@0G_labs と Web3Labs が 0G Global Accelerator を開始して以来、世界中の多くのスタートアップ チームが独自のプロジェクトを提出してきました。 選ばれたプロジェクトはまだ発表されていませんが、8月29日に香港で開催されるデモデーを誰もが楽しみにしています。 これらのアプリケーションに共通しているのは、すべて 0G テクノロジー スタックを中心に深く統合されていることです。 いくつかの重要な分野が 0G の注目の方向🎯となっている 1️⃣AIを活用した予測市場 Polymarket のような従来の予測市場は依然として人間が作成した紛争解決メカニズムに依存していますが、これらの新しいプロジェクトは自己改善型のオラクル ネットワークとマルチモデル解決メカニズムを模索しています。 あるプロジェクトでは、AI 主導の市場創造と結果検証により、信念を価格に結び付ける新しいモデルも開発しています。 2️⃣ ネイティブAI取引プラットフォーム 既存のDeFiプラットフォームにAI機能を追加するのではなく、AIエージェントのネイティブ実行環境をゼロから構築することです。 一部のプロジェクトでは、MCP を使用して市場間のデータ フローを動的に統合し、システムが変化する市場状況に継続的に適応できるようにしています。 3️⃣ トークン化された AI エージェント/スマート NFT 0G の ERC-7857 iNFT 標準により、オンチェーン AI エージェントの作成、所有権、トレーニング、収益化が可能になります。 現在、消費者グレードのエージェント マーケットプレイスから、完全に取引可能な iNFT を利用したサービスまで、あらゆるものを模索する複数のプロジェクトがあります。 4️⃣ 分散型科学 DeSci プロジェクトは、AI とデータの所有権およびストレージの組み合わせに焦点を当てており、これはストレージ アプリケーション モジュールと公共財としての AI という 0G の価値観に沿ったものです。 @0G_labs 最初の AI ネイティブ L1 として、モジュラー アーキテクチャ、検証可能な推論、AI 固有の実行層を通じて、完全にオンチェーン AI に欠けているインフラストラクチャを提供します。 これらのシグナルから、ビルダーはエージェント、モデル、データをトラストレスに動作させるための技術基盤を求めており、コンポーザビリティがデフォルトの機能であることがわかります。 これは0Gの設計哲学と一致します。

AIが「ハードフォーク」を経験していることに気づき始める人が増えています。 これまで何でもやりたかった「ビッグモデル」から、徐々に焦点を絞った「プロフェッショナルモデル」へと移行してきました。 @OpenledgerHQ ツイートで言及された5つの理由は、業界全体が行っている多肢選択問題です。 実用レベルで見ると、一般的なAIは万能ツールのようなもので、何でもできますが、何もできません。 一方、特殊な AI は、特定のシナリオに合わせたソリューションです。 🎯 的を絞った方法で問題を解決する 特殊な AI モデルは、特定の分野向けに深く最適化されています。 AI は無関係なデータやシナリオを処理する必要がなく、すべてのコンピューティング能力とパラメータは 1 つの垂直分野の問題を解決することに重点を置いています。 この焦点の効果は指数関数的な増加です。 🔍 説明可能性は厳格なニーズになります 金融などのリスクの高いシナリオでは、ブラックボックスだけに頼って答えを与えることはできません。 規制要件、コンプライアンス要件、責任の決定はすべて、AI の推論プロセスのすべてのステップを追跡して検証できることを要求します。 特殊なモデルは、特定のシナリオに対応する意思決定パスを設計できます。 ⛓️ オンチェーン検証と信頼メカニズム ブロックチェーン技術により、AI の推論プロセスを永続的に記録し、検証することができます。 オンチェーン証明書ストレージを備えた特殊な AI は、完全な信頼チェーンを構築できます。 すべての推論とすべての意思決定ノードには、監査とコンプライアンスを必要とするエンタープライズシナリオにのみ必要なトレースがあります。 📊 幻覚の問題を解決する 汎用 AI の幻覚は、主にトレーニング データの複雑さと多様性に起因しています。 特殊な AI は、トレーニング データの範囲と品質を制限することで、幻覚率を大幅に減らすことができます。 垂直分野では、データ品質が制御可能であり、知識の境界が明確であり、モデルが正確で信頼できる回答を提供する可能性が高くなります。 💰 費用対効果の再計算 汎用AIは、1つのモデルですべての問題を解決できるように思えるかもしれませんが、実際の導入コストは非常に高額です。 特殊な AI は、モデルの規模を小さくし、推論コストを低くし、より柔軟な展開でより良い結果を達成できます。 @OpenledgerHQが提唱するこれらの5つのポイントの背後には、実際には業界の真のニーズへの対応です。 これはルートをめぐる戦いであるだけでなく、効率と着陸性の選択でもあります。 大規模モデルは探検を表し、プロフェッショナルモデルは工業化を表します。 オンチェーン インフラストラクチャを展開する Openledger のようなチームは、この変化の波の下流のインフラストラクチャ プロバイダーになる可能性があります。

昨日@anomaのAMAを聞いて、異常が本当に速いと感じました。 アノマを構築し始めた当初から、毎日テストネットに行って自転車に乗るまで TGEを楽しみにしているときめきから、今の静けさまで、時間が経つのが早いように感じます。 終わろうとしているテストネットを手放すことに少し抵抗がある。 昨夜は新作ゲーム「スロット」も発売され、前作と同様にゲーム内のチップとしてFitcoinを使用すると予想されていた。 意外に結局ポイントを選んだ。 ご存知のとおり、ポイントの合計量によってランキングのランキングが決まり、ランキングの重要性はテストネットのブランド報酬によって左右される自明です。 私は実は背筋がまっすぐなタイプで、昨日オンラインになったばかりで10万点を失っただけで、当然結果は回復しませんでした。 対象も100万ポイントを得ることができるという。 今日のスタッドの成功後、総ポイントは556万で、500前後にランクされています。 スタッドの小さなボールを100個用意して、何が起こっているか見てみましょう! スタッドは合計579万点で427位にランクインして終了した。 スタッドのスモールボール100個と比べると、合計23万点を獲得した。 ボールごとに平均2300ポイントを獲得します。 現在、テストネットは合計約 25,000 のコードを発行しており、公式の見積もりでは 30,000 の発行が予定されています。 まだ5,000件が送られていない。 テストネットのほぼ上位2%のトップ500にランクインしています。 でも正直、100玉を注文した時は、どうしても「意図駆動」にしたかったんです。 100玉を注文したいと伝えると頭皮がチクチクします 🤣 @anoma テストネットのやり取りを毎日フォローアップすることに加えて、毎週水曜日に DC に行って貢献の証明を提出することを忘れないでください。 DCの役割も後の段階でスナップショットに含まれているはずですので、機会があれば忘れずに取ってください。 もう一つ注意すべき点はNFTで、入手する方法を見つける必要があります。 最終的には皆さんが大きな結果を出せることを願っています!

多くの人が AI について言及するとき、LLM モデル、インテリジェント Q&A、AGI ロードマップを思い浮かべますが、実際には、将来の AI のコアバリューの戦場は、モデル自体ではなく、モデルが食べるコンテンツ素材、つまり IP にある可能性が高いということです。 世界の知的財産経済の現在の評価額は61兆9,000億ドルです。 しかし問題は、このような巨大なコンテンツリソースが基本的に、大量の契約、集中型プラットフォーム、法的枠組み、閉鎖的なシステムに閉じ込められていることです。 AIはそれを使って最初に5つのレベルを通過して6人の将軍を倒したいと考えており、雷を踏む可能性もあります。 したがって、現在のほとんどの AI モデルは密かにデータをキャプチャすることしかできません。 インターネット上の記事、写真、音声、ビデオはすべて、学習のためにモデルに静かに供給されます。 しかし、この方法では、著作権問題の発生、プラットフォームの封鎖、そしてますます多くの法的訴訟により、基本的には行われていません。 @campnetworkxyzの考えは明確です:ブロックしたり盗んだりするのではなく、IP自体をオンチェーンにし、合法的に結合して透明性を持ってライセンス供与できるプログラム可能な資産にしましょう。 ここはキャンプで最も地に足の着いた部分でもある。 AI コンテンツ プラットフォームを構築することではなく、一連の基盤となるプロトコルとインフラストラクチャを直接構築し、すべてのクリエイターと IP 所有者がコンテンツをチェーン上に登録し、ライセンス条件を書き留め、収益分配方法を定義できるようにすることです。 AIモデルを使用する場合は、条件に応じて直接支払います。 最も重要なことは、プロセス全体が組み合わせられることです。 将来の AI モデルは、巨大なブラック ボックス内のデータを吸収するのではなく、ビルディング ブロックのようなもので、さまざまなコンテンツ ソース、用途、スタイルに応じてライセンス可能なコンテンツ モジュールを自由に展開します。 これらすべての出発点は、各 IP がチェーン上に配置され、ライセンス条件 + 収益ロジックがあることです。 この問題は、AI と IP の関係を受動的な抽出と利用から一種のピアツーピア協力に変えるという点で重要です。 クリエイターはもはや盗作の犠牲者ではなく、AI トレーニングの供給者となり、商業的利益の参加者になります。 「AIが触れる最大の市場は知財」という@campnetworkxyz氏の見解には個人的に同意します。 モデルがどれほど強力であっても、データによって維持されなければなりません。 いくらコンテンツがあっても、コンプライアンスで使用しなければ、遅かれ早かれ自ら地雷⛺️を敷くことになる

多くの人が取引ツールについて話すとき、それはより速く、より節約され、よりスムーズに他なりません。 しかし、特に Solana、ETH、Base、BSC にまたがるマルチチェーン トランザクションを頻繁に行う場合は、これらの言葉は簡単に言え、実際にできることは基本的に何もないことが理解できるでしょう。 @LABtrade_本質的に、マルチチェーン トランザクションのインフラストラクチャ層になりたいと考えています。 通常、どの取引ソフトウェアが使用されますか、速度が速く、手数料が低く、機能が強力です。 このアイデアは実際には非常に賢く、ユーザーに習慣を変えるよう強制するのではなく、底辺で最適化します。 データの観点から見ると、20日間の取引量は1億5,000万米ドル、収益は70万米ドルで依然としてかなり好調です。 LABは、取引ボット、アプリ、サイドバー、ブラウザプラグインの4つの製品を提供しています。 これらのツールは、あらゆる取引端末でシームレスに動作します。 プラットフォームを変更したり、インターフェイスに再適応したりする必要がなく、使い慣れた環境で直接、より高速な速度とより低い料金を享受できます。 ビジネスロジックの観点から見ると、LABは非常に実用的な問題点を把握しています。 オンチェーン トランザクションを行う上で誰もが最も悩むのは、高額な手数料、遅い速度、複雑な操作です。 従来の DEX 手数料は 1% から始まり、確認を待たなければならず、エクスペリエンスは本当に良くありません。 LABは手数料を0.5%に引き下げ、取引量のしきい値もないため、個人投資家にとって依然として非常に魅力的です。 投資家のラインナップの観点から見ると、Lemniscap は、サークルで有名な機関である Animoca、OKX Ventures、Mirana によって主導されています。 このポートフォリオは非常に信頼性が高く、少なくともプロジェクトが機関でのデューデリジェンスに合格したことを示しています。 技術的な観点から見ると、LAB はすでに Solana、Ethereum、Base、BSC などの主流チェーンをサポートしています。 マルチチェーンのサポートは、現在の生態学的断片化環境において確かに必要であり、ユーザーは異なるチェーン間でウォレットやツールを切り替える必要はありません。 一般的に、LAB プロジェクトのアイデアは依然として優れており、ユーザーの実際のニーズを捉えており、データのパフォーマンスも問題ありません。 しかし、熾烈な競争の中で確固たる足場を築くことができるかどうかは、検証に時間がかかるだろう。 参加したい友人は、まず少量で水を試してから製品を体験してから、深く参加するかどうかを決めることをお勧めします。 ポータル：

今日、@OpenledgerHQ独自のミニゲーム「オクトマン」を立ち上げ、気軽にプレイして暇つぶしにしようと思っていましたが、始めるとすぐに止まらなかった。 このゲームの核心的なゲームプレイは、タコの男を操作して空中を振り回し、できるだけ遠くまで飛ぶことですが、この単純なメカニズムは中毒性があります。 ゲームの核心はタイミングタイミングタイミング! ゲームの操作ロジックは複雑ではなく、携帯電話の2つの矢印キーとクモの糸を撃つボタンだけで、コンピューターは3つのWADボタンで行うことができます。 しかし、このゲームを本当に上手にプレイしたいなら、物理エンジンのリズムをマスターすることがカギだ。 クモの糸を解放するタイミングと再びつかむタイミングをマスターすれば、空中を遠くまで着実に飛ぶことができるようになる。 興味深いのは、自己ベストを更新するたびに、システムが専用のスコアカードを自動的に生成することです。 このカードはランダムに作成されるのではなく、スコアに基づいてさまざまなレアリティのキャラクター画像がアンロックされます。 スコアが高いほどキャラクターは希少になり、このデザインは本当に記録を破り続ける刺激を与えてくれます。 現在、彼らは簡単なルールの 2 日間のイベントを開催しています。 スコアカードをツイートして@OpenledgerHQし、ハッシュタグを追加 #iloveplayingoctoman できます。 彼らがプレイヤーに本当に参加してもらいたいと思っているのは明らかです。 製品設計の観点から見ると、オクトマンは非常に賢いです。 ゲーム自体は誰でも手に取れるほどシンプルですが、上手にプレイするには練習とスキルが必要です。 スコアカードシステムはプレイヤーに自慢する理由を与え、ソーシャルメディアの普及は新しいユーザーを呼び込むことができます。 自分も気軽にプレイして551点を獲得。 ちょっぴり忍者タコを直接くれました! この写真は直接いっぱいで、私のアバターにぴったり合っています。 突破するつもりはないので、それでいい。 愛して、愛して!!

Reddit は、表面的にはプラットフォームが自社のデータを保護するための日常的な操作である AI トレーニングのための Internet Archive のスクレイピング コンテンツを公式にブロックしましたが、その背後には AI 経済モデル全体の根本的な問題があります。 現在の状況では、AI 企業はモデルをトレーニングするために大量の高品質のデータを必要としていますが、コンテンツ プラットフォームやクリエイターはこのプロセスから何の報酬も得られません。 苦労して稼いだコンテンツはAI企業によって無料でトレーニングされ、大企業はトレーニングされたモデルでお金を稼ぎ、クリエイターは一銭も得られません。 ますます多くのプラットフォームが障壁を設け始めており、Reddit によるインターネット アーカイブの禁止はほんの始まりにすぎません。 問題は、単純なブロックでは根本的な問題が解決されるわけではなく、アクセスが制限されるだけで、合理的な承認と利益分配メカニズムが確立されていないことです。 本当に必要なのは、利用規約、所有権、ロイヤリティなどを設計レベルで強制できるインフラストラクチャです。 キャンプ氏は、ブロックするのではなく、AIトレーニングデータを別の方法で使用するためのルールを再設計する方が良いという新しいルートを提案した。 コアロジックは実際には非常に単純です。 1️⃣ コンテンツはチェーンに登録され、出所の証明があります 2️⃣ クリエイターが独自のライセンス条件を定義 3️⃣ AIを使いたいならお金を払わなければならない 4️⃣ ロイヤリティはクリエイターに自動的に還元されます 基礎となるロジック: AI によるコンテンツの使用をブロックするのではなく、すべての関係者の利益を調整します。 AI 企業にはデータが必要で、クリエイターには収益が必要で、プラットフォームにはエコロジカルな価値が必要で、誰もが必要なものを必要としています。 現在、画像や音楽だけでなく、動画や物語コンテンツなど、150万件以上の創作物が@campnetworkxyzに登録されており、分散型IPオリジナルデータベースとなっています。 AI モデルの場合、正当で持続可能でスケーラブルなデータ ソースを提供します。 クリエイターにとって、これはついに無料で売春されなくなる方法です。

IQ AI と NEAR の協力の背後にある核となるロジックは、AI エージェントが人間の介入なしにチェーンを越えて独自に物事を実行できるようにすることです。 技術的な観点から見ると、@NEARProtocol の 600 ミリ秒のブロックと 1.2 秒は、この速度が確かに十分に速いことを裏付けています。 AIエージェントの場合、待ち時間は短ければ短いほど良いのですが、結局のところ、AIの意思決定速度は本質的に人間よりも速く、実行に一定の時間がかかると、全体的な効率が遅れます。 現在、この速度は基本的にリアルタイム応答を実現できます。 以前は、クロスチェーン操作は一般ユーザーにとって十分に複雑であり、ましてや AI エージェントにさまざまなブリッジング ロジックを処理させることはできませんでした。 開発キットに直接統合された AI エージェントは、クロスチェーン操作を自律的に完了できるようになり、操作の敷居が事実上下げられます。 戦略的な観点からは、AI経済のインフラの地位を掌握している。 現在、AI エージェントの人気は高まっていますが、AI エージェントがトランザクション層に直接アクセスしてオンチェーンの経済活動に参加できるようにするインフラストラクチャはあまりありません。 NEARは、このパートナーシップにより、AIとエージェントのL1インフラストラクチャとしての低い地位を確固たるものにしました。 実際、AI エージェントのニーズはユーザー自身のニーズとは異なります。 人間は複雑な操作プロセスに耐え、確認時間を待ち、さまざまな異常な状況を手動で処理できます。 しかし、AIエージェントには、標準化され、自動化され、効率的な実行環境が必要です。 アプリケーション シナリオの観点から見ると、クロスチェーン トランザクションの実行は確かに非常に実用的です。 AI エージェントが複数のチェーン上の裁定取引の機会を同時に監視し、機会を発見した後にクロスチェーン裁定取引を自動的に実行できれば、プロセス全体にユーザーの参加は必要なく、実際、裁定取引の機会はユーザー自身の操作よりもはるかに大きくなります。 複数のエージェントの共同作業を同時に考慮できれば、さらに大きな価値が生まれるかもしれません。 これはNEARにとって良い差別化です。 多くの L1 が TPS とエコロジーをめぐって戦っている現在、@IQAICOM と協力し、AI エージェントの垂直分野に焦点を当てることで、初期段階で優れた基盤を蓄積することは依然として非常に意味があります。

昨日、@boundless_xyzがZKコインの詳細な紹介を発表したのを見たばかりですが、このプロジェクトをフォローしている者としては非常に興味深いと感じています。 結局のところ、彼らがやりたいのは ZK 証明のための共通のインフラストラクチャです。 まず、Boundlessプロジェクト自体です。 これは本質的に、すべてのブロックチェーンがZKの力を使用できるようにするユニバーサルZK証明プロトコルです。 各チェーンが今、独自の ZK 証明システムを構築する必要がある場合、コストが高く、効率も良くありません。 Boundless は、独立した証明ノードのネットワークを通じて、各チェーンに ZK 証明サービスを提供します。 また、単純にコンピューティングアウトソーシングと理解することもできます。 拡張方法は、元のシャーディングやレイヤー 2 ソリューションよりもはるかに単純で粗雑であり、ノードを追加することでネットワーク全体のスループットを直接向上させます。 ZK コインは、このシステムのネイティブ トークンとして、純粋なガバナンス トークンではありません。 各証明リクエストには、担保として ZKC をステーキングし、最大手数料の少なくとも 10 倍が必要です。 これは、ネットワークの使用量が増加するにつれて、ロックされた ZKC も指数関数的に増加し、流通供給量が直接減少することを意味します。 検証可能なプルーフ・オブ・ワーク PoVW メカニズムもあり、基本的に証明ノードが ZK 証明を生成することで ZKC をマイニングして獲得できるようになります。 ただし、マイニングに参加するには、一定量の ZKC をステーキングする必要があります。 これにより、より多くの証明需要→より多くの ZKC ステーキング→パフォーマンス インセンティブの向上→ノード参加の増加というプラスのサイクルが生まれます。 トークンの配布に関しては、49% がエコロジカルな開発のためのものです。 しかし、分配ロジックをよく見ると、エコロジカル資金の 31% は主に、検証可能なアプリケーションへの資金提供、プロトコルの統合および開発ツール、プロトコルのメンテナンス、インフラストラクチャ開発の 3 つの方向に使用されています。 戦略的成長基金の 18% は、企業統合と機関グレードのプルーフ ノードに充てられています。 この配布方法は、実際にエコシステムを構築していることを示しています。 チームと初期の貢献者は 23.5% を占め、そのうち 3.5% は将来の採用と研究のために RISC Zero に寄付されます。 この詳細は、Boundless が RISC Zero と深い関係にあり、RISC Zero が zkVM 分野で多くの蓄積を持っていることを示しています。 コミュニティトークンの販売とエアドロップはわずか6%で、高い割合ではありません。 しかし、インフラ事業であることを勘案すれば、この比率は妥当だ。 ただ、ヤッパーが後でどれだけ行けるかはわかりません。 投資家の 21.5% の割り当て、ロックアップ メカニズムはチームと同じで、1 年間のクリフ、その後 2 年間の線形リリースです。 この設計により、初期の投資家とチームの利益が確実に拘束され、オンラインになったときに市場が破壊されることはありません。 インフレメカニズムは初年度は7%で、8年目から徐々に3%に減少します。 しかし重要なのは、すべての証明リクエストには ZKC のステーキングが必要なため、ネットワークの使用量が増加するにつれて実際の流通供給量が縮小することです。 さらに、誓約金の50%は直接燃やされ、インフレとデフレのバランスメカニズムが形成されます。 私自身の意見では、@boundless_xyzの見どころは2点です 1️⃣ 特定のチェーンの特定の ZK ではなく、すべてのチェーンの普遍的な ZK インフラストラクチャになりたいと考えています。 ブロックチェーン分野におけるZK技術の応用はますます普及する一方であり、不可欠な底となるでしょう。 2️⃣ トークンの設計とビジネス要件は直接バインドされます。 証拠が多ければ多いほど、より多くの ZKC がロックされ、トークンの需要とネットワークの使用は線形に相関します。 @TinaLiu333 @RiscZeroCN

昨日、2つのデータの比較を見て、かなり面白いと感じました。 あなたと共有してください。 この比較は特に正確ではないかもしれませんが、結局のところメインネットとテストネットがありますが、Camp のデータ パフォーマンスは本当に優れています。 1️⃣ストーリープロトコルデータ 760万ブロック 4,370万件の取引 400万アドレス 192,000 トランザクション/日 2.4秒のブロック時間 2️⃣キャンプテストネットデータ 1,620万ブロック 8,490万件の取引 660万アドレス 842,000 トランザクション/日 0.9秒のブロック時間 データの観点から見ると、@campnetworkxyz はテストネット段階ですでに多面的に Story のメインネットのパフォーマンスを上回っています。 ブロック数はストーリーの2倍以上、取引量はストーリーの2倍近く、アドレス数も明らかに有利で、毎日の取引量はストーリーの4倍以上です。 ストーリーはメインネットでローンチされたばかりで、キャンプはまだテストネット段階にあるため、ユーザー参加の考え方や行動パターンは明らかに異なります。 テストネット ユーザーは、ガスからの圧力がないため、頻繁に対話することを好む場合があります。 しかし、これらの数字の背後に反映されているユーザー アクティビティとネットワーク処理能力は非常に説得力があります。 それに比べて、@campnetworkxyzのアーキテクチャは確かにユニークです。 Proof of Provenance プロトコルは、単に知的財産権を確認するだけではなく、AI とクリエイター間の価値交換システムを構築するようなものです。 ユーザーは自分のコンテンツを IP として登録でき、AI がこのデータを使用してコンテンツをトレーニングまたは生成すると、クリエイターは対応する収益分配を受け取ることができます。 このモデルには、AI によるトレーニング データの大量消費が現在行われているという文脈において、独自の価値があります。 特に、質の高いトレーニングデータがますます希少化する中で、ユーザーが積極的にデータを提供し、報酬を受け取ることができる仕組みであるCampの重要性はさらに高まる可能性があります。 技術的な観点から見ると、キャンプの 0.9 秒のブロック時間は確かにストーリーの 2.4 秒よりもはるかに速いです。 このパフォーマンス上の利点は、多数の IP 登録および承認トランザクションを処理する場合に役立ちます。 また、ガスレスIP登録をサポートしているため、一般ユーザーにとっては障壁が低くなります。 Camp はまだテストネット段階にあり、これらのデータのパフォーマンスから判断すると、メインネットが立ち上げられた後は注目に値するプロジェクトであることは間違いありません。 特にAIとIPを融合する方向では、キャンプの躍進に期待しています。