AI-Streamern beginnt mit der Untersuchung, wie KI-basierte Charaktere, Live-Streaming-Plattformen und On-Chain-Reputationssysteme jeweils funktionieren. Die bestehende Fandom-Wirtschaft hat sich gebildet, indem Fans Zeit, Aufmerksamkeit und emotionale Arbeit in Inhalte investiert haben, die von menschlichen Kreatoren produziert werden, und dies wurde hauptsächlich durch temporäre Indikatoren wie Aufrufe, Kommentare und Spenden gemessen. Laut akademischen Studien wird der Beitrag der Fans in dieser Struktur oft nicht klar in wirtschaftlichen Wert umgerechnet, sondern hat oft Bedeutung durch die Teilnahme selbst, und die Reputation ist auch innerhalb der einzelnen Plattformen fixiert, was es schwierig macht, sie zu bewegen oder anzusammeln. In letzter Zeit, mit der Zunahme von KI-Charakteren, die direkt Inhalte produzieren und an Interaktionen teilnehmen, erweitert sich die Beziehung zwischen Fans und Kreatoren von einer menschenzentrierten Struktur zu einer technologiezentrierten Struktur. Kindred ist ein Projekt zur Entwicklung von KI-Charakteren mit Emotionserkennung und natürlicher Sprachverständnis, das darauf ausgelegt ist, dass lizenzierte Charaktere langfristige Beziehungen zu Nutzern aufbauen. Diese Charaktere verwenden eine kontinuierliche Gedächtnisstruktur, die den Gesprächskontext und die Nutzerreaktionen speichert, und beinhalten ein gamifiziertes Mechanismus, bei dem die Belohnungen je nach emotionalem Zustand oder Interaktionshäufigkeit variieren. Laut offiziellen Unterlagen hat Kindred vor der mobilen Veröffentlichung die Anzahl der täglichen aktiven Nutzer veröffentlicht und durch den Vorverkauf einen bestimmten Umsatz erzielt. Diese Zahlen werden als objektive Indikatoren präsentiert, die zeigen, dass KI-Charaktere über einfache Werkzeuge hinaus als Inhaltsträger fungieren, die auf wiederholten Beziehungen basieren. PARTI ist eine Live-Streaming-Plattform, die in einer Web3-Umgebung betrieben wird und es Zuschauern ermöglicht, während des Live-Streams Nachrichten zu fixieren oder Trinkgelder zu senden, und die Streamer, die länger als eine bestimmte Zeit senden, mit Punkten belohnt. Diese Punkte sind mit dem Rangsystem innerhalb der Plattform verknüpft, und in offiziellen Dokumenten wird eine Vor-Saisonstruktur in Bezug auf die Tokenverteilung beschrieben. Technisch umfasst es blockchain-basierte Zahlungen und dezentralisierte Handelsfunktionen, jedoch wird ausdrücklich angegeben, dass die Streaming-Daten selbst in einer Off-Chain-Umgebung verarbeitet werden. Dies wird als Ergebnis der aktuellen technischen Grenzen interpretiert, die es schwierig machen, Echtzeit-Interaktionen in der Blockchain direkt aufzuzeichnen. ForU AI ist ein Protokoll, das sich mit On-Chain-Identität und Reputation befasst und die Aktivitäten der Nutzer in Form von tokenisierten Identitäten mit Erfahrungspunkten und Abzeichen aufzeichnet. Diese Identität wird durch standardisierte Signaturmethoden verifiziert und zielt darauf ab, eine bewegliche Reputation zu schaffen, die nicht an bestimmte Plattformen gebunden ist. In den technischen Dokumenten werden Optimierungsergebnisse wie die Senkung der Gasgebühren und die Verkürzung der Verarbeitungszeit präsentiert, und es wird auch die Funktion beschrieben, emotionale Eigenschaften von Posts und Interaktionen durch KI-gestützte Textanalyse zu klassifizieren. Allerdings gibt es bisher keine bestätigten Fälle, in denen dieses System tatsächlich in einer großangelegten Live-Streaming-Umgebung angewendet wurde. Laut den untersuchten Materialien gibt es keine offiziell bestätigten technischen Integrationen oder Partnerschaften zwischen Kindred, PARTI und ForU AI. Daher kann die Struktur, in der KI-Charaktere Streams durchführen und die Loyalität und Reputation der Fans in On-Chain-Daten aufzeichnen und belohnen, nur konzeptionell beschrieben werden, ist jedoch kein tatsächlich implementiertes System. Dieser Punkt wurde in der gesamten Analyse wiederholt bestätigt, und zum gegenwärtigen Zeitpunkt sollte verstanden werden, dass jedes Projekt unabhängig betrieben wird. Dennoch zeigt ein Vergleich der Funktionen dieser drei Projekte eine gemeinsame Richtung, die darauf abzielt, das Verhalten der Fans in überprüfbare Daten umzuwandeln und diese langfristig zu akkumulieren. Laut Verhaltensökonomie und empirischen Studien zeigen AI-Streamer im Vergleich zu menschlichen Streamern tendenziell eine niedrigere anfängliche Vertrauens- oder Kaufkonversionsrate, jedoch wurde berichtet, dass dieser Unterschied verringert wird, wenn Echtzeit-Q&A oder partizipative Events kombiniert werden. Darüber hinaus wurde in einer Analyse von tatsächlich untersuchten AI-virtuellen Streamern festgestellt, dass unvorhersehbare Äußerungen und die gemeinsame Teilnahme der Community eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung des Fandoms gespielt haben. Diese Ergebnisse stimmen mit früheren Studien überein, die zeigen, dass Fandoms nicht nur Konsumgruppen sind, sondern Gruppen, die durch Interaktion Bedeutung schaffen. Wenn ein On-Chain-Reputationssystem eingeführt wird, bleibt der Beitrag der Fans nicht als einmaliger Indikator, sondern wird als kontinuierlich akkumulierte Aufzeichnung festgehalten. Dies wird als vorteilhaft angesehen, um gefälschte Konten oder automatisierte Teilnahme herauszufiltern, und gleichzeitig werden Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und der Wiederherstellbarkeit geäußert, da das frühere Verhalten einer Person dauerhaft bleibt. In der Literatur zu Blockchain-Ethischen Fragen wurde wiederholt diskutiert, dass diese Permanenz die Veränderungsmöglichkeiten des Menschen einschränken könnte. In den öffentlichen Dokumenten von ForU AI wird zwar die Art und Weise der Akkumulation von Reputation beschrieben, jedoch gibt es keine Bestätigung für Mechanismen, die im Laufe der Zeit abnehmen oder gelöscht werden. Insgesamt lässt das Konzept der Fandom-Reputation von AI-Streamern einen umfassenden Blick auf die Merkmale verschiedener bereits existierender Technologien und Dienstleistungen zu. Kindred implementiert emotionale Interaktionen durch automatisierte Charaktere, PARTI bietet eine Streaming-Struktur, die die Teilnahme der Fans mit Echtzeit-Wirtschaftsaktivitäten verbindet, und ForU AI versucht, diese Teilnahme in bewegliche Reputationsdaten aufzuzeichnen. Allerdings gibt es derzeit keine Beweise dafür, dass diese drei Elemente als eine integrierte virtuelle Idol-Wirtschaft funktionieren, und jedes System sollte als unabhängiges Beispiel verstanden werden. Dennoch bietet die objektive Dokumentation dieser Projekte konkrete Hinweise darauf, wie Fandoms datifiziert, technologisch verwaltet und als neue Wertformen wahrgenommen werden.