Automatyczne inwestowanie w zyski z pasma nie jest jeszcze 'automatyczne' @PerceptronNTWK , @NetworkNoya , @beyond__tech Na dzień 20 stycznia 2026 roku, "bezpośrednia integracja", która łączy Perceptron Network, Beyond Protocol i Noya w celu automatycznego umieszczania nagród za nieużywane pasmo w omniczłonowym zbiorniku zysków, nie została potwierdzona w udokumentowanej formie, jak podsumowuje raport badawczy. Perceptron Network jest opisany jako rozszerzenie przeglądarki, które umożliwia jednoczesne aktywowanie węzłów jednym kliknięciem, a zużycie pasma i wskaźniki są automatycznie aktualizowane na pulpicie. Działania, które przeszły weryfikację przez rówieśników, są odzwierciedlane w akumulacji nagród. Ślady uczestnictwa i weryfikacji są wyrażane w poziomach NFT PERC, a mechanizmy takie jak łączenie tych samych poziomów w wyższe poziomy oraz dystrybucja według poziomów są wspomniane. Jednak token $PERC znajduje się w fazie pre-TGE, a raport wskazuje, że na dzień 20 stycznia 2026 roku w Solanie zaobserwowano ograniczoną dystrybucję i bardzo małą kapitalizację rynkową. Aby nagrody mogły przejść na inwestycje, raport wskazuje, że konieczna jest 'konwersja aktywów' i 'przemieszczenie'. Jako przykład ścieżki, po zgłoszeniu nagród w Perceptron, pojawia się etap wymiany $PERC na inne aktywa w środowisku DEX Solany, takie jak Jupiter, a obserwacja wskazuje, że w przypadku niskiej płynności mogą wystąpić slippage lub częściowe realizacje. Od tego momentu pipeline wymaga decyzji i podpisu użytkownika dotyczącego transakcji. Beyond Protocol jest opisany jako most interoperacyjności L1 Bitcoin, a kluczowym elementem jest próg 7 z 11, gdzie 7 z 11 osób podpisuje w strukturze MPC/TSS zwanej Forge. Przedstawiono przepływ, w którym blokuje się na łańcuchu źródłowym i mintuje się wrapping na L1 Bitcoin lub odwrotnie, wyzwalając odblokowanie na Bitcoinie, aby zarobić na oryginalnym łańcuchu. Wspomniano również o ścieżkach przetwarzania konwersji między standardami, takimi jak BRC-20 i Runes, w obrębie Bitcoina. Chociaż Beyond opisuje wykorzystanie komunikacji omniczłonowej opartej na LayerZero, raport wskazuje, że 'automatyczne przelewy z perspektywy użytkownika', takie jak zaplanowane przesyłki czy mosty warunkowe, nie zostały potwierdzone w dokumentach. Dodatkowo, czas potwierdzenia L1 Bitcoin i możliwość wzrostu opłat w przypadku zatłoczenia są podsumowane jako czynniki niekorzystne dla przepływów, które często przenoszą małe kwoty. Noya jest przedstawiana jako narzędzie optymalizacji zysków omniczłonowych, które promuje AI i ZKML, a w raporcie wspomniano o protokołach takich jak Aave i Morpho oraz o oraklach Chainlink i Uniswap oraz routingu LI FI. Przepływ w zbiorniku jest opisany jako otrzymywanie tokena potwierdzającego po wpłacie, który jest umieszczany w strategii, jednak raport stwierdza, że Noya zasadniczo wymaga przeglądu i podpisu użytkownika w trybie human-in-loop i nie przenosi funduszy autonomicznie. Na dzień 20 stycznia 2026 roku TVL wynosi 0 dolarów, a nawet jeśli na ekranie wyświetlane są wartości APY, trudno je zweryfikować na podstawie rzeczywistych danych operacyjnych. W sekcji dotyczącej bezpieczeństwa i audytu wspomniano o monitorowaniu Hacken, Code4rena, Custodia oraz o programie nagród za błędy, a także o incydentach związanych z kluczem operacyjnym w czerwcu 2025 roku. Raport stwierdza, że łącząc te trzy elementy w jeden ciąg, nie prowadzi to do automatycznego przepływu, lecz w takich segmentach jak zgłaszanie i wymiana w Perceptron, realizacja mostu w Beyond oraz depozyt i wypłata w Noya, działania użytkownika są wielokrotnie wymagane. Jako porównanie wspomniano o przypadkach przestojów w ekosystemach Grass, Helium, LayerZero oraz o historii operacji keeperów w automatycznych zbiornikach złożonego oprocentowania, takich jak Yearn Finance i Beefy Finance, podkreślając, że 'automatyzacja' nie polega na zmniejszaniu liczby przycisków, lecz na długim łańcuchu zaufania obejmującym mosty, zbiorniki, uprawnienia do realizacji i bezpieczeństwo operacyjne. $PERC $NOYA $BTC $SOL

Weryfikacja danych w zdecentralizowanym obliczaniu AI: trzy podejścia do potwierdzania integralności w rozproszonym środowisku @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Zdecentralizowane obliczanie AI staje się bardziej istotne, ponieważ struktura, w której wielu uczestników dzieli się danymi i obliczeniami, stawia większy nacisk na to, jak zapewnić zaufanie w porównaniu do tradycyjnych metod opartych na centralnych serwerach. W tym kontekście OpenLedger, Gensyn i OpenGradient są przedstawiane jako projekty odpowiedzialne za weryfikację na różnych etapach: danych, uczenia i wnioskowania. Gensyn dąży do stworzenia rozproszonej sieci uczenia, która zbiera rozproszone na całym świecie zasoby obliczeniowe do uczenia modeli AI. Proponuje metody uczenia o niskiej komunikacji, takie jak NoLoCo, oraz techniki odzyskiwania po awarii, takie jak CheckFree, aby umożliwić uczenie w środowiskach o wolnej komunikacji i zróżnicowanej wydajności urządzeń. Jednocześnie, za pomocą protokołu Verde, weryfikuje, czy obliczenia uczenia zostały prawidłowo przeprowadzone, a w przypadku różnic w wynikach, stosuje strukturę, która ponownie wykonuje tylko określony etap obliczeń, zamiast całego procesu uczenia. W tym celu wykorzystuje bibliotekę RepOps, aby wymusić deterministyczne wyniki obliczeń na różnych sprzętach. Należy jednak zauważyć, że ta weryfikacja dotyczy jedynie dokładności obliczeń dla podanych danych wejściowych i nie ocenia automatycznie, czy dane użyte do uczenia były wcześniej zanieczyszczone. OpenLedger koncentruje się na śledzeniu źródła i historii zmian danych używanych do uczenia. Wkład danych jest składany przez uczestników w określonym formacie pliku do Datanet, a ten wkład jest rejestrowany na łańcuchu bloków, co pozwala na sprawdzenie, kiedy i jakie dane były używane w jakiej wersji. Ogranicza rozmiar plików i częstotliwość przesyłania, aby przejść przez proces zatwierdzania i zarządzania wersjami, co ma na celu ograniczenie niekontrolowanego napływu danych. Opisano strukturę, w której złośliwe lub duplikowane wkłady są tłumione poprzez ocenę jakości i kary oparte na stakowaniu, co wyraźnie pokazuje cel zapewnienia odpowiedzialności i możliwości śledzenia wkładów danych. OpenGradient odpowiada za weryfikację, czy model po zakończeniu uczenia prawidłowo wykonuje wnioskowanie. Pozostawia dowody kryptograficzne lub dowody oparte na sprzęcie wraz z wynikami wnioskowania, rejestrując je w Gradient Ledger, co umożliwia audyt wyników po fakcie. Aby zmniejszyć obciążenie wydajności, ciężkie obliczenia są przetwarzane równolegle poza łańcuchem, a łańcuch bloków weryfikuje jedynie wyniki i dowody. Wśród metod weryfikacji wyróżnia się ZKML, które oferuje wysoką gwarancję, ale wiąże się z dużymi kosztami obliczeniowymi, TEE, które ma minimalne obciążenie wydajnościowe, ale opiera się na zaufaniu do sprzętu, oraz Vanilla, która pomija weryfikację. Podsumowując te trzy projekty, OpenLedger rejestruje, jakie dane zostały wprowadzone, Gensyn potwierdza, czy uczenie zostało prawidłowo przeprowadzone na poziomie obliczeń, a OpenGradient weryfikuje, czy wyuczony model prawidłowo wykonuje wnioskowanie. Należy jednak zauważyć, że na dzień 1 stycznia 2026 roku te etapy nie są połączone w jeden oficjalny pipeline technologiczny, a standardy łączące dowody źródła danych, weryfikację uczenia i weryfikację wnioskowania nie zostały jeszcze przedstawione. Ostatecznie obecna weryfikacja danych AI w zdecentralizowanym systemie można zrozumieć jako stan, w którym różne urządzenia na różnych poziomach, takie jak rejestracja danych, weryfikacja obliczeń uczenia i weryfikacja wnioskowania, rozwijają się równolegle, mając wyraźne role i ograniczenia, zamiast być "systemem, który jednocześnie zapewnia wszystko doskonale". $OPEN

AI uczący handlu NFT @SentientAGI , @pip_world , @opensea Próba połączenia sztucznej inteligencji i elementów gier w procesie nauki handlu NFT może być zrozumiana w kontekście obecnych trendów w edukacji finansowej i cyfrowym środowisku nauczania. Koncepcja ta opiera się na założeniu, że otwarta sztuczna inteligencja Sentient analizuje rzeczywiste dane rynkowe NFT i dostarcza wyniki jako treści edukacyjne w platformie opartej na grze PiP World. OpenSea, która jest wymieniana jako reprezentatywne źródło danych rynkowych NFT, to platforma, która gromadzi publiczne informacje o cenach transakcji, wolumenie i cenach minimalnych różnych NFT, głównie opartych na Ethereum. Dane zgromadzone na OpenSea to zapis, który pokazuje, kiedy konkretne kolekcje NFT były intensywnie handlowane, jak zmieniały się ceny i jaki był poziom płynności. Te rzeczywiste dane rynkowe, w przeciwieństwie do prostych teorii, zawierają rzeczywiste przepływy transakcji, które miały miejsce w przeszłości, dlatego w badaniach nad edukacją finansową były wykorzystywane jako materiały zwiększające zrozumienie i zaangażowanie uczniów. Rynek NFT, podobnie jak inne rynki finansowe, ma strukturalne podobieństwa w zakresie kształtowania cen aktywów i zmian popytu, co sprawia, że dane OpenSea mogą być używane jako obiekt obserwacji edukacyjnej. Sentient jest przedstawiane jako projekt otwartej sztucznej inteligencji, który ma na celu analizowanie i wyjaśnianie tych dużych zbiorów danych. Sentient koncentruje się na znajdowaniu powtarzających się wzorców lub trendów w danych i przedstawianiu ich w formie językowej, co pozwala na zorganizowane przedstawienie, co oznaczają zmiany w wolumenie transakcji lub przepływie cen. Może to działać jako pomoc dla uczniów, którzy po raz pierwszy stykają się z handlem NFT, aby zrozumieli strukturę rynku poprzez opisy słowne zamiast skomplikowanych liczb i wykresów. Tak zorganizowane analizy i wyjaśnienia są przekazywane użytkownikom w grze edukacyjnej PiP World. PiP World to platforma zaprojektowana do symulacji handlu z użyciem wirtualnych aktywów zamiast rzeczywistych funduszy, która ma strukturę zachęcającą do uczestnictwa w nauce poprzez elementy gry, takie jak punkty, rywalizacja i porównania wyników. W badaniach nad symulacjami finansowymi potwierdzono, że takie zgamifikowane środowisko wydłuża czas nauki i naturalnie sprzyja powtarzaniu ćwiczeń. PiP World również pełni rolę w przekształcaniu procesu handlu NFT w naukę poprzez doświadczenie. Jednak według obecnie dostępnych materiałów, nie istnieje jeszcze ukończony system edukacyjny, w którym Sentient, OpenSea i PiP World są technicznie zintegrowane i działają razem. Ta koncepcja jest strukturą, która łączy cechy technologii i platform istniejących niezależnie, a oficjalne wyniki badań weryfikujących rzeczywiste osiągnięcia użytkowników lub efekty nauczania nie zostały jeszcze opublikowane. Ponadto, fakt, że wyniki w środowisku gier niekoniecznie przekładają się na umiejętności handlowe na rzeczywistym rynku, jest również wielokrotnie podnoszony w dotychczasowych badaniach nad edukacją finansową. Podsumowując, koncepcja, w której AI analizuje dane rynkowe NFT z OpenSea i dostarcza wyniki w PiP World jako materiały edukacyjne, może być rozumiana jako model wyjaśniający łączący już zweryfikowane elementy analizy danych, generowania wyjaśnień przez sztuczną inteligencję i nauki opartej na grach. Ta struktura może być wykorzystana do przekazywania podstawowych pojęć niezbędnych do zrozumienia rynku NFT, ale jej efekty i ograniczenia nie zostały jeszcze potwierdzone w rzeczywistym działaniu i badaniach empirycznych. Na chwilę obecną najdokładniejszym podejściem jest zorganizowanie koncepcji systemu edukacyjnego opartego na weryfikowalnych faktach. $PIP $SEA $SENT