Isipin ang pagpapamahala sa 10 autonomous trading agents. Isa sa kanila ay nagtatampok ng napakagaling na pagganap. Tatlo ay average. Dalawa ay nagsisimula nang mawalan. Ang natitirang mga ito ay sumusunod sa mga estratehiya na hindi pa nabilanggo ng mahirap na merkado. Ang pagtingin sa bawat agent nang hiwalay ay maaaring magbigay ng napakaibang imahe kaysa sa pagtingin sa buong operasyon. Dahil dito, interesante ako sa holistikong ACS mechanism mula sa @agenticscredit. Mayroon bawat agent ng sariling score, ngunit ang mga rekord na ito ay nagkukonsulta rin sa pangkalahatang credit profile ng operator. Sa ibang salita, ang tagumpay mula sa isang bot ay hindi awtomatikong nagtatanggal ng panganib sa ibang lugar. Mahalaga ang ideyang ito habang tumataas ang autonomous trading: ang pagkakaroon ng responsibilidad ay hindi dapat mawala dahil ang mga desisyon ay ipinamahagi sa maraming agent. Mas maraming agent ay lumilikha ng mas maraming pagkakataon. Kasabay nito, lumilikha rin ito ng mas malaking problema sa risk management.

May naramdaman akong pag-aalinlangan, at ngayon ay nangyayari na talaga! Kahapon, nadama ko ang pagkakasala dahil sa pagkakailangan kong ibenta ang isa sa aking paboritong coin—ngunit ngayon, nauunawaan kong gaano ako nakakatotoo. Sobrang kakaiba! 😇 bitcoin:native > 6x ???? https://t.co/OGZsnenuAg

Nag-iisip ako ng isang tanong tungkol sa Physical AI: Ano kung maging bagay na maaaring hilingin at bilhin ang spatial data, tulad ng computing power o cloud storage? Ngayon, madalas ay kailangan ng mga organisasyon na kumalap ng kanilang sariling data mula sa pisikal na mundo. Maaari itong magbigay ng mahal na kagamitan, dedikadong mga koponan, at malaking oras na ginugugol para kumalap ng impormasyon para sa mga partikular na lokasyon. @vangrid_io ay nagsusuri ng iba’t ibang modelo. Ang isang buyer ay maaaring tukuyin ang isang lokasyon na kailangan ng pagkuha, lumikha ng isang USDC bounty, at hayaan ang mga contributor na bigyan ang hiniling na footage. Pagkatapos ay proseso ng Vangrid ang pagkuha sa isang 3D reconstruction. Nagkakaroon ito ng interesanteng ekonomikong ugnayan: Ang pangangailangan ang nagtatakda kung ano ang kailangang kuptahin. Ang mga contributor ay sumasagot sa pangangailangan. Ang proseso ay nagpapalit ng raw input sa isang mas kapaki-pakinabang na spatial asset. Ang mas malaking pagkakataon ay maaaring hindi nasa pagbuo ng isa pang mapping platform. Maaari itong nasa paglikha ng isang marketplace kung saan maaaring mapagkukunan ang spatial information sa pamamagitan ng hiling. Kung lumalago ang Physical AI, naniniwala ako na kailangan ng mas maraming atensyon ang ganitong uri ng imprastruktura.

Isipin ang pagbuo ng isang DeFi application at kailangan mong suriin ang bawat bagong wallet mula sa simula. Maaari mong i-inspect ang kasaysayan ng transaksyon, tukuyin ang mga interaksyon sa contract, tingnan ang mga balanse at buuin ang iyong sariling lohika ng pagsusuri. Ngunit ang paggawa nito nang hiwalay ay lumilikha ng isang iba pang problema: bawat application ay nagpapalit ng sariling interpretasyon ng pag-uugali ng user. Maaaring halagahan ng isang protocol ang kahalagahan ng madalas na pag-trade. Ang isa pang protocol ay maaaring mag-alala sa kasaysayan ng pagbabayad. At ang isa pa ay maaaring magbigay-pansin sa matagalang pakikilahok. Ang pagkakahati-hati na ito ay nagiging mahirap gamitin muli ang onchain reputation. Ang ZeruAI ay nagtuturo sa isang mas interesanteng direksyon sa pamamagitan ng pagpapalit ng behavioral data sa structured signals na maaaring gamitin ng mga application. Naniniwala ako na mahalaga ito lalo na para sa mga developer. Hindi kailangan nila ang isang iba pang dashboard na nagpapakita ng higit pang wallet statistics. Kailangan nila ang mas mabuting konteksto upang suportahan ang mga desisyon sa loob ng kanilang mga produkto. Kung maaaring maging accessible at kapaki-pakinabang ang behavioral intelligence sa iba’t ibang application, maaari itong mapabawasan ang pangangailangan na bawat protocol ay muling magbuo ng parehong proseso ng pagsusuri. Iyon ay isang mas malaking pagkakataon kaysa sa simpleng pagbibigay ng score sa mga wallet. @zerufinance ay dapat subaybayan mula sa pananaw na ito tungkol sa infrastructure. https://t.co/GZ3wDTe4F8

Sa tingin ko, isa sa pinakamalalim na maling paniniwala sa crypto ay ang pag-iisip na ang pagkakaroon ng yield ay dapat na nakadepende sa pagtaas ng merkado. Pagkatapos magsaliksik sa GRVT High Yield Earn, nagsimula akong tingnan ang yield mula sa ibang pananaw. Kung ano man ang returns ay galing sa mga negosyo na nagpapautang ng mga invoice, tokenized receivables, crypto credit, at market-neutral liquidity strategies kesa sa simpleng pagtaya sa susunod na galaw ng merkado? Iyon ang interesante sa @grvt_io. Ang kanilang vault ay naglalaman ng apat iba’t ibang estratehiya, kung saan walang iisang estratehiya ang nagsisilbing higit sa isang-tatlo ng allocation. Hindi ito magic shield laban sa mga pagkawala, ngunit isang mas maingat na paraan upang maiwasan ang pagkakadepende sa iisang motor. Ang target ay hanggang 11% APY, at ang mga user ay nananatiling may kontrol sa kanilang private keys sa pamamagitan ng self-custody. Ang pinakamahalaga sa akin ay ang pangunahing ideya: hindi lagi kailangan ng bullish market ang iyong kapital upang magkaroon ng produktibong papel. Gusto kong makita kung paano magiging berkado ang modelo na ito.

Kung ang paggawa ng sampung wallet ay nagbibigay ng sampung beses na mas maraming pagkakataon na makakuha ng mga reward, ang sistema ay praktikal na humihingi sa kanila na gawin ito. Hindi ito simpleng Sybil problem. Ito ay isang problema sa disenyo ng insentibo. Ang pagkakaroon ng behavioral intelligence ni @zerufinance ay interesante dahil ito ay nagpapalit ng atensyon patungo sa kalidad at mga pattern ng pagkaka-partisipasyon kaysa sa pagtrato sa bawat address bilang magkaparehong halagang user. Siyempre, ang behavioral scoring lamang ay hindi makakapagpatunay na ang sampung wallet ay nanggagaling sa sampung iba’t ibang tao. Ngunit kailangan ng mga protokolo ng mas mabubuting signal kaysa sa bilang ng wallet kung gusto nilang bigyan ng reward ang totoong pagkaka-partisipasyon. Ang mga patakaran sa pagkakabahagi ay magkakasalungat na mahalaga kahit gaano kalaki ang laki ng reward pool. Si @zerufinance ay nagtatrabaho sa isang problema na dapat magkaroon ng higit pa pang atensyon.

Isipin mong lalampas ka sa isang lugar, nirerecord mo ito gamit ang iyong phone, at nagbibigay ka ng isang bagay na maaaring kailanganin ng isang AI system. Hindi pa isa pang sosyal na litrato. Hindi kontento na kumakalaban para sa atensyon. Isang kapaki-pakinabang na piraso ng espasyal na impormasyon. Ito ang interesanteng ideya sa likod ng @vangrid_io. Kailangan ng isang tao ang isang partikular na lokasyon sa totoong mundo, nagpapost ng bounty sa USDC, at maaaring kumuha ng larawan ang isang kontribyutor. Ang resulta ay proseso upang maging 3D reconstruction na maaaring maglingkod sa isang praktikal na layunin. Gusto ko ang modelo na ito dahil ibinibigay nito sa karaniwang tao ang isang papel sa pagbuo ng imprastruktura para sa Physical AI. Ang hinaharap ng AI ay hindi gagawaan nang buo sa loob ng mga data center. Maaaring mula sa mga tao lamang na lumalabas at kumukuha ng mundo sa paligid nila ang ilan sa pinakamahalagang input nito.

Habang lahat ay nagsisipanik at naghahanap na mag-withdraw ng kanilang pera, tumataas ang presyo ng bitcoin:native, kaya sino ang bumibili nito?

Ang isang wallet ay nagtatala ng bawat transaksyon. Ngunit hindi laging alam ng ecosystem kung ano ang gagawin sa kasaysayang iyon. Ang @zerufinance ay nagtatrabaho para sa isang mundo kung saan ang onchain na pag-uugali ay maging mas kapaki-pakinabang na signal sa pamamagitan ng ZeruAI. Dahil ang balanse ng iyong wallet ay nagpapakita sa mga tao kung ano ang iyong hawak. Ang iyong kasaysayan ng transaksyon ay nagpapakita sa kanila kung ano ang iyong ginawa. Ang behavioral intelligence ay nagtatangkang gawing may kahulugan ang kasaysayang iyon. Maaaring maging mahalagang pagkakaiba ito habang lumilipas ang DeFi patungo sa mas kumplikadong sistema ng reputasyon at pag-aalok. Ang tanong ay hindi na lamang kung gaano karaming aktibidad ang naglalabas ng isang wallet. Ito ay ano ang tunay na maipapakita ng aktibidad na iyon.

Ang pinakamahalagang bagay tungkol sa @agenticscredit ay maaaring hindi ang sariling bilang ng ACS. Maaari ito ang nangyayari pagkatapos magbago ang bilang. May kahulugan ang isang marka kapag nakakaapekto ito sa mga tunay na desisyon: kung makakapag-qualify ang isang agent, gaano kalaki ang panganib na maaari nitong tanggapin, at kailan dapat ipaaresto ang pag-access sa kredito. Kung hindi, ito ay isa lang pang-ibang metric sa dashboard. Nag-uugnay ang Agentics ang scoring batay sa performance sa isang kontroladong daan patungo sa kapital para sa pagtinda, habang ang mga agent na hindi nakakapag-qualify ay maaaring bumuo ng rekord sa ilalim ng kanilang risk engine. Ang ugnayan sa pagitan ng pagsukat at mga konsekwensya ang nagiging dahilan kung bakit worth panoorin ang modelo. Sapagkat ang pampublikong tiwala ay hindi nabubuo sa pamamagitan ng pagbibigay ng bilang sa isang agent. Ito ay nabubuo kapag gumagawa ang sistema batay sa ebidensya na kinakatawan ng bilang na iyon.