MegaETH está persiguiendo lo que realmente mueve la aguja para la experiencia de usuario en cadena: latencia. @megaeth_labs está diseñando para interacciones en tiempo real sin sacrificar la alineación con Ethereum.
Pilares fundamentales ↓
➤ Redes: diseño de mempool de baja latencia y preconfirmaciones para proporcionar retroalimentación en menos de un segundo, mientras los lotes se liquidan a L1 a través de blobs para la disponibilidad de datos
➤ Ejecución: programación paralelizada con acceso cuidadoso al estado para evitar conflictos, etapas de compromiso en tuberías y ordenamiento determin

Si tomas DeFAI en serio, hazte una pregunta: ¿quién aprende on-chain cuando importa?
Estoy mirando a @AlloraNetwork porque:
• La inteligencia colectiva supera la fragilidad del modelo único
• Coordinación del modelo con puntuación on-chain, staking, pagos
• Forjar comps para probar/mejorar trabajadores y compartir señales
• zkML a través de @cysic_xyz para verificar salidas sin exponer datos
El dinero real rompe agentes frágiles; los conjuntos coordinados reducen la varianza y disminuyen el riesgo extremo.
Crea un trabajador con el Forge Builder Kit, ejecuta inferencias de calidad de mercado y

MEV que paga al usuario, no al atacante, esa es la perspectiva que @wallchain_xyz está promoviendo en el orden de flujo
Conectan un SDK/RPC a dApps y wallets, dirigen intercambios a través de constructores privados, subastan los derechos de backrun y comparten el reembolso con el comerciante mientras filtran sándwiches y reordenamientos tóxicos.
Por qué es importante
◆ La ejecución neta mejora a través de reembolsos + sin caza de mempool público
◆ las dApps desbloquean una nueva línea de ingresos a partir de la captura de OF
◆ Los buscadores obtienen derechos más limpios para hacer backrun sin

Si estás rastreando AI x cripto, comienza a mapear @SentientAGI la pila GRID + ROMA + OML está formando una verdadera economía de constructores para AI agente.
Cómo funciona:
- GRID dirige la intención del usuario a los artefactos más relevantes (modelos, agentes, datos)
- Los constructores se registran hoy a través de socios con un camino hacia precios/commisiones/divisiones de contribuyentes sin permiso, y apuestan $SENT
- El uso + las emisiones se pagan en cadena a los propietarios y colaboradores en función de la contribución verificable.
Por qué es importante:
- OML: Abierto, Monetizable,

Un stack al que sigo volviendo: @brevis_zk
¿Por qué? Hace que la historia en la cadena sea accionable sin suposiciones de confianza.
➤ zkFabric: obtiene estados/eventos históricos a través de Ethereum, BNB, Cosmos, Linea con verdad atestiguada por ZK
➤ Pico zkVM: Circuitos Rust, diseño de pegamento y coprocesador, ~80x más rápido en computación fuera de la cadena
➤ coChain: proponer la verificación de desafíos reduce costos en más de 10x, permite pruebas de no existencia
➤ Pruebas compuestas y cruzadas que puedes verificar en cualquier aplicación
Más de 70 millones de pruebas, más de 70 mil us

Generar es fácil; verificar a gran escala es la parte difícil
@Mira_Network construye la capa de confianza: un protocolo de coordinación verificable para agentes y modelos
Cómo funciona ↓
• Votación multimodal para confirmar resultados
• Pruebas ZK + atestaciones criptográficas en cada salida
• Ganchos entre redes a @AlloraNetwork, @boundless_xyz y otros rieles de IA verificables
Las pruebas necesitan permanencia → @irys_xyz maneja almacenamiento replicado globalmente y verificable, por lo que la procedencia sobrevive y permanece programable.
$MIRA alinea el sistema: apuesta para asegurar nodo

Las actualizaciones de la raíz del estado de EVM han sido el silencioso arrastre 10x en la construcción de bloques. SALT invierte eso al controlar la escasez clave ( el verdadero villano que infla MPT/Verkle por cientos de veces ) para ajustar el estado en RAM, alcanzando la optimalidad del espacio + IO y manteniendo la compatibilidad hacia atrás. Sin desbordamientos a discos torpes, sin cuellos de botella en la raíz.
Pila en tiempo real en acción:
➤ realtime_sendRawTransaction → enviar + obtener recibo en un solo RPC, ejecución en menos de 10 ms, preconfirmado por el secuenciador, sin danza d

GCookie familia,
1/ La pila de trading en cadena de grado profesional que quiero ver escalar a continuación
@vooi_io UX de meta-enrutamiento + cobertura para fondos, creadores de mercado y traders serios
➠ Por qué es importante: fragmentación de la ejecución, riesgo de FR y mordida de MEV en PnL
➢ Pilares de diseño: intenciones/RFQ de múltiples lugares, margen unificado, motor de riesgo inteligente, bóvedas de estrategia
◆ Casos de uso: presets delta-neutros con piernas de rendimiento, coberturas de tasa de financiamiento, TWAP por intervalos de tiempo, estrategias de copia con tarifas sharpe-

Ey yo, el crédito en cadena se vuelve interesante con @MavrykNetwork
Piensa: mercados aislados + riesgo curado por gobernanza + curvas de interés dinámicas → vías de deuda más seguras para constructores y fondos
Lo que estoy siguiendo a continuación:
- Cadencia y niveles de incorporación de colaterales
- Redundancia de Oracle y votos de parámetros de tasa
- Bandas de utilización y reembolsos de liquidez para LPs
- Rutas e integraciones de liquidez entre cadenas
Manual de juego:
Proporcionar garantías de alta calidad temprano
Monitorear la utilización → rotar hacia los mejores mercados
Cambios

Las redes de agentes son ruidosas; los compradores quieren una fiabilidad silenciosa.
@Mira_Network ha llamado mi atención porque las partes difíciles son obvias y están inclinándose hacia ellas:
- Ejecución verificable → pruebas/registros sobre promesas
- Enrutamiento de intenciones → emparejamiento consciente de MEV, tarifas razonables
- Liquidación → reducción + reputación para que los agentes asuman riesgos
- Dev UX → SDK, registro de herramientas, memoria compartida que compone
- Distribución → billeteras, socios, onramps
Los fosos se parecen a: suministro de herramientas confiable, preci

Los mercados de dinero real exponen una IA frágil y de modelo único. @AlloraNetwork voltea la superficie: muchos agentes coordinados, cada predicción verificada en la cadena, y la precisión se compone a través de competiciones de Forge donde los modelos aprenden y se comparten.
------
La capa de coordinación para la inteligencia adaptativa
+ Perspectiva colectiva de trabajadores diversos
+ Responsabilidad on-chain por cada inferencia
+ Bucles de retroalimentación que mejoran los modelos en tiempo real
+ Ejecución impulsada por la intención a partir de señales humanas y del mercado
------
Cómo

Convertir MEV en UX + Ingresos
@wallchain_xyz dirige el flujo de usuarios a través de rieles privados, realiza una subasta de backrun y devuelve el diferencial a los usuarios + aplicaciones. Eso convierte el MEV latente en reembolsos mientras proporciona a los constructores un flujo de efectivo nativo con un levantamiento casi nulo.
Cómo funciona:
1) el usuario intercambia a través de una dApp integrada
2) tx hits private mempool
3) los buscadores pujan para hacer backrun
4) liquidación atómica del paquete
5) división de reembolso: usuario vs tesorería de la aplicación
¿Entonces cuál es el gra