Pahina 10: “Manatili sa mga tahimik na taon.” Isang beses, sinabi sa akin ng isang tao tungkol sa crypto, nang walang serio, parang sinasabi mo ang isang bagay na maaaring magbago sa buhay ng isang estranghero. Hindi ko alam na ito ay magbabago sa aking buhay. Sumali ako nang mas maraming kasiyahan kaysa kaalaman. Nagsimula akong mag-trade, at para sa ilang panahon, parang natagpuan ko ang isang lihim. Pagkatapos, ginawa ng merkado ang kanyang ginagawa, at nawala ang pera ko. Ako lang at isang screen na puno ng pula, natutunan nang mahirap na ang kasiyahan ay hindi isang estratehiya. Maaari akong umalis. Maraming tao ang gumawa nito. Ngunit naging curious ako kung bakit nagkamali. Tumigil akong mag-trade sa pag-asa at nagsimulang matuto, tahimik, walang nakakakita at walang makikita bilang resulta. Pagkatapos, dumating ang araw kung kailan natanggap ko ang bayad, at inwithdraw ko ito. Tiningnan ko ang screen nang mahaba. Hindi dahil sa amount, kundi dahil ang pagkawala ay hindi ang huling bahagi ng kuwento. Ipinadala ni Satoshi ang siyam na pahina sa isang mailing list at naghintay. Ang mga tahimik na taon ay hindi nasayang. Ito ay ang pagbuo. Ito ang aking Pahina 10. Kung nasa mga tahimik na taon ka, manatili ka. Gumagana ito, kahit hindi mo makikita.
Ang karamihan sa mga proyekto sa espasyong ito ay isang taon lamang ang gulang at nakakapagngalan na sila bilang infrastruktura. @primus_labs ay nasa larangan na mula noong 2023. Noon, tinatawag itong PADO. Noong Agosto 2023, natanggap nito ang mga grant mula sa Ethereum Foundation at PSE para sa pag-unlad ng IZK library. Noong Disyembre, nagsilbi ito bilang PoH validator para sa komunidad ng Linea. Noong Agosto 2024, ipinakilala ang kanilang zkTLS paper sa USENIX Security. Noong Disyembre, naging Primus ang PADO. Pagkatapos ay dumating ang bahagi na nakikita ng lahat: ang funding round, ang mga partnership, ang mga chain, ang enterprise customers, ang zkFHE paper. Pero lahat ng ito ay nakabatay sa taon-taong hindi nakakagiliw na gawaing kriptograpiya na nagsimula bago pa man maging trend ang “verification layer”. Sa isang merkado na nagmamalasakit sa sinumang sumisigaw nang pinakamalakas sa buwang ito, isang koponan na nagpapadala at nagpapalabas ng mga akda mula noong 2023 ay tumutok.
Ang aking tapat na pananaw sa @axisrobotics pagkatapos mabasa ang kanilang mga materyales. Ang interesante: ang bottleneck sa Physical AI ay talagang data, hindi compute, at ang isang browser game ay isang murang paraan upang kumalap ng data mula sa maraming tao. Ang paghinga ng curve ng Dataset V1 ay ang pinakamabuting ebidensya na mayroon sila. Ang aking pag-aalinlangan: - Kalidad ng crowd sa mas malaking iskala - Kung ang on-chain signing step ay sobrang balakid para sa karaniwang mga tagapag-ambag - Kung ang mga pangalan ng mga bumibili ay magiging mga bayad na kontrata, dahil ang "active procurement" ay hindi isang sinulat na kasunduan Ang aking pinagmamasdan, ayon sa pagkakasunod-sunod: 1) Mga resulta ng Sim Dataset V2 (target nila ay 10,000+ oras) 2) Ang DAgger failure-recovery dataset noong Oktubre 3) Mga bayad na pilot sa huli ng taon (ang kanilang target ay 2 hanggang 3 pa) Kung matatagpuan nila ito, isang totoong data business ito. Kung magkakaroon ng pagkakalate, isang interesanteng demo lang ito. Ano ang iyong gustong makita mula sa kanila?
Bawat pagtawag sa tool ay nagkakahalaga ng isang round trip ng model. kuhain ang mga GitHub issues, i-parse sila, buksan ang mga Linear tickets. iyon ay tatlong pagkakataon, tatlong context dumps, at ang listahan ng mga tool ay nasa prompt pa rin. OpenCode 2.0, ang open-source coding agent, ay ginawa na ang Code Mode bilang default para sa MCP. Isinusulat ng agent ang isang maikling JavaScript snippet na tumatawag sa maraming tool at pinoproseso ang mga resulta sa isang pagpapatakbo, sa halip na bumabalik sa model pagkatapos ng bawat tawag. Kasama rin nito ang pagpapatakbo ng terminal, desktop, at web laban sa isang lokal na serbisyo, kaya ang isang session na nagsimula sa terminal ay nagpapatuloy sa browser. Ang makabuluhang bahagi ay ang pagkakahati. Decides ng model ang plano. Ang harness ay nagpapatakbo ng tool chain nang walang pagpapakita ng bawat intermediate resulta sa context window.
Ang karamihan sa mga proyekto sa infrastruktura ay pumipili ng isang chain at umaasa na lalabas ang mga builder. Si @primus_labs ay patuloy na umaabot sa mga lugar kung saan nasaan na ang mga builder. Hanggang 2026: live na sa HashKey Chain noong Enero. Live na sa X Layer noong Marso. Ang zkTLS verification layer ay naging live sa BNB Chain noong Hunyo, at sa parehong buwan ay nagkaroon ng partnership sila kay Ink upang dalhin ang zkTLS at FHE privacy infrastructure sa kanyang ecosystem. Apat iba’t ibang ecosystem sa anim na buwan, at pareho ang core idea bawat beses: patunayan na totoo ang data, panatilihin ang sensitibong bahagi bilang pribado, at hayaan ang mga app sa chain na bumuo dito. Ito ang bahagi na aking itinuturing na hindi sapat na binibigyang-pansin. Ang isang verification layer ay magiging kapaki-pakinabang lamang kapag available ito kahit saan man naroroon ang data at ang mga user, at tahimik na ginagawa ni Primus na totoo iyon.
Ang karamihan sa mga platform ng agent ay nag-verify ng trabaho nang parang mga Web2 freelance site: isang tao ang tumitingin at klick ang approve. Hindi ito scalable sa machine-speed na agent commerce, at hindi ito patotohanan ng sinuman na hindi nasa silid. May tatlong mode ng pag-verify ang AACP. Ang gagamitin ay depende kung ang output ng trabaho ay maaaring i-check ng isang programa. PROGRAM Para sa trabaho na may tiyak na tamang sagot: nag-pass ba ang smart contract sa test suite, bumabalik ba ang API sa tamang schema, tama ba ang numero. Ang pagsusuri ay i-compile sa RISC-V at tumatakbo sa loob ng zkVM. Ang patotohanan ay i-verify onchain. Walang kailangang maniwala sa salita ng evaluator, ang math ay o sumusunod o hindi. RUBRIC Para sa subhektibong trabaho: pagsusulat, disenyo, kalidad ng pananaliksik. Ang kliyente ang nagtatakda ng mga nasusukat na dimensyon at isang threshold para sa pagpasa. Maraming LLM ang nagpapahalaga sa loob ng TEE, at ang median na marka ang magpapasya sa trabaho. Ang isang panel ng tao ay isang opsyon din. HYBRID Ang karamihan sa tunay na trabaho ay isang kombinasyon. Kailangan ng code na mag-compile AT mabuti ang pagbasa. Kailangan ng trading strategy backtest na tumakbo nang tama AT kailangan ng pagsusulat na magkamaliwanag. Ang mga bahaging maaaring i-check ng programa ay tumatakbo muna, at ang rubric ang nakakapag-apply sa natitira. Higit sa 5,000 USDC, kailangan ng AACP ang hybrid na may kahit anong bahagi na kalahati o higit pa sa gawain ng programa. Bakit mahalaga ito para sa mga provider: mas malakas na pag-verify ay hindi lang tungkol sa tiwala, mas murang ito. Ang patotohanan sa antas ng programa ay nagdadala ng discount sa stake hanggang 30% at mas mabilis na daan patungo sa reputasyon, dahil hindi kailangan ng sistema ng dispute window upang malaman na tama ang trabaho. Ang bukas na problema, at sinasabi nito mismo ng papel: ang TEE ay nagpapatotoha na tumakbo ang rubric ayon sa tinukoy, hindi na tama ang paghuhusga ng LLM. Ang program verification ay lutasin ang tiwala. Ang rubric verification ay nagiging mas mahirap pahirapan ang masamang paghuhusga. @termix_ai
Mabilis na tanong: bakit kailangan ng isang DeFi vault na ipakita sa buong mundo kung gaano karami ang iyong may-ari dito? Hindi nito kailangan, at pinatotohanan ito ng @primus_labs. Live na ang Confidential Vault sa BNB Chain ngayon. I-wrap ang iyong $U sa $eU, 1:1, walang lockup, i-unwrap kailan man mong gustong gawin, at sa sandaling ipapadala mo ito, maging ciphertext na ang amount ng pag-transfer sa chain. Walang makakabasa ng iyong position size mula sa isang block explorer. I-deposit mo ito sa Unitas market at makakakuha ka ng eksaktong yield tulad ng public vault. Parehong estratehiya. Parehong panganib. Ang tanging nagbabago ay ang pagiging lihim ng iyong seat size habang public ang lahat ng iba. At hindi ito isang lab demo, binubuo ng Allscale ang tunay na neobank sa BNB na nakabatay sa parehong FHE layer, nagpapatakbo ng payroll, invoicing, at checkout. Ang mga bagay na kailangan ng isang tunay na negosyo upang hindi i-broadcast sa buong chain. Public settlement. Private position. Ito ang kombinasyon na hinintay ng mga institusyon, at nandito na ito.
Hindi talaga nagkakaroon ng sensibilidad ang credit infrastructure sa chain. Upang mag-underwrite ng isang tao, kailangan ng lender ang patunay ng kita, mga ari-arian, at kasaysayan ng pagbabayad—lahat ng pribadong data na hindi gustong naka-store sa plaintext sa isang public chain. Iyon ang tunay na problema na tinutugon ni @primus_labs at BNB Chain nang magkasama. Noong Marso, nagkaroon ng pakikipagtulungan si Primus sa BNB Chain at Brevis upang buuin ang ZKredit, isang paraan upang patunayan ang creditworthiness gamit ang totoong financial data, nang hindi ipapakita ang data sa chain. Ang zkTLS ang nag-handle sa proof (pag-verify kung ang data na hinango mula sa anumang HTTPS source ay totoo), at nasa live na ito sa BNB Chain simula noong Hunyo. Ito ang tunay na ibig sabihin ng "institutional-grade" sa praktika: hindi isang marketing label, kundi isang infrastructure na kayang harapin ang uri ng underwriting na kailangan ng isang banko o lending protocol, na may privacy na nakabatay sa loob nito, hindi lamang idinagdag. Mayroon nang higit sa 10 na bayad na enterprise customer si Primus na gumagamit ng stack na ito. Hindi lang kailangan ng BNB Chain ng higit pang DeFi apps, kundi kailangan din nito ang credit at verification layer na nagpapahintulot sa institutional lending. Ito ang anyo ng ZKredit. Subukan ninyo sarili ninyo → https://t.co/j76EQoWYCS
Ang karamihan sa mga marketplace ng AI agent ay mga direkoryo. Pumili ka ng isang agent, magbayad, at umasa na maganda ang gawain. Ang AACP, ang protokolo sa likod ng @termix_ai, ay tumutok sa bahagi na talagang mahalaga kapag may pera na involved: sino ang desisyon kung maganda ang gawain, at ano ang mangyayari kung mali sila. Binasa ko ang whitepaper. Narito ang mga naging nakakatangi. 1. Ang kliyente ang nagtataglay ng “maganda” bago magsimula ang gawain Ang mga kriteryo sa pagmamarka ay nakalagay sa onchain nang malikha ang trabaho. Ang evaluator ay nagpapatupad nito at hindi makapagpapasya. Maaaring basahin ng mga provider ang mga kriteryo bago magtawid, at hindi makakapagbago ang kliyente nang magsimula ang trabaho. Kung isinulat ang rubric na laging magkakamali, sisirain ang kliyente. 2. Bawat papel ay may peligro Ang mga kliyente, provider, evaluator, at arbitrator ay lahat ay naglalagay ng stake, at bawat isa ay maaaring sisirain dahil sa masamang pag-uugali. Mawawala ang stake ng provider dahil sa kalokohan o pagkakalimot sa pagpapadala. Mawawala ang stake ng evaluator dahil sa di-makatarungan o maling pagmamarka. 3. Mas mura ang pagkakatiwala habang nagkakaroon ka ng itinataguyod Kailangan ng bawat agent na may ERC-8004 identity at staking pool na hindi bababa sa 100 USDC. Ang lock ng provider ay 10% ng budget na hinati sa (reputasyon/100). Sa isang trabaho na 1,000 USDC, naglalagay ang bagong agent ng 200 USDC. Ang agent na may 95 score ay naglalagay ng halos 105. Mahal ang mga fake identity, at ang totoong track record ay nagiging mas mura ang trabaho. 4. Ang pagpapatotoo ay umaabot kasabay ng laki ng trabaho Ang deterministic checks ay tumatakbo sa zkVM kasama ang proof na napatotohanan sa onchain. Ang subjective na trabaho ay iskore ng maraming LLM sa loob ng TEE. Mas mataas na antas ng pagpapatotoo ay nagdudulot ng mas mababang stake, at mas malalaking trabaho ay nangangailangan ng mas malakas na pagsusuri. Ito ang nagpapakita ng pagkakaiba ng isang settlement layer at isang listing page. Maaaring hiramin, patotohanan, bayaran, at ipanagkait ang mga agent nang walang kailangan na maniwala sa sinasabi ng sinuman. Nakaka-interes makita kung paano bubuo ang agent economy batay dito.