De l’opérateur à l’agent IA : mon expérience de trading m’a fait redécouvrir la valeur de NeoSoul L’expérience de trading s’accumule progressivement, mais il reste toujours extrêmement difficile de l’appliquer de manière stable à chaque transaction. Au début de ma carrière, je passais des heures devant mes logiciels de trading, étudiant les graphiques K-line tout en suivant les actualités du marché. Quand un actif subissait une hausse soudaine, ma première réaction était de vérifier immédiatement s’il y avait une opportunité. Pendant les périodes de forte activité, de nouveaux sujets émergeaient chaque jour, et j’avais toujours peur de manquer la prochaine vague de hausse. Au fil du temps, mes transactions se sont multipliées : j’ai passé du spot aux contrats, puis j’ai commencé à étudier les Meme, les flux de fonds chain-on-chain, les résultats financiers des actions américaines et les marchés prédictifs. J’ai progressivement compris que les facteurs déterminants du résultat d’un trading ne se limitaient pas à l’analyse du marché, mais incluaient aussi l’exécution de la stratégie, la gestion des risques et le contrôle émotionnel. Parfois, j’avais analysé à l’avance une tendance, mais j’ai manqué une opportunité en modifiant mon plan au dernier moment. D’autres fois, j’avais fixé un objectif de prise de bénéfice, mais j’ai été tenté de garder la position plus longtemps en voyant le prix continuer à monter. Ces expériences m’ont progressivement conduit à développer mes propres habitudes de trading. Aujourd’hui, lors de mes transactions sur des contrats Meme, je commence toujours par analyser la profondeur du carnet d’ordres, les frais de financement, la liquidité et la concentration des positions. Même si je suis très favorable à un actif, j’essaie toujours d’entrer avec une petite position, de limiter l’effet de levier et de définir à l’avance mon niveau de stop-loss. Il en va de même pour l’analyse des résultats financiers des actions américaines : je consulte d’abord les attentes du marché, les performances passées et les informations pertinentes avant de décider d’agir. Mais honnêtement, les capacités humaines sont limitées. C’est précisément à cause de ces expériences personnelles que j’ai été profondément intéressé par @NeoSoulAI et par ce qu’elle cherche à accomplir. Si une IA pouvait véritablement comprendre l’expérience des traders et les aider à exécuter automatiquement l’analyse du marché, la mise en œuvre de stratégies et la surveillance des risques selon des règles prédéfinies, beaucoup d’opérations auparavant effectuées manuellement pourraient devenir bien plus efficaces. Et c’est exactement cette direction que NeoSoul explore. I. Pourquoi suis-je intéressé par NeoTrade ? Parce que je connais parfaitement les difficultés d’exécution dans le trading En étudiant récemment NeoTrade, la première chose qui m’est venue à l’esprit est ma propre routine lors du trading Meme. Le marché Meme présente une caractéristique marquante : les mouvements sont rapides, les informations complexes, et les opportunités et risques apparaissent souvent simultanément. Certains tokens connaissent soudainement une forte activité commerciale et attirent rapidement des volumes importants ; mais se concentrer uniquement sur la hausse peut faire négliger les risques sous-jacents. Ainsi, lorsque j’évalue un projet Meme, je commence par observer la liquidité, les adresses détentrices, le comportement des portefeuilles clés et les volumes d’échanges. Pour les contrats, je vais plus loin : j’analyse la profondeur du carnet d’ordres, l’écart entre les prix d’achat et de vente, les frais de financement, ainsi que la différence entre le prix dernier et le prix de marque. Ces analyses ne sont pas difficiles en soi, mais lorsqu’on surveille plusieurs projets en même temps, elles consomment énormément de temps — et l’être humain est facilement influencé par ses émotions. Par exemple : un actif vient juste d’être filtré selon mes critères, et son prix démarre soudainement. Si je ne respecte pas rigoureusement mes règles d’entrée initiales, je risque d’acheter au sommet et d’assumer un risque inutile. C’est pourquoi, en voyant NeoTrade permettre aux utilisateurs de transformer leur logique de trading en « Trading Skill », j’ai tout de suite pensé à la possibilité de systématiser ces règles acquises au fil du temps. Si je devais concevoir mon propre Agent Meme de trading, je voudrais qu’il effectue d’abord le filtrage des données, puis évalue les conditions d’entrée, et seulement ensuite décide d’exécuter une transaction. Par exemple : si la liquidité diminue fortement, si des portefeuilles clés vendent massivement ou si l’écart entre les prix d’achat et de vente s’élargit, l’IA devrait alerter immédiatement sur le risque et, si nécessaire, suspendre automatiquement les transactions selon les autorisations prédéfinies. Je veux qu’elle m’aide à respecter mes règles — pas à chercher constamment davantage d’opportunités. Le meilleur IA pour un trader n’est pas celui qui vous dit chaque jour quel token va exploser — c’est celui qui comprend vos habitudes et vous aide à exécuter votre stratégie avec plus de stabilité. Selon les documents publics du projet, NeoTrade a déjà commencé à développer des fonctionnalités autour de la création de stratégies en langage naturel, des simulations de trading et des environnements prédictifs partiellement intégrés. Je n’ai pas encore suffisamment de résultats en trading réel pour évaluer sa rentabilité. Mais en termes de direction produit, j’espère sincèrement qu’il améliorera ultérieurement les backtests stratégiques, la gestion des risques, le suivi des coûts de transaction et l’analyse post-exécution. En particulier : les frais, le slippage, le drawdown maximal et les conditions réelles d’exécution devraient être aussi transparents que possible. Car après tant d’années de trading, je sais bien une chose : même un backtest parfait perd toute valeur si les coûts réels d’exécution sont trop élevés ou si la stratégie échoue lorsqu’un fort mouvement du marché survient. II. Des résultats financiers américains aux marchés prédictifs : je commence à comprendre l’importance d’evoevo Outre les Meme, je m’intéresse aussi aux résultats financiers américains et aux marchés prédictifs. Par exemple : lorsqu’une entreprise va publier ses résultats trimestriels, j’étudie d’abord les attentes du marché, puis j’intègre les évolutions sectorielles, la santé opérationnelle de l’entreprise et ses performances passées pour prendre une décision. Parfois, mes prédictions sont justes et me permettent de saisir d’excellentes opportunités. Mais parfois aussi — même si les chiffres sont bons — le marché chute en raison d’un guidance futur ou d’une surévaluation. Ces expériences m’ont appris qu’une seule bonne prédiction ne prouve pas que ma méthode d’analyse est valide. Se souvenir uniquement des transactions gagnantes conduit facilement à surestimer ses propres capacités. Un véritable retour d’expérience doit documenter aussi bien les succès que les échecs. Pourquoi avais-je pris cette décision ? Quelles données avais-je consultées ? Quels risques importants avais-je ignorés ? Quelle était la différence entre mon attente initiale et la réaction réelle du marché ? C’est précisément ce que j’ai trouvé particulièrement intéressant dans evoevo, un autre produit de NeoSoul. Selon la conception du projet, evoevo se concentre davantage sur la préparation des données, l’évaluation des performances des agents et la rétroaction des résultats. Je pense que si ce système pouvait être pleinement développé, il apporterait une contribution majeure au progrès des agents IA. Par exemple : un agent spécialisé dans l’analyse des résultats financiers pourrait analyser des dizaines — voire des centaines — d’entreprises. Si le système enregistrait systématiquement la logique de chaque prédiction, sa probabilité, le résultat réel et les coûts associés à la transaction, il serait possible d’établir progressivement un système d’évaluation objectif des compétences. Pour l’utilisateur, cela permettrait aussi de mieux juger quel agent excelle dans quel domaine. Certains sont experts en analyse macroéconomique ; d’autres maîtrisent les données chain-on-chain ; certains ont une meilleure performance historique sur des événements spécifiques des marchés prédictifs. Lorsque j’étudie moi-même les marchés prédictifs, je porte une attention particulière à la relation entre probabilité et cote. Prévoir qu’un événement se produira n’est pas la même chose que juger si le prix actuel mérite une participation. III. Après le TGE du DNA, je me concentre désormais sur sa capacité à s’intégrer dans un véritable cycle produit Le 16 octobre, le token natif $DNA de NeoSoul a officiellement commencé à être négocié et a progressivement été listé sur plusieurs plateformes. Le DNA est déployé sur BNB Chain avec un approvisionnement total de 1 milliard d’unités. En tant qu’acteur longtemps impliqué dans le marché Crypto, j’ai vu trop de projets recevoir une attention médiatique autour du TGE. Certains ont connu une activité intense au moment du lancement — mais quelques semaines plus tard, tout ce dont on discutait encore était le prix. Combien d’utilisateurs réels utilisaient le produit ? Quels revenus réels étaient générés par l’écosystème ? Quelle était vraiment l’utilité du token ? Rarement quelqu’un continuait à s’y intéresser. C’est pourquoi cette fois-ci, en regardant le DNA, je souhaite l’évaluer à partir de cas d’utilisation concrets. Selon les plans publiés par NeoSoul, le DNA servira à payer les services IA, à participer à la gouvernance écosystémique et à faciliter les règlements entre agents. Parmi ces fonctions, celle qui m’intéresse particulièrement est la collaboration économique entre agents. Prenons un exemple lié à mon propre trading : Si mon agent de trading doit analyser un projet Meme spécifique mais manque de données chain-on-chain détaillées, peut-il appeler un autre agent spécialisé pour obtenir cette analyse ? Ou encore : si je veux étudier un résultat financier d’une entreprise, puis-je faire appel à plusieurs agents différents — chacun chargé d’une tâche spécifique : données financières, analyse sectorielle, sentiment du marché et évaluation des risques ? Lorsque plusieurs agents auront besoin réellement d’appeler des services externes pour accomplir leurs tâches, cela générera des paiements et des règlements. Si le DNA peut assumer une partie de ces fonctions économiques, alors son token pourra véritablement s’ancrer dans l’utilisation réelle de l’écosystème. Cela me fait penser à un changement assez intéressant.Cela me fait penser à un changement assez intéressant. Par le passé, de nombreux utilisateurs de Crypto participaient principalement au marché en négociant des actifs numériques. À l'avenir, si l'économie des agents devient progressivement mature, les développeurs pourraient offrir des services en créant des agents professionnels, tandis que les traders pourraient participer à de nouvelles activités économiques en partageant des méthodes de recherche et des compétences stratégiques précieuses. Cela rendrait la participation à l'écosystème Crypto bien plus riche. Bien sûr, ces idées restent pour l'instant des directions à valider progressivement. Le TGE de DNA n'est qu'un premier pas ; ce qui déterminera réellement sa valeur à long terme, c'est la volonté future des utilisateurs de payer pour ces services d'IA. Quatre : L'airdrop de la communauté StandX, qui m'a fait repenser à mes expériences dans les communautés Crypto Une autre chose qui m'a particulièrement touché avec NeoSoul est le lancement d'un airdrop exclusif pour la communauté StandX et les KOL. Après avoir ajusté son plan opérationnel initial, NeoSoul a choisi d'apporter son soutien aux membres concernés de la communauté. Je trouve cette initiative louable. Au cours de ces dernières années, j'ai participé à de nombreuses communautés Crypto et j'ai vu plusieurs projets évoluer depuis un petit groupe d'observateurs jusqu'à devenir des écosystèmes avec des milliers d'utilisateurs. La croissance d'un projet dépend souvent de ceux qui s'engagent durablement : en participant aux discussions, en testant les produits et en fournissant des retours constructifs. Surtout au début, les contributions des utilisateurs ordinaires sont souvent cruciales : certains étudient activement le produit, d'autres signalent rapidement les problèmes rencontrés, et d'autres encore consacrent du temps à rédiger des tutoriels pour aider de nouveaux arrivants à comprendre le projet. Ces actions ne figurent peut-être pas directement dans les états financiers du projet, mais je pense qu'elles ont tout autant de valeur. Au fil des ans, en participant à la construction de différentes plateformes et communautés, j'ai appris à accorder une importance croissante à la capacité d'une équipe à répondre véritablement aux suggestions des utilisateurs. Poser une question n'est pas difficile ; ce qui l'est, c'est que l'équipe du projet soit disposée à traiter sérieusement ces retours et à informer la communauté des progrès réalisés. C'est pourquoi, je souhaite que l'action de NeoSoul en faveur de la communauté StandX devienne le début d'une collaboration durable. Par exemple, permettre aux utilisateurs de StandX familiers avec les marchés prédictifs de participer aux tests de NeoTrade, encourager les traders expérimentés à proposer des conseils sur la conception de stratégies, ou impliquer les KOL communautaires dans l'éducation produit et la construction du contenu écosystémique. Cela permettrait non seulement de préserver l'expérience accumulée au sein de la communauté existante, mais aussi d'obtenir des retours produits plus directs pour NeoSoul. J'aimerais également que le projet mette en place un mécanisme public pour recueillir les suggestions communautaires : quelles suggestions ont été collectées, lesquelles ont été adoptées, celles qui sont en cours de développement — l'équipe pourrait publier régulièrement ces informations. Pour ceux qui participent depuis longtemps aux communautés Crypto, ce qui les incite réellement à rester, c'est de sentir que leurs opinions sont prises au sérieux et que leurs contributions sont reconnues. Un airdrop peut faire connaître NeoSoul à un plus grand nombre, mais seule une construction produit continue et une interaction communautaire régulière permettront à ces personnes de rester fidèles à long terme. Cinq : Croire en NeoSoul : si je devais donner des conseils à l'équipe, voici ce que je souhaiterais qu'ils fassent avant tout Après avoir étudié NeoSoul, j'ai quelques attentes concrètes pour les douze prochains mois. La première concerne l'expérience d'utilisation réelle de NeoTrade. J'espère qu'il permettra aux traders ordinaires d'y accéder plus facilement, notamment dans les étapes de création de stratégie, de test simulé, d'autorisation d'exécution et de gestion des risques. Il serait idéal qu'un parcours complet se développe progressivement, depuis les stratégies simples jusqu'aux stratégies complexes. Pour les débutants en trading par IA, ils pourraient commencer par un environnement simulé, puis, une fois familiers avec le système, choisir des fonctionnalités plus avancées selon leurs besoins personnels. En parallèle, j'espère que l'équipe accordera une grande importance à la sécurité des transactions : gestion des autorisations API, isolation des fonds, détection d'opérations anormales, fonction d'arrêt d'urgence et enregistrement complet des actions des agents. Car dans le trading réel, bien que l'efficacité d'exécution soit cruciale, la sécurité des fonds doit toujours primer. Deuxièmement, établir un système plus transparent pour évaluer les performances des agents. J'aimerais que les utilisateurs puissent consulter les historiques réels d'exécution d'un agent IA lorsqu'ils choisissent d'en utiliser un. Ces données devraient inclure non seulement les gains, mais aussi les pertes, le drawdown maximal, les coûts de transaction et la durée d'exécution. Seule cette transparence permettra aux utilisateurs de comprendre véritablement les forces et les limites d'une stratégie donnée. Troisièmement, faire émerger une véritable demande économique pour DNA. Si demain de plus en plus de développeurs proposent des services d'agents et que de plus en plus d'utilisateurs paient ces services en DNA, alors le modèle économique de NeoSoul pourra s'appuyer sur une base durable. Enfin, le développement communautaire. J'espère que l'équipe ne se contentera pas d'être active lors du TGE ou lors d'événements majeurs, mais qu'elle continuera régulièrement à écouter les retours des utilisateurs. Expliquer clairement les problèmes techniques dès qu'ils surviennent, partager activement les nouvelles fonctionnalités une fois livrées, et rester transparente lorsqu'une roadmap évolue. Pour un projet en phase précoce, ces actions semblent simples — mais elles révèlent le plus profondément l'engagement à long terme de l'équipe. Six : En conclusion : j'espère que l'IA deviendra une extension du savoir-faire accumulé par les traders En repensant à mes années de trading, je constate que mon plus grand changement a été une attention croissante portée aux règles, à la patience et à la gestion des risques. Au début, mon trading reposait principalement sur mon jugement personnel ; puis j'ai appris à utiliser divers outils analytiques ; aujourd'hui, je me concentre sur les agents IA. Je sens clairement que les outils de trading évoluent constamment. Mais un point n'a jamais changé : Les outils peuvent améliorer notre efficacité, mais ils ne remplacent pas la compréhension du marché ni ne suppriment les risques inhérents au trading. Mes attentes vis-à-vis de NeoSoul sont donc très simples : J'espère qu'il permettra un jour à davantage d'utilisateurs ordinaires de transformer leur expérience en capacités d'agents vérifiables et améliorables continuellement. J'espère que les développeurs talentueux pourront être rémunérés pour avoir créé des services d'agents véritablement utiles ; que DNA participera progressivement à l'économie réelle de l'écosystème ; et que les membres fidèles de la communauté auront davantage d'opportunités pour contribuer activement à son développement. NeoSoul a déjà accompli son TGE et défini ses orientations produit et écosystémique. Au cours des douze prochains mois, je continuerai à suivre attentivement si le projet parvient à concrétiser progressivement ces objectifs. Si un jour, lorsqu'on parle de NeoSoul, on ne parle plus seulement du prix du DNA, mais aussi des agents excellents, des besoins utilisateurs réels, des revenus des développeurs et des réalisations communautaires — alors je considérerai que ce projet aura accompli quelque chose de véritablement méritoire. Et je voudrais aussi vous demander : si vous pouviez un jour posséder un agent IA dédié au trading, quel problème souhaiteriez-vous qu'il résolve pour vous ? Trouver des opportunités sur le marché ? Appliquer rigoureusement vos stop-loss ? Ou vous aider à analyser chaque transaction passée ? @NeoSoulAI #NeoSoul #DNA #NeoTrade #AIAgent #AgentEconomy

【Développeurs de TapeOut】 TapeOut pourrait être sur le point de connaître son véritable point de rupture : ce qui mérite plus d’attention que le prix de BEM, c’est l’écosystème de développeurs en croissance constante — cet article vous emmène au cœur de l’écosystème de développeurs de TapeOut. Pour juger si un projet Crypto a le potentiel de devenir la prochaine éco-système explosif, je me fie de plus en plus à une donnée : combien de personnes créent réellement des choses dessus ? Une hausse du prix peut attirer l’attention, un volume de trading accru peut attirer des fonds, mais ce qui permet véritablement à un écosystème de prospérer à long terme, c’est souvent la présence de développeurs. Pourquoi Ethereum a-t-il pu développer un écosystème DeFi aussi vaste ? Pourquoi Solana continue-t-il de voir émerger de nouvelles applications et fonctionnalités ? Outre la technologie sous-jacente, il y a une raison fondamentale : des développeurs veulent y participer et sont capables d’y créer continuellement de nouveaux produits. Récemment, j’ai réétudié #TapeOut et $BEM, et j’ai constaté que ce qui mérite désormais attention ne se limite plus au CPU chain-on ou à l’exploitation PoD. Ce qui m’intéresse davantage, c’est qu’un écosystème de développeurs commence à se former. Et cette fois-ci, j’ai trouvé certaines données chain-on directement observables. I. L’écosystème de développeurs de TapeOut ne se limite plus à un concept Selon les données affichées le 21 octobre par une plateforme tierce de surveillance chain-on, au cours des 7 derniers jours : 167 créateurs ont été observés participant à des activités de création chain-on 11 215 nouveaux circuits ont été enregistrés 130 nouveaux processeurs ont été créés 81 processeurs ont généré des activités de moulage Il est important de préciser que les 167 représentent le nombre de créateurs observés dans la fenêtre d’analyse, et non 167 programmeurs indépendants vérifiés ; le nombre de circuits ne correspond pas non plus au nombre d’applications indépendantes. Mais ces chiffres me rendent tout de même enthousiaste. Ils reflètent que TapeOut connaît désormais des activités continues de conception et de création chain-on, et non seulement des démonstrations technologiques menées par l’équipe du projet. Autrefois, lorsqu’on évoquait TapeOut, on pensait immédiatement au CPU chain-on conçu par le développeur âgé de 16 ans, Blonskr. Aujourd’hui, à partir des données publiques, nous pouvons observer davantage de participants créant des circuits et fabriquant des processeurs. Du simple test technologique d’une seule personne à une participation croissante de plusieurs acteurs : voilà probablement le changement le plus significatif à ce jour dans TapeOut. II. Plus il y a de développeurs, plus l’écosystème TapeOut offre de potentiel Beaucoup se demanderont peut-être pourquoi je porte autant d’attention au nombre de développeurs. La réponse est simple. TapeOut diffère des protocoles financiers classiques : sa logique fondamentale repose sur la conception et la combinaison de circuits numériques. Le NAND assure les opérations logiques de base, le LATCH fournit une capacité de stockage d’état ; les développeurs peuvent concevoir des circuits complexes à partir de ces composants, réaliser leur fabrication (flow), puis associer la structure résultante à un NFT Circuit. Cela signifie que TapeOut pourrait développer un modèle d’évolution d’écosystème particulier. Un développeur crée un module logique de base ; un autre peut tenter d’y construire un composant de calcul ; encore d’autres combineront ces éléments pour former des systèmes plus complexes. Les développeurs ne créent pas seulement un nouveau produit — ils créent aussi des ressources technologiques que d’autres pourront ultérieurement réutiliser. Bien sûr, la réutilisation effective nécessite des interfaces, des autorisations et des outils adaptés. Mais si ce modèle parvient à maturité, je pense que TapeOut pourrait acquérir un avantage compétitif en matière d’accumulation technologique. Par exemple : Supposons qu’un écosystème ne compte que 10 développeurs, chacun devant reconstruire les fonctionnalités depuis le niveau le plus bas — son efficacité serait fortement limitée. Mais lorsque le nombre de participants augmente, et qu’ils partagent du code, réutilisent des circuits et maintiennent ensemble des outils, les nouveaux développeurs n’ont plus besoin de tout reconstruire depuis zéro. C’est exactement pourquoi je crois en l’écosystème de développeurs de TapeOut. L’importance de la croissance du nombre de développeurs ne réside pas seulement dans le chiffre lui-même, mais dans leur capacité à réduire continuellement les coûts pour les futurs développeurs. Dès lors qu’un tel effet d’accumulation se met en place, l’espace de développement de l’écosystème devient totalement différent. III. Ce qui me séduit vraiment, c’est que TapeOut commence à établir un système de collaboration entre développeurs J’ai spécifiquement consulté le GitHub de TapeOut. Actuellement, TapeOut Protocol a rendu publics plusieurs dépôts code : TapeKit, TAPs, etc. Parmi eux, TapeKit est un outil open source particulièrement intéressant. Il vise à permettre l’accès au contenu web via le stockage chain-on, la vérification du contenu et le noyau du navigateur, fournissant ainsi une infrastructure pour les applications DeWEB. Plus important encore : ce n’est pas une simple page conceptuelle — c’est un projet de développement avec des spécifications publiques et une implémentation de référence. En outre, les TAPs (TapeOut Protocol Proposals) méritent une attention particulière. Ils constituent le mécanisme officiel de propositions et de débats publics sur les normes du protocole. Les développeurs peuvent proposer des idées concernant de nouvelles interfaces, formats de fichiers ou normes techniques, et contribuer à leur amélioration par des discussions publiques. À mes yeux, c’est essentiel. Un protocole qui dépend uniquement du fondateur pour décider de toutes les orientations techniques risque rapidement d’atteindre un plafond. Mais si un nombre croissant de développeurs participent à la définition des normes, à la revue du code et à la maintenance des outils, il devient possible d’établir un mécanisme collaboratif plus ouvert. J’ai également découvert que la communauté a déjà lancé un projet open source indépendant intitulé « Awesome TapeOut », qui recense systématiquement les projets liés au protocole TapeOut disposant d’un code public. On y trouve des projets communautaires comme TapeBrowser ou TapeVault. Cela prouve que certains membres de l’écosystème commencent déjà à organiser activement les ressources et à développer des outils — sans dépendre entièrement des initiatives officielles. Bien sûr, le nombre de dépôts open source ne peut pas être directement équivalent au nombre d’applications matures. Mais pour un écosystème technologique encore jeune comme TapeOut, je pense que ce qui compte vraiment, c’est que les développeurs commencent à créer activement des outils, à soumettre des propositions et à maintenir des projets — bien plus que la simple annonce de partenariats promotionnels. IV. Quelle est l’implication du développement de l’écosystème développeur pour BEM ? Je considère cela comme un maillon crucial du modèle économique global de TapeOut. Beaucoup se concentrent sur $BEM en pensant d’abord à l’exploitation PoD, à la quantité maximale de 21 millions d’unités ou aux tendances du marché. Ces aspects sont bien sûr importants à étudier. Mais si l’on regarde sur le long terme, la capacité de BEM à croître avec TapeOut dépendra avant tout de la capacité de l’écosystème à générer continuellement des activités économiques. Voici une trajectoire particulièrement intéressante : Augmentation des développeurs → Plus grande richesse en circuits et applications → Élargissement des cas d’usage → Croissance des activités économiques dans l’écosystème → Augmentation potentielle des demandes pour BEM. Cela ne signifie pas qu’à chaque nouveau développeur ajouté, BEM augmentera automatiquement. Mais si davantage de développeurs construisent des applications, cela pourrait générer plus tard une demande accrue pour les composants utilisés, la fabrication de circuits, les services associés et l’émission d’actifs. Les mécanismes explorés par TapeHub — émission, liquidité et rachat/brûlage — offrent également un espace supplémentaire pour renforcer ce lien économique. Cependant, la quantité réelle de demande générée dépendra toujours des règles du protocole et du niveau réel d’utilisation. Ce que je trouve particulièrement prometteur, c’est que BEM pourrait progressivement échapper à sa position initiale d’actif uniquement lié aux récompenses minières. Car une crypto-monnaie qui ne génère que des récompenses sans créer une demande durable risque fortement d’être affectée par les variations du cycle d’incitation. À l’inverse, si les applications évoluent et que les développeurs participent durablement — tandis que les utilisateurs sont prêts à payer pour certaines fonctionnalités — alors le modèle économique peut s’appuyer sur une base bien plus solide. Pour moi, la plus grande source potentielle de croissance future pour BEM ne réside pas dans l’augmentation du nombre de mineurs, mais dans la capacité à encourager davantage de développeurs à créer véritablement des produits que les gens veulent utiliser. V. De la communauté technique vers un écosystème ouvert : TapeOut traverse une étape cruciale J’ai toujours trouvé le parcours de développement de TapeOut fascinant. Au départ, Blonskr a démontré sa capacité technologique grâce au CPU chain-on, suscitant l’intérêt pour la combinaison entre circuits numériques et blockchain. Ensuite, le mécanisme PoD a permis à davantage d’utilisateurs d’entrer dans la conception et l’exploitation des circuits. Puis sont apparus progressivement TapeKit, TapeHub et divers outils développés par la communauté — propulsant le projet vers des scénarios d’application encore plus larges.Aujourd’hui, en plus des développeurs de la technologie de base, l’écosystème compte désormais des auteurs indépendants d’outils, des chercheurs, des organisateurs communautaires et des contributeurs participant aux discussions sur les normes. Il s’agit en réalité d’un processus progressif de croissance de l’écosystème technologique. Au niveau communautaire, l’attention et le soutien publics de Ryan de Mars pour TapeOut ont aidé davantage de participants Crypto à prendre conscience de ce projet. Parallèlement, des contributeurs communautaires comme BruceBlue ont lancé des initiatives autour de la collaboration entre développeurs, la construction organisationnelle et les ressources publiques. Je pense que la participation de ces différents rôles a toute sa signification. Les fondateurs poussent les limites technologiques, les développeurs étendent les capacités du produit, les organisateurs communautaires facilitent la connexion des ressources, et les chercheurs encouragent une meilleure compréhension du protocole. Lorsqu’un écosystème commence à établir une division des rôles et que de plus en plus de personnes souhaitent y contribuer avec leurs compétences, il a alors une véritable chance de se développer pleinement. Mais j’espère que TapeOut pourra faire mieux à l’étape suivante. Par exemple, en améliorant davantage la documentation technique, en abaissant la barrière d’entrée pour la conception de circuits, en offrant aux nouveaux développeurs des SDK et des modèles plus matures, en encourageant davantage de projets open source, et en favorisant la génération de revenus durables pour les développeurs. Car les développeurs ne peuvent pas construire à long terme uniquement grâce à leur enthousiasme. Un écosystème véritablement mature doit permettre aux bons développeurs d’obtenir une rémunération juste pour leurs contributions techniques. Six : Pourquoi pensez-vous que TapeOut pourrait devenir le prochain écosystème Crypto à succès ? Je crois en TapeOut non pas parce qu’il possède déjà un nombre de développeurs aussi important qu’Ethereum ou Solana. Au contraire, il se trouve encore à un stade très précoce. À ce jour, je n’ai pas trouvé de statistique officielle et unifiée permettant de déterminer avec précision le nombre total de programmeurs actifs dans tout l’écosystème TapeOut. Mais nous pouvons déjà observer des activités de création sur chaîne, des projets d’outils indépendants, des dépôts de code publics et des propositions techniques. Ces éléments ensemble me poussent à croire que TapeOut évolue progressivement d’un experiment marginal vers un écosystème technologique soutenu par une participation continue. Bien sûr, plusieurs questions restent à valider. Combien de nouveaux circuits ajoutés possèdent réellement une valeur réutilisable ? Les développeurs indépendants parviendront-ils à rester à long terme ? Combien de projets communautaires passeront du stade de démonstration technique à une utilisation concrète ? Les outils de développement sont-ils suffisamment stables pour attirer davantage de développeurs ordinaires ? Les réponses à ces questions détermineront le niveau futur d’accomplissement de TapeOut. Mais je pense que cette direction vaut vraiment la peine d’être suivie. Car une fois qu’un écosystème de développeurs est véritablement formé, il génère souvent une innovation continue, et non pas uniquement quelques produits lancés par l’équipe projet pour maintenir l’attention. Aujourd’hui, quelqu’un crée un module de circuit ; demain, quelqu’un conçoit un nouvel outil de développement ; après-demain, quelqu’un les combine pour créer une application complète. Si ce type d’événement se produit régulièrement, TapeOut pourrait progressivement développer sa propre compétitivité d’écosystème. Enfin, je voudrais dire ceci : Je sens de plus en plus que l’indicateur le plus important à suivre pour l’avenir de TapeOut ne sera pas peut-être la hausse du prix du BEM un jour donné, mais combien de personnes ont créé des circuits cette semaine, quels nouveaux outils sont apparus ce mois-ci, et combien de développeurs indépendants choisissent de rester. Le prix peut être influencé à court terme par l’émotion, mais la construction d’un écosystème de développeurs exige un investissement à long terme. Un projet qui attire des fonds ne fait que montrer que le marché y prête attention ; celui qui attire constamment des développeurs créant de nouvelles choses a davantage de chances de générer une véritable valeur durable. C’est précisément la raison pour laquelle je commence à croire davantage en TapeOut. Il a déjà commencé à s’étendre au-delà de son expérience initiale sur chaîne du CPU vers la conception ouverte, le développement d’applications, les normes techniques et la collaboration communautaire. Si la participation des développeurs continue d’augmenter, si le nombre et la qualité des applications progressent simultanément, et si le modèle économique du BEM établit un lien plus étroit avec les besoins réels d’utilisation, alors TapeOut a tout son potentiel pour devenir le prochain écosystème phénomène à surveiller sur le marché Crypto. Ce que je vois, ce n’est jamais seulement un jeton BEM — mais l’avenir que de plus en plus de développeurs créent ensemble autour de TapeOut. #TapeOut #BEM #BNBChain @bitcoin2themars

Récemment, le BTC est revenu au-dessus de 80 000 $ après avoir rebondi depuis les 70 000 $, ce qui a clairement réchauffé le sentiment du marché. Après chaque cycle de hausse, ce que tout le monde remarque d’abord, c’est le prix. Mais ce qui rend vraiment intéressant le monde des crypto-monnaies, ce n’est jamais simplement la hausse ou la baisse. Le bitcoin permet à la valeur de circuler librement en dehors du système bancaire traditionnel. Les stablecoins ont ensuite introduit le dollar sur la chaîne, et de plus en plus de projets essaient désormais de faire entrer réellement les fonds sur chaîne dans les paiements, les règlements et les scénarios commerciaux concrets. Récemment, j’ai étudié @Polyflow_PayFi, l’un des projets les plus représentatifs dans ce domaine. Ce que fait PolyFlow est en réalité très simple à comprendre. D’un côté, il y a l’identité et les informations de paiement : Qui est l’utilisateur ? A-t-il terminé le KYC ? A-t-il déjà effectué des paiements réels ? Ces informations peuvent-elles être vérifiées par d’autres applications ? De l’autre côté, il y a les fonds eux-mêmes : Comment les stablecoins entrent-ils dans les scénarios de paiement ? Comment les commerçants réalisent-ils leurs règlements ? Comment la liquidité sur chaîne participe-t-elle à des transactions réelles ? PolyFlow utilise principalement PID et PLP pour accomplir ces objectifs. PID ressemble davantage à un système d’identité de paiement vérifiable. Il relie l’identité réelle, l’état KYC, les historiques de paiement et certaines données de crédit, permettant aux utilisateurs de ne plus avoir à soumettre à plusieurs reprises les mêmes documents lorsqu’ils utilisent différentes applications. Plus important encore : à l’avenir, la finance sur chaîne ne devra pas nécessairement juger un utilisateur uniquement en fonction du montant détenu dans son portefeuille. Le revenu réel, les historiques de consommation, les comportements de paiement et les enregistrements d’exécution peuvent eux aussi devenir des éléments constitutifs du crédit. PLP, quant à lui, s’attaque principalement à la question de la participation des fonds aux paiements. Une fois qu’un stablecoin entre dans un scénario de paiement, il ne devrait pas se limiter à un simple transfert. Les règlements aux commerçants, les avances de paiement, la rotation des fonds transfrontaliers et les besoins réels en liquidités dans les activités commerciales exigent tous de la liquidité. PolyFlow souhaite relier ces besoins réels de paiement aux fonds sur chaîne, afin que les stablecoins ne se contentent pas seulement de « payer », mais participent également aux règlements et à la rotation des fonds. C’est précisément ce qui rend selon moi le PayFi plus intéressant que les simples paiements crypto. Les paiements classiques résolvent : Comment faire passer l’argent de A à B ? Le PayFi va plus loin et résout : Pendant ce paiement, cet argent peut-il générer davantage de valeur financière ? Actuellement, PolyFlow commence déjà à s’implanter dans des scénarios réels : Des applications de certificats d’identité basées sur Solana Attestation Service, ainsi que des collaborations avec Huma, Arf et Geoswift autour des paiements transfrontaliers et des règlements aux commerçants. Lorsque l’on relie ces éléments, la direction de PolyFlow devient claire : D’abord relier les utilisateurs réels, les paiements réels et les stablecoins ; puis étendre progressivement cela au crédit, au financement et à d’autres services financiers. Beaucoup de produits DeFi actuels fonctionnent essentiellement selon le principe : « Tu mets en garantie tant d’actifs, tu peux emprunter tant d’argent. » Mais dans le monde réel, une grande partie des activités financières ne fonctionnent pas ainsi. Les entreprises ont des créances clients, les commerçants ont des flux de trésorerie, les particuliers ont des historiques de revenus, et le commerce transfrontalier repose sur des commandes réelles et des besoins de règlement. Si ces activités économiques réelles peuvent progressivement entrer sur chaîne, alors la valeur des stablecoins ne se limitera plus à être un moyen d’échange ou un stockage de valeur — elle commencera véritablement à participer aux paiements mondiaux et aux activités financières. C’est précisément ce que je trouve le plus intéressant chez PolyFlow aujourd’hui. Le BTC a apporté la valeur sur chaîne. Les stablecoins ont apporté le dollar sur chaîne. Et le PayFi tente maintenant d’y intégrer également davantage de paiements réels et d’activités commerciales. #PayFi #Payment @Polyflow_PayFi

Les Launchpads sur chaîne ont récemment recommencé à se multiplier, mais les projets qui méritent vraiment que je passe du temps à les étudier restent rares. La raison est simple : émettre un token n’a plus aucun obstacle technique. Le vrai défi, c’est de concevoir un système d’entrée plus équitable, de réduire les avantages des scripts et des attaques Sybil, d’assurer une transition fluide entre l’émission primaire et la liquidité secondaire, et de s’assurer que le mécanisme continue de fonctionner après le lancement. Le projet @ToshProtocol que je suis actuellement aborde précisément ces questions. Surtout depuis le lancement officiel du premier token de ToshX, $TO, cette conception qui n’était jusqu’alors qu’un cadre théorique et du code commence à entrer dans une phase de validation réelle sur le marché. Si l’on réduit ToshX à un simple nouveau Launchpad, je pense qu’on le sous-estime profondément. Ce qu’il cherche véritablement à redéfinir, c’est l’ensemble du parcours d’un actif sur chaîne, depuis son émission jusqu’à son échange. 01｜Pourquoi avons-nous encore besoin d’un nouveau Launchpad ? Ces dernières années, la crypto a expérimenté de nombreux modèles d’émission de tokens. Au début, il y avait les ICO, les IDO, les listes blanches ; puis sont apparus divers Launchpads, suivis par la montée en puissance rapide des modèles de Bonding Curve comme https://t.co/qj0ApP65C4. Chaque modèle a résolu une partie des problèmes, tout en en créant de nouveaux. Par exemple, les listes blanches permettent de contrôler le nombre de participants, mais le pouvoir de sélection reste souvent entre les mains des équipes projet. Le système « premier arrivé, premier servi » semble équitable, mais en pratique, il se résume à une course aux RPC, robots et scripts automatisés. Les Bonding Curve ont considérablement abaissé les barrières à l’entrée, mais dans les projets populaires, les problèmes de front-running, de sniper et de participation massive via de nouveaux portefeuilles persistent toujours. Aujourd’hui, lorsqu’on parle de « Fair Launch », la vraie question n’est plus : Y a-t-il une vente privée ? Mais : Dans un cadre ouvert à tous, qui obtient quel quota ? Et sur quelle base ce quota est-il déterminé ? C’est précisément là que ToshX se distingue. Sa réponse est : Proof-of-Gas. 02｜Proof-of-Gas : pas d’identité, mais ce que vous avez réellement laissé derrière vous ToshX ne repose pas sur la légitimité d’un KYC, d’une liste blanche ou d’une course à la vitesse. Il tente plutôt d’évaluer l’éligibilité et le quota en se basant sur l’historique de consommation de Gas du portefeuille. Cette approche me semble particulièrement intéressante. Car l’identité sur chaîne reste un problème profondément difficile à résoudre. Une personne peut créer dix portefeuilles, cent portefeuilles, voire des dizaines de milliers d’adresses via des scripts automatisés. Si un protocole conçoit un système « un portefeuille = un quota », alors l’équité devient rapidement une question de qui possède la plus grande ferme de portefeuilles. L’historique du Gas présente une différence fondamentale : C’est un coût réel déjà engagé sur chaîne. On peut créer une nouvelle adresse, mais on ne peut pas inventer l’historique d’activité réelle d’un portefeuille sur plusieurs années. Selon le mécanisme actuellement publié par ToshX, le Proof-of-Gas détermine l’éligibilité et le quota pour la phase génèse en fonction de la consommation historique de Gas. Un nouveau portefeuille sans historique ne bénéficie pas naturellement des mêmes capacités d’accès qu’un portefeuille actif depuis longtemps. Le mécanisme publié inclut également un seuil minimal d’historique de Gas et un plafond par portefeuille, afin de limiter à la fois les attaques Sybil massives et la concentration excessive des quotas par les gros acteurs. Bien sûr, cette méthode ne résout pas complètement le problème Sybil. Mais elle change radicalement la structure des coûts pour attaquer ce mécanisme. Avant, créer une adresse coûtait presque rien. Maintenant, pour obtenir un poids historique élevé, un portefeuille doit avoir réellement engagé des coûts sur chaîne dans le passé. De ce point de vue, le Proof-of-Gas n’est pas simplement un algorithme de quota pour un Launchpad : il explore une question plus profonde : La valeur économique réellement dépensée par un compte sur chaîne peut-elle devenir une nouvelle forme de réputation on-chain ? 03｜Phase 1.5 : émission primaire et liquidité secondaire simultanées Outre le Proof-of-Gas, un autre aspect de ToshX qui retient mon attention est la Phase 1.5. Les modèles traditionnels de lancement présentent souvent un décalage marqué entre les phases. Le marché primaire collecte des fonds ou utilise une Bonding Curve ; puis, une fois une condition remplie, on migre vers un DEX pour créer un pool de liquidité officiel. Autrement dit : L’émission et la négociation sont deux étapes distinctes. Cela engendre de nombreux problèmes : Quand la « graduation » a-t-elle lieu ? Qui crée le pool ? Comment est fixé le prix initial ? D’où vient la liquidité ? Le projet peut-il modifier les règles après coup ? Existe-t-il un arbitrage évident entre le prix primaire et le marché secondaire ? ToshX cherche à intégrer ces deux phases dans un même système. À la fin de la phase génèse, le protocole crée un véritable pool de liquidité sur PancakeSwap Infinity, tout en ne libérant pas immédiatement tous les tokens restants. Au lieu de cela, les tokens supplémentaires sont libérés progressivement selon des paliers de prix. Selon le code et la documentation publiques actuels de Tosh-Core v5.0, après la phase génèse, un vrai Infinity Pool est créé et l’offre future est débloquée par étapes selon des seuils de prix. C’est pourquoi les concepteurs appellent ce modèle : Phase 1.5. Je trouve ce nom très précis. Ce n’est ni une simple émission primaire ni une entière dépendance au marché secondaire pour la découverte des prix — c’est une couche intermédiaire mécanisée entre les deux. 04｜Confier l’offre du token au prix du marché Il y a ici encore une autre conception facilement négligée. ToshX ne libère pas tous les tokens en une seule fois au moment du lancement du projet. Selon la version actuellement publiée, l’offre future des tokens est divisée en nombreuses tranches de prix — ce qu’on appelle les « Shelves ». En termes simples : Tant que le prix du marché n’a pas atteint un niveau donné, la tranche suivante ne peut pas être libérée plus tôt. Cela redéfinit fondamentalement la relation entre l’offre primaire et le prix secondaire. Dans les projets traditionnels : Les tokens sont tous créés en amont ; puis le marché doit absorber cette offre. Le modèle ToshX suit une logique inverse : Le prix prouve d’abord la demande ; puis l’offre est libérée progressivement. La conception actuellement publiée inclut environ 4 000 paliers de prix. La libération future du token s’effectue conditionnellement au prix — et non pas en bloc dès le départ. Ce que j’aime particulièrement dans ce mécanisme, c’est qu’il ne suppose pas qu’un projet doit démarrer avec sa pleine offre circulante. C’est le marché — en poussant le prix vers tel ou tel niveau — qui détermine jusqu’où l’offre peut progresser. C’est bien plus proche du processus réel de découverte des prix que de fixer simplement une FDV et de dévoiler tout le modèle économique dès le départ. 05｜Pourquoi ce lancement de $TO est-il si important ? Même les mécanismes les plus élégants restent théoriques s’ils n’ont jamais été testés en conditions réelles. C’est pourquoi je considère que $TO n’est pas seulement le premier token lancé sur ToshX. Il s’agit davantage d’un test de pression pour ToshX lui-même. Selon les informations publiées récemment par ToshX, le lancement génèse de $TO se fait avec $BEM comme actif d’entrée. Les quotas sont calculés selon l’historique Gas des portefeuilles. La fenêtre de génèse est fixée à 3 heures ; à son terme, le calcul est déclenché automatiquement et le pool de liquidité est créé immédiatement. Ces règles combinées permettent justement de mettre à l’épreuve les mécanismes fondamentaux de ToshX : Le Proof-of-Gas est-il réellement utilisable ? Les utilisateurs comprennent-ils ce nouveau système de quotas ? Le pool réel peut-il être créé sans accroc après la phase génèse ? $BEM peut-il véritablement servir d’actif fondamental dans ce processus d’émission ? Et surtout : Le marché acceptera-t-il cette nouvelle structure d’émission ? Beaucoup de protocoles échouent non pas parce que leurs contrats sont impossibles à écrire — mais parce que les utilisateurs refusent tout simplement d’y participer selon leurs règles.$TO est la première étape de ToshX pour passer d’une solution technique à un marché réel. 06｜De BNB Chain à $BEM, ToshX souhaite transformer l’« émission de tokens » en consommation d’actifs ToshX a récemment introduit un autre changement notable : il a placé $BEM au cœur de son système d’émission. Selon l’architecture actuellement publique, les levées de fonds, la tarification et les pools de liquidité de ToshX sont tous centrés sur BEM. Autrement dit : À l’avenir, à mesure que de plus en plus de projets émettront leurs tokens via ToshX, le simple fait de lancer un nouveau projet générera une demande d’utilisation de BEM — et non plus seulement une simple page de présentation sur un Launchpad. ToshX a déjà terminé le fonctionnement end-to-end sur l’environnement de test de BNB Smart Chain. Les codes publics indiquent que le protocole progresse vers le déploiement sur le réseau principal BSC. C’est pourquoi ce qui mérite vraiment notre attention à l’avenir n’est pas « si ToshX pourra lancer encore quelques Meme ». Mais plutôt : Peut-il créer un cycle d’émission d’actifs durable ? Projet entrant → Utilisation de BEM → Création d’un pool de liquidité → Offre ultérieure libérée progressivement selon le prix → Les frais du protocole alimentent continuellement le système. Si cette boucle fermée fonctionne, alors ToshX ne sera plus simplement un Launchpad. Il deviendra une couche : Infrastructures d’émission d’actifs sur chaîne. 07｜Achat et destruction avec les revenus du protocole Beaucoup de plateformes parlent de rachat. Mais il y a une grande différence entre un rachat qui n’est qu’un slogan marketing et un rachat intégré directement dans le flux financier du protocole. Selon les codes publics actuels de Tosh-Core, une partie des frais du protocole reçus par ToshLadderTreasury est utilisée pour acheter des tokens des pools de projets, puis transférer ces tokens vers une adresse de destruction. Dans le mécanisme public, une partie des taxes sur les transactions entre également dans ce système Treasury. Ce qui mérite donc notre attention ici n’est pas simplement les mots « rachat ». Mais plutôt : le protocole a-t-il créé une chaîne durable et opérationnelle à long terme : Transaction → Frais → Treasury → Rachat → Destruction Si le nombre de projets augmente à l’avenir, cette chaîne deviendra elle-même une partie intégrante du mécanisme d’émission des tokens ToshX. En conclusion Je ne donnerai plus jamais une conclusion hâtive à un projet simplement parce qu’il possède un Proof-of-Gas, un rachat ou un Fair Launch. Tout nouveau mécanisme d’émission de token doit être validé par le marché réel. Mais ToshX pose au moins plusieurs questions méritant d’être étudiées : L’émission équitable devrait-elle être répartie selon le « nombre d’adresses », ou devrait-elle prendre en compte les contributions historiques sur chaîne ? L’émission primaire et les transactions secondaires doivent-elles nécessairement être séparées en deux phases ? Un token doit-il nécessairement être créé en totalité dès le départ, ou son offre ultérieure devrait-elle être déterminée par le prix du marché ? Un Launchpad peut-il évoluer au-delà d’une simple « page d’émission » pour devenir une véritable infrastructure d’émission d’actifs sur chaîne ? $TO est la première expérience. Ce qui rend ToshX vraiment intéressant, c’est jusqu’où ce mécanisme pourra aller à l’avenir. Je continuerai à suivre les progrès du réseau principal de @ToshProtocol, la performance réelle du Proof-of-Gas, les cas d’utilisation de $BEM, ainsi que le fonctionnement en conditions réelles de Phase 1.5 après l’arrivée de davantage de projets sur ToshX. Pour un nouveau protocole d’émission, le premier token n’est jamais la fin. Le véritable début, c’est après le lancement du premier token : cette règle pourra-t-elle encore être utilisée par cent autres projets ? Cela pourrait bien être la chose la plus importante à vérifier pour ToshX à l’avenir. @ToshProtocol

Échéance / Non échéance. Trouvé / Non trouvé. Règlement selon le mode d'emploi / Règlement non selon le mode d'emploi.

Récemment, plusieurs controverses impliquant Luo Yonghao, Xibei et M. Yeren ont été regroupées sur la même plateforme d'opinion publique. Après avoir réorganisé la chronologie de ces événements, on se rend compte que la question véritablement intéressante à débattre n'est plus simplement une évaluation en particulier, mais un problème plus fascinant : Luo professeur a toujours souhaité que ses critiques soient répondues directement ; mais lorsque la question lui est retournée, va-t-il réagir ? Tout commence avec la controverse de Xibei l'année dernière. En septembre 2025, @luoyonghao a publié un message public après avoir dîné chez Xibei, mettant en doute l'utilisation massive d'aliments préparés et pré-cuisinés par l'entreprise, critiquant leurs prix élevés, et appelant le secteur de la restauration à clarifier davantage l'étiquetage des plats préparés. Jia Guolong, fondateur de Xibei, a choisi de répondre directement : il a nié la définition de « plats préparés » proposée par Luo Yonghao, a même menacé de poursuivre en justice et a ouvert ses cuisines au public. Ainsi, une simple évaluation de consommateur s'est rapidement transformée en un événement médiatique prolongé sur plusieurs jours. Les échanges se sont intensifiés, passant de la question « Xibei utilise-t-il vraiment des plats préparés ? » à des sujets plus larges : normes du secteur de la restauration, droit à l'information des consommateurs, communication d'entreprise et influence des personnalités publiques. Jusqu'au 15 septembre, Xibei a publié une lettre d'excuses publique et annoncé des ajustements dans certains processus de préparation ; Luo Yonghao a ensuite déclaré qu'il renonçait à poursuivre davantage, et la controverse s'est temporairement apaisée. Mais la situation n'était pas vraiment terminée. Par la suite, autour de Xibei et de Huayuhua, Luo Yonghao a à plusieurs reprises exigé que les personnes concernées clarifient leurs propos et répondent publiquement, allant même jusqu'à exiger publiquement que Hua Shan s'excuse pour les allégations selon lesquelles « Xibei avait été trompé ». Ainsi, tout le monde connaît bien le style de Luo professeur : Les problèmes doivent être exposés, les critiques doivent être formulées ouvertement ; si quelqu'un dit quelque chose qui le concerne, il attend une réponse directe. Puis nous arrivons à septembre de cette année. Le 12 septembre, Luo Yonghao a tourné son attention vers la marque de glaces à la mode « M. Yeren ». Après en avoir mangé à l'aéroport, il a publié une évaluation publique : « Assez ordinaire ; compte tenu du prix, on peut même dire qu'elle est mauvaise. » Plus intéressant encore : il a ajouté un commentaire précisant que ce n'était qu'une évaluation et une question normales de consommateur, et a averti : « S'il vous plaît, ne me provoquez pas. » Ceux qui connaissaient l'histoire de Xibei l'année dernière ont probablement eu la même réaction : « Encore une fois ? » Mais cette fois-ci, M. Yeren a réagi différemment. Le 16 septembre, l'entreprise a publié une réponse relativement mesurée, indiquant qu'elle prendrait au sérieux les commentaires et suggestions des clients et s'efforcerait d'améliorer ses produits. Elle n'a pas mentionné Luo Yonghao directement ni entamé de débat public. Voilà précisément où réside l'intérêt de cette affaire. L'année dernière : Luo professeur critique Xibei → Xibei répond directement. Cette année : Luo professeur critique M. Yeren → M. Yeren évite le conflit direct. Et récemment, les anciennes questions liées à Xibei sont revenues sur le devant de la scène médiatique, avec diverses interprétations resurgissant ; Luo Yonghao lui-même a déjà répondu publiquement à certaines rumeurs. Après ce long cercle, certains ont maintenant retourné la question à Luo Yonghao lui-même. @ForesoGlobal a lancé un événement de prédiction très discuté : « Luo Yonghao publiera-t-il une excuse publique concernant les événements liés à Xibei et M. Yeren avant la fin de 2026 ? » Ce qui rend cette prédiction intéressante n'est pas une présomption de culpabilité ou d'innocence. Luo Yonghao peut légitimement affirmer qu'il n'a fait que exercer son droit de consommateur à évaluer publiquement un produit ; D'autres peuvent tout aussi légitimement discuter du fait que l'influence d'une personnalité publique disposant d'un énorme trafic et d'une grande capacité de diffusion dépasse largement celle d'un consommateur ordinaire lorsqu'elle critique une entreprise. Ces deux questions méritent elles-mêmes d'être débattues. Mais ce qui est plus dramatique : Par le passé, Luo professeur était souvent celui qui plaçait les problèmes sur la table et exigeait des réponses des autres. Cette fois-ci, le problème lui est directement posé. Puisque Luo professeur n'a jamais eu peur des débats publics et exige toujours des réponses directes à ses critiques, on peut maintenant poser une simple question : Cette fois-ci, osera-t-il répondre directement ? Expliquera-t-il sa position ? Maintiendra-t-il qu'il n'a rien à regretter ? Ou, au fil du développement des événements, finira-t-il par présenter une excuse publique ? Personne ne le sait encore. Et c'est précisément ce qui rend les marchés de prédictions intéressants : Il ne s'agit pas d'être un sage après coup après que le résultat soit connu, mais d'exprimer son propre jugement avant que le résultat ne se produise. OUI ou NON ? Plutôt que de débattre pendant des heures dans les commentaires, allez directement sur Foreso pour exprimer votre opinion en probabilités. Lien direct vers Foreso : https://t.co/vCDPidQbj6 Tweet original de Foreso : https://t.co/XqVWjMsMeg @luoyonghao、@ForesoGlobal、@zengying1107、@wuyuesanren、@lixinbao_X、@giantcutie666、@Xiaoniu6161、@maoshen #LuoYonghao #Foreso

Récemment, j’ai regardé Pexo, créé par @evanLiaoQ — un projet que je trouve vraiment méritant d’être discuté. Le secteur des vidéos IA est désormais extrêmement compétitif. Kling, Veo, Seedance, Sora, Runway : chaque fois, les capacités des modèles progressent, avec des améliorations rapides en matière de qualité visuelle, de durée, de cohérence des personnages et de fluidité des mouvements. Mais après avoir réellement utilisé ces outils, on se rend compte d’un problème : Plus il y a de modèles, cela ne signifie pas pour autant qu’il devient plus simple de créer une vidéo complète. Il faut toujours choisir un sujet, rédiger un script, découper les plans, sélectionner un modèle, rédiger un prompt, générer plusieurs fois, puis ajouter la voix off, la musique, les sous-titres et effectuer le montage. Souvent, générer un plan ne prend que quelques minutes — mais transformer ce plan en une vidéo complète, prête à être publiée, utilisée ou exploitée pour du marketing, c’est bien la partie la plus chronophage. Pexo vise à résoudre précisément ce problème. Il ne s’agit pas de créer un nouveau modèle vidéo de base, mais de construire un Agent IA vidéo au-dessus de ces modèles existants. Pour résumer simplement : Avant, vous deviez manipuler vous-même différents outils IA. Maintenant, vous dites simplement à Pexo : « Je veux faire une vidéo sur… » Le reste est pris en charge par l’Agent. Il comprend vos besoins, analyse des pages web ou des supports existants, organise les informations, génère un script, découpe les plans, et appelle automatiquement les modèles d’images, de vidéos et d’audio adaptés à chaque scène, avant de combiner tout cela en une vidéo finale. Ce qui rend Pexo vraiment intéressant, ce n’est pas le nombre de modèles intégrés — c’est qu’il cherche à transformer l’interaction avec l’IA vidéo de : « Générer un clip » → en « Fais-moi une vidéo ». Ces deux approches sont fondamentalement différentes. La première vend une « capacité de génération », la seconde vend un « résultat ». Par exemple, Pexo permet déjà d’entrer directement une URL de site web produit ; l’Agent lit les informations du produit et génère automatiquement une vidéo promotionnelle. Pour les SaaS, les marques, le e-commerce ou les projets Crypto, ce scénario est très concret. Avant, créer une vidéo de présentation impliquait de faire appel à un rédacteur, un graphiste, un monteur — voire une équipe externe. Demain, il suffira peut-être d’envoyer au Agent le site web, quelques captures d’écran et quelques points forts — puis d’affiner par conversation. Un autre fonctionnalité que je surveille de près est « Mark to Fix ». Le défi actuel des vidéos IA n’est plus « si elles peuvent être générées », mais « comment les modifier ». Un logo trop grand, une couleur de vêtement incorrecte, un élément à remplacer, un sous-titre mal positionné : si chaque modification exige de régénérer toute la vidéo, l’efficacité est très faible. L’approche de Pexo consiste à encadrer directement la zone sur l’écran et à dire à l’Agent : « Remplace ça. » « Ne touche pas à ça. » « Change ça par cette version. » Si cette capacité à modifier localement tout en conservant le contexte peut être maintenue et améliorée, les vidéos IA passeront véritablement d’outils de « tirage au sort » à des outils de production. Et Pexo ne se limite plus à être simplement un site web indépendant. Ils lancent désormais des « Pexo Skills », en intégrant des environnements d’agents comme Claude Code, Codex, Cursor, Manus et OpenClaw. Cette étape me semble encore plus significative. Car à l’avenir, nous n’ouvrirons peut-être plus une trentaine d’outils IA individuels. Nous dirons simplement à notre Agent général : « Crée-moi un produit. » « Écris-moi le site web. » « Fais-moi une vidéo de lancement. » Et l’Agent général appellera en arrière-plan des agents spécialisés comme Pexo pour produire la vidéo. L’Agent général gère la compréhension globale de la tâche ; Pexo assure la production vidéo avec une expertise maximale. C’est probablement là que Pexo cherche à s’imposer. Son fondateur, Evan Liao, a une longue expérience dans la génération vidéo et de contenu IA — il a travaillé chez Tencent, ByteDance et Vidu — ce qui rend la trajectoire du projet cohérente. De Apex Context à Pexo aujourd’hui, ils insistent toujours sur un même concept : Contexte. Les modèles deviendront de plus en plus puissants et moins chers. Mais ce qui déterminera réellement la qualité d’un Agent, ce ne sera pas le nombre de modèles intégrés — mais sa capacité à comprendre vraiment ce que l’utilisateur veut exprimer, à mémoriser le contexte marque et personnages, à savoir quel modèle appeler dans chaque scénario, et à corriger automatiquement les erreurs de génération. Je pense que c’est là où les Vertical Agents mériteront le plus notre attention à l’avenir. Lorsque les modèles sous-jacents deviendront des produits standardisés, la concurrence ne portera plus sur « qui a le meilleur modèle », mais sur « qui comprend le mieux les tâches et les utilisateurs, et qui se rapproche le plus du résultat final ». Ce que Pexo fait aujourd’hui revient essentiellement à parier sur cette direction : De « AI Video Generator » à « AI Video Agent ». Je continuerai à suivre son évolution pour voir s’il parviendra à relier ensemble — de façon fluide — génération, édition, contexte et workflow d’agent en un système complet de production vidéo. @evanLiaoQ

Le crypto n'a jamais manqué d'informations. Chaque jour, nous avons des cours en temps réel, des actualités en direct, des données on-chain, des marchés de prévision, des publications macroéconomiques, du sentiment social et des centaines de tableaux de bord qui se disputent notre attention. Le vrai défi, c'est de déterminer quels signaux sont réellement pertinents. C'est pourquoi je m'intéresse à @PrismNetwork_io. Ce qui me fascine chez #PrismNetwork, c'est l'idée de construire un réseau de comptes de stratégie IA autour du processus complet : signal du marché → analyse IA → stratégie. Son produit, Flux, offre aux utilisateurs un espace pour explorer différentes stratégies IA et observer les marchés sous plusieurs perspectives stratégiques. Je pense que cela devient de plus en plus précieux à mesure que les marchés de prévision se développent. Les marchés de prévision transforment les attentes collectives concernant les élections, les événements macroéconomiques, les décisions politiques et les récits mondiaux en probabilités négociables. Mais une probabilité seule ne vous dit pas automatiquement quoi faire. Vous avez toujours besoin de contexte. Le signal évolue-t-il rapidement ? Est-il cohérent avec d'autres données du marché ? Le marché sous-réagit-il ou a-t-il déjà intégré l'événement dans son prix ? Quel type de stratégie est pertinent dans ce scénario ? C'est là que la stratégie IA devient bien plus intéressante pour moi qu'un autre tableau de bord d'information. Au lieu d'ouvrir dix onglets différents et d'essayer manuellement de relier chaque élément d'information, Flux tend vers un environnement où les utilisateurs peuvent découvrir des signaux, comparer des interprétations stratégiques et comprendre comment ces signaux peuvent se traduire en stratégies actionnables. C'est la direction que je veux voir prendre à l'IA dans le trading. Plus d'informations ne créent pas automatiquement de meilleures décisions. Un meilleur filtrage, une meilleure interprétation et une meilleure construction de stratégies pourraient le faire. Je suivrai de près l'évolution de Flux et de son écosystème IA plus large chez Prism. @PrismNetwork_io #PrismNetwork #Web3 #AI

Auparavant, on observait un scénario courant : les gens allaient d’abord sur un marché prédictif pour voir ce que pensaient les autres, puis ouvraient une plateforme de trading pour évaluer la direction du marché. Maintenant, Polymarket Perps réunit ces deux scénarios en un seul, ce qui rend l’expérience bien plus fluide. D’un côté, on évalue le résultat d’un événement — macroéconomique, politique ou médiatique — ; de l’autre, on trade les tendances de prix du BTC, des actions, des indices, de l’or, etc. Le marché prédictif répond à la question : « Est-ce que cela va arriver ? » ; les Perps expriment : « Comment le prix va-t-il évoluer ? » Sur le plan du produit, ce qui est le plus intéressant dans cette mise à jour, ce n’est pas seulement l’ajout d’une fonction de contrat, mais la connexion entre deux types de perspectives de marché différentes. Pour ceux qui ont l’habitude d’anticiper les mouvements de prix à partir d’événements, cette expérience mérite vraiment d’être essayée. Le trading comporte des risques ; vous assumez la responsabilité de toute perte de fonds.

Cette chanson est vraiment bien écrite, elle a complètement transposé toute la logique du monde des cryptos dans une histoire d’amour 😂 Finalement, ce qui reste le plus opaque, c’est quand même le cœur humain. @justinsuntron Bientôt un commentaire de Frère Sun.