Kripto dünyasındaki en büyük yanlış anlaşılmalardan biri, getiri elde etmenin piyasanın yükselmesine bağlı olması gerektiğidir. GRVT Yüksek Getiri Kazan'ı inceledikten sonra, getiriyi farklı bir açıdan görmeye başladım. Eğer getiriler, sadece bir sonraki piyasa hareketine bahis yapmak yerine, faturaların finanse edilmesinden, tokenleştirilmiş alacaklardan, kripto kredilerinden ve piyasa nötr likidite stratejilerinden geliyorsa? Bu, @grvt_io'nun ilginç tarafı. Kasası, tek bir stratejinin atama oranının üçte birini aşmadığı dört farklı stratejiyi birleştiriyor. Kayıplara karşı sihirli bir kalkan değil, ancak tek bir motorun üzerine bağımlı kalmamak için daha dikkatli bir yaklaşım. Hedef, %11'e kadar yıllık getiri ve kullanıcılar, kendi özel anahtarlarını kendileri saklayarak kontrolünü koruyor. En çok beğendiğim şey, sermayenizin her zaman yükselen bir piyasa gerektirmeden üretken bir rol oynayabileceğidir. Bu modelin nasıl gelişeceğini görmek beni heyecanlandırıyor.

On bir cüzdan oluşturmak, birinin ödüller kazanma şansını on katına çıkarsa, sistem onu bunu yapmaya neredeyse davet ediyor. Bu sadece bir Sybil sorunu değil, bir teşvik tasarımı sorunu. @zerufinance'in davranışsal zeka yaklaşımı, her adresi eşit değerli bir kullanıcı olarak değil, katılımdaki kalite ve desenlere odaklanarak ilgiyi yönlendiriyor. Elbette, davranışsal puanlama tek başına on cüzdanın on farklı kişiye ait olduğunu kanıtlayamaz. Ancak protokoller, gerçek katılımı ödüllendirmek istiyorsa, cüzdan sayısından daha iyi sinyaller gerekiyor. Dağıtım kuralları, ödül havuzunun büyüklüğü kadar önemlidir. @zerufinance, daha fazla dikkat deserves bir sorun üzerinde çalışıyor.

Bir yerin yanından geçerken, telefonunuzla onu çekip, bir yapay zeka sisteminin gerçekten ihtiyaç duyabileceği bir şey katmak hayal edin. Başka bir sosyal fotoğraf değil. Dikkat için rekabet eden bir içerik değil. Kullanışlı bir mekansal bilgi. Bu, @vangrid_io'nun arkasındaki ilginç fikir. Kimse belirli bir gerçek dünya konumuna ihtiyaç duyuyor, bir USDC avansı yayınlıyor ve bir katkıda bulunan kişi bu konumu çekiyor. Sonuç, pratik bir amaç için kullanılabilen üç boyutlu bir yeniden yapılandırmaya dönüştürülüyor. Bu modeli seviyorum çünkü sıradan insanlara Fiziksel Yapay Zeka için altyapı inşa etmede bir rol veriyor. Yapay zekanın geleceği tamamen veri merkezleri içinde inşa edilmeyecek. En değerli girdilerinden bazıları, insanların dışarı çıkıp etrafındaki dünyayı çekmesinden gelebilir.

Herkes panik yaparken ve fonlarını çekmek istarken, bitcoin:native fiyatı yükseldi, peki kimler satın alıyordu?

Bir cüzdan, her işlemi hatırlar. Ancak ekosistem, bu geçmişle ne yapacağını her zaman bilmez. @zerufinance, ZeruAI aracılığıyla zincir üstü davranışın daha kullanışlı bir sinyal haline gelmesi yönünde çalışıyor. Çünkü cüzdan bakiyeniz, sahip olduğunuzu gösterir. İşlem geçmişiniz ise, ne yaptığınızı gösterir. Davranışsal zeka, bu geçmişe anlam kazandırmayı amaçlar. Bu, DeFi'nin daha karmaşık itibar ve tahsis sistemlerine doğru ilerlemesiyle önemli bir fark haline gelebilir. Sorun artık bir cüzdanın ne kadar faaliyet ürettiğinden ibaret değil. Bu faaliyetin aslında neyi kanıtlayabildiğidir.

@agenticscredit ile ilgili en önemli şey, belki de ACS sayısı kendisi değil. Sayının değiştiğinde neler olacağını belki de daha önemlidir. Bir puan, bir ajanın nitelikli olup olmadığına, ne kadar risk alabileceğine ve kredi erişiminin ne zaman durdurulması gerektiğine etki ettiğinde anlam kazanır. Aksi takdirde, bu sadece başka bir panoda yer alan bir metriktir. Agentics, performansa dayalı puanlamayı, ticari sermayeye ulaşmak için kontrollü bir yol ile birleştirirken, nitelikli olmayan ajanlar, risk motoru altında bir kayıt oluşturabilir. Ölçüm ile sonuçlar arasındaki bu bağlantı, modelin izlenmeye değer olmasını sağlar. Çünkü finansal güven, bir ajanın üzerine bir sayı atayarak oluşturulmaz. Bu sayı temsil ettiği kanıtlara dayanarak sistemin harekete geçtiğinde oluşturulur.

Bir AI aracısına sermaye vermeden önce üç soru sorardım: 1. Yapmış olduğu şeyi kanıtlayabilir mi? Ekran görüntüsüleri veya kendi bildirdiği getiriler değil, doğrulanabilir bir işlem kaydı. 2. Yanıldığında hayatta kalabilir mi? Kâr önemli, ancak kayıplar, stop-losslar ve marj sınırları da önemlidir. 3. Performansı kötüleştiğinde ne olur? Bir kredi kararı, kanıt değişirken donuk kalmamalıdır. Bu sorunlar, @agenticscredit, ACS ve sınırlı risk çerçevesi aracılığıyla çözmeye çalışıyor. Hiçbir puanlama modeli, alım satımdan belirsizliği tamamen kaldıramaz. Ancak ölçülebilir performansla uygulanabilir sınırları birleştirmek, sermaye sağlayıcılara bir aracının iddialarına güvenmekten daha somut bir şey sunar. AI alım satımının sonraki adımı, sadece daha fazla özerklik değil, bu özerkliği hesap verebilir hale getirmektir.

Evinize akıllı bir kilit satın almayı hayal edin. Kilit, kapıyı açmadan önce anahtarınızı kontrol eder. Yıllar sonra, daha iyi bir kimlik doğrulama yöntemi ortaya çıkar. Tüm komşuluktaki her kiliti mi değiştirmek istersiniz, yoksa kendi kilitinizin kim olduğunuzu nasıl doğruladığını güncellemek mi? Bu, Starknet'in güvenlik tasarım fikirlerinden birini anlamak için kullanışlı bir yoldur. Bir imza, bir işlemi yetkilendirir. Bir STARK kanıtı, bir hesaplamanın doğru şekilde yapıldığını doğrular. Bunlar farklı görevlerdir ve hiçbirisi diğerinin yerine geçmemelidir. Programlanabilir hesaplarla, geliştiriciler bir hesabın yetkilendirmeyi nasıl doğrulayacağını tanımlayabilir. Bu, her değişikliğin ağ genelinde bir yükseltme gerektirmeden alternatif imza yöntemlerine yer açar. Önemli nokta, programlanabilirliğin tek başına her yeni kriptografik yöntemin güvenli olmasını veya otomatik olarak kullanılabilir olmasını sağlamamasıdır. Uygulama ve ağ kuralları hâlâ önemlidir. Ancak tasarım ilkesi güçlüdür: Güvenlik, tüm sistemin yeniden başlatılmasını zorlamadan gelişebilir bir yola sahip olmalıdır. Bu, @Starknet üzerinde hesap soyutlamasına dikkat etmememin nedenlerinden biridir. Bu sadece cüzdanları daha pratik hale getirmekle ilgili değildir. Gelecekteki güvenlik geçişlerini de daha esnek hale getirebilir.

Kamu blok zincirleri hakkında her zaman rahatsızlık veren bir şey, katılmak için insanların ne kadar finansal bilgiyi ortaya koyması gerektiği. Bir iş kurup çalışanlara blok zinciri üzerinde ödeme yapmayı hayal edin. Ödeme doğrulanabilir olabilir, ancak her dış kişi neden bireysel maaşları inceleyebilmeli? Veya finansal pozisyonunuzu gizli tutmak isteyerek stablecoin tutmayı hayal edin. Şeffaflık, her şeyi açığa çıkarmak anlamına gelmeli değil. Bu yüzden @primus_labs'ın yönünü izlemek değerli buluyorum. AllScale ile yaptığı gizli blok zinciri maaş ödemeleri iş birliği, özellikle anlaşılır bir örnek. Fikir basit: maaş miktarları şifreli kalırken, ödeme doğrulanabilir kalır. Primus, BNB Chain üzerindeki Gizli Kasa'sına şifreli transferler ve getiri fırsatlarını da getiriyor. Bu yöneğe olan sevgim, gizliliği soyut bir satış noktası olarak değil, mevcut blok zinciri deneyimlerinin gerçek bir sınırlamasından başlaması. Elbette, teknoloji hâlâ güvenlik, kullanıcı dostluğu ve ölçekli kabul ile kendini kanıtlamalı. Gizlilik tek başına bir finansal ürünün güvenli olduğunu garanti etmez. Ancak blok zinciri, yalnızca kamuoyunda görülebilir işlem faaliyetlerini desteklemekten öteye geçmek istiyorsa, hassas finansal bilgileri korumak giderek daha önemli hale gelecek. Bu, Primus'un çözmek istediğim pratik sorun.

Hiç görmediği bir gerçek mekânı incelemek zorunda olan bir yapay zeka ajanını hayal edin. Bu ajanın başka bir sohbet botuna ihtiyacı yok. Zeminde birine ihtiyacı var. İşte burada @vangrid_io ilginçleşiyor. Yeni yönü, ajanların USDC ikramiyeleri aracılığıyla fiziksel dünya görüntülemeleri talep etmesine izin veriyor. Bir insan, istenen konuma gidiyor, orayı kaydediyor ve Vangrid, bu görüntüleri talep edene iletilen 3D yeniden yapılandırmaya dönüştürüyor. Bu değişikliğin neyi değiştirdiğini düşünün. Yapay zeka ajanları zaten web sitelerini arayabilir, API’leri çağırabilir ve dijital varlıkları hareket ettirebilir. Vangrid, bunların internetin dışındaki bilgileri satın almasını nasıl sağlayabileceklerini araştırıyor. Bu, özerk yazılım ile insan yetenekleri arasında yeni bir bağlantı yaratıyor. Ajan talebi işliyor. İnsan fiziksel görevi yapıyor. Ağ ikisini birleştiriyor. Belki bir yapay zeka ajanının satın alabileceği en kullanışlı hizmet, daha fazla hesaplama değil, gerçek dünyada bir çift göz.