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近年來，生成式人工智能的快速發展對基礎設施和工作流程提出了新的要求，特別是在驗證和評估方面。 Mira正在構建一個創新的第1層網絡，為AI輸出提供無需信任、可擴展且準確的驗證。通過將複雜的AI輸出分解為更小的可驗證部分，並利用多個AI模型進行驗證，Mira顯著降低了錯誤率和幻覺。該平臺已為多個擁有20萬以上用戶的AI應用提供驗證服務。隨著生成式AI市場預計在2030年突破1萬億美元，Mira致力於成為所有AI應用的可信任驗證層，通過去中心化方式解決AI輸出可靠性這一關鍵挑戰。

Skynet引入了一種全新的自主AI智能體方法，從根本上重新構想了在保持安全性的同時實現真正自主的方式。與其通過傳統手段解決自主三難問題，Skynet採用了一種基於群體智能和分佈式共識的新穎架構。

十月，TEE 頻繁出現在 X 動態中，吸引 Web3 關注。本文簡述 TEE 概念、Web3 中的應用案例及侷限性，並探討其未來發展方向。

Gate 研究院（2025.1.11-2025.1.17），1 月12 日，Virtuals Protocol 和 Animoca Brands 啟動聯合計劃擬投資 AI 遊戲。Nosana 將於 1 月 14 日推出其主網。1 月 15 日，Bio Protocol 與 YesNoError 和 Long COVID Labs 合作，助力新冠長期症研究。Immutable X 宣佈將於 1 月 16 日發佈 RavenQuest 移動版。

數字身份的碎片化給用戶和企業帶來了效率低下和發展瓶頸。一個開放、以用戶為核心的基礎設施是解決這一挑戰的關鍵。本文將深入解析 Moca Network 的 MOCA 3.0 願景及其在數字身份領域的創新，為開放互聯網注入全新動力。

本文深入探討 AI Agent 領域的發展趨勢和投資邏輯，特別是對框架類專案進行詳細的分析，文中介紹 AI 框架的基本概念和功能，並透過 Eliza、G.A.M.E、Rig、ZerePy 等具體案例，展示它們在不同應用場景中的表現和潛力，同時從技術、市場和投資角度，對 AI Agent 與 BTC 生態的相似性進行了比較，探討 AI Agent 上鍊的意義和未來可能帶來的創新。

本文介紹了構建去中心化系統的關鍵原則，重點討論了區塊鏈中可能出現的中心化風險，並提供了像Sui的面向對象編程、可擴展基礎設施和去中心化存儲等解決方案，旨在防止權力過度集中。

這篇文章深入探討了抗量子代幣在保護數字資產免受量子計算潛在威脅中的重要作用。通過使用先進的抗量子加密技術，如基於格理論和哈希簽名，文章強調了這些代幣在提高區塊鏈安全標準和保護加密算法免受未來量子攻擊方面的關鍵性，討論了這些技術在維護網絡完整性和推動區塊鏈安全措施發展中的重要性。

本文將深入探討 AO 的理念和架構設計，並分析其如何應對以太坊等現有公鏈所面臨的困境，最終為 Web3 帶來新的發展機遇。

本文深入探討 Crypto x AI 領域的四大框架：Eliza ($AI16Z)、GAME ($VIRTUAL)、Rig ($ARC) 和 ZerePy ($ZEREBRO)，分析它們的技術特性、市場定位和產業影響，文中詳細比較這些框架的易用性、可擴展性、適應性和效能，解析它們在不同應用場景中的潛力和限制。

本文探討了 Telegram 發展成為一個由 NFT 驅動的應用程序，結合區塊鏈技術革新數字禮物和所有權。瞭解其關鍵功能、為藝術家和創作者提供的機會，以及 Telegram NFT 所引領的數字互動未來。

構建基於二進制域的證明系統時面臨兩個主要挑戰：首先，STARKs中用於表示軌跡的域大小必須大於多項式的度數；其次，用於Merkle樹承諾的域大小也需大於經過Reed-Solomon編碼擴展後的大小。Binius提供了一種創新的解決方案，通過兩種不同的方式來表示相同的數據，從而解決這兩個問題。

PREDA（並行中繼執行分佈式架構）是一種旨在提升區塊鏈性能和可擴展性的創新模型。它通過將智能合約的執行流程分解為多個可並行處理的步驟，並在不同的以太坊虛擬機（EVM）實例之間異步執行這些步驟，實現了智能合約功能的完全並行化，從而最大化一組交易的併發性。

本文討論了人工智能（AI）迷因幣的市場前景，突出了AI技術幣和AI迷因幣之間的顯著市值差異。作者認為，代表為$GOAT的AI迷因幣創造了一個將經歷類似於DeFi 2020夏季爆炸性增長的新投資類別。作者利用反身性理論分析了AI迷因幣的發展軌跡，並指出它們不僅僅是迷因幣，而是代幣化的人工通用智慧（AGI）。文章預測隨著AI代理功能的改善和現實應用的擴展，該行業可能在2025年第四季達到巔峰。

本文分析了AI技術在meme幣市場上的崛起，特別是AI機器人“真相終端”如何創建並推廣GOAT meme幣，推動其市值達到8億美元。它還探討了AI在加密貨幣交易中的應用，包括實時市場數據分析、自動執行交易、風險管理和優化。使用AI模型提供市場預測和自動交易執行的AlphaX項目，擁有高達80%的準確率。