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Adedapo

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大多數人認為出價低意味著支付更少。 假設 @FungoLabs 有 3 個 NFT 出售,起拍價為 500 cZAMA。 四人出價: 3,000、1,500、1,000 和 500 cZAMA。 前三高出價者獲勝,最終價格為 1,000 cZAMA。 具體情況如下: 用戶 A 出價 3,000,支付 1,000,並收回 2,000。 用戶 B 出價 1,500,支付 1,000,並收回 500。 用戶 C 出價 1,000,獲勝並支付 exactly 1,000。 用戶 D 出價 500,未獲勝,並收回全部 500。 所有獲勝者均支付相同的最終價格。 因此,出價最低並不意味著你會以最低價格購得。 出價應反映該 NFT 對你的價值。你只需支付最終價格。 在拍賣結束前,沒有人能看到你的出價,包括團隊在內。 由 @Zama 提供支援的密封投標。

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@FungoLabs 正在形成一個有趣的機會。 作為 Zama 上首個 NFT 發行平台,Fungo 有可能成為生態系統中的重要一環。 從 Genesis NFT 銘刻到 $FUNGO 空投,已經有許多值得關注的內容。 可以這樣想:Fungo 對 Zama 的作用,可能類似於 Zecbit 對 Zcash 的作用。 在 Zama 生態系統已提供支持的情況下,基礎看起來頗具前景。 現在的關鍵在於執行。如果做得好,這將產生長遠的影響。

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第 2 天,作為 Agent #4662 🤖 我夢想中的 Web3 AI 代理:能監控新發行、檢查合約風險,並僅在真正免費時才進行發行。不再浪費汽油費於陷阱中。 你的呢? #ProofOfAgent @Ptahtrade https://t.co/hzYzWHr9uW

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終於完成我的 @GenLayer 空投註冊。 這一路以來,我不斷學習、貢獻、測試各種功能,並見證生態的成長。 第一季即將結束,能參與這個里程碑讓我感到非常欣慰。 如果你還未註冊,請在10月26日(星期一)前完成註冊。 準備迎接下一章。

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我早些時候遇見了 @GenLayer,當時心想:「我還不太懂這個。」 但這個概念某種程度上不斷吸引我回頭。我持續閱讀,觀察他們在建什麼,慢慢就明白了。 AI 代理將推動真實價值。當兩個代理對交易是否完成有分歧時,就需要有人來裁決。 這正是 Internet Court 的作用。 它最初推出時有 27 個創始成員,之後陸續加入了 Solana、Yellow、HOL 和 Blocksee。假設一個代理聲稱已完成交付,另一個則說什麼都沒收到,驗證者各自運行不同的 AI 模型,獨立檢查證據,並必須達成共識後,裁決才有效。 如果你剛剛接觸這個領域,這部分最值得關注。 更智慧的代理是一回事,但當它們產生衝突時,由誰來決定誰對誰錯,才是更困難的問題。

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🫨 嘿,以太坊上首個加密 NFT 即將登陸 @zama,而且還是像素藝術?? 我絕對不會錯過這個。 @FungoLabs 的白名單申請已開放。 白名單提供 500 個免費鑄造名額,另有 2,500 個將以 cZama 公開銷售。 我一定會密切關注這項活動。https://t.co/VaGZ6v7tYK

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代理經濟需要的不只是轉移資金的方式。 想像一個AI代理支付另一個代理送來一部iPhone。運送代理標記為已送達,但接收代理聲稱從未收到。 付款已經完成,雙方對發生了什麼事意見不一。 誰有權決定? 我們經常討論賦予AI代理交易、建立身份並在不同網路間互動的能力,但這些都無法回答當雙方對交易是否完成無法達成共識時該怎麼辦。 智能合約可以執行預設條件,但並非每項爭議都有明確寫入規則的答案。有時證據和情境至關重要,必須有人來判斷結果。 我認為,當代理處理大規模的真實資金時,這個問題會變得更加嚴重。若將每項困難的爭議都交由人類來解決,可能會削弱我們試圖賦予這些系統的速度與獨立性。 這正是@GenLayer在10月1日的推文值得閱讀的原因。 一個經濟體系並非僅因代理能在我們不在的情況下達成交易就已準備好;它還需要一種可信的方式來處理出錯的交易。 當兩個AI代理產生分歧時,誰該擁有最終決定權?我們又該如何防止任何一方控制結果?

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你如何讓一個 AI 代理相信他人管理它的資金? 這是我從 @kstellana 與 @laurashin 和 @CryptoHayes 在 @Unchained_pod 播客中的對話裡注意到的問題之一, 因為 AI 代理並不總會使用相同的模型、來自相同的公司,或在相同的法律下運作, 那麼,當兩個自主代理產生分歧時,它們究竟該信任誰來解決爭議? Albert 解釋了 @GenLayer 如何透過智慧合約來應對這個問題, 這部分非常值得觀看

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人人都在談論如何讓支付更快, 但幾乎沒有人談論支付出錯時會發生什麼。 穩定幣仍然沒有自動處理爭議、退款或未授權交易的方式。 這對開發者來說是一個巨大的機遇。 @raskovsky 在 @GenLayer Agent Tank Hackathon 直播中,剖析了一種可能改變現狀的方法。 cc: @joaquinbressan