ガンマって何だよ？ これはdTAO以来、Bittensorのトークン設計で最大の変更なのか？ @const_rebornと@KeithSingeryが、Constが1日目にステージで発表した翌日の@ExploitSummitの2日目にその仕組みを解説した。 36分のファイアサイドチャットは絶対に見るべき内容だが、要点を簡潔にまとめよう。 > ガンマは、サブネットAlphaを燃やして発行する使用クレジットで、安定したオラクルバスケットに基づいて価格が設定される。つまり、$5のAlphaを燃やすと5のガンマが発行され、発行後はその数量は一切変化しない。 > これは一方通行のプロセスであり、ガンマはAlphaに戻すことができず、受け取れるのはサブネット所有者のキーのみである。つまり、価値の完全なキャプチャがAlphaを通じて流れ込む。 > @lium_io、@chutes_ai、@TargonComputeが既にプライベートデータベースで運用している買い戻し・燃やしクレジットモデルを、メールやAPIキーなしで、あらゆるチェーンから1回の原子的トランザクションでオンチェーン化する。 > サブネット所有者は、マイナーの排出量の一部を他のサブネットのガンマを自動的に購入するために再配分できる。これにより、製品チームは外部資本を調達することなく、Bittensor全体から推論・コンピューティング・ストレージを引き込むことができる。
BittensorがEthereumから利用可能になりました。 @taodotcomは、EthereumメインネットからBittensorへのクロスチェーンUSDCスワップという新機能を通じて、$TAOおよびサブネットトークンへのアクセスを提供しました。 中央集権的取引所を仲介として資金を移動することなく、Ethereum上の$USDCまたは$ETHをネイティブな$TAOまたはサブネットアルファトークンとスワップできます。 これまでBittensorへの参入は難しい課題でしたが、@taodotcomと@LayerZero_Coreのおかげで、Bittensorはこれまで以上にアクセスしやすくなりました。
薬物発見は探索の問題である。テスト可能な分子の数は誰もが試しきれないほど膨大であるため、製薬企業はターゲットを選び、1つのチームと1つの手法で化学空間の狭い範囲を探索し、希望をかける。 @metanova_labsは、それを異なる方法で探索するためのBittensor Subnet 68を構築した。 誰でも指定されたターゲットに対して候補を提出でき、提出物はスコアリングされランキングされる。最優秀なものが勝ち、NOVAはその中でも最も有力なものを自社のパイプラインに取り込む。小分子、ナノボディ、アルゴリズムがすでに利用可能。参加には実験室や製薬業界の職務は必要ない。 NOVAが探しているのは「エージェンシー・セラピューティクス」である。これは、自己調整の生物学的容量を高める薬物のための提案された枠組みだ。GLP-1が抵抗すべき欲求を減らすように、ADHD治療薬が行動する能力を高めるように、幻覚物質はより良いパターンを定着させるのに役立つ可能性がある。 @EliLillyandCoは昨年、MounjaroとZepboundという薬を販売し、365億ドルの収益を上げた。これらの薬は代謝を目的として開発されたが、その効果は副産物だった。 NOVAは意図的にエージェンシー・セラピューティクスを探し出すように設計されており、その探索による最初の成果はすでに実験室で検証されている。 NOVAがオープンなコンペティションから最初の薬を商品化したとき、それが何を意味するかを想像してみてください。
Bittensor SN66 @conjectures_io がマイナーにインセンティブを提供することで、34年間解かれていなかった数学の問題であるErdős問題14を解決したリストに追加されました。 これで、過去1週間で世界で最も難しい数学の問題4つが解決されました。 あなたは、自然数の任意の集合の2つの要素の和としての一意な表現に対する例外の平方根下限を証明する、ただの結果を知っているだけです。 あなたは、このような経歴を持つクラックされたマイニングプールを築いただけです： SN66 マイナー、数学専門家 > Erdős問題14を解決 > Erdős問題196を解決 > Erdős問題96を解決 > Greenの問題51を解決 おそらく何もないでしょう。
GitHub Copilotにコンテキスト圧縮が登場しました。 SOMA（Bittensor SN114、@SomaSubnet）は、エージェントとDeepSeek V4 Proの間に位置し、再送信するために支払っているコンテキストを削除します。彼らの製品「Compressor for Copilot」は約10%の節約でリリースされ、SOMAマイナーはすでに圧縮モデルを改善し、15%の節約を実現しています。 私はSN114のアルファ版を保有しています。優れた製品であり、エージェントを動かすすべてのチームがトークン支出の削減方法を探しています。 Somaの圧縮モデルは、エージェントが原始人のように話すよりも好ましい方法です。 @Gartner_incは、2026年のAIモデル支出を326億ドルと予測しており、前年比110%の増加です。 圧縮は実装が簡単で、SOMAのBittensor上のアーキテクチャにより、マイナーは継続的に圧縮器の改善を競い合います。 圧縮して、支払いを減らしましょう。@SomaSubnet
$SPCXの午前の下落局面で良い分を捕捉しました。 約$146が突破するか注視しています。 突破した場合、$141を狙います。https://t.co/ZgpGCyjgO7
カニエ・ウェストと@green_compute_（Bittensor SN110）は、実際には同じビジネスモデルを共有している。 > 廃棄物の流れ > 捕捉され > 観客に提供される @green_compute_は「埋蔵ガス」ではなく、農業廃棄物から発生するバイオガスを活用してAIコンピューティングを駆動している。 これは非常に単純明快なビジネスモデルだが、彼らは今月末、モントリオールで開催される@ExploitSummitのステージ上で発表があると示唆している。 私が予想する発表内容： > バイオガスから他の再生可能エネルギーへの拡張 発表内容を楽しみに待っている。