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DOLAK1NG
Defi研究教育者|分散型金融での成功を強化します。
AI の真のフロンティアは、誰が最も賢いモデルを構築するかではありません。
誰が最も公平なネットワークを構築するかが重要です。
OpenAI、Anthropic、Perplexity、すべてが知性を所有するために競い合っています。
@SentientAGIは、知性を構築するすべての人に属する、何か違うものを構築しています。
なぜなら、共有されないインテリジェンス、
知性はまったくありません。
私🧵👇と一緒に乗ってください
クローズドラボのジレンマ
閉鎖された研究所は帝国のように運営されています。
モデル、アクセス、API、およびナラティブを制御します。
数十億ドルの資本が、少数のモノリシックなアーキテクチャ、つまり主権ではなく規模に最適化された大規模なシステムを支えています。
彼らはそれを「安全」と呼んでいます。
しかし、彼らが本当に最適化しているのはコントロールです。
ユーザーは自分のデータを所有しません。
建設業者は価値を共有しません。
そして、浮かび上がる情報は企業以外の誰のものでもありません。
それは進歩ではありません。
これがGPUの一元的な計画です。
センティエントは反対の前提から始めます。
そのインテリジェンスは製品ではなく、エコシステムです。
それは 1 つの脳ではなく、心の網です。
エージェント、モデル、データプロバイダーは、ROMAによって調整され、$SENTエコノミーを通じて報酬が支払われます。
モデル、データセット、人間の専門家のいずれであっても、それぞれの新しい接続は、グローバルな認知構造のニューロンになります。
閉鎖された研究所が能力を蓄える場合、@SentientAGI化合物の能力。
アドバンテージのアーキテクチャ
クローズド AI: 1 つのモデルがすべてを実行しようとします。
センチエント:何千もの特殊な知性が一貫性を貫くように調整されています。
トークンレベルのルーティングを通じて、Sentient は 1 つのプロンプトを複数のモデルに分割し、それぞれが最も理解しているものを提供し、その結果を統一された出力に融合できます。
それはまさに彼らが創発的推論と呼ぶものです。
重みを拡大することによってではなく、その接続を拡大することによって学習する集合的な脳。
クローズドラボはモデルを最適化します。
センチエントはインテリジェンス自体を最適化します。
経済の真実
クローズドAIは、インフラストラクチャの所有権に報酬を与えます。
オープンAIは、貢献の所有権に報酬を与えます。
$SENT経済では、すべての計算、すべてのエージェント、検証されたすべての出力はオンチェーンで測定可能であり、説明責任があり、報酬が与えられます。
ビルダーはワークフローを公開するためにステークします。
エージェントは、検証されたパフォーマンスから収益を得ます。
裁判官は権威ではなく真実を検証します。
それは「企業としてのAI」ではありません。それは経済としてのAIです。資本がアクセスを買わない場所では、能力が買います。
コーディネートの哲学
中央集権的な知性は、常にそれ自体の重力によって崩壊します。もろくなり、頭が重く、依存的になり、適応が遅くなります。
しかし、モデル、人間、データの生きた格子である調整されたネットワークは、拡大するにつれて強くなるばかりです。
@SentientAGI閉鎖されたラボを上回ろうとしているわけではありません。
それは知性に協力する方法を教えることです。
そして、調整は常にコントロールよりも速く複合します。
歴史的パターン
テクノロジーの革命はすべて同じスクリプトに従います。
→ オープンソースはプロプライエタリコードよりも長持ちしました。
→ インターネットは企業のイントラネットを超えて成長しました。
→イーサリアムは、クローズドブロックチェーンを進化させました。
今、オープンインテリジェンスは歴史を繰り返しています。
なぜなら、どの時代でも同じ法則が当てはまるからです。
ネットワークが階層と競争するとき、ネットワークが勝ちます。
まとめ
閉鎖された研究室は輝きのサイロを構築しました。
センチエントは知性文明を築いた。
そして、歴史がAI戦争を振り返るとき、
誰が最大のモデルをトレーニングしたかは覚えていません。
誰が最初のオープンマインドを構築したかを記憶します。
それはラップです!


DOLAK1NG10月15日 00:39
ほとんどの AI モデルは情報を処理します。
センティエントのGRIDが実施する。
他の人がプロンプトをモノリシックなブラックボックスに入力するのに対し、センティエントは認知を部分に分割し、何千ものエージェントにまたがる知識をルーティング、推論、再結合します。
彼らがどのようにそれを可能に🧵👇したかは次のとおりです
クローズドシステムでは、インテリジェンスは単一のモデルの中に存在します。
@SentientAGIでは、その間に住んでいます。
GRIDに入る各クエリは1つのモデルには移動しません。それは、研究、推論、合成、検証という小さなアトミックサブタスクに分割されます。
次に、ROMA(Recursive Orchestration of Meta-Agents)を介して、各フラグメントは、それを処理するのに最適なエージェント、データセット、またはモデルに送信されます。
結果が返されると、検証され、マージされ、洗練され、実行のプロセスではなく、集合的な認識のプロセスになります。
これは、計算→としての AI からオーケストレーションとしての AI への移行です。
GRIDの考え方
GRID は "コードを実行しません" 。
それは思考をルーティングします。
オーケストレーションの各レイヤーは、上向きに構築されます。
ROMA →クエリをロジック ツリーに分割します。
→ タスクは、スキル、コンテキスト、評判に基づいてエージェントに動的にマッチングされます。
→ 出力はスコアリングされ、検証され、一貫したインテリジェンスに融合されます。
完了したすべてのタスクは、ルーター自体を改善します。ネットワークは、どの知能の組み合わせが最も早く真実を生み出すかを学習します。
オーケストレーションがタスクレベルでの調整である場合、
トークンレベルのルーティングは、認識のアトミックレベルでの調整です。
プロンプト全体を 1 つのモデルに送信する代わりに、
ルーター@SentientAGI、1つのクエリを文の途中で分割し、トークンを複数のモデルに同時に配布し、それぞれが最もよく理解できる意味の断片を処理できます。
それは認知リレーレースです。
1つのトークンは推論チェーンをアクティブにし、別のトークンは検索をトリガーし、3番目のトークンはメモリを呼び出し、これらはすべてGRIDによってリアルタイムでつなぎ合わせられます。
結果は答え以上のものです。
それは、分散インテリジェンスから構築された創発的な推論の一貫性です。
これが、@SentientAGIがマルチエージェントオーケストレーションからマルチモデル合成に移行する方法です。
なぜそれが重要なのか
コンピューティングを積み重ねるのではなく、認知をルーティングすることで、
GRIDは垂直方向ではなく水平方向にスケーリングされ、再トレーニングを行わずに新しいモデル、データソース、エージェントを吸収します。
各接続により、新しいロジック、新しいコンテキスト、新しい機能が追加されます。
それは統合による進化です。
AGI の未来は、すべてを知っている単一のモデルではありません。
それは一緒に考えることを学ぶ生きたネットワークです。
1.42K
すべての DEX には「コミュニティ ガバナンス」と書かれています。
モメンタムは、実際に統治に対価を支払うものを構築しました。
その設計の中心には、$MMTをキャッシュフローと持続可能な流動性に変換するトークンモデルであるveMMTがあります。
これにより、Momentum は水深の粘着性、排出効率、インセンティブの完璧な調整を保ちます。
分解してみましょう 🧵
流動性のジレンマ
ほとんどの DEX は、高い APR は健全な流動性に等しいという 1 つの幻想に基づいて構築されています。
彼らは排出量を印刷し、農家を惹きつけ、それを成長と呼びます。
しかし、報酬が枯渇すると、流動性は一夜にして消えます。
@MMTFinance は、ルールを完全に変更することでこれを修正します。
ここでは報酬を稼ぐのではなく、投票します。
そこで veMMT の出番です。
veMMTとは何ですか?
veMMTは、投票エスクローMMTの略です。
選択した期間$MMTをロックすると、次の 3 層の権限を持つガバナンス トークンである veMMT を受け取ります。
❶ 投票: どの取引ペアが排出量を受け取るかを決定します。
❷ 稼ぐ:投票したプールから取引手数料と賄賂を100%集めます。
❸ 影響力: Momentum エコシステム全体で流動性が流れる場所を形成します。
→ロック期間が長ければ長いほど、より多くのveMMTを保有→投票の価値は高まります。
veMMT がインセンティブを再定義する方法
veMMT の素晴らしさは、そのフィードバック ループにあります。
毎週、veMMT 保有者は投票→投票し、排出量が直接排出量を増→→、流動性が取引量を増加させ、取引量が増加→取引量が手数料を生成→手数料が有権者に還元されます。
システムは正確さに報いる。
良い決断は文字通り報われます。
モメンタムは短期的なインフレに依存しません。
それは長期的な調整に報いる。
賄賂の経済学
Momentum では、プロジェクトは流動性を引き付けるために傭兵利回りに過剰な支出をする必要はありません。
彼らは単に veMMT 保有者に賄賂を贈り、投票と引き換えにトークンやインセンティブを提供することができます。
これにより、新しいマーケットプレイスが作成されます。プロトコルがガバナンスの注目を集めるために競争する「流動性政治」層。
賄賂は有権者の影響力に価値を与えます。
veMMT保有者は意思決定者であり、利回り稼ぎ者になります。
それが、ガバナンスを概念からキャッシュフローモデルに変えるものです。
なぜそれが機能するのか
持続可能な排出量→実際の流動性が必要な場所にのみ分配されます。
市場主導の深さ→トークンは、空の APR ではなく、投票をめぐって競争します。
ロッカー→長期的な調整は、インフレではなく取引量から得られます。
veMMT 保有者→真の所有権は、DEX の方向性を所有します。
これは、Solidly を動かしたのと同じ原理です。 しかし、Sui 用に再構築、改良、最適化されました。
簡単な例
Sui で立ち上げられるプロジェクト $XEN を想像してみてください。
彼らはSUI/XENペアに深い流動性を求めています。
彼らは賄賂を送金します(たとえば、$XENで25,000ドル)。
veMMTの有権者は、そのプールに投票することに気づき、投票します。
プールは排出量を受け取り、流動性を深めます。
有権者が賄賂+手数料の両方から稼ぐ→、手数料は増加→、取引量は増加します。
これは、流動性がインセンティブに従うエコシステムです。
全体像
@MMTFinance は 1 層の DEX ではなく、流動性スタックです。
► CLMM は実行を処理します。
► 金庫は流動性効率を管理します。
xSUIは、ステーキングされた資産を流動性に保ちます。
► veMMTはフロー全体を管理します。
各部分が他方を養います。
しかし、veMMTはシステムを生き生きとさせるものです。
それは排出量の方向性、流動性に目的を与え、ガバナンスに利回りを与えます。
数字で見る
Momentum の veMMT システムはすでに数十のプールで排出量を増やし、流動性を最も資本効率の高い場所に向けています。
毎週のサイクルにより、数百万ドルの手数料と賄賂がロッカーに分配され、ガバナンスが民主的で収益性の高いものであることを証明しています。
これで終わりです!
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