INFINITのプライベート戦略システムは、暗号投資が「スマートな富の協力」へと向かう始まりです @Infinit_Labs
私たちは常にCryptoは「オープンで透明である」と言っていますが、実際の戦略実行のシーンでは、一部の参加者はプライバシーと封じ込めを必要としています：
1. マーケットメーカーはコピー取引をされたくない
2. DAOの財務は内部のリバランスルートを公開したくない
3. トップKOLは有料ユーザーにのみ組み合わせのアイデアを開放することを望んでいます
4. さらには、多くの高所得個人投資家も戦略の実行を「妨げられない」ことを望んでいます。
@Infinit_Labs の V2 ロードマップで、私が最も惹かれたのは「Private Strategy Infrastructure」であり、これには3つの重要な機能がもたらされます：
1️⃣ ストラテジーのプライベート作成
自然言語生成によるDeFiコンボ戦略は、公開を選択せず、特定のウォレットアドレスのみがアクセスおよび実行できる。
2️⃣ 実行ロジックのパッケージ化
他のユーザーはあなたの操作のパス、プロトコルの順序、または中間のクロスチェーンのジャンプを見ることはできず、結果データ（期待される年率、戦略名など）だけを見ることができます。
3️⃣ プライベートバージョンの維持 + チェーン上の検証可能性
プラ

おはようございます、プロジェクトの親愛なるデジェンズの皆さん。
私はあなたたちにどこにでも私が稼いだお金をすべてステーキングしました。
何をすればいいか分かっていることを願っています😄
@multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc
おはようございます、老登プロジェクトの皆さん
私が今稼いだお金は、皆さんのためにあちこちにステーキングしています。
あなたたちは少しは分かっている😄
@multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc

【毛毛の @0G_labs エコノート一】
0Gの裏付けのもと、汎用AIアーキテクチャプロジェクトの集団飛躍
2025年には、AIの焦点は「モデルパラメータがどれだけ大きいか」から「どのようにして知能を実際に活用するか」に移っています。企業のアプリケーションでもチェーン上のエコシステムでも、AIリソースを効率的に調整し、複数のエージェントの協力を信頼できるものにし、検証可能にすることが新たな核心命題となっています。
このトレンドは、Oro Labs、Bagel Labs、Warden Protocol、QuillAIなどのプロジェクトにおいて見事に表れています。これらはそれぞれ、企業レベルの協力、分散型検証、スマートアプリケーション、対抗セキュリティなどの視点から、AIアーキテクチャの次の進化を探求しています。 @procurewithORO @bagelopenai @wardenprotocol @QuillAI_Network
さらに重要なのは、これらのプロジェクトの基盤がすべて0Gを指していることです。これはAIのために設計されたモジュール式インフラストラクチャであり、マルチエージェントネットワークに高スループットの計算、スケーラブルなデータの可用性、分散ストレージ、検証可能な実行環境を提供します。
一、なぜ汎用型AIアーキテクチャは0Gに自然に適合するのか？
従来のAIア

INFINIT @Infinit_Labs はどのようにクロスチェーン AI 実行システムの基盤を構築していますか？
私たちは「AI x DeFi」と言うとき、自動的にプールを推奨するだけではなく、ユーザーに対して実行アクションを本当に行い、クロスチェーン、クロスプロトコル、制御可能、追跡可能であるべきです。これは@Infinit_Labsが解決しようとしている問題の核心です。
過去のDeFiアグリゲーターは「表示層の統合」に偏っており、例えば主要プラットフォームの金利、プールランキング、TVLなどを表示していました。しかし、INFINITは「実行層の再構築」です——それはAgent Swarmアーキテクチャを通じて、オンチェーン実行調整メカニズムを構築しました。
🔹 複数の専用エージェントがそれぞれ担当：Swap、Lend、Bridge、LP、Stakeなどのチェーン上のアクション
🔹 ユーザーが自然言語のプロンプトで戦略的な意図を発起した後
 → スマートボディが自律的に検索を開始 → 構造化された操作パスを構築
 → ReActエージェントによって「実行可能パッケージ」に統合されます
🔹 ERC-4337 + EIP-7702 技術を利用したトランザクション構造のオーケストレーション
🔹 正式にチェーン上に提出する前に、システムは可視化されたシミュレーション実行プロセ

AIデータ革新におけるSapienの役割
Sapienの分散型プラットフォームは、データの多様性、高品質の貢献、そしてグローバルな協力を確保することで、AIデータ収集を革命的に変えています。
独自のピアバリデーション、ステーキングインセンティブ、経済的責任の組み合わせを通じて、SapienはAIトレーニングデータのためのよりスケーラブルで信頼性が高く包括的なシステムを構築しています。
私はこの革新がAIの発展を加速させ、AIシステムをより正確で適応性があり、公正なものにすることを真剣に信じています。
グローバルで分散型のAIエコシステムに関するビジョンを持つSapienは、今日のAIデータ収集プロセスの課題を解決するだけでなく、次のAI革新の段階を築く準備も整えています。
AIの未来はここにあり、サピエンがその道をリードしています。
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