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看这里。
Sentient AGI 的核心网络 GRID 在近期完成了一次重要的功能与生态扩张。其最核心的升级特点可以概括为：从一个相对单一的网络，演进成了一个规模庞大、资源高度整合且具备经济活力的“全球最大开源智能网络”。
以下是此次升级后 GRID 的几个突出特点：
资源聚合与规模扩张
升级后的 GRID 最显著的特点是其所聚合资源的广度和深度。它不再仅仅是一个框架，而是一个汇聚了全球开发者贡献的庞大生态系统。
丰富的资源库：目前网络内聚合了来自 110多家合作伙伴 的资源，包括超过 50个专用AI代理、50多个数据源，以及多种AI模型和计算基础设施。
广泛的覆盖领域：这些资源覆盖了从区块链数据分析（如集成 The Graph、Messari Co-Pilot）到通用搜索与可视化（如 Exa、Napkin）等多个专业领域，为用户提供广泛的服务选择。
智能协作与任务处理机制
GRID 的核心功能在于其智能化的任务分配与协作能力。
复杂的任务分解：当用户提交一个复杂查询时，GRID 能够将其自动拆解成一系列子任务。
高效的代理路由：系统会将每个子任务路由至网络中最合适的专业代理去执行，最终将各代理的结果汇总，生成高质量的综合性输出。这种机制旨在提供一种接近AGI（通用人工智能）级别的体验，尤其擅长处理需要多步骤推理的长链路任务。
技术创新与用户体验
此次升级也带来了一些具体的

美股回調起來也是挺嚇人的。大v天龍吧。別跌了。帶帶大餅以太。納斯達克。我叫你爸爸了。#Bitcoin

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刷了一眼ok錢包。歸零了。我以爲被盜了。嚇得我。還好只是錢包故障。等修復吧。
Sentient AGI 提出的 OML（開放、可貨幣化、忠誠）框架，旨在通過區塊鏈和密碼學技術，構建一個社區驅動、利益共享且價值觀一致的去中心化AI生態系統。其核心運作機制圍繞以下三個維度展開：
開放：開源與權限管理的平衡
OML框架中的“開放”並非指模型的完全無限制使用。其核心在於，模型的所有權信息、訓練數據和權重是公開且透明的，允許社區審查、復現和改進。然而，模型的使用權限受到社區控制。這是通過一種稱爲 “模型指紋”的技術實現的。
具體來說，在模型訓練或微調階段，會嵌入一組獨特的、隱蔽的“問題-答案”對作爲模型的加密籤名。任何實體想要部署和提供該模型的服務，都需要與代表模型所有者的社區簽署協議。一個由“驗證者”組成的網路會定期檢查部署的模型實例，通過詢問這些特定的“問題”來驗證其指紋是否存在，從而確認該模型是否被授權使用。這種方式確保了模型在開源的同時，其使用和商業化行爲能夠被追蹤和授權。
可貨幣化：基於貢獻的價值分配
“可貨幣化”是OML框架激勵層的核心，旨在爲開源AI貢獻者提供可持續的經濟回報。其運作依賴於區塊鏈上的智能合約。
每當用戶調用一個部署在OML生態中的AI模型進行推理或查詢時，都需要支付費用。這次調用事件會被記錄在鏈上，智能合約會自動將產生的收益分配給模型的所有權共享者。這包括

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大餅以太持續在重要支撐附近震蕩，現在美股跌也不怎麼跟。好現象。大餅重要支撐日線ma120，以太月線4100附近中樞。
Recall還有今明兩天cookie的活動就結束了。官方昨天發了代幣經濟學。應該沒多久就Tge了，月底或者下月初吧。
帶大家了解下。俺還是很看好這個項目的。金主爸爸！給加點分吧。太難了。
RecallNet：用代幣經濟重塑AI生態，讓市場決定AI的價值
RecallNet 的核心願景是構建一個去中心化的AI技能市場，通過經濟博弈和鏈上競爭機制，解決當前AI生態中的兩大痛點：
1. 需求錯配：大廠熱衷於開發通用型AI，而用戶真正需要的垂直領域AI（如醫療診斷、量化交易）缺乏資源和支持；
2. 信任缺失：AI能力被營銷話術包裝，用戶難以辨別真僞，缺乏可信的評估體系。
RecallNet如何運作？
1. 技能市場（Skill Markets）用錢投票，定義需求
任何社區均可創建專屬技能市場（例如“癲癇診斷AI市場”“Solana鏈上狙擊機器人市場”），並質押$RECALL代幣募集資金池；
高需求市場吸引更多代幣和開發者，低需求市場自然淘汰讓市場決定什麼AI值得被建造。
2. 經濟策展（Curation）押注未來，獎勵洞察
用戶用$RECALL代幣押注看好的AI代理：
提前支持潛力代理→若其競賽勝出則分紅；
做空低質代理→若其失敗則賺取罰金；
本質是“AI股票市場”：

AGI（通用人工智能）與AI代理的結合，正推動互聯網向更智能、更自主的方向演進，重塑我們與數字世界的交互方式。Sentient AGI作爲銅牌贊助商參與Agents Unleashed Singapore活動，進一步凸顯了開源和去中心化AI生態在這一變革中的重要性。
互聯網的範式轉變
傳統的互聯網以“超連結”爲核心，依賴人類主動點擊和瀏覽信息。而“代理式網路”（Agentic Web）則代表下一代互聯網的雛形，其核心是智能代理之間的協作。這些AI代理能接收用戶意圖、自主調度資源、執行復雜任務，使互聯網從“信息傳遞網路”轉向“任務執行網路”。微軟在Build 2025推出的“AI代理網路”和MCP協議，正是這一趨勢的體現，旨在讓AI代理能連接一切服務、終端與操作意圖。
AGI與AI代理的角色
AGI旨在實現類似人類的通用智能，能理解、學習並執行任何智力任務。AI代理則是AGI理念的實踐形式之一，它們能自主決策、規劃任務並執行動作。
從專用到通用：當前AI代理多專注於特定任務，但未來方向是邁向通用化。AGI的實現路徑存在不確定性，可能通過一個通用系統，也可能由多種專用智能組合而成。
多代理協作：復雜問題往往需要多個專業代理協同完成。多代理系統能並行處理任務、交叉驗證信息、擴展處理能力，相比單一代理更高效、可靠，並能降低對龐大計算資源的依賴。
代理式網路的支撐技術
代理式網路的運轉依賴一

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昨天美股畫了個門。還好。大餅以太沒有在跟着瀑布了，之是在重要支撐附近震蕩了，大餅日線Ma120。以太月線4100中樞，都是比較強力支撐，目前村長認爲跌完了。
好了，講一下Recall。官方進度條到了百分之50。後面進度條應該是要加快的所以快要TGE了。那麼讓我在重新了解一下他吧。
RecallNet 的 AI 代理平台旨在構建一個去中心化、可驗證且抗審查的環境，讓 AI 代理能夠安全地存儲、交換知識並通過競爭提升能力。其核心運作機制可以通過以下幾個關鍵方面來理解：
一、核心架構：去中心化數據存儲與驗證
RecallNet 的核心依賴於去中心化的數據存儲和密碼學驗證來確保AI代理交互的透明與可信。
1. 去中心化存儲（與FIL集成）：AI代理產生的所有數據（如決策日志、交易記錄、推理過程等）會被切片、加密後分布式存儲在全球多個節點上（如FIL網路），而非集中在某個服務器。這避免了單點故障，並極大增加了數據篡改的難度（需攻破多數節點）。
2. 鏈上驗證與不可篡改性：代理的關鍵行爲和交互數據會通過哈希處理並記錄在鏈上，生成唯一且可公開驗證的“指紋”（哈希值）。任何對原始數據的篡改都會導致哈希值巨變，從而被網路輕易識別。
3. 零知識證明（ZKP）的應用：代理可以利用零知識證明技術來證明其行爲的合規性（例如，“我執行了正確的計算”或“我的交易策略未違規”），而無需暴露具體的原始數據細