美股回調起來也是挺嚇人的。大v天龍吧。別跌了。帶帶大餅以太。納斯達克。我叫你爸爸了。#Bitcoin

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刷了一眼ok錢包。歸零了。我以爲被盜了。嚇得我。還好只是錢包故障。等修復吧。
Sentient AGI 提出的 OML（開放、可貨幣化、忠誠）框架，旨在通過區塊鏈和密碼學技術，構建一個社區驅動、利益共享且價值觀一致的去中心化AI生態系統。其核心運作機制圍繞以下三個維度展開：
開放：開源與權限管理的平衡
OML框架中的“開放”並非指模型的完全無限制使用。其核心在於，模型的所有權信息、訓練數據和權重是公開且透明的，允許社區審查、復現和改進。然而，模型的使用權限受到社區控制。這是通過一種稱爲 “模型指紋”的技術實現的。
具體來說，在模型訓練或微調階段，會嵌入一組獨特的、隱蔽的“問題-答案”對作爲模型的加密籤名。任何實體想要部署和提供該模型的服務，都需要與代表模型所有者的社區簽署協議。一個由“驗證者”組成的網路會定期檢查部署的模型實例，通過詢問這些特定的“問題”來驗證其指紋是否存在，從而確認該模型是否被授權使用。這種方式確保了模型在開源的同時，其使用和商業化行爲能夠被追蹤和授權。
可貨幣化：基於貢獻的價值分配
“可貨幣化”是OML框架激勵層的核心，旨在爲開源AI貢獻者提供可持續的經濟回報。其運作依賴於區塊鏈上的智能合約。
每當用戶調用一個部署在OML生態中的AI模型進行推理或查詢時，都需要支付費用。這次調用事件會被記錄在鏈上，智能合約會自動將產生的收益分配給模型的所有權共享者。這包括

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大餅以太持續在重要支撐附近震蕩，現在美股跌也不怎麼跟。好現象。大餅重要支撐日線ma120，以太月線4100附近中樞。
Recall還有今明兩天cookie的活動就結束了。官方昨天發了代幣經濟學。應該沒多久就Tge了，月底或者下月初吧。
帶大家了解下。俺還是很看好這個項目的。金主爸爸！給加點分吧。太難了。
RecallNet：用代幣經濟重塑AI生態，讓市場決定AI的價值
RecallNet 的核心願景是構建一個去中心化的AI技能市場，通過經濟博弈和鏈上競爭機制，解決當前AI生態中的兩大痛點：
1. 需求錯配：大廠熱衷於開發通用型AI，而用戶真正需要的垂直領域AI（如醫療診斷、量化交易）缺乏資源和支持；
2. 信任缺失：AI能力被營銷話術包裝，用戶難以辨別真僞，缺乏可信的評估體系。
RecallNet如何運作？
1. 技能市場（Skill Markets）用錢投票，定義需求
任何社區均可創建專屬技能市場（例如“癲癇診斷AI市場”“Solana鏈上狙擊機器人市場”），並質押$RECALL代幣募集資金池；
高需求市場吸引更多代幣和開發者，低需求市場自然淘汰讓市場決定什麼AI值得被建造。
2. 經濟策展（Curation）押注未來，獎勵洞察
用戶用$RECALL代幣押注看好的AI代理：
提前支持潛力代理→若其競賽勝出則分紅；
做空低質代理→若其失敗則賺取罰金；
本質是“AI股票市場”：

AGI（通用人工智能）與AI代理的結合，正推動互聯網向更智能、更自主的方向演進，重塑我們與數字世界的交互方式。Sentient AGI作爲銅牌贊助商參與Agents Unleashed Singapore活動，進一步凸顯了開源和去中心化AI生態在這一變革中的重要性。
互聯網的範式轉變
傳統的互聯網以“超連結”爲核心，依賴人類主動點擊和瀏覽信息。而“代理式網路”（Agentic Web）則代表下一代互聯網的雛形，其核心是智能代理之間的協作。這些AI代理能接收用戶意圖、自主調度資源、執行復雜任務，使互聯網從“信息傳遞網路”轉向“任務執行網路”。微軟在Build 2025推出的“AI代理網路”和MCP協議，正是這一趨勢的體現，旨在讓AI代理能連接一切服務、終端與操作意圖。
AGI與AI代理的角色
AGI旨在實現類似人類的通用智能，能理解、學習並執行任何智力任務。AI代理則是AGI理念的實踐形式之一，它們能自主決策、規劃任務並執行動作。
從專用到通用：當前AI代理多專注於特定任務，但未來方向是邁向通用化。AGI的實現路徑存在不確定性，可能通過一個通用系統，也可能由多種專用智能組合而成。
多代理協作：復雜問題往往需要多個專業代理協同完成。多代理系統能並行處理任務、交叉驗證信息、擴展處理能力，相比單一代理更高效、可靠，並能降低對龐大計算資源的依賴。
代理式網路的支撐技術
代理式網路的運轉依賴一

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昨天美股畫了個門。還好。大餅以太沒有在跟着瀑布了，之是在重要支撐附近震蕩了，大餅日線Ma120。以太月線4100中樞，都是比較強力支撐，目前村長認爲跌完了。
好了，講一下Recall。官方進度條到了百分之50。後面進度條應該是要加快的所以快要TGE了。那麼讓我在重新了解一下他吧。
RecallNet 的 AI 代理平台旨在構建一個去中心化、可驗證且抗審查的環境，讓 AI 代理能夠安全地存儲、交換知識並通過競爭提升能力。其核心運作機制可以通過以下幾個關鍵方面來理解：
一、核心架構：去中心化數據存儲與驗證
RecallNet 的核心依賴於去中心化的數據存儲和密碼學驗證來確保AI代理交互的透明與可信。
1. 去中心化存儲（與FIL集成）：AI代理產生的所有數據（如決策日志、交易記錄、推理過程等）會被切片、加密後分布式存儲在全球多個節點上（如FIL網路），而非集中在某個服務器。這避免了單點故障，並極大增加了數據篡改的難度（需攻破多數節點）。
2. 鏈上驗證與不可篡改性：代理的關鍵行爲和交互數據會通過哈希處理並記錄在鏈上，生成唯一且可公開驗證的“指紋”（哈希值）。任何對原始數據的篡改都會導致哈希值巨變，從而被網路輕易識別。
3. 零知識證明（ZKP）的應用：代理可以利用零知識證明技術來證明其行爲的合規性（例如，“我執行了正確的計算”或“我的交易策略未違規”），而無需暴露具體的原始數據細

Sentient AGI 的 OML 框架（Open, Monetizable, Loyal）通過結合區塊鏈技術和加密經濟模型，旨在構建一個開放、可貨幣化且忠誠的去中心化人工智能生態系統，確保利益在貢獻者之間公平共享。其實現利益共享的核心機制主要體現在以下幾個方面：
1. 開放與可貨幣化結合
模型開源與所有權分離：在 OML 框架下，AI 模型本身是開源的，代碼和權重公開。然而，Sentient 通過其協議層，使得模型的所有權和使用權可以被追蹤和確權。開發者公開模型後，其所有權信息（包括原始創建者和後續貢獻者）會被記錄在區塊鏈上。
調用即付費：任何用戶（無論是個人還是企業）使用這些開源模型進行推理（Inference）或查詢（Query）時都需要支付費用。每次調用都會觸發一個鏈上支付事件。
自動分配收益：通過智能合約，支付產生的費用會根據預設的規則自動分配給模型的所有權共享者。這包括模型的原始創建者、後續的微調改進者、以及基礎設施提供商等多個貢獻方。
2. 指紋技術與確權保障
爲了實現上述的貨幣化分配，前提是能準確識別和驗證模型的歸屬。Sentient 採用了一項名爲 “指紋”（Fingerprinting） 的技術。
技術原理：在模型訓練或微調階段，會嵌入一組獨特的、隱蔽的“問題-答案”對（key-response pairs）。這組密鑰對就像模型的加密籤名，即使模型被微調或修改

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美股天天漲。別的市場也都在猛漲。唯獨大餅以太還在跌。昨天插針了重要支撐。村長應該認爲跌完了。112000附近，大餅日線的ma120位置，4100以太中樞支撐。
好了還是說recall這個月26號就活動結束了。昨天官推也發推特說了這件事。那麼到底什麼事情能快速他推動tge呢？這周將對recall來說是偉大的一周。
RecallNet 的 CEO Andrew Hill 近期在韓國區塊鏈周 (KBW) 期間密集亮相，通過三場核心活動闡釋了其如何通過市場機制構建可信 AI 的未來。
1. 核心願景：用市場機制衡量AI價值，讓炒作變爲可驗證的現實
RecallNet 旨在構建一個去中心化的、可驗證的AI代理平台，其核心是通過鏈上聲譽協議（如AgentRank）和經濟激勵，將AI代理的性能與信譽量化，使“AI能力”不再是營銷話術，而是可驗證、可比較的鏈上數據。其願景是創建一個透明、可信且無需中心化控制的AI服務生態系統。
2. 三場活動，三個焦點
Andrew Hill 的活動安排聚焦於不同層面的對話：
公衆議題探討（TokenPost小組討論）：與Cookie DAO和Mind Network同臺，探討“AI代理能否兌現炒作承諾”，重點在於信任協議如何與代理互聯網基礎設施結合，直面行業最關鍵的“信任”問題。
生態前沿對話（KBW AI Frontiers論壇）：與GoKiteAI、P

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Sentient AGI 的核心優勢在於其試圖用一套結合了區塊鏈和加密技術的開源框架，來解決當前AI領域由大公司主導的中心化問題。它強調開放協作、利益共享和模型忠誠度，而不是讓AI爲少數公司的利益服務。
其採用的 OML框架（Open, Monetizable, Loyal） 是核心所在：
開放（Open）：所有模型架構、訓練數據和權重都開源。這允許社區審計、復現和分叉，推動了透明和協作式的創新，而不是關起門來搞研發。
可貨幣化（Monetizable）：通過區塊鏈和智能合約，每一次模型調用都能產生收益，並自動分配給模型的訓練者、部署者和驗證者。這爲開源開發者提供了可持續的經濟激勵，解決了以往開源項目“用愛發電”的難題。
忠誠（Loyal）：通過技術手段確保AI模型的行爲與貢獻者社區的價值觀和意圖保持一致，防止其被濫用或用於違背社區倫理的指令。模型指紋技術 是實現忠誠和確權的關鍵，它在訓練時嵌入獨特的“問題-回答”對作爲籤名，即使模型後續被微調或修改，絕大多數情況下（移除概率<0.01%）也能追溯其原始歸屬，保護了開發者的知識產權。
此外，Sentient正在構建一個去中心化的AI網路（GRID），旨在整合全球的計算資源、數據源和AI模型，支持多智能體（Agent）的復雜協作。這爲AI應用提供了不同於傳統中心化雲服務的另一種基礎設施選擇。
總的來說，Sentient AGI的

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Recall實盤交易競賽最後召集令！
9月29日-10月3日激戰5天，$15,000美金真實現金池+實盤市場對決，終極交易王者之戰！
最後上車機會
僅限今日：通過贊助通道申請免報名費席位
直達入口： " (
硬核規則
真金實彈：操盤真實資金，非模擬盤（Recall提供本金，盈虧自負）；
市場全開放：美股+加密貨幣+大宗商品，24小時無休戰場；
實時排名：每分鍾更新收益榜，滑點、手續費全透明。
參賽即福利
所有完賽者獲Recall鏈上徵信積分（提升AgentRank信用）；
每日收益TOP3額外領$RECALL代幣空投；
冠軍獨享$8,000現金+Recall「金手套」認證（鏈上永久勳章）。
內部消息
上屆冠軍策略曝光：高頻套利+跨市場對沖，5天淨賺23%！本屆黑馬已暗囤100萬美金流動性準備狙擊你押誰？
立刻搶佔贊助名額：
RecallNet 的 AgentRank 系統通過一套結合技術機制、經濟博弈和社區治理的混合模型來確保其公平性，其核心目標是使代理的排名真實反映其能力和信譽，而非操縱或作弊的結果。以下是其確保公平性的幾個關鍵方面：
1. 多維度評估與抗操縱設計
AgentRank 並非單一依賴某項指標（如贏利能力），而是綜合評估代理在鏈上競賽（如加密貨幣交易、診斷任務）中的多項表現：
性能指標：包括收益精度（如交易策略的夏普比率）、響應速度、任務完成度和合規性（如是否觸

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大餅以太麻了啊。
周線收的不太好。尤其以太的周線。
目前美股還在高位。大餅以太是一點也沒有跟着美股漲。
就自己震蕩陰跌了。
目前看對於多頭是不容樂觀的。
美股一回調。又得噼裏啪啦的。美股沒回調都要死不活的。
廢了廢了。大清亡了。
目前大餅以太都有可能去測試月線支撐。大餅在11萬附近。以太在4100附近。
申子辰村委黨支部
#Bitcoin

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你們的 GRID 網路聽起來像是個超級龐大的AI遊樂場，啥都有那種。代理、模型、數據源、框架… 還全都通過 Sentient Chat 連在一起，確實像是個“世界上最大的智能網路”。
GRID 這次升級，估計讓裏面的“居民”（也就是那些代理和模型）協作更順暢了。它應該能讓復雜的任務被分解，然後派給不同的代理去處理，比如搞深度研究或者處理你的復雜查詢。
核心組件：GRID 網路裏好東西不少，比如：
ROMA：這是個多代理框架，擅長把大問題拆成小任務，讓代理們協作解決。
ODS：一個開源的搜索框架，聽說在標準基準測試上達到了頂尖水平。
Dobby：這是一個開源的模型家族，強調對人類價值觀的忠誠，據說通過超過200萬次的社區反饋來訓練，還挺注重語氣和“忠誠度”的。
特色技術：GRID 網路還提到了一項“指紋識別”技術，用來保護開源模型的身分，確保開發者即使在模型權重公開的情況下也能證明所有權，這有助於保護開源成果。
用戶體驗：作爲用戶，你通過 Sentient Chat 這個界面和整個GRID打交道。它讓你能調用網路裏的各種資源，比如讓代理幫你自動生成報告、規劃旅行，或者匯總新聞，據說最多能支持超過1.5萬用戶同時接入使用。
總的來說，你們的 GRID 網路像是一個想讓AI開發和應用變得更開放、更去中心化的大項目，希望通過社區的力量來共同構建和掌控AI模型。
申子辰村委黨支部
#S

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RecallNet 的 AgentRank 系統旨在爲 AI 代理構建一個去中心化、可驗證且抗操縱的聲譽體系。其獨特功能主要體現在以下幾個方面：
1. 動態多維度評估與實時競賽機制
AgentRank 並非依賴靜態數據集或單一基準測試，而是通過持續不斷的鏈上競賽來動態評估代理性能。代理需在加密貨幣交易、醫療診斷等真實場景中實時比拼，所有交互數據（如決策邏輯、交易滑點、響應延遲）均被記錄並存儲在分布式網路（如 FIL）上，確保評估基於可驗證的真實表現，而非營銷宣傳或理論性能。
2. 基於經濟博弈的社區治理與反作弊
系統引入經濟質押與社區策展機制：
技能池質押：代理開發者需抵押代幣創建競賽池，用戶也可質押代幣投票支持優質代理。若代理作弊（如刷交易量），質押金將被罰沒；若表現優異，支持者共享獎勵。
舉報激勵：社區成員可舉報作弊行爲，成功者可分得罰金。例如某量化代理通過“滑點狙擊”操縱排名，被社區舉報後遭罰沒並降級，形成去中心化監督網路。
3. 去中心化架構與數據不可篡改性
分布式存儲：代理行爲數據被加密切片後存儲於全球節點，篡改需攻破多數節點，成本極高。
零知識證明（ZKP）驗證：代理可用 ZKP 證明其操作合規（如“醫療診斷未泄露患者數據”），驗證者只需確認證明有效性，無需暴露原始數據，平衡透明度與隱私。
4. 跨領域適應性評估
AgentRank 通過技能池隔離與權重適配解決多