Good morning, dear degens of the projects.
I’ve staked all the money I made into you guys everywhere.
Hope you know what to do 😄
@multiplifi @KaitoAI @FalconStable @cookiedotfun @defidotapp @legiondotcc
早，各位老登項目方
我現在賺到的錢都到處給你們質押了
你們懂點事😄
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【毛毛的 @0G_labs 生態筆記一】
0G背書下，通用 AI 架構項目的集體躍遷
在 2025 年，AI 的焦點早已從“模型參數有多大”轉向“如何讓智能真正落地”。無論是企業應用還是鏈上生態，如何高效調度 AI 資源、讓多智能體協作變得可信與可驗證，成爲新的核心命題。
這一趨勢在 Oro Labs、Bagel Labs、Warden Protocol、QuillAI 等項目中體現得淋漓盡致。它們分別從企業級協作、分布式驗證、智能應用和對抗安全等維度，探索 AI 架構的下一步進化。 @procurewithORO @bagelopenai @wardenprotocol @QuillAI_Network
更重要的是，這些項目的底層支撐，都指向了 0G ——一個爲 AI 設計的模塊化基礎設施，爲多智能體網路提供了高吞吐的計算、可擴展的數據可用性、分布式存儲和可驗證的執行環境。
一、爲什麼通用型 AI 架構天然適配 0G？
傳統的 AI 應用往往依賴於單一的雲基礎設施，而 0G 的出現，重塑了 AI 的底層邏輯。
• 高吞吐與低延遲：0G 的鏈執行層（0G Chain）可承載企業級 Agent 調用、DeFi 協議邏輯和 AI 推理觸發。
• 可組合模塊化設計：存儲（Storage）、數據可用性（DA）、計算（Compute）可以按需調用，這對像 Oro、Warden 這樣

INFINIT @Infinit_Labs 是如何構建跨鏈 AI 執行系統底層的？
我們說“AI x DeFi”，不能只是自動推薦池子，而是要真正替用戶做執行動作，並且能跨鏈、跨協議、可控、可追溯。這是 @Infinit_Labs 正在解決的問題核心。
過去 DeFi 聚合器偏向“展示層的整合”，例如顯示各大平台的利率、池子排名、TVL 等。但 INFINIT 是“執行層的重構”——它通過 Agent Swarm 架構建立了一種鏈上執行協調機制：
🔹 多個專屬 Agent 分別負責：Swap、Lend、Bridge、LP、Stake 等鏈上動作
🔹 用戶用自然語言 prompt 發起策略意圖後
 → 智能體開始自主檢索 → 構建結構化操作路徑
 → 再由 ReAct Agent 合並爲“可執行包”
🔹 利用 ERC-4337 + EIP-7702 技術編排事務結構
🔹 在正式提交鏈上前，系統會提供可視化模擬執行過程：
  
✅ 資產流轉路徑
  ✅ Gas 預估
  ✅ 收益預估
  ✅ 風險敞口
最關鍵的設計是：非托管執行 + 用戶終審確認。
你的錢包不會交由平台托管，系統生成交易後仍需你本地籤名。這讓 INFINIT 既具備自動化效率，又保障了鏈上用戶的自主權與風險可控性。安全感滿滿有沒有？
$IN #Defi @Infinit_Labs @Elect

Sapien 在 AI 數據創新中的角色
Sapien的去中心化平台正在通過確保數據多樣性、高質量貢獻和全球協作來革新AI數據收集。
通過其獨特的同行驗證、質押激勵和經濟問責機制，Sapien正在爲AI訓練數據創造一個更具可擴展性、更值得信賴和更具包容性的系統。
我真心相信這一創新將有助於加速人工智能的發展，使人工智能系統在全球應用中更加準確、靈活和公正。
憑藉其全球去中心化AI生態系統的願景，Sapien不僅解決了當今AI數據收集過程中的挑戰，還爲下一階段的AI創新奠定了基礎。
人工智能的未來已經到來，而Sapien正在引領潮流。
#Sapien # kaito #AI @JoinSapien @RowanRK6 @trevorkoverko @cookiedotfun @cookiedotfuncn