‘@Polkadot 生態系統正在悄然上升：
- @MoonbeamNetwork：9M 發送
- @EnterTheMythos：5M txns
- @PhalaNetwork：5M txns
- @peaq：2M txns
總生態系統：每月交易超過4900萬。
👀 $GLMR $PHA $PEAQ

今天：你不能完全信任來自OpenAI或其他LLM的回答。
當前的LLM是“黑箱”。
➥ @PhalaNetwork 正在通過在可信執行環境中運行 LLMs 來改變這一點 (TEE):
► 安全執行：LLM 在硬件保護的環境中運行，防止篡改
► 可驗證的響應：每個輸出都包含加密的真實性證明
► 無需信任的驗證：用數學確定性替代“信任我，兄弟”
保密AI = 私密數據，安全執行，可驗證結果。 $Pha 👀

盡管其他項目的開發進度放緩，$ICP剛剛達到了40K+的每月提交：歷史最高點。
@dfinity (互聯網計算機)

gML @AlloraNetwork fam 🫂

人工智能即將來到@SonicLabs 👀
➥ @SonicLabs 向 @AlloraNetwork 提供 50,000 美元，以將人工智能集體智能引入其生態系統。
爲什麼這很重要：
• Sonic 帶來了速度
• Allora帶來了智能
這解鎖了什麼 👇
► 更智能的收益：利用準確的價格、波動性、流動性和利率預測設計收益策略。
► 更安全的市場：使用人工智能風險模型實現動態貸款價值比，更好的清算閾值和下行保護。
► 更好的定價：針對小型市值、NFT、真實世界資產、碳信用和房地產的可靠價格信息。
$S - $Allo

➥ @AlloraNetwork 公開接受任何機器學習模型，以便在加密貨幣領域創建更好的預測和策略。
以下是您可以插入Allora的3種模型及其在Web3中的使用方式：
► 監督學習:
從標記數據中學習，例如過去的價格變動和趨勢。這幫助Allora建立準確的價格反饋、風險模型和金庫策略。
► 無監督學習:
在沒有標籤的原始數據中尋找模式。讓 Allora 識別市場狀態，檢測異常活動並改善預測。
► 強化學習:
通過試錯學習。爲根據真實市場反饋調整交易、收益和套利策略的代理提供動力。
這些模型共同使Allora成爲一個自我改進的網路，能夠提供更智能的預測並適應市場。

音速比你想象的更快。
► 0秒最終性
► 400千TPS測試
► 最低區塊時間 (0.49s)
► 500千+ 日常交易
@SonicLabs - $S 👀

Allora x Phala 來了 🤝
➥ @AlloraNetwork 的自我改進 AI 正在與 @PhalaNetwork 的 30K+ 設備 TEE 網路集成。
這兩個協議正在構建DeAI生態系統，其中AI代理必須默認保護敏感數據。
此次合作如何提升他們：
➢ 私有模型訓練：AI 從敏感數據集學習，而不會暴露原始數據。
➢ 安全推理聚合：結果被私密地組合，只有最終輸出可見。
➢ 機密交付：推論對生成它們的工作人員也是隱藏的，僅交付給最終用戶。
➢ 自適應AI代理：實時調整的模型，而不是運行靜態代碼。
➢ 可驗證計算：每個計算都是信任最小化的，並且可以在鏈上驗證。
Phala 提供無與倫比的數據隱私，而 Allora 提供持續學習和集體智能。
他們共同構建的 AI 代理是：
✦ 設計安全
✦ 去中心化的治理
✦ 不斷改進
✦ 準備好進行鏈上部署
通過將自適應智能與硬件級隱私相結合，Allora x Phala 爲如何構建、保護和在鏈上部署 AI 代理設定了新的基準。

$USD剛剛突破$10B供應
@ethena_labs $ENA 👏 的大勝利

'@Polkadot 2.0 引入了幾個功能：$DOT 🔥
➜ 更好的用戶體驗 (UX)
➜ 更快的交易確認
➜ 動態可擴展性
➜ 減少區塊時間 (12s → 6s)
➜ 降低交易費用
➜ 提升交易處理速度
➜ 提升與其他區塊鏈的互操作性

'@ethena_labs 剛剛在第三季度創造了3200萬美元的收入，這是它有史以來最大的一個季度。
- $ENA

以太坊在2025年的價格漲幅中剛剛超越了比特幣。

Injective 在火熱進行中 🔥
> 每週交易量創下歷史新高
> 2.4B+ 總交易量
> 自2024年以來的拋物線增長
@injective $INJ 增長正處於全速推進模式

Sonic在過去一年中錄得了$3.58B的資金流入，在所有鏈中僅次於以太坊和Solana。
- @SonicLabs $S

勢不可擋 👀
- @eigenlayer