AI uczący handlu NFT: połączenie otwartego AI i edukacji w formie gry @opensea , @SentientAGI , @pip_world Koncepcja handlu NFT z wykorzystaniem AI odnosi się do struktury, w której dane rynkowe NFT, otwarta sztuczna inteligencja i platforma edukacyjna w formie gry są połączone w jeden strumień nauczania. Model ten traktuje handel NFT nie jako prostą spekulację, ale jako cel edukacyjny, w ramach którego nauka odbywa się na podstawie informacji obserwowanych na rzeczywistym rynku. Punktem wyjścia tej struktury jest rynek NFT OpenSea. OpenSea nieustannie generuje dane rynkowe, takie jak ceny, wolumeny transakcji i częstotliwość transakcji różnych kolekcji NFT, a te informacje są wykorzystywane jako podstawowe materiały pokazujące zmienność i płynność rynku NFT oraz sposób formowania cen. Zjawiska, w których transakcje koncentrują się w określonym czasie lub w których ceny w niektórych kolekcjach zmieniają się znacznie, działają jako przykłady ilustrujące, jak zachowania uczestników rynku są odzwierciedlane. Sentient to otwarty system AI, który ma za zadanie interpretować dane OpenSea. Sentient koncentruje się na porządkowaniu i wyjaśnianiu wzorców i cech obserwowanych w danych rynkowych NFT, opierając się na architekturze sztucznej inteligencji, której procesy analityczne i struktura są publicznie dostępne. Ten AI działa w sposób, który nie przewiduje konkretnych wyników, ale wyjaśnia, jakie typy ruchów pojawiały się wielokrotnie w przeszłych i obecnych zapisach transakcji, a użytkownicy mogą sprawdzić, na jakiej podstawie AI interpretowało dane. PiP World to platforma edukacyjna w formie gry, która przekształca dane OpenSea i analizy Sentient w rzeczywiste doświadczenie edukacyjne. PiP World oferuje symulacyjne środowisko odzwierciedlające rzeczywiste dane rynkowe, zaprojektowane tak, aby użytkownicy mogli doświadczyć procesu handlu NFT bez użycia rzeczywistych aktywów. W tej platformie użytkownicy stają w obliczu wirtualnych sytuacji handlowych i podejmują decyzje, takie jak kupno lub sprzedaż, korzystając z interpretacji rynku opracowanej przez Sentient. W tym procesie PiP World wykorzystuje misje i struktury nagród z gier, aby naturalnie kontynuować naukę i zapewniać natychmiastową informację zwrotną na temat wyników każdego wyboru. Użytkownicy uczą się empirycznie, doświadczając takich elementów jak odczytywanie danych rynkowych, rozumienie zmienności cen i ocena momentu transakcji, a nawet w przypadku niepowodzeń mogą kontynuować naukę w środowisku, w którym nie występują rzeczywiste straty finansowe. W rezultacie rzeczywiste dane rynkowe OpenSea, przejrzysta analiza AI Sentient oraz system edukacji w formie gry PiP World pełnią niezależne funkcje, ale są organicznie połączone w jedną strukturę edukacyjną. To połączenie przekształca handel NFT z obszaru spekulacji w proces nauki oparty na danych, koncentrując się na edukacyjnych przykładach, które pomagają użytkownikom zrozumieć strukturę i ruchy rzeczywistego rynku. $SEA $SENT $PIP

Regulacyjny bank społecznościowy @moonbirds , @fraxfinance , @RaylsLabs Regulacyjny bank społecznościowy to koncepcja opisująca strukturę, w której fundusze społeczności NFT są zarządzane na infrastrukturze spełniającej wymagania instytucjonalnych finansów. Jest to ugruntowane na przykładach sposobu formowania kapitału w społeczności Moonbirds, struktury dochodowej opartej na stablecoinach i aktywach rzeczywistych Frax Finance oraz regulacyjnego łańcucha sieci Rayls. Model ten pokazuje, jak aktywa społecznościowe utworzone przez NFT mogą być połączone z inwestorami instytucjonalnymi poprzez procedury przyjazne regulacjom, nie wychodząc jednocześnie z zdecentralizowanego środowiska. Moonbirds opiera się na strukturze, która przyznaje członkostwo w społeczności i uprawnienia do uczestnictwa poprzez posiadanie NFT. Fundusze utworzone w procesie sprzedaży NFT i zarządzania społecznością są zarządzane jako wspólne aktywa finansowe. Te fundusze są zarządzane w ramach struktury finansowej społeczności za pomocą mechanizmów takich jak BirbStrategy, a NFT pełnią funkcję nie tylko prostych cyfrowych kolekcjonerskich przedmiotów, ale także środków identyfikacji i uprawnień, które jednocześnie oferują udział kapitałowy i dostęp do zarządzania. Moonbirds dąży do przekształcenia w gospodarkę opartą na tokenach, zachowując jednocześnie tę społecznościową strukturę w odpowiedzi na zmiany w ekosystemie blockchain. Frax Finance odpowiada za zarządzanie tymi aktywami społecznościowymi. Frax działa w oparciu o stablecoin FRAX, który łączy mechanizmy algorytmiczne i struktury zabezpieczeń, a część z nich jest zabezpieczona aktywami powiązanymi z dolarem, takimi jak USDC. Ponadto, poprzez standardowe struktury vaultów ERC4626, takie jak sFRAX, oferuje dochody oparte na aktywach rzeczywistych powiązane z rentownością amerykańskich obligacji skarbowych, a także zarządza produktami skierowanymi do instytucji, które są zabezpieczone tokenizowanymi funduszami, takimi jak frxUSD. Taka struktura charakteryzuje się stabilnym odzwierciedleniem odsetek generowanych przez tradycyjne aktywa finansowe, przy zachowaniu przejrzystości on-chain. Sieć Rayls jest kluczową warstwą infrastruktury, która zapewnia, że wszystkie przepływy finansowe spełniają wymogi regulacyjne. Rayls została zaprojektowana jako łańcuch warstwy 2 kompatybilny z EVM, wspierający jednocześnie selektywne ujawnianie informacji i odpowiedzi regulacyjne poprzez subnety z pozwoleniem oraz warstwę prywatności Enygma. Na tym łańcuchu procedury KYC i AML są stosowane na poziomie protokołu, a historia transakcji jest przechowywana w formie niezmiennego audytu. Rayls zdobyła przypadki użycia w regulowanym środowisku poprzez współpracę z bankiem centralnym Brazylii w ramach eksperymentu z cyfrową walutą oraz z firmami infrastruktury finansowej. W tej strukturze przepływ funduszy jest stosunkowo jasny. Aktywa finansowe utworzone przez społeczność Moonbirds przechodzą proces weryfikacji uczestników spełniających normy regulacyjne, a następnie przenoszone są do zatwierdzonego środowiska w sieci Rayls. Następnie te aktywa są lokowane w produktach powiązanych z stablecoinami i aktywami rzeczywistymi Frax Finance, generując dochody, które są następnie przypisywane z powrotem do finansów społeczności lub dystrybuowane zgodnie z regulacjami. Cały ten proces jest zaprojektowany tak, aby umożliwić przegląd i audyt w ramach wymagań regulacyjnych. Cechą charakterystyczną modelu regulacyjnego banku społecznościowego jest równowaga między zdecentralizowanym zarządzaniem społecznością a wymaganiami regulacyjnymi. Struktura głosowania i uczestnictwa w społeczności jest zachowana, ale w procesie zarządzania aktywami, ich przechowywania i dystrybucji dochodów, odpowiedzialność prawna i obowiązki regulacyjne są wyraźnie określone. W niektórych strukturach wykorzystywane są korporacyjne wrappery, a w przypadku naruszenia regulacji odpowiedzialność ponosi zweryfikowany podmiot operacyjny. Taki sposób działania zapewnia, że indywidualni posiadacze NFT nie ponoszą bezpośredniej odpowiedzialności prawnej, jednocześnie oferując przejrzystość wymaganą przez inwestorów instytucjonalnych. Taka struktura różni się od tradycyjnych, nieregulowanych DAO pod względem audytowalności, separacji aktywów i zgodności z regulacjami, które są wymagane przez inwestorów instytucjonalnych. Jednocześnie zachowuje cechy ekosystemu NFT, takie jak przejrzystość on-chain i formowanie kapitału oparte na społeczności. Należy jednak zauważyć, że procedury i infrastruktura związane z przestrzeganiem regulacji wiążą się z dodatkowymi kosztami operacyjnymi i złożonością, a anonimowość uczestników jest ograniczona. W rezultacie regulacyjny bank społecznościowy może być opisany jako empiryczny model, w którym fundusze społeczności NFT są połączone z instytucjonalnymi finansami poprzez strukturę operacyjną stablecoinów Frax Finance i regulacyjny łańcuch Rayls. Model ten ilustruje, jak kapitał oparty na społeczności może być zarządzany i operowany w ramach regulowanego środowiska, ujawniając strukturalne cechy łączące zdecentralizowane technologie z tradycyjnymi zasadami finansowymi. $FRAX $RLS $BIRB $ETH $USDC

Superszybka sieć weryfikacji zaufania: struktura technologiczna dla konsensusu w czasie rzeczywistym @helios_layer1 , @inference_labs , @EspressoSys Superszybka sieć weryfikacji zaufania jest opisana jako struktura technologiczna, która traktuje wyniki wnioskowania generowane przez modele sztucznej inteligencji nie jako proste dane, ale jako przedmiot konsensusu. Ta struktura składa się z warstwy weryfikacji Inference Labs, która przekształca AI wnioskowanie wykonywane poza łańcuchem w weryfikowalne zdarzenia, warstwy konsensusu opartej na reputacji blockchaina Helios, która odzwierciedla przeszłą dokładność i wiarygodność weryfikatorów w uprawnieniach do konsensusu, oraz warstwy sekwencjonowania Espresso, która ustala kolejność zdarzeń z niskim opóźnieniem i szybko je potwierdza. Te trzy warstwy działają w jednym ciągłym przepływie, łącząc cały proces od momentu, gdy wyniki wnioskowania AI są generowane, aż do ich zapisania w potwierdzonej stanie na blockchainie. Inference Labs odpowiada za przekształcenie procesu wnioskowania modeli AI w weryfikowalną formę. System ten generuje kryptograficzne zobowiązania dotyczące wag modelu i danych wejściowych oraz kompresuje rzeczywisty proces wykonania wnioskowania w dowód zerowej wiedzy, aby zewnętrzni weryfikatorzy mogli potwierdzić zasadność wyników. Omron Marketplace zarządza tymi zadaniami weryfikacyjnymi i dystrybucją dowodów, a framework DSperse umożliwia rozkładanie złożonych modeli na wiele fragmentów, aby równolegle generować dowody. Wyniki wnioskowania generowane w tym procesie są strukturalizowane jako weryfikowane zdarzenia, które nie są jedynie prostymi wartościami wyjściowymi, ale zawierają informacje o tym, jaki model i jakie dane wejściowe zostały użyte oraz że wykonanie było poprawne. Taki sposób działania pozwala na odrębne ocenianie zaufania do samego modelu, integralności danych wejściowych oraz dokładności procesu wykonania. Weryfikowane zdarzenia są następnie przekazywane do blockchaina Helios, gdzie stają się przedmiotem konsensusu. Helios wykorzystuje strukturę konsensusu międzyłańcuchowego opartego na udziale i reputacji, łącząc tradycyjny model dowodu stawki z elementami reputacji. Wpływ głosu weryfikatora nie jest określany jedynie przez wielkość posiadanego udziału, ale jest dostosowywany przez punkty reputacji, które odzwierciedlają takie czynniki jak czas działania na różnych łańcuchach, przeszła dokładność weryfikacji, wyniki weryfikacji danych zewnętrznych oraz historia slashing. W rezultacie weryfikatorzy, którzy wielokrotnie podejmowali dokładne decyzje w przeszłości, mają większy wpływ, ale jednocześnie, jeśli zatwierdzą błędne wnioskowanie, ponoszą większe straty reputacyjne i ekonomiczne. Taka struktura działa jako mechanizm zapobiegający sytuacjom, w których logicznie błędne wnioskowania AI są wielokrotnie zatwierdzane. Zdarzenia wnioskowania, które zostały zweryfikowane przez weryfikatorów Helios, są następnie porządkowane i ostatecznie potwierdzane przez Espresso. Espresso porządkuje zdarzenia występujące w różnych systemach w spójną kolejność za pomocą struktury współdzielonego sekwencera i zapewnia około 2-sekundową pewność opartą na konsensusie odpornym na awarie bizantyjskie. W tym procesie zdarzenia wnioskowania o wysokim priorytecie mogą być przetwarzane w pierwszej kolejności, a wiele powiązanych zdarzeń jest przetwarzanych w pakietach, co pozwala na efektywne potwierdzenie. Dodatkowo, deterministyczne porządkowanie zmniejsza możliwość zniekształcenia lub manipulacji kolejnością, które mogą wystąpić w przepływie decyzji AI. Tak potwierdzone wyniki wnioskowania są zapisywane jako część stanu blockchaina i mogą być wykorzystywane w późniejszych wykonaniach inteligentnych kontraktów lub interakcjach z innymi łańcuchami. Podsumowując cały proces, model AI generuje wnioskowanie poza łańcuchem, Inference Labs przekształca to w weryfikowalne zdarzenie, konsensus oparty na reputacji Helios ocenia jego dokładność, a Espresso szybko ustala kolejność i potwierdza. Ta sieć rozszerza przedmiot konsensusu nie tylko na proste przejścia stanu, ale także na dokładność wykonania logicznego, co odróżnia ją od tradycyjnych konsensów blockchainowych i opisuje jako techniczną strukturę, która jednocześnie spełnia wymagania weryfikowalności, których nie mogą zapewnić scentralizowane usługi AI, oraz szybkości, której tradycyjne systemy konsensusu nie mogą dostarczyć. Z tych powodów superszybka sieć weryfikacji zaufania może być podsumowana jako konkretny przypadek technologiczny, w którym wyniki wnioskowania AI powinny być traktowane jako weryfikowalne obiekty konsensusu w środowisku, w którym wymagane są natychmiastowe podstawy decyzji.