MegaETH está indo atrás da coisa que realmente faz a diferença para a experiência do usuário on-chain: latência. @megaeth_labs está arquitetando para interações em tempo real sem sacrificar a alinhamento do Ethereum.
Pilares centrais ↓
➤ Networking: design de mempool de baixa latência e preconfirmações para fornecer feedback em menos de um segundo, enquanto os lotes se resolvem para L1 através de blobs para disponibilidade de dados
➤ Execução: agendamento paralelizado com acesso cuidadoso ao estado para evitar conflitos, estágios de compromisso em pipeline e ordenação determinística para mante

Se você leva o DeFAI a sério, faça uma pergunta: quem aprende na cadeia quando conta
Estou de olho na @AlloraNetwork porque:
• A inteligência coletiva supera a fragilidade de um único modelo
• Coordenação de modelos com pontuação na cadeia, staking, pagamentos
• Forjar comps para testar/melhorar trabalhadores e compartilhar sinais
• zkML via @cysic_xyz para verificar saídas sem expor dados
Dinheiro real quebra agentes frágeis; conjuntos coordenados reduzem a variância e diminuem o risco de cauda
Crie um trabalhador com o Forge Builder Kit, execute inferências de nível de mercado e ganhe por de

MEV que paga ao usuário, não ao atacante, essa é a abordagem que @wallchain_xyz está promovendo na ordem de fluxo
Eles conectam um SDK/RPC a dApps e carteiras, direcionam trocas através de construtores privados, leiloam os direitos de backrun e compartilham o reembolso com o comerciante enquanto filtram sanduíches e reordens tóxicas.
Por que isso importa
◆ A execução líquida melhora através de reembolsos + sem sniping público de mempool
◆ dApps desbloqueiam uma nova linha de receita da captura de OF
◆ Os buscadores obtêm direitos mais claros para realizar backrun sem perturbar.
◆ Menos reverts

Se você está acompanhando AI x cripto, comece a mapear @SentientAGI a STACK GRID + ROMA + OML está moldando uma verdadeira economia de construtores para AI agente.
Como funciona:
- GRID direciona a intenção do usuário para os artefatos mais relevantes (modelos, agentes, dados)
- Os construtores registam-se através de parceiros hoje com um caminho para permissões, preços/commissões/divisões de contribuidores definidos, e apostam $SENT
- O uso + emissões pagam em cadeia aos proprietários e colaboradores com base na contribuição verificável.
Por que é importante:
- OML: Aberto, Monetizável, Leal

Uma stack à qual continuo a voltar: @brevis_zk
Por que? Torna a história on-chain acionável sem pressupostos de confiança.
➤ zkFabric: busca estados/eventos históricos em Ethereum, BNB, Cosmos, Linea com verdade atestada por ZK
➤ Pico zkVM: circuitos Rust, design de cola e coprocessador, ~80x mais rápido em computação off-chain
➤ coChain: propor a verificação de desafios reduz os custos em mais de 10x, possibilita provas de não existência
➤ Provas composáveis e inter-chain que você pode verificar em qualquer aplicativo
Mais de 70M de provas, mais de 70K de utilizadores, integrações ao vivo em

Gerar é fácil; verificar em grande escala é a parte difícil
@Mira_Network constrói a camada de confiança: um protocolo de coordenação verificável para agentes e modelos
Como funciona ↓
• Votação multimodal para confirmar resultados
• Provas ZK + atestações criptográficas em cada saída
• Ganchos entre redes para @AlloraNetwork, @boundless_xyz e outros trilhos de IA verificáveis
As provas precisam de permanência → @irys_xyz lida com armazenamento globalmente replicado e verificável, para que a proveniência sobreviva e permaneça programável
$MIRA alinha o sistema: stake para garantir nós, gastar

As atualizações da raiz do estado EVM têm sido o arrasto silencioso de 10x na construção de blocos. O SALT inverte isso ao domar a escassez chave ( o verdadeiro vilão que inflaciona MPT/Verkle centenas de vezes ) para caber no estado na RAM, atingindo a optimalidade de espaço + IO e mantendo a compatibilidade retroativa. Sem transbordo para discos desajeitados, sem gargalos na raiz.
Stack em tempo real em ação:
➤ realtime_sendRawTransaction → enviar + obter recibo em um RPC, execução de sub-10ms, sequenciador pré-confirmado, sem dança de polling
➤ Indexação via @goldskyio → 10ms blocos + atual

GCookie família,
1/ A pilha de negociação onchain de nível profissional que quero ver escalar a seguir
@vooi_io meta-routing + hedging UX para fundos, criadores de mercado e traders sérios
➠ Por que isso é importante: fragmentação de execução, risco de FR e mordida de MEV no PnL
➢ Pilares de design: intenções/múltiplos locais de RFQ, margem unificada, motor de risco inteligente, cofres de estratégia
◆ Casos de uso: predefinições delta-neutras com pernas de rendimento, hedge de taxa de financiamento, TWAP fatiado no tempo, estratégias de cópia com taxas sharpe-Gated
Se as unhas Vooi cruzarem a

Ey yo, o crédito onchain fica interessante com @MavrykNetwork
Pense: mercados isolados + risco curado por governança + curvas de juros dinâmicas → trilhos de dívida mais seguros para construtores e fundos
O que estou a acompanhar a seguir:
- Cadência e níveis de integração de colateral
- Votos de redundância de Oracle e parâmetro de taxa
- Bandas de utilização e reembolsos de liquidez para LPs
- Rotas e integrações de liquidez entre cadeias
Playbook:
Forneça colaterais de alta qualidade cedo
Monitorizar a utilização → rotacionar para os melhores mercados
Antecipar mudanças de governança nas ta

As redes de agentes são ruidosas; os compradores querem fiabilidade silenciosa
@Mira_Network tem a minha atenção porque as partes difíceis são óbvias e estão a aproveitá-las:
- Execução verificável → provas/registos em vez de promessas
- Roteamento de intenções → correspondência ciente de MEV, taxas razoáveis
- Liquidação → penalização + reputação para que os agentes assumam risco
- Dev UX → SDK, registo de ferramentas, memória partilhada que compõe
- Distribuição → carteiras, parceiros, onramps
Os moats parecem: fornecimento de ferramentas fiáveis, preços determinísticos, latência/precisão ob

Os mercados de dinheiro real expõem IA frágil de modelo único. @AlloraNetwork inverte a área de superfície: muitos agentes coordenados, cada previsão verificada na cadeia, e a precisão acumulada através de competições Forge onde os modelos aprendem e são compartilhados.
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A camada de coordenação para inteligência adaptativa
+ Perspectiva coletiva de trabalhadores diversos
+ Responsabilidade na cadeia para cada inferência
+ Laços de feedback que melhoram modelos em tempo real
+ Execução orientada por intenções a partir de sinais humanos e de mercado
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Como conectar
➤ Entre na Forge, i