當AI系統具備真正的感知能力時，將不再是簡單的工具，而是能夠理解、學習、適應的實體。
從預設規則到自主判斷
從數據處理到情境理解
從被動響應到主動思考
@SentientAGI 能夠
理解語境的微妙差異
在不確定性中做出合理決策
從經驗中持續學習和進化
在衆多行業都有它的用武之地
醫療診斷：識別症狀的同時還能理解患者的整體狀況
金融分析：超越傳統數據模式的同時洞察市場情緒
創意產業：從模仿到真正的原創
在使用 @SentientAGI 的過程中
正潛移默化的改變我們的生活。

衆所周知 @irys_xyz 快TGE了,今天也是看到了代幣經濟學的諜照。根據圖中所示：總供應量100億枚，TGE時流通約23%。不急於短期套現，而是爲生態系統預留了足夠的增長空間。
分配結構分析
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30%分配給生態系統建設，這是最大的單一分配比例。在數據存儲賽道，生態系統的網路效應至關重要。
25.3%給投資者，相比其他項目算是中等水平。考慮到IRYS已經完成了從種子輪到A輪的融資，這個比例相對合理。
18.8%分配給核心團隊和顧問。在技術密集型項目中，人才激勵是成功的關鍵。IRYS作爲L1可編程數據鏈，需要長期的技術迭代和生態建設。
8%用於空投和未來激勵，8%用於流動性提供和啓動合作。總計16%的"用戶獲取預算"體現對社區建設和市場流動性的重視。
9.9%給基金會，負責長期治理和協議升級。
底層邏輯
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與傳統項目不同，IRYS的價值主張在於讓數據變得可編程。開發者可以直接在數據中嵌入指令，實現自動化工作流程、所有權驗證、智能合約觸發等功能。
項目需要大量的生態系統投入——30%的生態分配正是爲此準備。當AI應用需要高性能鏈上數據時，IRYS的多帳本系統和可編程數據架構將成爲基礎設施。
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從代幣分配看， @irys_xyz 在平

基礎設施的本質是讓復雜的事情變得簡單。
但大多數基礎設施做的恰恰相反
他們讓簡單的事情變得復雜🤣
想要存儲數據？選擇一個協議
想要智能合約讀取數據？再選擇另一個協議
想要兩者在同一網路上運行？需要橋接、中繼
@irys_xyz 的方法截然不同：不要求開發者適應基礎設施的限制，而是讓基礎設施適應開發者的需求。
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傳統思維是分層架構：存儲層、執行層、應用層各司其職。
數據在不同協議間流轉時丟失上下文，智能合約無法直接驗證底層數據，開發者需要維護多套集成方案。
Irys的IrysVM讓數據存儲和智能合約執行在同一虛擬機內原生運行，消除了跨協議調用的開銷和復雜性。
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"可編程數據"聽起來像營銷話術，但背後的邏輯很清晰：
數據不再是靜態存儲的信息塊，而是攜帶執行邏輯的活躍資產。
一個圖片文件可以自動執行版權驗證和分潤邏輯。
AI訓練數據集可以追蹤使用歷史並自動計費。
用戶生成內容可以根據互動數據調整訪問權限。
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當基礎設施真正"消失"在背景中時，開發者的創造力才能被完全釋放。
@irys_xyz 構建的不是又一個存儲協議，而是讓數據變得真正可編程的底層操作系統。

當Dapp可以在不泄露數據的情況下證明數據時，這種感覺就像發現隱藏超能力 🤯
傳統智能合約被困在"失憶症"中，無法記住歷史，無法跨鏈分析，無法處理復雜計算。如果想要獲取用戶的歷史行爲數據，要麼依賴中心化索引服務，要麼面對高昂的gas成本。
DeFi協議只能基於當前狀態做決策，錯失了基於用戶完整行爲畫像的精準風控機會。
@brevis_zk 的創新
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ZK協處理器把"不可能"變成"日常操作"
鏈下執行復雜計算 → 生成ZK證明 → 鏈上驗證結果
協議能夠分析用戶在Eth、Arb、Polygon上的完整交易歷史，同時保護信息不被泄露。
應用場景
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zkBridge：直接用ZK證明驗證跨鏈狀態，告別多籤信任依賴
DeFi：基於歷史交易模式的智能風控和動態定價
zkDID：聚合多鏈行爲數據，生成統一身分證明
AI應用：在鏈上證明推理結果的正確性
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從"信任但驗證"到"不信任且可驗證"，@brevis_zk 正在把密碼學證明推向新的高度。

傳統方案把BTC包裝成WBTC，流動性被分散到其他網路。用戶承擔橋接風險，資產離開比特幣生態，安全性被稀釋。 @ArchNtwrk 正在改寫遊戲規則。
技術突破
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ArchVM基於擴展的eBPF虛擬機，原生理解UTXO模型。無需包裝，無需橋接，直接在比特幣基礎層執行智能合約。
FROST + ROAST閾值籤名方案讓驗證者集體控制比特幣交易，無需信任單一實體。dPoS共識協調鏈上活動，所有狀態直接錨定到比特幣L1。
預確認系統突破比特幣10分鍾出塊限制，實現亞秒級響應。用戶體驗媲美Solana，安全性繼承比特幣。
應用重構
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DeFi協議可以直接用真實BTC作爲抵押品，並非合成資產。AMM、借貸協議、穩定幣都運行在比特幣原生環境中。
RWA代幣化直接錨定BTC，機構可以發行、交易、結算代幣化資產而無需離開比特幣網路。
NFT市場和DAO合約與常規比特幣錢包無縫交互，用戶無需學習新的操作流程。
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從"數字黃金"到可編程貨幣，@ArchNtwrk 正在讓比特幣改變世界。
作爲世界上最安全、流動性最強的結算層真正變得可編程時，這不僅是比特幣的進化，更是整個基礎設施的轉變。

AI的突破不在於更大的模型,而在於更好的算力。
算力被少數巨頭壟斷，他們決定誰能創新，成本幾何。
結果：AI創新被卡脖子。解決方案：ComputeFi
深入了解 👇
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ComputeFi在 @cysic_xyz 上徹底改變一切。
通過去中心化基礎設施，將閒置的GPU和CPU轉化爲全球可驗證的算力經濟。
像雲一樣可擴展
通過密碼學可驗證
人人都能訪問
ComputeFi釋放開放、可驗證、無邊界的算力。
沒有看門人，沒有瓶頸。
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傳統雲計算的問題在於信任依賴。用戶必須相信AWS、谷歌雲會正確執行計算任務。
Cysic的ComputeFi通過ZK證明徹底消除這種信任需求。
每個計算結果都帶有數學證明，無需信任任何中介。
從"信任但驗證"到"不信任且可驗證"的轉變
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核心在於四層模塊化架構：
硬件層：從定制ASIC到GPU集羣，統一接入各種算力資源
共識層：基於Cosmos CDK + Proof-of-Compute，確保網路去中心化
執行層：EVM兼容，支持復雜的智能合約邏輯
產品層：ZK證明、AI推理、挖礦、HPC工作負載的統一市場
分層設計讓系統既模塊化又可擴展，新的證明系統或AI模型可以在產品層添加，無需修改底層共識邏輯。
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ZK不再是二選一的技術路徑，而是同時解決隱私、擴容、安全三大核心問題的統一方案。
當大家還在爭論ZK proofs是隱私工具還是擴容方案時，真正的變革已經開始。 @cysic_xyz 正在把可證明的計算從概念推到生產。把昂貴的生成環節外包給可驗證的網路，把驗證成本壓到足夠低。
過去ZK被認爲“太貴、太慢”，瓶頸主要在證明生成。
現如今專用證明加速（GPU/FPGA/ASIC）把生成時間大幅壓縮。開發者按需算力調用證明。
Cysic的切入點是把證明生成做成可驗證的公共服務，應用方不必自建證明集羣。證明的正確性由密碼學保證，信任邊界回歸到協議本身。
意味着Rollup、隱私支付、身分與合規等場景，都能以更確定的成本上線，不會被證明生成卡住上線節奏。
證明生成與驗證將像帶寬與存儲一樣可用即得。
開發者像調用CDN一樣調用ZK證明網路。
@cysic_xyz 將ZK變成默認基建。

Sentient剛宣布贊助Open AGI Summit。與AWS、Polygon、EigenLayer這樣的基礎設施巨頭並列成爲官方合作夥伴，充分表明他們在去中心化AI領域的戰略地位。
在可驗證推理、分布式推理加速、數據貢獻與激勵機制等層面， @SentientAGI 的棧與這些基礎設施形成技術共振，推動“算力-模型-結算”三層閉環。
Sentient正在構建去中心化的AI網路，需要大量開發者、研究者和基礎設施合作夥伴。Open AGI Summit提供了最直接的接觸渠道。
當Dobby-70B與推理節點一起在現場跑通、並通過開放評測展示質量-延遲-成本曲線，現場的每個項目都可能成爲潛在的集成方與節點運營者。模型越多場景落地，節點越多，數據與反饋越豐富，進一步反哺模型與代理框架，形成正向飛輪。
Sentient將三件事做成閉環：
1) 模型與代理：Dobby-70B及其指令/多模態變體，圍繞真實Agent場景持續優化。
2) 節點與可驗證性：擴大去中心化推理節點，強化可驗證執行與可信計量標準。
3) 生態與激勵：完善數據與評測激勵機制，形成“貢獻-分配-反饋”的透明循環。
當三條線同步推進， @SentientAGI 技術護城河與生態位將徹底坐實。

僅今年的10個月，就有數百家企業的雲存儲被攻破。
Salesforce的OAuth令牌被盜，影響了Google、Allianz、Cloudflare等巨頭。
SonicWall的雲備份系統被入侵，Ascension醫療系統的第三方雲平台泄露了敏感患者信息。
每一次攻破都是同樣的故事：中心化的單點故障。
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當把數據交給AWS、Google Cloud這些巨頭時，本質上是在賭博。賭安全防護永遠不會失效，賭黑客永遠找不到漏洞，賭第三方供應商永遠不會成爲突破口。
但現實是中心化雲服務就是黑客的蜜罐。一旦攻破，數據全部暴露。
@cysic_xyz ComputeFi把計算和存儲分布到全球數千個節點，可以有效解決這個問題。
沒有單一的服務器可以攻擊。
沒有中央數據庫可以竊取。
沒有企業可以關閉你的訪問權限。
每個計算任務都通過零知識證明驗證，確保結果正確性的同時保護數據隱私。即使某個節點被攻破，攻擊者也無法獲得完整數據或篡改計算結果。
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雲服務被黑不是"如果"的問題，而是"何時"的問題。
每一次數據泄露都在提醒我們：中心化基礎設施的時代該結束了。
@cysic_xyz 當計算真正變成去中心化、可驗證、人人可參與的公共資源時，數據安全才不再是祈禱，而是數學保證。

當前AI發展的真正瓶頸不是算法，而是基礎設施的壟斷與資源分配的不公。
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傳統AI開發被困在核心瓶頸裏：
計算資源壟斷：頭部科技巨頭控制全球大部分算力，創新者要麼屈服於他們的遊戲規則，要麼根本沒機會參與。想訓練模型？先問問AWS願不願意給你資源。
模型所有權模糊：開源模型缺乏清晰的所有權結構，價值分配機制不透明，貢獻者無法獲得公平回報。
中心化決策：AI的發展方向由少數公司決定，社區需求和價值觀被忽視。
這就是爲什麼 @SentientAGI 要構建去中心化AGI協議的原因。
OML框架的突破
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Open：模型必須開源，代碼和數據結構透明，支持社區復制、審計和分叉。
Monetizable：每次模型調用都觸發收益流，通過鏈上合約分配給訓練者、部署者和驗證者。
Loyal：模型屬於貢獻者社區而非公司，升級和治理由DAO決定。
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當AI真正變成社區擁有、社區治理、收益共享的公共基礎設施時，創新的瓶頸就被徹底打破。
@SentientAGI 正在保持這個機會的開放性。