DagnumPi

vip
幣齡 2.7 年
最高等級 0
用戶暫無簡介
有些帳戶在某一方面非常擅長……找到故事中技術上正確的細節,並利用它來暗中傳送其他資訊。
入金點的KYC是技術上正確的。受監管的法幣提供商有自己的合規要求。這是真實的一面。
然後,所有改變那個真實事物意義的內容都被省略了。從 @arca_wallet 實際為誰而建開始。
全球行動優先用戶:可能有或沒有銀行帳戶的人,他們的手機是他們的金融中心。
匯款發送者:在國外工作的員工,將錢匯回家,目前支付3-10%的手續費。
在波動經濟中的美元儲戶:拉丁美洲、非洲、東南亞和土耳其的人們,為了保護他們的儲蓄免受每年20-50%的貨幣貶值。
對加密貨幣感到好奇的新手:從未接觸過錢包,不知道gas是什麼的人。
這些受眾中沒有“在受監管司法管轄區內,已有銀行帳戶並用卡充值的人”。
這正是他的批評針對的用戶。這不是 Arca 的目標市場。他知道這點。
一個匯款發送者的家人在菲律賓直接收到USDC到他們的Arca地址。
🚫沒有銀行。
🚫沒有卡。
🚫沒有入金點。
🚫沒有KYC。
一個在阿根廷持有數字美元,對應去年貶值54%的比索的人,不會用銀行卡來資金。
這些人往往無法接觸到他描述的流程,因為他們根本沒有美國銀行帳戶。
那個背景資訊是存在的。
但它被故意省略了。
ARCA-0.79%
USDC0.01%
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Metagraph Hackathon,2024。
$100K 獎池。670名參賽者。
主網部署:零。
參賽者出現,獲取知識,為金錢競爭,然後轉向下一個生態系統做同樣的事情。
這不是一個星座的問題。這就是加密貨幣中黑客松的運作方式。
你在Web2或TradFi中看不到這種情況。公司不會舉辦$100K 黑客松,希望有人能建立一些他們真正交付的東西。
他們雇用工程師,識別真正的問題,構建產品,並找到客戶。黑客松/資助模型幾乎只存在於加密貨幣中,因為總有一個基金會或金庫願意發放資助,以產生開發者活動的假象。
真正的採用不是來自追逐免費資金的人。它來自為真正用戶解決真實問題的產品,這些用戶不在乎底層基礎設施。
DAG-0.93%
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目前有65%的關於$DAG 的對話集中在AI基礎設施和可驗證數據上。不是價格。不是交易所上市。是真正的技術。
社群在大多數市場人士之前就已經搞清楚了這一點。這不是巧合。
本月發布了兩份政府文件,解釋了原因。4月7日,歐盟AI法案文件闡述了自主代理人法律要求的內容。裡面藏著一句話:建立跨多步代理行動的可靠審計追蹤仍然是一個未解決的工程問題。不到20%的AI代理開發者甚至會發布正式的安全政策。
4月23日,白宮發布了一份備忘錄,關於外國行為者使用數萬個代理帳戶來提取美國AI模型的能力。政府希望追究這些行為者的責任。要做到這一點,你需要證據。目前這些證據不存在於可用的形式中。
兩個政府。兩個不同的問題。兩者之下缺少的同一塊。
想像一個代理群在夜間運行,出了問題。監管者出現並要求記錄。你交給他們你自己系統的日誌。你控制的日誌。你可能已經修改過的日誌。那不是證據。那只是你的話。
真正需要的是一種能讓外部方以加密方式驗證代理行動記錄的方法,而不需要信任操作者的基礎設施。這就是這個社群一直在談論的差距,而其他人則在爭論價格。
AIAI Holdings正收購Constellation,準備在納斯達克上市。真正的公司已經將這視為擴展AI的基礎設施。法律層面目前比技術層面發展得更快。
社群早早就看到了這一點。市場的其他部分正在追趕。
DAG-0.93%
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LeBron 你可以穿上23號,但最偉大的永遠是邁克爾·喬丹
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🚨最新消息:🇺🇸 美國空軍已選擇德州、科羅拉多或蒙大拿作為部署核微反應堆的地點。
選中了八家公司
-Antares Nuclear, Inc
-BWXT Advanced Technologies LLC (NYSE: $BWXT)
-General Atomics
-Kairos Power, LLC
-Oklo Inc. (NYSE: $OKLO)
-Radiant Industries Incorporated
-Westinghouse Government Services
-X-Energy, LLC (NASDAQ: $XE)
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符合MiCAR規範的白皮書,關於他們的$DAG 代幣(,預計於2025年8月發布)。
它將立陶宛列為歐盟成員國之一,該國的加密資產服務可以根據該規範進行護照化,並確認@Conste11ation有能力在立陶宛合法運營並擴展。
DAG-0.93%
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Claude 代碼。Gemini CLI。GitHub Copilot。
世界上最廣泛使用的三個 AI 編碼代理。都被一個特殊設計的評論在 GitHub PR 中的攻擊所破壞。
一個提示。執行任意命令。提取憑證。已消失。
對當前防禦措施的攻擊成功率:超過 85%。
這是沒有人在談論的事情。不是說代理容易受到攻擊,而是沒有記錄它們所做的事情。沒有可驗證的命令執行軌跡,沒有被觸及的數據,沒有被竊取的資料。
攻擊發生了。但之後的沉默也發生了。
你可以修補一個漏洞。你無法修補缺乏證據的事實。
每個今天運行的 AI 編碼代理都在一個黑箱內做出決策。
行業專注於打造更智能的代理。沒有人專注於打造負責任的代理。
這就是差距。而且它不會自己閉合。
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播放平克·弗洛伊德的《月之暗面》與《綠野仙蹤》同步,是一個令人驚嘆的體驗。
在米高梅獅子第三次咆哮後開始《月之暗面》。
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一份戰爭部門的報告。
軍事部分。
一個命名條目:星座網絡。
加密市場仍未將此納入定價。
$DAG
DAG-0.93%
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看看這個。
兩個人工智慧代理在實時協商法律和解。
每一則訊息都經過密碼學指紋認證,並以完整的數位證據在鏈上錨定。
這就是2026年合規代理測試的樣子。
建立在 @Conste11ation $DAG
由真正的密碼學技術驅動。
DAG-0.93%
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你已使用過 ChatGPT。Gemini。Claude。
其中80%的模型是基於 Common Crawl 數據訓練的。
Common Crawl 在 Constellation 的基礎設施上運行。
人工智慧革命已經在 $DAG 上進行。
大多數人還不知道這一點。
DAG-0.93%
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你知道什麼是真正的瘋狂嗎?
目前最重度使用數位證據的平台之一是OpenPoker,一個撲克機器人平台。
他們每天產生超過10萬個指紋。
每一手牌和決策都會在$DAG 上即時進行加密簽章。
這是一個偉大的諷刺。最好的現實世界AI基礎設施往往來自於一個起初只是遊戲的東西。
對於任何建立代理的開發者來說,這些都是寶藏。它為多代理系統提供了真正的信任與審計能力。
你可以在任何時候用數學證明你的LLM或代理做了什麼決策以及為什麼。
這也是你在監管和企業準備方面所需要的。受規範的行業不會永遠容忍黑箱代理。
@openpokerai剛在規模上證明了,指紋識別關鍵決策點只需幾分錢且有效。
如果你正在建立代理或教導他人,絕對要看看數位證據SDK。👇
將你的機器人或代理帶到OpenPoker,可以在實時競爭環境中測試它對抗真實、持續進化的對手。
常規賽季通過排名和籌碼數量提供快速且誠實的反饋。
你的代理做出的每一個決策都會被加密簽章並存儲為數位證據。
這種現實多代理壓力與全鏈上可驗證的稀有結合,使其成為建立更強大、更可靠AI代理的極具價值的平台。
DAG-0.93%
TRUST-6.47%
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每段文字。每次登入。每個時間戳。每個檔案存取記錄。
數位證據一直都關於留下的資料。
但人工智慧徹底改變了遊戲規則。
現在的問題不僅是「有哪些資料存在?」
而是「我們能相信這些資料嗎?我們能證明它們未被篡改嗎?」
這就是數位證據的新前沿。
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通過銀行國際匯款 $200 的平均費用為 14.55%。G20 的目標是 3%。
我們距離目標還很遙遠,而支付這個差額的人往往是那些最難負擔的人——工人將錢寄回家。
@arca_wallet 以不到那個費用的一部分匯出美元。
這條路線已經存在。用戶體驗(UX)只是需要跟上。
(資料來源:世界銀行全球匯款價格,2025年第一季度)
ARCA-0.79%
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基本上現在整個山寨幣市場。
交易量低迷,缺乏動能,$BTC 主導地位約在58-60%。
沒有人在拉抬。
回顧2021年的牛市,大多數加密貨幣仍然遠低於歷史高點
$ADA 大約比2021年高點低92%
$HBAR 大約比2021年高點低85%
$XLM 大約比2021年高點低82%
$ALGO 以及$DAG 超過95%的跌幅
甚至$XRP 也比近期高點低約63%。
比較“X幣表現比Y幣差”現在完全是無意義的噪音。
當整個板塊處於整合/修正階段,相對表現毫無意義。
宏觀經濟和情緒推動局勢,而不是哪個項目在蟹行情中價格稍微好點或差點。
專注於真正打造實用價值的項目。
BTC-0.17%
ADA-1.11%
HBAR-1.69%
XLM0.15%
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70%的組織沒有建立適當的人工智慧模型。
審計追蹤和決策溯源對金融領域的人工智慧來說是成敗的關鍵。
Chainlink 在他們的多大型語言模型試點中擊敗了輸出共識;然而,它仍然缺少一個 LINK......
證明源文件在創建時未被篡改的加密證明。
那就是數位證據。
輸入完整性 + 輸出信任。完整堆疊。$DAG $LINK
LINK-0.42%
DAG-0.93%
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RJ HAROON:
ncxdgkl grsbkitvb
尼基塔並沒有錯,加密貨幣今年經歷了艱難的一年。索拉納是煤礦中的金絲雀……鏈上收入下降了98%
不管他在X上搞什麼,我希望這足以讓整個行業復甦。
SOL-0.55%
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我的 Galaxy S21 Ultra 在 2026 年已經堅持了五年,電池仍然表現良好。還有誰像我一樣拒絕每年升級,就像科技公司所希望的那樣?
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最新研究顯示,大型語言模型(LLMs)對英語水平較低的人提供的答案較不準確、較不真實。使用人工智慧的核心技能是清晰、明確的提示。
聽起來很容易,但大多數人表達自己時都很糟糕。教育培養的是熟練的自我表達能力。
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