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如果 AI 有老大，它应该有啥本事？ 很罕见，AI 正在同时朝着两个极端方向在狂奔。一方面是生成式 AI 似乎无所不能，不断融合统一；另外一个方面是数据、算法和计算资源似乎越来越孤岛、难堪信任。 怎么说呢，如此井井有条但又混乱撕裂，我上一次见到还是五代十国。 喂拉羊？ 让我们潜入！ ⬇️ 想要实现推理结果优化，市面上也有很多的解决方案。相比 Bittensor 那种「打分投票+平均汇总」的传统模型融合方式，@AlloraNetwork 用了一种更巧妙的「模型互评」机制。 通俗点说，它不是靠一群评委给模型评分然后算个平均值，而是让每个模型去评估其他模型的误差表现，并根据这些评估来动态分配权重。 这样，整个网络就像一个能自己学习进步的智能团队，表现更出色的模型会获得更大的话语权。 举个例子，假设一群人在猜明天的天气，Bittensor 方法可能是大家报个数取平均。 Allora 就像一个会读心术的老大，不仅看每个人的猜测，还会分析谁更靠谱、谁容易出错，然后动态调整大家的权重，让最终预测更接近真实情况。 根据 Allora 白皮书的模拟测试，这种方法效果非常显著：与传统融合方式相比，Allora 能把整体误差缩小到原来的十分之一甚至更低。 / Allora 到底要干嘛？ Allora 主张创建一个可以自我进化的去中心化 AI 网络，利用社区构建的机器学习模型进行高度精准、情境感知的预测。 说人话，Allora 要干就干大的，要当就当老大，用区块链来统一、调度 N 个模型协同推理，构建一个更加聪明、透明、安全的智能系统，它们自己称之为：AI 抽象层。 展开来就是一个新知识点，MCN - Model Coordination Network，我姑且翻译成「多模型协调网络」吧，可以说 Allora 是目前市面上唯一一个能够将多个模型动态整合为一个具备上下文感知能力的推理系统的网络。 信息量太密集了，我们还是先极简入门一下，了解下流程即可。 Allora 是怎么做到的呢？ 我把白皮书读了好几遍，又去博客看各种案例，看得头大，太多数学公式了，但其实还是可以抽象概括下， IQ 50 可以理解的 Allora 处理过程应该是这个样子： 比如我要得到房价预测结果，在 Allora 这里我可以创建一个主题，预测上海 Q3 的房价，单位是人民币，误差在1%。 这个时候网络的各种角色参与者就可以进来了：房地产中介提供一个模型、经济学家提供一个模型、政府工作人员提供一个模型，评估者质押代币进行准确性验证；最终，需要这个数据的人就可以支付代币来购买预测结果了。 似乎也不难理解？那 IQ 100 的过程我也总结如下： ▰ 主题创建 ▰ 参与者加入 ▰ 推理生成 ▰ 推理合成 ▰ 验证与奖励 ▰ 自我进化 ▰ 结果交付 再和 Bittensor 一对比，你会发现 Allora 其实专注于生成超越个体参与者的集体智能，通过上下文感知的「推理合成 Inference Synthesis」生成高准确性推理，它可以覆盖广泛的回归、预测等复杂 AI 任务。 // 有趣的是 Allora 最近发布了一篇文章，详细举例了自己可以应用的 31 个币圈场景，比如 DeFi Agents、预测市场、永续合约、资产管理、动态保险定价、自动做市商、社交情绪分析、供应链优化、剩余系统、医疗预测、游戏消耗优化等等。 这么一举例，是不是就清晰了？ 扒了一下合作伙伴，从这里也可以看出来 Allora 到底能干嘛。官网首页就有 aws、阿里云，点进去能看见诸多熟悉的名字： @OpenledgerHQ 、Spheron、Soneium、ElizaOS、Virtuals Protocol、Coinbase AgentKit …… 截止今天，Allora 已经有 6.92 亿次智能推理、28.8 万参与模型、55 个任务主题，并且，与超过 50 个项目建立合作关系，其中 27 个项目已实现实时集成，主网上线直接就有收入了。 再挖得深一点，Allora 2019 年就成立了，也拿到了 Polychain、Framework Ventures 等顶级 VC的 3,500 万美元投资，低调得不像话。这又是一个实干家，不需要 PPT 创业，已经有真实客户、主网上线即可产生真实收益，这就是我一直要找的方向了。 Allora，可以列入重点关注列表，从生态和即将有的二级市场，找找机会。 这是一篇软核科普，通过本文你可以对以下知识一知半解： ▰ 什么是 MCN ▰ Allora 如何协调多模型网络 ▰ Bittensor 只是一个弟弟（不是 作者：anymose ｜ 一个软核科普作家 <全文完> * 本文仅做科普使用，不构成任何投资建议，永远记得 DYOR！

如果你和我一样对AI信任问题早有关注，那你应该已经注意到 @Mira_Network 最近动作频频。 在我看来，Mira 并不是在讲什么玄乎的“AI革命”，而是在用极具工程价值的方式，解决一个真正存在、也愈发严重的问题：我们怎么判断 AI 给出的答案是不是真的？这就是我关注 Mira 的原因，也是我认为它接下来会成为基础设施级项目的理由。 先说产品： Mira 最新上线的 Mira Verify 系统可以说是把“AI内容验证”这件事变成了一套完整的机制——通过多个模型对一段 AI 输出进行拆解、评估、打分，再以多模型共识给出最终判断。就像是给一段文字套上多重签名：它不是你一个模型说了算，而是要形成“共识”，这听起来是不是很 Web3？但它做的又非常工程化——他们把这套验证系统做成 API，直接开放给开发者调用，意味着未来任何平台都可以无缝接入，实现自动化内容审核。这种机制对于内容平台来说简直是刚需。 我们每天看到的信息越来越多是由 AI 生成的，无论是新闻摘要、图片说明还是 Web3 项目的智能合约摘要。以前的解决方案是“人工审核”，现在 Mira 可以替代这一块，让系统自己判断“幻觉”或“胡说八道”的内容，极大降低了信息污染的风险。用官方的话说，它就是“对真相的多重签名钱包”，听起来酷，实际上也真的能用。 而 Mira 的技术不是“闭门造车”。它目前已经和 GaiaNet、Swarm、Lagrange 等多个项目协作，提升共识准确率、加入隐私计算能力，还整合了 Monad 和 Phala Network 的计算环境，性能和可扩展性都得到了加持。 最重要的是，Mira 目前每天已经处理超过 20 亿条验证数据，用户数突破 250 万，这不是 PPT，而是真实数据流动的链上信任。 对我来说，Mira 最打动人的地方在于，它不是把“AI+Crypto”当成卖点，而是回归基础：谁在解决刚需、谁能成为被动使用场景下的标准配置？Mira 在构建的就是这个“被动信任层”，只要你有 AI 内容、你就离不开验证，有验证就可能依赖 Mira。B端有场景，C端有数据，开发者能用，用户愿用，这是一个典型的“工具变入口”模型。 如果你也关心 AI 的未来，不妨试试 Mira Verify，体验一下什么是真正“可信”的 AI 输出。在我看来，Mira 有可能是下一个 Web3 基础设施爆点，不靠炒作，而是靠工具用起来、用户留下来、场景堆出来。 对了我已经在等 Mira 的链上 Token 经济模型上线，到时候看情况参与一点——这种实用性强、周期穿越能力高的项目，值得认真研究。 gmira！！期待tge的到来！ #mira #kaito

但是 @2waiapp 信息也很少 并且@allie2wai 主账户有一些诡异的广告，目前超募 280% 产品类型+ Virtuals 官网的简介 PPT 都比较不着边际，但投入情况还OK ，有老师提醒要注意这个项目情况，可以塞个近期快过期的分数，预计明天最后超募还会翻个倍，实际塞不进去很多 Virtual 小打参与一下。

TheoriqAI：Web3 真正的社区王者，用行动定义未来 在Web3的世界里，大多数项目喊着“去中心化”却依然由团队掌控一切——而 @TheoriqAI 不同。它不靠空谈，而是用真正的社区驱动证明：当用户掌握话语权，创新才能爆发。 为什么TheoriqAI值得关注？ ✅ 社区即核心：每一次产品迭代都来自用户反馈，DeFi流程优化、流动性升级——全是社区投票的结果。 ✅ AlphaSwarm持续进化：不是“画大饼”，而是每周可见的改进，用户体验直接拉满。 ✅ 执行力碾压同行：当别人还在白皮书阶段，TheoriqAI已经落地多个关键功能，速度堪比“Web3闪电战”。 不止是AI，而是Web3的未来引擎 TheoriqAI 没有停留在“AI+区块链”的概念上，而是用技术重构行业逻辑。它不追逐热点，而是创造热点。 如果你在寻找一个真正由社区主导、团队靠谱、技术超前的项目，@TheoriqAI 就是答案。 Web3需要更多这样的实干者，而不是PPT演讲家。 🚀 #KaitoYappers #Kaito #Theoriq

这段时间一直和 @ChatGPTapp @claudeai @xai 聊天讨论去中心化稳定币这个话题 并用 @Skywork_ai 做了一套PPT (就是kid用来淘汰小慧) 还在不停的更新内容 希望大家觉得有用. 发现这个蓝海. 小林说开始讲稳定币. 那离去中心化稳定币的春天还会远吗?