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- 加密现在已经不是选配，而是标配了。
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Gate用户突破3000万！这不仅是数字，更是我们共同的故事。
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1️⃣ 带话题 #我的Gate时刻# ，发布包含Gate元素的照片或视频
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
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活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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建议项目调研的主题：
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注意：帖子不得包含除 #Gate观点任务# 和 #PAL# 之外的其他标签，并确保你的帖子至少有 60 字，并获得至少 3 个点赞，否则将无法获得奖励。
⚠️ 重复内容的帖子将不会被选取，请分享属于你独特的观点。
⏰ 活动时间：截止至 2025年7月11日 24:00（UTC+8）
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一等奖（1名）： $150 等值 CROSS
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👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 CROSS 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第一期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 CROSS
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CROSS 项目概述：作为链游领域的专属公链，它带来了哪些创新？
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你也可以选择其他方向，提出独到见解。
⚠️ 活动要求：
原创内容，至少 300 字
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每篇文章必须获得 至少3个点赞，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月7日 17:00 - 2025年7月11日 23:59
- 如果你每一季也有关注 Gate 销毁 GT 的公告，那也请记住这篇文章。在币圈这个行业里，从来不缺反复横跳、承诺落空的项目方与代币经济学。只有那些能坚守初心、兑现承诺的平台，才能真正与社群走得长远。
AI「下沉」是 Web3 的机遇吗？
撰文：Haotian
最近观察 AI 行业，发现个越来越「下沉」的变化：从原先拼算力集中和「大」模型的主流共识中，演变出了一条偏向本地小模型和边缘计算的分支。
这一点，从 Apple Intelligence 覆盖 5 亿设备，到微软推出 Windows 11 专用 3.3 亿参数小模型 Mu，再到谷歌 DeepMind 的机器人「脱网」操作等等都能看出来。
会有啥不同呢？云端 AI 拼的是参数规模和训练数据，烧钱能力是核心竞争力；本地 AI 拼的是工程优化和场景适配，在保护隐私、可靠性和实用性上会更进一步。（主要通用模型的幻觉问题会严重影响垂类场景渗透）
这其实对 web3 AI 会有更大的机会，原来大家拼「通用化」（计算、数据、算法）能力时自然被传统 Giant 大厂垄断，套上去中心化的概念就想和谷歌、AWS、OpenAI 等竞争简直痴人说梦，毕竟没有资源优势、技术优势，也更没有用户基础。
但到了本地化模型 + 边缘计算的世界，区块链技术服务面临的形势可就大为不同了。
当 AI 模型运行在用户设备上时，如何证明输出结果没有被篡改？如何在保护隐私的前提下实现模型协作？这些问题恰恰是区块链技术的强项...
有注意到一些 web3 AI 相关新项目，诸如最近由 Pantera 零投 10M 的 @Gradient_HQ 推出的数据通信协议 Lattica，来解决中心化 AI 平台的数据垄断和黑箱问题；@PublicAI_ 脑电波设备 HeadCap采集真实人类数据，构建「人工验证层」，已经实现了 14M 的收入；其实，都在尝试解决本地 AI 的「可信性」问题。
一句话：只有当 AI 真正「下沉」到每个设备时，去中心化协作才会从概念变成刚需？
#Web3AI 项目与其继续在通用化赛道里内卷，不如认真思考怎么为本地化 AI 浪潮提供基础设施支持？