Maaari mo ngayong jalurin ang iyong open-source models sa iyong sariling machine nang walang pagpapadala ng anumang data sa cloud. @TPN_Labs (Bittensor SN65) ay nagpapaliit ng mga model sa pamamagitan ng kompetitibong optimisasyon. Ang mga miner ay nagpapaliit sa ilalim ng mga tunay na limitasyon ng hardware at benchmark floors. Ang mga validator ay muli nang isinasagawa ang mga pagsubok. Ang pinakamaliit na model na nakakapasa sa pamantayan ang nananalo. Ang @Gratis_AI ay kumuha ng mga model na ito (o anumang model mula sa @huggingface) at isinasagawa ito lokal sa browser o desktop app. Ngunit ang caveat ay ang lokal na inference ay patuloy na nakadepende sa iyong hardware. Ano ang nakakatangi: • Ang mga model ay optimisado sa-chain. Ang kamakailang kompetisyon ay nagbawas ng isang model mula sa ~17GB hanggang 7.71GB habang pinabuti ang benchmark score mula sa 66.57% hanggang 74.93%. • Ang Gratis ay walang kailangang setup. Pumili ng isang model o i-load ang isang model mula sa Hugging Face - i-download ito nang isang beses at isasagawa ito sa iyong device. • Ang privacy ay default. Ang bawat prompt ay nananatili sa iyong machine. Gumagana nang offline pagkatapos ng unang download. • Walang API fees, walang account kailangan. Mabilis na halimbawa: Isang model na dati ay nangangailangan ng high-end GPU ay maaari ngayong maging sapat na maliit upang makapag-run sa isang karaniwang laptop, at gamitin sa pamamagitan ng Gratis nang hindi naglalabas sa iyong device. TPN ay bumubuo ng maliit, kayang mga model. Gratis ang nagpapagalaw sa kanila. #Bittensor #Subnet65 #TPN

Ang pangangailangan sa AI compute ay tumataas, at ang mga numero ay nagpapakita na ang infrastructure ay patuloy na mataas na sentralisado. + ang mga tradisyonal na cloud provider ay kumokontrol sa karamihan ng kapasidad + ang pagbuo ng mga bagong data center ay kumukuha ng mga taon at malaking kapital + ang mga smartphone ay nasa milyon-milyon na mayroon at naka-antay nang karamihan sa oras ➜ ang pagkakaiba sa pagitan ng available na consumer hardware at usable na verifiable compute ay patuloy na malaki. Ito ang setup para sa @Acurast, isang decentralized compute network na nagpapalit ng karaniwang smartphones sa compute nodes. Paano ito gumagana: + ang mga workload ay tumatakbo sa loob ng Trusted Execution Environment ng telepono + ang execution ay confidential at verifiable nang walang pagkakatiwala sa owner ng device + ang mga developer ay nagde-deploy ng serverless jobs, APIs, o LLM inference + ang mga owner ng telepono ay kikita ng $ACU sa pamamagitan ng pagkontribyo ng kapasidad Ang $ACU ay ginagamit para magbayad para sa compute, magbigay ng reward sa mga provider, at makilahok sa network. Ang mga provider ay maaaring i-run ang Processor app sa isang kasalukuyang telepono o isang spare Android device. ➜ sa maikling sabi: Acurast ay nag-uugnay sa pangangailangan para sa verifiable confidential compute at hardware na nasa pananagutan na ng mga tao. Tingnan mo: https://t.co/HmTcUOEegJ

Ang madaling $hype trade ay tila natapos na para sa karaniwang retail. May suporta ang ICE. Nakilahok na si Druckenmiller. Binabasa na ni Elon. Ang kuwento ay nasaan-man na. Ang pagbili ngayon ay pagbabayad para sa paglago na kailangan pa ng pahintulot ng CFTC, tunay na paglunsad, at aktwal na pagdating ng mga US user. Kahit na matagumpay ni Hyperliquid, gaano karami sa iyan ay naka-price na. Kailangang lalampas ang dagdag na bayarin at buybacks sa lahat ng inaasahan ng lahat. Maaaring mabuti lahat ng ito para sa platform nang hindi gawing malinaw na bili ang @HyperliquidX sa anumang presyo. Ang susunod na hakbang ay hihirapan pang kumita kaysa sa nakaraan. Kung umabot ang hype sa higit sa $97, mali ako.

📝 @Acurast ay nagsisigla na ng mga totoong workload nang ilang panahon. Hindi lang simpleng test jobs. Ang mga developer ay nag-aaral ng mas malawak na hanay ng mga gamit sa network: > confidential LLM inference > scheduled jobs & webhooks > agentic workflows > data processing na nangangailangan ng privacy at verifiability Ito ang bahagi na aking pinakamainam na nakikita sa phone-based compute: Maaaring magsalita ang sinuman tungkol sa decentralized infrastructure. Ang pagpapatakbo ng code sa loob ng TEE ng telepono at pagkuha ng verifiable results ay isang iba’t ibang antas. Ngunit mayroon ding napakadaling paraan na magsimula kahit hindi ka pa nagde-deploy ng workload. Maaari mong patakbuhin ang Processor app sa isang spare phone, mag-contribute ng compute, at kumita ng $ACU habang ang network ang nag-aalaga ng lahat ng iba pa. Walang kailangang isulat ang code o pamahalaan ang mga server. Gusto ko ang mekanikong ito dahil ito ay nagpapahintulot sa karaniwang gumagamit na makilahok sa supply side kesa maging tanging consumer ng compute. Nagmamasid ako kung paano lumalaki ang bilang ng aktibong telepono at totoong deployments. Worth it na tingnan ang kasalukuyang stats at recent demos kung hindi ka pa nakatingin nang ilang panahon. https://t.co/HmTcUOEegJ

Ang $ENA weekly ay bumubuo ng malinaw na basehan ng akumulasyon pagkatapos ng mahabang pagbaba. Nakatira ang presyo sa malaking zona ng suporta ($0.10–$0.19). Nagpapakita ng klasikong rounded bottom kasama ang mga unang mas mataas na mababang presyo. Habang nananatili ang zona na ito sa weekly closes, ang smart money ay nag-aakumula dito. Ang pagtembak sa itaas ay buksan ang daan patungo sa $0.50–$0.80+. Kung mawawala ang $0.10 nang may kumpiyansa → isang karagdagang pagbaba pa. Sa kasalukuyan, ang istruktura ay tila konstruktibo—mas malapit sa isang lokal na bottom kaysa sa isang karagdagang pagbaba. Simpleng: DCA @ethena sa zona na ito at hayaan ang HTF na magpatuloy.

📝 Ginawa ni @tebrabbit ang Thumper para sa @magicmarkets: isang libreng browser extension na nagpapakita kung kailan hindi ang Polymarket ang pinakamura para takpan ang isang sports position. Maliit na konteksto: Ang mga presyo sa sports ng @Polymarket ay tila malinaw, ngunit may taker fee na idinadagdag, kaya ang 41¢ na nakikita mo ay hindi ang kabuuang halaga. Madalas iba ang presyo ng parehong laro sa MagicMarkets, at halos walang nag-aaral ng parehong lugar. Ang deal: + isinusulat ang presyo ng @MagicMarkets sa loob ng trade box ng Polymarket, kasama ang fee sa parehong panig + “better odds” tag kapag mas mura ang MagicMarkets, i-click lang para pumunta sa parehong market + side panel: pinakamababang presyo, mga insight sa paggalaw ng presyo, mga bukas na position sa Polymarket na muling pinagsasama sa presyo ng MagicMarkets + opsyonal na alert kapag mas mura ang MagicMarkets ng 2¢+ sa isang laro na darating na Bakit ito angkop: nasa Polymarket na ang mga sports trader. Pinapanatili ng Thumper sila doon habang sinusuri ang tunay na kabuuang presyo sa ibang lugar. ➜ tumitigil sa silent fee gap na kumakain ng edge ➜ binabago ang “Akala ko 41¢ ang presyo” sa isang live na pagkukumpara bago mag-click Hindi mahalaga ang 2¢ isang beses. Mahalaga ito bawat weekend. Nagmamasid kung gagawin ng mga user ng EPL at in-play ang paglipat kapag lumalabas ang tag. Iyon ang numero na mahalaga. Subukan dito: https://t.co/9iCD9Qki9e #MagicMarkets #Prediction #PredictioMarkets

🧠 Nag-start na ako mag-accumula ng $ONDO. Narito ang thesis ko: 1. Position. Nasa paligid ng $0.47 pa rin, ~78% pa ring mas mababa kaysa sa ATH na $2.14. Hindi ako naghihintay ng perfect bottom, kundi nag-stack ng fixed amount every week. Ang mga dips ay nagbibigay sa akin ng mas maraming units, habang ang mga rallies ay tumataas nang maayos ang cost basis. Simple lang. 2. Tunay na product traction. Nakalampas na sa $3B sa tokenized na U.S. Treasuries at nasa #1 sa https://t.co/wJTMZqAoEs. Ang USDY lang ay higit sa $2.3B at nasa taas na kaysa sa BlackRock’s BUIDL. Ang Ondo Stocks ay nangunguna sa tokenized equity market. Hindi na ito pure narrative—tunay na mga asset ang nagmamadali. 3. Tunay ang institutional demand. Ang IMF ay tinawag ang @Ondo bilang isa sa pinakamalalaking tokenization platforms sa kanilang pinakabagong GFSR. May live integrations at partnerships na kasama ang BlackRock, Franklin Templeton, JPMorgan, Mastercard, atbp. Ang mga pangalan na ito ay karaniwang hindi nag-uugnay sa mga patay na proyekto. 4. Hindi malamang mag-zero. Isa sa mga pinakamalalim na pangalan sa RWA may tunay na AUM, multi-chain presence, at aktibong produkto. Ang pinakamasamang kaso ay mas mabagal na paglago o pagkawala ng ilang market share. Hindi ito nawawala sa isang gabi. Ang mga asset na may nakikita na floor ay mas mainam para sa time-based accumulation. 5. Ang mga catalyst ay tumutok. Bago lang nila inilunsad ang Ondo Private Markets (nagsisimula sa pre-IPO AI exposure), dumadaan ang Intelligent Portfolios, at ang mas malawak na RWA narrative ay abiso pa rin. Hindi ako nagtrading ng balita, pero ang pagbuo habang nangyayari ang mga bagay ay mas mabuti kaysa magpaupo nang walang gawa. May mga panganib pa rin. Pangunahin pa ring governance token kaya hindi ito awtomatikong kumukuha ng fees mula sa USDY o Ondo Stocks. May mga unlocks pa sa harap, tumataas ang kompetisyon, at nananatiling volatile ang presyo. Gamit ko lang ang spare capital, fixed amounts, walang leverage, at plano kong panatilihin ito ng 1-2 taon. #ondo #rwa #rwas

Totoo naming naniniwala ako na ang paraan ni Perturb ay may kabuluhan, ngunit hindi dahil sa karaniwang “decentralized AI” na dahilan na madalas na binabanggit. Ang AI security ay naging mas malaking problema habang lumalaki ang kakayahan ng mga modelo at lumalawak ang paggamit ng mga agent nang walang sapat na pagmamasid mula sa tao. At dito nakikita ni @perturbaix ang kanyang structural advantage. Ang karamihan sa red teaming ay patuloy pa ring ginagawa sa loob ng kompanya o gamit ang mga static na open-source na tool. Ang Perturb ay nagpapalit ng paghahanap ng adversarial attack sa isang tuloy-tuloy at incentive-based na kompetisyon, at ginagamit ang mga natuklasang ito para sa aktwal na pagtuturo ng modelo. Ang problema ay ang paghahanap ng mga attack at pagpapalit nito sa isang bagay na handa ng mga kumpanya na bayaran ay dalawang magkakaibang bagay. Kahit pa man patuloy na maglalabas ng malakas na adversarial examples ang mga miner, ang tunay na tanong ay kung tatanggapin ba ng mga enterprise ang mga resultang score, dataset, at sertipiko bilang sapat na kredible upang mag-act. Ang paglipat sa isang tunay na produkto na may continuous scanning + hardening ay maaaring bigyan sila ng mas maraming kontrol sa distribution layer na ito. Kasalukuyan ding lumalago ang subnet (nagaganap na ang scanning + training, nagsisimula na ang product phase). Ngunit huwag mong iugnay ang aktibidad ng subnet bilang patunay na gumagana na ang commercial model. Ang paglalabas sa pure research mode ay nangangahulugan na kailangan ngayon ni Perturb na patunayan na kayang maglikha ng demand at kita nang hindi nakabatay lamang sa emissions. Ang aking pananaw ay ang tuloy-tuloy at panlabas na adversarial pressure ay maaaring maging magkasing-importansya sa performance ng modelo sa mga susunod na taon. Kung kayang productize ni Perturb ito nang hindi nananatiling pang-loob lamang sa subnet, tama ang direksyon. Kung hindi, baka manatili itong isang interesanteng research network kaysa infrastructure. Ang SN26 ay interesante kahit anong antas pa man. #Bittensor $TAO #Perturb #AI

📝 Pinapagana na ng Perturb ang tuloy-tuloy na adversarial scanning at pagtuturo ng ilang buwan. Maaaring ito ay isa sa mga pinakapraktikal na AI security experiment sa Bittensor hanggang ngayon. @perturbaix ay naging live noong nakaraang taon at nasa labas na ng pure attack discovery. Ayon sa mga kamakailang update: - Ang adversarial scanning at pagtuturo ay nasa parehong live na track - Maaari na ngayon ang mga miner na fine-tune ang mga model gamit ang mga attack na kanilang nilikha - Opisyal na nagsisimula ang product phase pagkatapos ng ~5 buwan ng subnet work - Ang robustness scores, datasets, at sertipiko ang mga pangunahing output – Nangyayari na ang alpha buybacks at owner lockups – Layunin ang commercial launch sa mga darating na linggo Ano ang nagpapagalaw sa pagkakabuo nito? Ang Perturb ay nagiging isang incentivized competition ang paghahanap ng model failures, at ginagamit ang mga napatunayang adversarial examples para sa totoong hardening, hindi lang para mag-publish ng report at tumigil. Ang ideya ay ang tuloy-tuloy na external pressure, hindi lang isang beses na audit. Naiintindihan ko kung bakit maaaring pansinin ng mga koponan na gumagawa ng production AI. Gayunpaman, ang setup ay dapat pa ring mas mabuting tingnan. Hindi awtomatikong nangangahulugan ang subnet activity at attack success rates na magbibili ang mga enterprise sa produkto, at ang pag-scale sa labas ng kasalukuyang vision models ay magtataglay ng totoong gawain. Bukod dito, ang emissions at early traction ay hindi nagjamin ng sustainable revenue kapag nagsisimula na ang commercial layer. Tinutugunan ko kung paano talaga nagkakasulat ang product launch. Kung maaaring i-convert ng Perturb ang tuloy-tuloy na adversarial data sa isang bagay na binabayaran at ginagamit nang maaasahan ng mga kumpanya, maaaring maging mahalagang experiment ito sa decentralized AI security. #Bittensor $TAO #Perturb

📝 Sinisimulan na ng AlphaRidge na i-convert ang karaniwang trading stack sa isang solong workflow. Karamihan sa mga trader ay nagpapalitan pa rin ng mga chart sa isang tab, isang screener sa iba’t ibang tab, at pananaliksik sa ibang lugar. Pinagsasama ng AlphaRidge ang charting, isang screener ng buong merkado (~4,500 US stocks + crypto), RidgeScript (Pine-compatible), at isang AI analyst sa isang login lamang, na may Pro na $99/buwan kumpara sa ~$289 na stack na binabayaran ng marami ngayon. Isinusulat ng AI analyst ang mga screen, nagmamarka sa mga chart, at ipinapakita ang data na kinuha ng platform upang maaaring i-check ng user ang gawain. Libre ang paper trading ngayon. Ang live brokerage execution ay patuloy pa ring ipinapakilala. > Isa pang napakahalagang bahagi ay ang news layer. Ang SN45 miners ay nagproseso ng humigit-kumulang 290,000 financial articles araw-araw mula sa ~13,000 sources, at ginagawa itong screenable na sentiment, impact scores, at event clusters. Ang data na ito ay lumalabas bilang mga news marks sa mga chart at bilang mga column sa screener, kaya makakapag-filter ang mga user sa merkado batay sa sinasabi, hindi lamang batay sa presyo at volume. Ang produkto ay kung ano pa lamang nasa simula, ngunit parehong gilid ng loop ay umuunlad: pananaliksik at screening → mga patakaran na tumatakbo sa background → mga alert kahit isarado ang browser → mas maraming dahilan para manatili sa loob ng platform. @alpharidge_ai #SN45 #Bittensor $TAO