我們正處於一個我們將無法區分人類與AI行動的時代。
這就是為什麼@inference_labs對「每個行動都可證明」的立場如此重要。
這不僅僅關乎安全；更關乎身份。
如果你無法在計算層面審核邏輯，你就不真正擁有結果的所有權。
​除非你能先看到其邏輯的「證明」，否則你絕不會讓AI做那件事。

"即將推出"的屏幕有一種東西，它將遊客與建設者區分開來。
現在，@MemeMax_Fi 只是一個錢包連接和一個願景，但這正是文化真正形成的時候。
如果你在等待圖表上線再去關注，那你已經落後於趨勢了。
現在連接，感受氛圍，在人羣到來之前先邁出一步。

每個人都喜歡“私有本地執行”的想法，直到他們的手機開始發熱，交易需要30秒。
我很高興看到 @0xMiden 致力於委托證明。
這是一種“口袋裏的超級計算機”的感覺，而實際上不需要硬件。
我們獲得了本地執行的隱私，但 @Gateway_eth 提供了強大的動力。這就是如何彌合“酷炫科技”和“日常驅動”的差距。
你覺得2秒的等待時間是ZK的最佳時機嗎，還是我們需要更快？

我們正朝着一個由人工智能代理爲我們做決定的世界前進，但我們如何知道它們沒有被篡改？
這就是爲什麼我對 @inference_labs 很看好。他們建立了一個使 AI 輸出在數學上可證明的協議。
在獲得630萬美元的新資金支持後，他們正在擴展使"誠實AI"成爲現實的技術。
關注他們的網路增長……它已經在爆炸式增長。

如果我們必須 "小指發誓" 模型沒有被篡改，我們就無法擁有AGI。
這項合作是朝着使每個AI輸出在數學上可審計邁出的第一步。
cysic 提供了運行 @inference_labs 的推斷證明協議所需的工業級計算能力。
如果你想看看一個無信任的人工智能代理的物理基礎是什麼樣子，這就是它。

停止使用電子表格管理流動性。
它很慢，它反應遲鈍，而且在你最需要的時候會失敗。
@ferra_protocol 正在通過自動化的 AMM 引擎解決這個問題，這些引擎爲您處理繁重的工作；
• 實時流動性邏輯
• 高峯期間低滑點
• 最大資本效率
優勢很簡單：機器反應迅速；人類反應較慢。
如果你想要一個能夠抵御波動的穩定市場，可以查看它們。

我注意到很多人仍然害怕人工智能代理做出真實的決策。
不能怪他們。盲目信任在商業中是一種糟糕的策略。
如果每個輸出都有收據，恐懼因素就會消失。@inference_labs 基本上把 "我希望這有效" 變成了 "我可以證明這有效。"
這才是真正改變職場遊戲規則的因素

加密貨幣對普通人來說太難了，因爲我們讓他們在安全性和簡單性之間進行選擇。
@0xMiden 似乎是我見過的第一個將 "社交登入" 和 "重度隱私" 視爲同一目標的項目。
這就是讓金融再次變得正常的事情。
如果你還沒有研究他們如何處理私有狀態，你應該看看。

真正的隱私必須發生在用戶的設備上，而不是服務器上。這就是@0xMiden與Ligero合作的重要性。
通過多樣化證明系統，他們使客戶端隱私足夠快，以便進行工資和場外交易，而不會泄露數據。
這很難，但這是我們獲得現實世界採納的唯一方式。
如果證據不是在你的手機上本地生成的，你會信任一個"私密"應用嗎？

如果我們想讓人工智能在鏈上運行而不引發網路崩潰，我們需要停止僅僅因爲我們可以而試圖證明一些事情。
@inference_labs 正在採取 "少即是多" 的路線，專注於異常檢測和安全邊界。
在我看來，這才是 zkML 在真正的金融或醫療應用中擴展的唯一方式。
你不需要對整個黑箱提供證明；你只需要知道這個箱子沒有違反其安全政策。
我們現在在爲AI過度設計ZK證明嗎？

如果你正在基於 Sui 開發，或者只是想了解爲什麼有些代幣的滑點爲零而其他代幣瞬間就消亡，你需要查看 @ferra_protocol 的 SDK。
他們基本上構建了一個模塊化層，讓其他團隊可以"插拔"流動性。
與其手動設置流動池，不如使用他們的路由。如果我在啓動一個項目，我不會自己搭建 AMM，我只是通過 Ferra 進行路由。
這是處理深度流動性的最合理方式，而無需額外開銷。
如果你關心執行是如何運作的，絕對值得仔細研究他們的文檔。

我們正在超越僅僅是屏幕上的聊天機器人的時代。
當它開始與我們的身體和環境互動時，錯誤的餘地爲零。
@inference_labs 建立一個驗證層是我見過的機器人行業最合乎邏輯的步驟。
這不僅僅是關於更好的傳感器；而是關於更好的證明。
你今天打算如何驗證你正在使用的自主工具？