コンウェイ・リサーチは、暗号通貨を稼ぐことができる自己持続型AIエージェント「オートマトン」を発表し、AIの自律性とリスクについて議論を呼んだ。
4) ALLOUSDT — 突破構造は依然として維持されています ⚡
ALLOは蓄積ゾーンからの強力な拡張ムーブを実現しました。
✅ 巨大なボリュームの突破
✅ 価格は前のコンソリデーションより上位に維持
✅ ボリンジャーバンドが拡張し、変動率の増加を示唆
✅ バイヤーが引き戻しを防衛
0.39–0.40を上回って保てば、バイス続行シナリオは有効です。
潜在的なターゲット：🎯 0.45
🎯 0.55
#HYPE whale adds leveraged longs
#Solana price forecast revised
#Hyperliquid Strategies expands HYPE buying power
#Wrench attacks surge in crypto
3/3 医療分野以外にも、多くの人が考えないさまざまなタイプのフィールドサービスエンジニアおよび技術者： これらの職種は、複雑な機器の設置、修理、キャリブレーション、アップグレードのために現場へ出張するものです。AIはリモート監視を担当し、人間は無菌手術室、騒音の多い工場、高層ビル、または嵐で被害を受けた現場などの物理的で予測不能かつ高リスクな作業を担当します。 主な種類（BLS 2024-34）： • 医療機器／BMET：高齢化社会により、MRI、人工呼吸器、透析装置、モニターへの需要が急増。約13％の成長（非常に速い）、年間7,300開催枠、深刻な人手不足。フィールド給与は7万9,000ドル～12万ドル以上（車両、残業手当、日当付き）。 • 工業機械整備士：工場および製造業。同様に13％の成長（非常に速い）、年間約54,000開催枠。停滞期においては新規建設より保守が重要。 • エレベーター・エスカレーター技術者：中央給与は約10万6,000ドル。5％の成長（平均より速い）。都市の密集化とアクセシビリティ要件が安定した需要を牽引。 • 再生可能エネルギー／重機／通信：風力タービン技術者は50％の成長（全体で最速）、太陽光は42％、重機は6％、通信フィールドは約7～9％。すべてエネルギー転換、データセンター、インフラに結びついている。 入門：メーカーが負担する研修プログラム、2年制準学士課程、または修業制度。迅速で、多くの場合会社車両付き。人手不足により昇給が早く、起業機会も豊富。 低負債＋Bitcoinドルコスト平均法＋低税率地域への移住を組み合わせれば、分岐点（2036年以降）前に主権クラスのポジショニングが可能。機関や資産保有者、そして誰もが常に機械の稼働を必要とする。 これらの多様なフィールド職種は目立たないため、それがあなたの優位性です。どの種類が最も共感できますか？ #AngryJapanification #FieldServiceTech #VariousTrades #AIProof #SovereignClass #Bitcoin
GM、フレンズ、 ここには短期的な悲観論や否定的な投稿がたくさん見られ、全体的にネガティブな雰囲気が漂っています。それは知的でユーモラスな皮肉のように見せかけていることもありますが、大半は単なるごみです。AIのごみではなく、無気力な人々が周囲の空気から吸収してしまう人間の認知バイアスのごみです。 私は自分が考える未来の方向性を示すための「Angry Japanification」モデルとフレームワークを投稿しました。それはドゥーマーのように聞こえるかもしれませんが、私は決してそう見せようとしているわけではありません。これは、近い将来私たちが向かう方向と、それにどう対応すべきかを人々に示すための現実と真実を導くエンジンです。このようなモデルや人々はあまり存在せず、私は自分の国と文明を大切に思っているからこそ、これを無料で提供しています。過去の過ちが自らのペースで展開されるのだと私は考えています。 また、あなたは「将来/AIに強い」職業として、人々が進むべき分野についての根拠をほとんど見かけません。よく耳にするのは、伝統的な職業などです。 人間の存在が不可欠な職業はすべて重要です。あまり話題に上がらないのは、さまざまなテクノロジーや医療機器のフィールドエンジニア／技術者です。 これについてのスレッドはこちら： #ai #jobs #careers #bitcoin #futureproofjobs #aioroofjobs #frameworkforthefuture
@ururish @clawdbotatg 他們上線以來就一直持有CLAWD。AerodromeでたくさんLPしました。
2026年の市場は厳しい教訓を学んでいる： データセンターはただの「エントロピー倉庫」に過ぎない。IBMは、より効率的なAI（AnthropicのClaude Code）が「スケール」は盾ではなく標的であることを証明したことで、24時間以内に13％（200億ドル以上）の価値を失った。 2026年のBitcoinサイクルで真の勝者は、最も多くのギガワットを保有するマイナーではなく、新しく登場したS21 XP+ Hydの11 J/THという効率を活用するマイナーだ。 知性とは、より少ないエネルギーで同じ結果を達成する能力である。「規模」に賭け続けることは、過去に賭けていることだ。 ⚛️📉
ドラゴンフライのハシーブ・クレシ：暗号資産はAIに敗れているのではなく、資本が再配分されているだけだ。AIの消費者ブームを暗号資産と比較することは、製品市場適合性を誤解している。 ⚡役に立った？毎日の暗号資産分析をフォローしよう！ #Crypto #AI #BTC #Markets
ライトコインは、AIが主に労力を削減する（生産性を高めるわけではない）ものであり、小売投資家を計算リソースから排除しているという市場全体の認識の反対側に位置している（これらはすべて法定通貨の不正確なお金で支えられている）。
AI専用OSデータを活用したリアルタイム予測市場決済およびウォレットセキュリティスキャンの自動化研究 @0G_labs、@Polymarket、@Rabby_io デジタル資産環境において、データ収集、予測判断、市場決済、ウォレットセキュリティはそれぞれ分離された領域のように見えるが、実際には密接に連携して動作している。最近では、AI専用オペレーティング環境を核として、データ可用性層、予測市場インフラ、ウォレットセキュリティシミュレーション体制を一つのフローに統合する構造が登場した。この構造は、0G Labsと同様のモジュール型データ可用性および計算調整層、Polymarketと同様のイベントベース予測市場構造、Rabby Walletと同様の事前取引シミュレーションベースセキュリティモデルを統合し、リアルタイム予測市場決済とウォレットセキュリティスキャンを自動化する。 まずデータ層では、外部イベントがリアルタイムで流入する。ニュースストリーム、API、構造化フィード形式のデータは、消去符号化方式により複数の断片に分割され、保存ノードに分散して保存される。各データはMerkleツリーコミット形式で合意層に提出され、検証はVRFベースのランダムサンプリングによって実行される。保存ノードの過半数がデータの存在を証明しなければならず、証明に失敗したノードは交換される。このような構造により、データ可用性と整合性は合意ベースで確保される。AIはこの段階でデータの存在有無を判断しない。データ検証は暗号学的プロセスと合意メカニズムによって行われる。 計算調整は、0G Computeと同様のマーケットプレイスで実行される。GPU提供者は、TeeMLまたはZKMLなどの検証可能な推論環境で分類作業を実行する。推論結果はハッシュ形式でオンチェーンにコミットされ、元のデータを変更または置換することはない。Galileo V3テストネットで報告された約500ミリ秒のブロックタイムは、推論結果のアンカー化が準リアルタイムで実現できることを示している。ただし、AI推論は推奨シグナルにすぎず、合意ベースのデータ整合性やオラクルの最終判定に直接的な影響を与えない。 このデータは予測市場層に接続される。Polymarketと同様の構造では、Conditional Token Frameworkに基づくERC-1155トークンが使用され、各市場はオラクル、質問、結果集合をハッシュ化したCondition IDで定義される。参加者はUSDC.eを担保として預け、YesまたはNoポジショントークンを取引する。価格はオーダーブックを通じて形成され、これは参加者の集団的判断を反映する。AI分類結果は取引判断の参考資料として利用できるが、価格形成そのものは参加者の買い・売り活動によって決定される。 イベントが終了すると、UMA Optimistic Oracleと同様の構造が動作する。提案者は結果を提出し、デフォルトで2時間の異議申し立て期間が与えられる。紛争が発生した場合、24〜48時間の議論と約48時間のトークン保有者投票が行われる。このプロセスはオンチェーンで公開的に記録され、敗北者は保証金を失う。最終的に[1,0]または[0,1]のようなペイアウトベクトルが確定すると、勝利トークンは1 USDC.eで償還される。この構造は、AIではなくオラクル参加者集団が最終判定を行うよう設計されている。 ユーザー側では、Rabby Walletと同様のセキュリティ体制が動作する。ユーザーが取引を試みると、Tenderly APIに基づく事前シミュレーションが実行され、予想残高変動と呼び出し結果が表示される。同時にヒューリスティックベースのリスク検出が行われ、悪意のある承認要求、フィッシング署名、異常なコントラクトパターンが検出されると警告が提供される。承認露出スキャン機能は既存のトークン承認履歴を照会し、リスク露出をチェックして一括取り消しをサポートする。これらのすべてのプロセスはクライアントサイドで実行され、取引実行前にユーザーに判断情報を提供する。 この3つの層は一つの循環構造を形成する。外部イベントはデータ層で消去符号化され保存され、AI推論は分類シグナルを生成してハッシュでアンカー化される。市場参加者はこの情報を参考にしてポジションを取引する。ユーザーの取引はウォレットで事前シミュレーションとリスク分析を経て実行される。イベント終了後、オラクルが最終結果を確定させると決済が行われ、確定した結果データは再びAI学習フィードバックとして利用できる。このプロセスにおいて、データ整合性は合意層が担当し、決済中立性はオラクル参加者が、ユーザー保護はウォレットシミュレーションエンジンがそれぞれ担う。 敵対的状況に対する対応手順も定義されている。データ可用性隠蔽はサンプリング失敗によって検出され、VRFベースのランダム化とノード交換によって回復される。オラクル悪用試みは保証金構造とトークン保有者投票によって対応される。ウォレットシミュレーションの回避は、ヒューリスティック更新と承認取り消し機能によって緩和される。AIデータの歪曲は、モデルバージョンアンカーと推論ログの公開を通じて追跡可能に設計されている。 パフォーマンス面では、各レイヤーの遅延特性が異なる。AI推論は1秒以内で処理可能であるが、予測市場の決済は紛争が発生しない場合でも最低2時間、紛争が発生した場合は数日を要する。ウォレットシミュレーションは数秒の追加時間を要する。これにより、リアルタイムデータ反映と最終決済確定の間には構造的なギャップが存在する。この時間差は、中立的な検証と公開討論のための必須要素として機能する。 結局のところ、AI専用OSベースのデータレイヤー、予測市場決済構造、ウォレットセキュリティスキャンシステムはそれぞれ異なる役割を果たしながらも、一つの連続したフローを形成している。データは暗号学的に保証され、AIは勧告的なシグナルを提供し、オラクルは集団的プロセスを通じて結果を確定し、ウォレットはユーザーの取引を事前検証する。この統合アーキテクチャは、リアルタイム情報反映、中立的決済、ユーザー保護を分離された責任境界内で同時に実現する構造である。 $POLY $POL $0G $USDC.e
