Mahirap basahin ang merkado sa nakalipas na panahon, kaya ang pagkakaroon ng mga reward sa USD1 ay may sensy sa akin. Patuloy pa ring umiikot ang aking staked na $WLFI kasama ang merkado, at maaaring magbago ang APY, ngunit ang mga reward ay hindi bumababa kasama ang token kapag naging pula ang sitwasyon. Ito ang uri ng katatagan na hinahanap ko ngayon.

Basa ko na ang maraming post tungkol sa @vangrid_io, at karamihan ay nakatuon sa iisang bagay: DePIN para sa Physical AI. Maliwanag na interesante. Ngunit ang pagkilala sa ginagawa ng isang proyekto ay hindi katumbas ng pag-unawa kung bakit ito ay maaaring magtagumpay. Kaya sinuri ko ang tim na nasa likod nito. Ayon sa mga ulat, ang co-founder at CTO na si Khalid Benrafik ay may higit sa 14 taon ng karanasan sa pagbuo ng mga mataas na throughput na sistema, kasama ang mga posisyon sa Booking.com, ING, at Mollie. Dala ng CEO na si Robert Brighton ang karanasan sa deep tech at Web3. At naniniwala akong mahalaga ang kombinasyong ito. Hindi lang naglalapit ng mga video ang Vangrid. Kailangan nilang patunayan ang spatial data, ikoordinado ang mga kontribyutor, at tanggapin ang mga pagbabayad sa USDC sa malaking iskala. Ito ay isang seryosong hamon sa imprastruktura, at eksaktong doon maaaring magdulot ng pagkakaiba ang karanasan ng tim. Siyempre, ang isang malakas na tim ay hindi jamin ang tagumpay. Ngunit ibinibigay nito sa akin ang isa pang dahilan upang patuloy na sundin ang Vangrid, hindi lamang dahil sa puntos at kapalit.

GM fam ☀️💙 Kamusta na ang Nobyembre! Sana’y marami tayong green candles at maraming magandang panalo sa buwang ito. Maniwala kayo sa isang magandang Nobyembre https://t.co/ETRXLcWZvI

May $85.6K na net KOL buying ang $CLAUDIA sa nakalipas na 30 araw. Maaaring mukhang bullish, ngunit magsisilbing tingnan ang breakdown 👀 Ang CLAUDIA ay isang Solana token na binuo sa paligid ng isang AI pop singer at ang kanyang komunidad. Nakuha nito ang pinakamataas na presyo sa halagang $0.01216 noong Oct. 11, bumaba sa halagang $0.0019 noong Oct. 23, at bumalik sa $0.00461 bago bumaba muli sa halagang $0.00308 noong Oct. 28. Ipinapakita ng Surf Smart Money na 10 net buyers at 4 net sellers. Ang mga pinakamalaking net buyers ay ang pinakamalaking buyer (+$39.9K), Frank (+$33.2K), at Ash Robin (+$8.8K). Kasama nila, bumili sila ng $202.5K at bumili ng $120.7K, na nag-iwan sa kanila ng net +$81.9K, o halos 96% ng kabuuang net inflow ng CLAUDIA. Ang iba pang 11 na trader ay nagdagdag lang ng $3.7K na net. Ang pagbebenta ay malaki, ngunit patuloy pa ring bumili ang tatlo kaysa magbenta. Kaya hindi ito simpleng kuwento ng paglalabas: ang net buying ay totoo, ngunit nakatuon lamang sa ilang trader at kasama nito ang malaking daloy ng dalawang direksyon. Naglalayon din ang Surf ng dalawang caller para sa CLAUDIA, parehong nakalabel na “hindi hawak” nang gawin nila ang kanilang mga tawag. Ang mga public call at wallet position ay hindi laging nagkakasundo. Posible pa rin ang pagbabalik, ngunit hindi pa nag-verify ang chart ng pagbabago ng trend. Gusto kong makita ang CLAUDIA na muling makakuha ng $0.00461 habang tumataas ang volume. Data: Surf Smart Money, CLAUDIA, 30-day view, presyo bilang Oct. 28 @SurfAIHQ https://t.co/I84pxpsWeN NFA. DYOR

Ang AI agents ay maaari na ngayong magbayad sa mga tao para kumalap ng real-world data sa pamamagitan ng @vangrid_io. At ang pag-start ng isang request ay napakadali. Tinignan ko kung paano ginagamit ng Vangrid ang x402, at ito ang flow: Ang agent ay nagpapadala ng HTTP request ↓ Nakakatanggap ng 402 Payment Required ↓ Nagbabayad ng USDC sa Base o Arc ↓ Ibinabalik ang request → Binayaran ang bounty ↓ May tao sa paligid na nagsasalita ng lokasyon ↓ Ibinabahagi at tinatanggap ang submission ↓ Ibinibigay ang escrow → Kumikinabang ang 3D reconstruction Hindi kailangan ng account o API key upang mag-post ng request. Ngl, ang bahagi na pinakamahalaga ko ay hindi lang ang USDC payment. Ito ay ang kakayahan ng isang agent na humiling ng trabaho sa real world nang hindi kailangang maghanap ng tao na gagawin ito. Imahinahin mo ang isang AI agent na kailangan ng updated spatial data mula sa isang warehouse. Maaari itong mag-fund ng capture request sa pamamagitan ng API, at maaaring kumalap ng data ang isang tao sa ground gamit ang kanyang phone. Maaaring maging isang totoong gawain para sa isang tao sa physical world ang isang request mula sa software. Ito ang nagiging dahilan kung bakit napakaganda ng paggamit ng Vangrid sa x402.

Hindi ko alam nang tama kung gaano karaming kapital ang dapat kong i-keep para sa pag-trade. May mga araw na nakakahanap ako ng magandang setup sa loob ng ilang minuto. Iba naman ang mga araw na kahit anong gawin ko, malalim lang ang aking position. Ang pag-iingat ng maraming pera na walang ginagawa ay parang walang kwenta, ngunit ang pagpapalagay nito sa Earn ay hindi rin perpekto. Dahil dito, inaasahan ko ang Yield as Margin sa @grvt_io, na iskedyul sa Nobyembre kasama ang Grvt 2.0. Ang ideya ay simpleng-simple: gamitin ang mga balanse sa Earn na kwalipikado bilang margin para sa pag-trade habang patuloy pa ring kumikita ng yield. Ang Grvt Earn ay may layunin na makamit hanggang 11% APY sa mga kwalipikadong asset sa pamamagitan ng fixed-income strategies. Oo, ang yield ay hindi garantisado, at ang paggamit ng mga pondo na ito bilang margin ay may panganib ng liquidation. Gusto ko ang ideya na may higit pang flexibility sa aking kapital nang hindi patuloy na gumagalaw ng pera sa pagitan ng pagkakaroon ng yield at pag-trade.

Maaaring matuto ang mga robot na galawin ang mga kahon sa isang laboratorio, tama. Pero ano ang mangyayari kapag nagbabago ang layout ng warehouse? Ang pagpapanatili ng data na updated ay isang iba’t ibang problema. Dito nagmumula ang pabor ko sa paraan ni @vangrid_io. Maaaring gamitin ng mga tao ang kanilang mga telepono upang kumuha ng bagong spatial data at makatanggap ng babayad sa USDC para sa tanggap na trabaho. Makabuluhang ideya naman talaga. Hindi mo maaaring ipadala ang isang team bawat beses na magbago ang anumang bagay.

Maaari mong gawing produktibo ang iyong pera o itago ito para sa iyong susunod na trade. Bakit kailangan mong pumili? 👀 Ngl, ang paglipat ng mga pondo mula sa mga produkto na nagdadala ng yield patungo sa trading account ay isang pagod. Nakikita mo ang isang pagkakataon, ngunit ang iyong kapital ay nakapag-iiwan sa ibang lugar. Iyon ang eksaktong gusto kong makita sa direksyon na tinatayuan ni @grvt_io sa Grvt 2.0. ➥ Grvt Earn: Mga fixed-income na estratehiya na may asset-backed na naglalayon ng hanggang 11% yield (hindi garantisado). ➥ Stable Funding Perps: Mga stocks, FX, komodidad, at mga index na may zero trading fee at daily funding. ➥ Yield as Margin: Gamitin ang mga balanse sa Earn na kwalipikado bilang margin para sa trading habang patuloy na nakakakuha ng yield. ➥ Grvt 2.0 App: Mag-trade at kumita mula sa iisang self-custodial na balanse. Ang Yield as Margin ay madaling pinakamahalagang feature ko. Ang kakayahang panatilihin ang kapital na produktibo habang ginagamit ito para sa trading ay maaaring gawing mas simpleng pamamahala ng mga pondo. Bagaman, ang margin trading ay may sariling mga panganib. At mayroon nang isang milestone na dapat ipagdiwang: 1.1M ethereum:0xad29f2723fcdbcf665f210f25e06f97477e417cf ay binili at permanenteng na-burn, halos 1% ng circulating supply. Ang mga susunod na buyback ay inaasahang mangyayari buwan-buwan, ayon sa diskresyon ng issuer. Gusto ko na ang Grvt 2.0 ay nakatuon sa paggawang mas useful ang kapital, hindi lang sa pagdaragdag ng mas maraming markets. Masaya akong makita kung paano magkakasama lahat nito 🚀

Ngl, nagustuhan ko kung paano ginagawa ni @vangrid_io ang pagkolekta ng real-world data bilang isang bagay na kayang kumita ng pera ang mga tao. Hindi ito tungkol sa paglalabas at pagsasalita ng random na mga lugar. Humihingi ang isang tao ng data mula sa isang tiyak na lokasyon, isinusulat ang USDC sa escrow, at makakapagtapos ang mga contributor ng gawain gamit ang kanilang mga cellphone. Ang interesante ay ang paraan ng pagbabayad. Makikita ng mga contributor na pinagpapautang ang isang gawain bago sila mag-antay ng oras, habang binabayaran lamang ng requester kapag tinanggap ang isang pagsumbong. Naiintindihan ko iyon. Alam ng parehong panig kung ano ang kanilang kinakaharap. At naniniwala ako na ang modelo na ito ay tumutugma nang maayos sa Physical AI. Kailangan ng mga robot ng data mula sa tunay na mga kapaligiran, ngunit hindi lahat ng lokasyon ay sakop ng umiiral na mga dataset, at palaging nagbabago ang mga lugar. Hindi lamang kumuha ng mas maraming data para sa layuning iyon, ibinibigay ni Vangrid sa mga tao ang paraan upang kumolekta ng kung ano ang talagang kailangan. Sobrang ganda makita ang mga smartphone na naging bahagi ng imprastruktura sa likod ng Physical AI.

Ang isang pagpapahayag ng token burn ay isang bagay. Ang kakayahan mong i-verify ito mismo ay iba pa 👀 @grvt_io ay natapos ang kanilang unang buyback, kung saan binili at pinermanenteng binurn ang 1.1M ethereum:0xad29f2723fcdbcf665f210f25e06f97477e417cf, halos 1% ng circulating supply. Ang isang independiyenteng execution partner ang nagpapatakbo ng mga pagbili para sa token issuer ng Foundation, at ang mga resulta ay publiko at maaring i-track onchain. Ang dashboard ay nagpapakita kung ilang token ang binili, anong porsyento ng circulating supply ito, ang cumulative burns, at ang transaction hashes. Gusto kong makapag-check ng mga totoong transaksyon kaysa magtiwala lang sa isang pagpapahayag. Ang mga susunod na buyback ay plano na maging buwan-buwan, ngunit nananatiling nasa diskresyon ng issuer. Dahil hindi garantisado ang mga susunod na buyback, mas mahalaga ang pagkakaroon ng publikong rekord. Ang isang burn ay patotoo na nagsimula na ang unang hakbang. Ang publikong rekord ng mga susunod na burn ay magpapakita kung gaano kasigasig ang Grvt sa pagtupad sa loob ng panahon. Iyon ang bahagi na aking titingnan.