➥ @PhalaNetwork 和 @SentientAGI 如何解决去中心化 AI 中的信任问题。
开放的AI模型可能被复制、盗用或篡改。用户完全不知道实际运行的是什么。
► Sentient 将密码学 "指纹" 嵌入 AI 模型中，这些指纹能在任何试图移除它们的情况下幸存。
► Phala 在安全硬件封闭环境中运行这些模型，确切证明了执行的代码是什么。
结果：
• 用户获得可验证的、防篡改的 AI 服务
• 敏感数据在TEE内部保持私密
• 没有任何单一公司控制基础设施
► @SentientAGI 搜索系统已经超越了 GPT-4。
► @PhalaNetwork 一直处于 TEE GPU 研究和开发的最前沿。$PHA 👀

Web3中的聚类 = 隐藏的阿尔法 👀
他们将钱包、行为和数据点分组为您永远无法手动发现的隐藏模式。
一些用例：👇
• 识别鲸鱼模式
• 检测智能资金流动
• 检测Sybil空投农民
• 按风险对DeFi借款人进行分组
• 捕捉洗钱交易钱包
• 跨链钱包活动
• 映射流动性集群
➥ 将此插入 @AlloraNetwork：模型不仅会聚类，它们还会随着时间自我改进。

预测性人工智能是Web3中获取超额收益的新方式。
> 精确的交易信号
> 更聪明的策略
> 流动性流动预测
> 更好的风险与信用评分
> 燃气费用预测
> 更强的欺诈检测
> 再质押风险预测
> 稳定币脱锚警报
➥ 这正是 @AlloraNetwork 正在建设的内容。

在姨太之后，@SonicLabs $S 在2025年有36亿美元的流入。

人工智能第一次不会做到正确。
> 它预测
> 失败
> 调整
> 改进
随着时间的推移，预测会汇聚成智慧。
这正是 @AlloraNetwork 的构建方式。

Kaito正在准备一个新的更新👀
不要惊讶，如果@AlloraNetwork的旧LB卷土重来。

目前有200多个项目正在@Polkadot $DOT 生态系统中建设。
我最推荐的：
- @MoonbeamNetwork $GLMR
- @PhalaNetwork $PHA
- @peaq $PEAQ
你最喜欢的？

预测是人工智能的未来。
预测模型正在以指数级增长，但大多数预测都孤立在单一网络中→没有集体智慧。
➢ 没有协调
➢ 不共享信号
➢ 同样的错误
➢ 无复利洞察
这就是@AlloraNetwork的用武之地：
➢ 去中心化预测
➢ 集体智慧
➢ 激励对齐
➢ 随着时间的推移自我提升

自2019年以来，Alts对BTC的价格从未如此便宜。

模型协调网络 (MCNs) 是人工智能的下一层。
而不是一个大模型，MCNs：
> 在模型之间分配工作
> 结合输出以提高准确性
> 用激励机制奖励贡献者
为什么这很重要：
> 更强大 + 更可靠的预测
> 集体智慧，而不是孤立的
> 自我改善系统
> 对齐的激励
- @AlloraNetwork的MCN解锁了一种扩展AI的新方式：去中心化、协调一致和经济对齐。
[ 信息图 由 @Param_eth 提供 ]

稳定币供应达到了$277B的历史最高点。
(如果你只记得BTC/ETH交易对，那你就是老手)

‘@Polkadot 生态系统正在悄然上升：
- @MoonbeamNetwork：9M 发送
- @EnterTheMythos：5M txns
- @PhalaNetwork：5M txns
- @peaq：2M txns
总生态系统：每月交易超过4900万。
👀 $GLMR $PHA $PEAQ

今天：你不能完全信任来自OpenAI或其他LLM的回答。
当前的LLM是“黑箱”。
➥ @PhalaNetwork 正在通过在可信执行环境中运行 LLMs 来改变这一点 (TEE):
► 安全执行：LLM 在硬件保护的环境中运行，防止篡改
► 可验证的响应：每个输出都包含加密的真实性证明
► 无需信任的验证：用数学确定性替代“信任我，兄弟”
保密AI = 私密数据，安全执行，可验证结果。 $Pha 👀