Jika smart contract dapat belajar dari data langsung dan memperbaiki keputusan setiap blok, pasar akan berubah dengan cepat. Itulah jalan yang ditempuh @AlloraNetwork: model adaptif, logika on-chain, sinyal off-chain, dan "otak" kolektif untuk #DeFi
- Prediksi yang lebih cerdas: agen menghasilkan ramalan langsung untuk harga, volatilitas, likuiditas
- Tumpukan modular: data, algoritma, dan komputasi dapat disusun
- Seleksi adaptif: Anda tidak terikat pada satu model; bobot bergeser seiring aliran bukti
- Umpan balik: setiap keberhasilan dan kegagalan meningkatkan sinyal di masa depan
Pasangka

Langkah berikutnya dari BTCfi bergantung pada saluran utilitas cair yang kredibel dan asli → stake, dan $LBTC dari @Lombard_Finance sedang dibentuk menjadi rute default untuk pasar modal Bitcoin.
Bagaimana cara kerjanya ↓
• BTC asli terkunci di Bitcoin
• Keamanan berbasis konsorsium dengan bukti/penyataan onchain
• Mesin hasil off-chain melalui @babylonlabs_io
• 1:1 hasil yang menghasilkan $LBTC dicetak ke EVM untuk komposabilitas
Mengapa itu penting
• desain setara stETH untuk BTC → jaminan yang dapat digunakan, akses MM, dan likuiditas lintas rantai
• Distribusi + integrasi adalah keunggul

Reg infra untuk aset AI mungkin adalah alpha yang sebenarnya
@ownaiNetwork sedang menghubungkan aset AI ke rel onchain dengan kepatuhan sebagai lapisan dasar
KYC/AML global, peserta terverifikasi, kelayakan terlokalisasi di seluruh batas
Atestasi kinerja dan keuntungan yang transparan; tata kelola di mana pemegang benar-benar mengarahkan
Kemudian bagian yang menyenangkan: aset otonom yang menghasilkan aliran kas, kepemilikan fraksional dalam mesin pendapatan, tanpa kotak hitam
Pelacakan yang terintegrasi dalam operasi mengubah risiko hukum menjadi sinyal dan kredibilitas mitra; kejelasan mempe

Pengembalian MEV beralih dari "nice-to-have" menjadi pengungkit pertumbuhan untuk dompet
TLDR di @wallchain_xyz:
- RPC yang didukung OFA, dilindungi MEV di ETH/L2s yang merutekan pertukaran secara pribadi
- Membagikan nilai backrun kepada pengguna/dapps, mengurangi risiko sandwich
- Integrasi drop-in + fallback public-mempool untuk mempertahankan kualitas pengisian
Mengapa ini penting:
- UX yang lebih baik: lebih sedikit pengembalian beracun, eksekusi yang lebih ketat
- Bisnis yang lebih baik: pendapatan aliran pesanan yang selaras tanpa membebani pengguna
Tujuan yang sama dengan perlindungan

➥ FHE Onchain Bab Zama
Saya telah menggali bagaimana @zama_fhe membawa enkripsi homomorfik penuh ke EVM, dan ruang desainnya sangat liar
tl;dr Apa perubahan FHE
▸ Hitung langsung pada data terenkripsi, tanpa langkah dekripsi
▸ Percayalah pada matematika daripada perangkat keras ( kontras TEEs ), melengkapi bukti ZK
▸ Privasi di tingkat fungsi, bukan hanya di lapisan transportasi
fhEVM dalam 30 detik
▸ Solidity dengan primitif terenkripsi (euint/ebool) dan operasi FHE
▸ Alur pengembangan yang kompatibel dengan EVM, status privat + komputasi privat
▸ Pekerja FHE off-chain / koprosesor untuk me

semua orang berbicara tentang @SentientAGI dan saya pikir itu hanya kebisingan sampai saya mengaktifkan agen di GRID dan melihat konteksnya mulai terbangun
tumpukan masuk akal:
- GRID menggabungkan agen, model, data, dan komputasi ke dalam satu kain terbuka
- ROMA menangani pemecahan tugas + orkestrasi rekursif, menggabungkan sinyal menjadi keluaran yang koheren
- NEURA menyelaraskan lapisan manusia ( niat, perilaku, nuansa ) sehingga respons terasa selaras
- OML menjaga bobot tetap terbuka + dapat diaudit, kontributor diberi kredit
- ODS adalah pintu masuk ke akses Chat yang lebih dalam dan s

fogochain di radar saya, kebisingan rendah rasa ingin tahu tinggi
@FogoChain masalah apa yang Anda tambahkan selama 12 24 bulan: throughput mentah, ergonomi pengembang, atau latensi pengguna pada skala
Saya memetakan infrastruktur baru dengan 4 tuas:
- eksekusi: tunggal/paralel, pilihan VM, kontrol pertumbuhan status
- data: strategi DA, bukti, cerita klien ringan
- penyusunan: izin vs bersama, kebijakan MEV, jaminan finalitas
- konektivitas: jembatan yang diminimalkan kepercayaannya, niat, rute likuiditas
sinyal yang ingin saya lihat:
- biaya yang dapat diprediksi di bawah beban, tidak hanya

Sebagian besar trader mengelola bridge, gas, dan tebak-tebakan rantai. @HeyElsaAI mengubah kekacauan itu menjadi satu instruksi: “kirim ini ke sana, temukan apa yang sedang bergerak” Di seluruh $ETH, $Base, $Arbitrum, $Polygon dan lainnya, ia mengeksekusinya untuk Anda.
Mengapa ini penting:
- Agen yang membaca dompet Anda, bridge, swap, dan menampilkan token yang sedang tren
- Alur kerja yang mengutamakan aksi, bukan dashboard lainnya
- Sinyal traksi: 700K+ pengguna dan penggunaan yang berkembang pesat
Penasaran bagaimana rel identitas dari @idOS_network dapat mendukung persetujuan dan reputa

Lapisan prediktif baru yang saya gali: @AlloraNetwork
Topik = mini pasar untuk sinyal yang terukur:
• Tentukan variabel target (harga BTC, gas ETH, volume NFT), cakrawala, kerugian
• Pekerja menjalankan model dan memposting prediksi
• Peramal memprediksi meta yang model mana yang tepat dalam rezim ini
• Reputers/validator menyelesaikan hasil, memperbarui skor onchain
Mengapa ini penting untuk likuiditas:
• Brankas AI memposisikan modal LP menjelang pergeseran penawaran/permintaan
• Pergerakan yang dipimpin oleh ramalan mengurangi waktu reaksi dan menurunkan IL
• Biaya untuk inferensi dibayar d

Semua orang mengejar L2 memetic sementara permainan waktu nyata sedang menghangat dengan tenang
@megaeth_labs membingkai Ethereum sebagai buku besar dunia, kemudian memasukkan lapisan konsumen yang benar-benar menggerakkan aliran Anda dalam milidetik. Di balik layar: struktur DB baru, dua RPC latensi rendah, eksekusi EVM paralel, validasi tanpa status, praktis tanpa batas gas. Kombinasi itu mengubah UX dari "tunggu" menjadi "jalan" dan membuat permainan onchain, pembuatan pasar, dan perps terasa secepat web2.
Flywheel yang saya amati: USDM didukung oleh BUIDL T-bills mengalir ~3,5% ke sequence