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看这里。
Sentient AGI 的核心网络 GRID 在近期完成了一次重要的功能与生态扩张。其最核心的升级特点可以概括为：从一个相对单一的网络，演进成了一个规模庞大、资源高度整合且具备经济活力的“全球最大开源智能网络”。
以下是此次升级后 GRID 的几个突出特点：
资源聚合与规模扩张
升级后的 GRID 最显着的特点是其所聚合资源的广度和深度。它不再仅仅是一个框架，而是一个汇聚了全球开发者贡献的庞大生态系统。
丰富的资源库：目前网络内聚合了来自 110多家合作伙伴 的资源，包括超过 50个专用AI代理、50多个数据源，以及多种AI模型和计算基础设施。
广泛的覆盖领域：这些资源覆盖了从区块链数据分析（如集成 The Graph、Messari Co-Pilot）到通用搜索与可视化（如 Exa、Napkin）等多个专业领域，为用户提供广泛的服务选择。
智能协作与任务处理机制
GRID 的核心功能在于其智能化的任务分配与协作能力。
复杂的任务分解：当用户提交一个复杂查询时，GRID 能够将其自动拆解成一系列子任务。
高效的代理路由：系统会将每个子任务路由至网络中最合适的专业代理去执行，最终将各代理的结果汇总，生成高质量的综合性输出。这种机制旨在提供一种接近AGI（通用人工智能）级别的体验，尤其擅长处理需要多步骤推理的长链路任务。
技术创新与用户体验
此次升级也带来了一些具体的

美股回调起来也是挺吓人的。大v天龙吧。别跌了。带带大饼以太。纳斯达克。我叫你爸爸了。#Bitcoin

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刷了一眼ok钱包。归零了。我以为被盗了。吓得我。还好只是钱包故障。等修复吧。
Sentient AGI 提出的 OML（开放、可货币化、忠诚）框架，旨在通过区块链和密码学技术，构建一个社区驱动、利益共享且价值观一致的去中心化AI生态系统。其核心运作机制围绕以下三个维度展开：
开放：开源与权限管理的平衡
OML框架中的“开放”并非指模型的完全无限制使用。其核心在于，模型的所有权信息、训练数据和权重是公开且透明的，允许社区审查、复现和改进。然而，模型的使用权限受到社区控制。这是通过一种称为 “模型指纹”的技术实现的。
具体来说，在模型训练或微调阶段，会嵌入一组独特的、隐蔽的“问题-答案”对作为模型的加密签名。任何实体想要部署和提供该模型的服务，都需要与代表模型所有者的社区签署协议。一个由“验证者”组成的网络会定期检查部署的模型实例，通过询问这些特定的“问题”来验证其指纹是否存在，从而确认该模型是否被授权使用。这种方式确保了模型在开源的同时，其使用和商业化行为能够被追踪和授权。
可货币化：基于贡献的价值分配
“可货币化”是OML框架激励层的核心，旨在为开源AI贡献者提供可持续的经济回报。其运作依赖于区块链上的智能合约。
每当用户调用一个部署在OML生态中的AI模型进行推理或查询时，都需要支付费用。这次调用事件会被记录在链上，智能合约会自动将产生的收益分配给模型的所有权共享者。这包括

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大饼以太持续在重要支撑附近震荡，现在美股跌也不怎么跟。好现象。大饼重要支撑日线ma120，以太月线4100附近中枢。
Recall还有今明两天cookie的活动就结束了。官方昨天发了代币经济学。应该没多久就Tge了，月底或者下月初吧。
带大家了解下。俺还是很看好这个项目的。金主爸爸！给加点分吧。太难了。
RecallNet：用代币经济重塑AI生态，让市场决定AI的价值
RecallNet 的核心愿景是构建一个去中心化的AI技能市场，通过经济博弈和链上竞争机制，解决当前AI生态中的两大痛点：
1. 需求错配：大厂热衷于开发通用型AI，而用户真正需要的垂直领域AI（如医疗诊断、量化交易）缺乏资源和支持；
2. 信任缺失：AI能力被营销话术包装，用户难以辨别真伪，缺乏可信的评估体系。
RecallNet如何运作？
1. 技能市场（Skill Markets）用钱投票，定义需求
任何社区均可创建专属技能市场（例如“癫痫诊断AI市场”“Solana链上狙击机器人市场”），并质押$RECALL代币募集资金池；
高需求市场吸引更多代币和开发者，低需求市场自然淘汰让市场决定什么AI值得被建造。
2. 经济策展（Curation）押注未来，奖励洞察
用户用$RECALL代币押注看好的AI代理：
提前支持潜力代理→若其竞赛胜出则分红；
做空低质代理→若其失败则赚取罚金；
本质是“AI股票市场”：

AGI（通用人工智能）与AI代理的结合，正推动互联网向更智能、更自主的方向演进，重塑我们与数字世界的交互方式。Sentient AGI作为铜牌赞助商参与Agents Unleashed Singapore活动，进一步凸显了开源和去中心化AI生态在这一变革中的重要性。
互联网的范式转变
传统的互联网以“超链接”为核心，依赖人类主动点击和浏览信息。而“代理式网络”（Agentic Web）则代表下一代互联网的雏形，其核心是智能代理之间的协作。这些AI代理能接收用户意图、自主调度资源、执行复杂任务，使互联网从“信息传递网络”转向“任务执行网络”。微软在Build 2025推出的“AI代理网络”和MCP协议，正是这一趋势的体现，旨在让AI代理能连接一切服务、终端与操作意图。
AGI与AI代理的角色
AGI旨在实现类似人类的通用智能，能理解、学习并执行任何智力任务。AI代理则是AGI理念的实践形式之一，它们能自主决策、规划任务并执行动作。
从专用到通用：当前AI代理多专注于特定任务，但未来方向是迈向通用化。AGI的实现路径存在不确定性，可能通过一个通用系统，也可能由多种专用智能组合而成。
多代理协作：复杂问题往往需要多个专业代理协同完成。多代理系统能并行处理任务、交叉验证信息、扩展处理能力，相比单一代理更高效、可靠，并能降低对庞大计算资源的依赖。
代理式网络的支撑技术
代理式网络的运转依赖一

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昨天美股画了个门。还好。大饼以太没有在跟着瀑布了，之是在重要支撑附近震荡了，大饼日线Ma120。以太月线4100中枢，都是比较强力支撑，目前村长认为跌完了。
好了，讲一下Recall。官方进度条到了百分之50。后面进度条应该是要加快的所以快要TGE了。那么让我在重新了解一下他吧。
RecallNet 的 AI 代理平台旨在构建一个去中心化、可验证且抗审查的环境，让 AI 代理能够安全地存储、交换知识并通过竞争提升能力。其核心运作机制可以通过以下几个关键方面来理解：
一、核心架构：去中心化数据存储与验证
RecallNet 的核心依赖于去中心化的数据存储和密码学验证来确保AI代理交互的透明与可信。
1. 去中心化存储（与Filecoin集成）：AI代理产生的所有数据（如决策日志、交易记录、推理过程等）会被切片、加密后分布式存储在全球多个节点上（如Filecoin网络），而非集中在某个服务器。这避免了单点故障，并极大增加了数据篡改的难度（需攻破多数节点）。
2. 链上验证与不可篡改性：代理的关键行为和交互数据会通过哈希处理并记录在链上，生成唯一且可公开验证的“指纹”（哈希值）。任何对原始数据的篡改都会导致哈希值巨变，从而被网络轻易识别。
3. 零知识证明（ZKP）的应用：代理可以利用零知识证明技术来证明其行为的合规性（例如，“我执行了正确的计算”或“我的交易策略未违规”），而无需