大多數區塊鏈執行你告訴它們做的事情。
@anoma 理解你的意思；並在各個領域、對手和隱私邊界之間進行協調。
那個變化不是表面的。
這是一種新的市場結構，用於在鏈上解決價值。
-- 📌 這是完整的生命週期:
第一步：聲明意圖
一筆交易說明了如何。
意圖說明了什麼。
用戶定義的是：
• 期望結果
• 約束
• 偏好
示例：
“以 <0.2% 的滑點將 5 $ETH 兌換爲 $stETH，私下結算。”
無手動路由。
不預選執行路徑。
步驟2：八卦層傳播
意圖進入 Anoma 的 gossip 網路；一個點對點中繼，將其傳播給潛在的解決者。
這不是一個內存池轉儲。
這是結構性披露：
• 僅共享匹配所需的字段
• 敏感細節在執行前被保留
結果：協調而不泄露阿爾法。
步驟 3：求解器聚合
解題者是獨立的經濟參與者。
每個接收意圖並構建一個私有執行計劃。
他們查詢流動性，掃描交易對手，並在鏈、領域和資產類別之間建模路線。
把它看作是一個去中心化的RFQ，每個解題者都是一個自主的策略引擎。
步驟4：最佳匹配選擇
多條履行路徑競爭。
網路(或用戶自己的代理)選擇最符合聲明約束的選項：
• 價格
• 延遲
• 隱私
• 對手方信任評分
這不僅僅是尋找任何匹配，而是要找到最佳的匹配。
步驟 5：ZK 驗證執行
一旦選擇，執行將通過零知識證明進行驗證:
• 所達成的計劃得到了遵循
• 所有約束條件均已

到目前爲止，AI的結構缺陷已是常識。
@OpenledgerHQ的歸屬證明 (PoA) 改變了這一點。
這是完整的端到端流程：
1. 貢獻數據：將數據集上傳到一個“Datanet”，並附上鏈上哈希和貢獻者地址。
2. 索引：將其標記化爲 n-gram “窗口”，以便快速匹配。
3. 訓練模型：模型版本提交訓練日志 + 數據集引用上鏈。
4. 大規模服務：通過 OpenLoRA 部署，同時保持歸因檢查與輸出一致。
5. 運行推理：將輸出分割成窗口，與 PoA 索引中的數據集匹配。
6. 分拆費用：將Datanet費用按比例分配給貢獻者。
7. 結算與展示：鏈上支付，在用戶界面中展示來源及置信度評分。
-- 📌 步驟：從數據到支付
1. 貢獻數據
一個數據集被上傳到Datanet；@OpenledgerHQ用於主題相關數據集的容器。
• 每個數據集都經過哈希處理以確保完整性。
• 貢獻者地址存儲在鏈上。
可選：質押代幣以表明質量和實際參與。
2. 構建 PoA 指數
數據被分割成代幣窗口並索引。
• 索引經過優化以實現毫秒級查找。
• 匹配在推理時運行而不會降低響應速度。
3. 訓練或微調模型
開發者將他們的模型版本與所使用的數據集關聯起來。
• 訓練日志被哈希並存儲。
• 嵌入了對 Datanets 的引用，以便後續匹配。
4. 大規模提供模型
使用 OpenLoRA，模型可以：

你使用過的每一個“匿名”通訊應用都從未真正匿名。
最終，各國政府掌控了局面。
@maze_chat 的構建是爲了避免這種情況的發生。
由前電信和加密專家創建，Maze是一個完全去中心化的通信平台，具備：
✅ 端到端加密，真正有效
✅ 洋蔥路由 + 元數據混淆
✅ 基於AI的垃圾郵件和威脅保護
✅ 可選的TOR路由以實現完全匿名
這裏的論點很簡單：
在日益監控的時代，真正的隱私將變得稀缺而珍貴。
Maze不僅僅是一個應用程序。
這是一種鏈上隱私基礎設施的玩法；VPN、托管和通訊都與其代幣掛鉤。
$MAZE 代幣將於8月11日上線。
隱私並沒有消亡。它只是一直在等待這一刻。

當Chainlink在2017年推出時，目標是明確的：
將可靠的鏈外價格數據引入鏈上系統，以便DeFi可以在不信任單一數據源的情況下運行。
它有效。
預言機成爲借貸、衍生品和自動化市場做市的支柱。
數十億的TVL依賴於它們。
但那是數據時代。
下一個時代是關於事實的。
•••
-- 📌 AI驅動系統中缺失的價格信息
價格信息是二元的：ETH/USD 要麼是 $3,472.54，要麼不是。
它們是可測量的、可驗證的，並且易於達成一致。
現在看看基於人工智能的系統:
▸ 醫學診斷是否準確？
▸ 交易代理是否遵循了風險參數？
▸ 這篇研究論文引用的來源正確嗎？
這些不是價格點。
它們是判斷。
而且他們需要推理，而不僅僅是數據檢索。
預言者無法解決這個問題。
-- 📌 Mira爲什麼要爲Web3構建推理層
認知層是推理的預言機。
它接受AI輸出，將其分解爲原子聲明，發送給多個模型，並就真實性達成共識。
@Mira_Network 正在構建這一層:
▸ 多樣化的LLM像獨立的預言機節點。
▸ 輸出通過混合PoW (真實推理工作)和PoS (權益加權爭議解決)進行驗證。
▸ 結果經過密碼學籤名，並在需要時以零知識證明。
正如Chainlink使得DeFi成爲可能，認知層使得無信任AI成爲可能。
-- 📌 認知層如何防止黑箱風險
如果去中心化金融協議要整合人工智能代理進行交易、風險建模和欺

這個週期中，最具可組合性的資產不是$姨太或穩定幣。
這是$LBTC。
因爲具有流動性的$BTC比$BTC本身更稀缺。
這是我的論文：🧵
•••
-- 📌 你忽視的流動性層
"Onchain $BTC" 並不是全部情況。
真正的問題是，$BTC 一旦上鏈會發生什麼。
答案：
+ 它移動。
+ 它會複利。
+ 它變得富有成效。
大多數包裝的$BTC處於閒置狀態。
@Lombard_Finance改變了這一點。
$LBTC 將 $BTC 轉換爲元抵押品。
它產生收益。
它驅動槓杆。
它流動。
-- 📌 爲什麼 $LBTC 適合現在
$BTC是加密貨幣中最純粹的資產。
但從歷史上看，它也是最不具可組合性的之一。
直到$LBTC；一種信任最小化且可在L2、EVM鏈和高速環境中便攜的$BTC形式。
與中央托管且閒置的$wBTC不同，
$LBTC旨在實現可組合性。
這意味着：
+ 槓杆頭寸的即時流動性
+ 可編程抵押品用於收益策略
+ 無縫集成借貸、重新質押和衍生協議
智能資本已經開始流入像$LBTC這樣的資產。
不僅僅是持有$BTC，
但要使其發揮作用。
-- 📌 元抵押的崛起
在2020年的DeFi中，抵押品很簡單：姨太或穩定幣。
在2024-25年，遊戲已經轉向資本效率。
市場需要以下抵押品：
1. 可以跨生態系統移動
2. 可以在存款時賺取收益
3. 可以在不破壞信任假設的情況下

我們都關注 anoma 的意圖架構。無縫地在鏈之間切換的能力等等。但是沒有人談論 𝘗𝘳𝘪𝘷𝘢𝘤𝘺，這是 anoma 的核心原則之一。
@anoma正在構建一個以隱私爲首的意圖匹配系統。跨鏈交易在以太坊、Cosmos和比特幣等鏈之間可能會在多個網路中暴露敏感用戶數據。
Anoma 通過將隱私直接嵌入匹配層來解決這個問題。這意味着價值可以在鏈之間安全地流動，而不暴露你是誰、你持有什麼或你在做什麼。
他們使用加密和非加密的方法來減少共享數據的數量。
使用的一些加密技術是
-三通
- 多方計算
- FHE
- 見證加密和功能加密。
- 可搜索加密和協作SNARKs。
隱私問題難以解決，目前還沒有單一的“最佳解決方案”，每種方法在隱私、性能和信任之間都有權衡。
所以除了用戶意圖，Anoma 正在解決區塊鏈中最關鍵的問題之一，即協調層的隱私問題。
我很高興能成爲Anoma所構建的項目的一部分，並且我準備好進一步探索這個生態系統。
感謝 @elijah_iv 給我提供了一個測試網的代碼。

我們已經討論過比特幣作爲優質抵押品。
但當那種抵押物獲得流動性時會發生什麼？
我們獲得 $LBTC；這不僅僅是一個靜態的價值儲存。
它可以移動。復合。乘以。
這是循環：
1. $LBTC 被用作抵押：在不離開比特幣的情況下解鎖槓杆。
2. $LBTC 進入收益保險庫：獲得被動收益，即使它支持倉位。
3. 它被再抵押：同樣的 $BTC 在新的借貸或流動性循環中被重復使用。
4. 新的 $BTC 資金流入重新擔保系統，從而收緊了無信任螺旋。
每次旋轉都加深流動性，增加費用流，並增長無信任槓杆。
不是以魯莽的方式，而是通過模塊化架構和比特幣原生的保障。
這不是“紙比特幣。”
這是來自 @Lombard_Finance 的高效比特幣！

大多數鏈條廣播。
Anoma 意圖。
現今大多數區塊鏈都採用“噴灑和祈禱”的模式：
• 你廣播了一筆交易。
• 網路在等待看看誰會咬。
這個模型簡單，但直截了當。
它泄露信息，錯誤定價機會，並在復雜的協調環境中破壞。
現在翻轉流程：
@anoma 將廣播轉換爲協調。
1. 你聲明你的意圖(你想要什麼結果，而不是如何)。
2. 系統在所有交易對手意圖中找到最佳匹配。
3. 執行私下進行，最佳，原子化。
這不僅僅是一個新的交易格式。
這是一種新的市場結構原語。
爲什麼這是獨特的？
• 在以太坊上，“我想用 ETH 兌換 DAI” = 廣播 → MEV 搶先。
• 在 Anoma 上，“我想將 ETH 兌換成穩定幣” = 意圖 → 最優路徑 → 私密匹配。
這是一項基本解鎖：
區塊鏈從執行平台轉變爲協調平台。
這能實現什麼？
• 私人多方交易
• 無垃圾郵件的對方發現
• 更公平的執行，無泄漏
• 拍賣、詢價請求、跨域意圖匹配
• 全新的協議設計在頂部
我的看法
直言不諱：
→ 自 mempool 以來市場設計的第一次重大重寫。
大多數鏈條根據它們所看到的進行結算。
Anoma 解決了你的意思。
這是一個以意圖驅動協調的時代。

人工智能失敗不是因爲它是錯誤的。它失敗是因爲我們無法證明它是正確的。
Mira並不是通過更多模型來解決這個問題，而是通過一個開放、可審計並建立在鏈上的驗證層。
@Mira_Network推出了一種新的信任原語，應用於AI堆棧，將不透明的輸出轉變爲共識驗證的數據流。
Mira如何在三個可組合的支柱上大規模解鎖信任：
• 開放協作
• 打開數據驗證
• 開源架構。
1. 開放合作
Mira已經與法律、遊戲、金融和教育等領域的參與者建立了合作關係，這些領域對AI輸出的信任是不可妥協的。
每個合作夥伴都利用Mira的去中心化網路來驗證鏈上的AI輸出，無需人類幹預或集中監督。
這使Mira成爲一個即插即用的信任引擎，適用於特定垂直的人工智能應用場景。
2. 打開數據驗證
當前的人工智能領域存在一個盲點：你無法獨立驗證模型的輸出是否正確。
Mira通過使用多個LLM的共識來驗證輸出，從而將信任保證從70%提升到96%的準確性。
這使得Mira不僅僅是一個模特跑者，而是一個去中心化的AI審計員。
3. 開源架構
Mira不是封閉式基礎設施。
它是一種開放的、模塊化的架構，建立在區塊鏈基礎上，開發者可以構建自己的應用程序，接入Mira的驗證層，並部署特定用例的邏輯。
在一個不透明的人工智能世界中，Mira 默認是開放的。
-- 結論
Mira並不想取代AI層。
它正在構建一些更基礎的東西：一個公共

《創世紀法案》上周簽署，正式承認穩定幣，自那時以來，穩定幣市場一直在升溫。
@SeiNetwork 爲這一刻做好了準備。原生 USDC + CCTP V2 現已在 Sei 上線。
這不僅僅是良好的時機，它還是一個信號。Sei 正在將自己定位爲機構和穩定幣流動性的家。
@circle，USDC的發行者在Sei中有很大的投資。事實上，$SEI是他們在IPO文件中提到的少數代幣之一。
在美國，穩定幣的敘事正在上升，這一舉措使Sei成爲嚴肅參與者和大型銀行選擇的鏈，以便在鏈上構建。

現在加密貨幣中最明顯的定價錯誤是什麼？$BTC Vaults.
$ETH 重新質押的總鎖倉價值爲 $19.7B.
$BTC DeFi 嗎？只需 $6.92B。
讓這件事深入人心。
在加密貨幣中，最有價值的資產(市值爲2.3萬億美元)仍然大部分閒置。
不參與質押。
不再重新質押。
沒有保險庫層模塊化。
但這正在迅速改變。
-- 📌 $BTC 保管箱是解鎖
像 @Lombard_Finance 這樣的協議正在構建比特幣原生的保險庫層
未包裝。
未橋接。
但本地、模塊化和可編程。
想想：
▸ 麗都，但爲了 $BTC
▸ EigenLayer，但帶有保險庫
▸ MakerDAO，但使用原生比特幣作爲抵押品
這不是理論。這是實時的。
Lombard讓用戶通過將$BTC鎖定到模塊化金庫中鑄造$LBTC。
從那裏，它打開了所有系統：
+ 槓杆
+ 復押
+ 原生收益
同時保持比特幣的安全保障。
-- 📌 這是交易
$ETH 再質押的總鎖倉價值在 6 個月內增長了 3 倍。
如果$BTC的金庫僅在相對基礎上趕上，我們談論的是數十億的解鎖。
這就是不對稱的上行。
你並不是在押注於 meme 流動性。你是在押注於結構性收斂。
-- 📌 $LBTC定位
隨着金庫流動性的加深，$LBTC 成爲 $BTC 的 DeFi 基礎資產。
可組合的。
安全。
與本地保險庫增長保持一致。
注意二次效應：
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