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Ana Sayfaya Dön

2026从虚无到务实的一年 2026的AI从被动式触发到主动式触发的进化之年 a16z这几天高产，读完之后简单总结：以下是基于资料的简化版总结： 1. AI科研不仅是工具，更是“合伙人” AI的能力已进化到像博士生一样，能处理复杂的推理和数学问题。未来的工作流将是多层AI模型互相协作（“代理包裹代理”），利用加密技术来分配任务报酬和确认贡献，激发跨领域的创新发现。 2. 从管人 (KYC) 到管AI (KYA)随着非人类身份（AI代理）现在的关键是“了解你的代理”（KYA）：给AI发放加密签名的“身份证”，明确它的归属和责任，让它能被系统信任并在网络中进行交易。 3. 拒绝“白嫖”，按需付费AI代理在获取数据时往往绕过了广告和订阅，导致内容创作者收入受损（即“隐形税”）。解决方案是利用区块链技术建立微支付（Nanopayments）系统：从原本的静态授权转变为实时补偿，AI每使用一点数据，就自动付一点钱给创作者。 PS：加密行业Agent支付绝对是一个真的关注的领域，x402等技术正在迭代，AI的爆火未来一定会结合加密支付来实现闭环。

比特币橙子Trader

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Anya Rossi• Live Now

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月光宝盒遇到了能干的 AI 管家，它们两会产生💕的火花吗？评论区告诉🐰 （晕字或者蹲坑的可以看兔子精心制作的 2 分钟视频）兔子最喜欢的两个项目 KITE AI KITE AI 和 V 神非常认可的 Brevis Brevis 合作啦。先来了解两个项目是啥？兔子分别用一句话来形容他们👇 KITE AI 介绍: KITE AI Kite AI，它是一个专注于AI支付区块链的项目，由PayPal Ventures和General Catalyst等大佬投资。 Brevis 介绍: Brevis，它是一个ZK协处理器项目，专注于零知识证明技术，让区块链计算更安全、隐私和高效。接下来，兔子用1️⃣句话给宝贝们概括一下他们合作了啥。这次合作主要是将 Brevis 的 ZK（零知识）证明技术集成到 GoKiteAI 的 AI 代理系统中，帮助构建一个“可验证的代理互联网”基础。具体点怎么说？🧐 GoKiteAI 的 AI 代理能自主理解、行动和处理交易（如支付），而Brevis的ZK技术则确保这些行动是可证明的、没被篡改的，同时保护隐私。这让AI在Web3世界里更可靠，避免作弊或错误，特别适合AI驱动的支付和智能合约场景。霸兔文学，土味怎么理解？这两个项目的合作就像给 AI 支付装了个“可信保镖”。 Brevis 的 ZK 技术（零知识证明）是那个“保镖”的核心技能，能在不泄露隐私的前提下，证明 AI 代理的每一笔支付、每一次操作都是合规的；而 KITE AI 的 AI 代理就是那个“能干的管家”，负责处理各种支付和交易事务。结合起来，就好比管家每做一件事，保镖都能悄咪咪地验证并给出“清白证明”，让你在 Web3 里用 AI 处理钱的事儿时，既省心又安心，不用担心被糊弄或者信息泄露。感谢 KITE AI 中文 KITE AI中文小编昨天第一时间的更新，给兔子创作灵感，💗。兔子正蹲在 BF 酒会的现场，上海陆家嘴最繁华，寸土寸金的外滩，给你们编辑✍️这条推文，快来用心互动啦。

月光宝盒遇到了能干的 AI 管家，它们两会产生💕的火花吗？评论区告诉🐰 （晕字或者蹲坑的可以看兔子精心制作的 2 分钟视频）兔子最喜欢的两个项目 KITE AI KITE AI 和 V 神非常认可的 Brevis Brevis 合作啦。先来了解两个项目是啥？兔子分别用一句话来形容他们👇 KITE AI 介绍: KITE AI Kite AI，它是一个专注于AI支付区块链的项目，由PayPal Ventures和General Catalyst等大佬投资。 Brevis 介绍: Brevis，它是一个ZK协处理器项目，专注于零知识证明技术，让区块链计算更安全、隐私和高效。接下来，兔子用1️⃣句话给宝贝们概括一下他们合作了啥。这次合作主要是将 Brevis 的 ZK（零知识）证明技术集成到 GoKiteAI 的 AI 代理系统中，帮助构建一个“可验证的代理互联网”基础。具体点怎么说？🧐 GoKiteAI 的 AI 代理能自主理解、行动和处理交易（如支付），而Brevis的ZK技术则确保这些行动是可证明的、没被篡改的，同时保护隐私。这让AI在Web3世界里更可靠，避免作弊或错误，特别适合AI驱动的支付和智能合约场景。霸兔文学，土味怎么理解？这两个项目的合作就像给 AI 支付装了个“可信保镖”。 Brevis 的 ZK 技术（零知识证明）是那个“保镖”的核心技能，能在不泄露隐私的前提下，证明 AI 代理的每一笔支付、每一次操作都是合规的；而 KITE AI 的 AI 代理就是那个“能干的管家”，负责处理各种支付和交易事务。结合起来，就好比管家每做一件事，保镖都能悄咪咪地验证并给出“清白证明”，让你在 Web3 里用 AI 处理钱的事儿时，既省心又安心，不用担心被糊弄或者信息泄露。感谢 KITE AI 中文 KITE AI中文小编昨天第一时间的更新，给兔子创作灵感，💗。兔子正蹲在 BF 酒会的现场，上海陆家嘴最繁华，寸土寸金的外滩，给你们编辑✍️这条推文，快来用心互动啦。

开挂的金兔子☯️🍊

10,294 görüntüleme • 10 ay önce

CZ最新判断：AI与加密货币，将如何重塑未来金融与科技格局？在Web3与AI的时代浪潮下，加密货币领域的未来走向始终备受关注。近日，币安创始人CZ在一次深度对话中，就加密货币与AI的关系、行业发展前景等话题，给出了极具前瞻性的判断。一、加密货币：永不消失的超级赛道 CZ坚定表示，加密货币根本不可能消失，加密行业未来绝对是个超级大赛道。他强调，自己对加密行业的信念不仅从未动摇，反而“强了亿点点”。尽管加密货币价格仍会上蹿下跳，但整个行业的扩张趋势不可逆，“说真的，想变小都难”。这一判断，给所有关注加密领域的从业者和投资者注入了一剂强心针。二、AI与加密货币：双向赋能的奇妙化学反应当下，大量资金涌入AI领域，大家疯狂追逐AI概念股。但CZ却指出一个有趣的现象：很多人正在用加密货币炒AI股票。这意味着，AI热潮反而为加密市场带来了更多流量和交易量。更关键的是，AI的发展离不开高效的支付与交易体系。传统支付系统在面对AI自主交易、自动付款等需求时，显得力不从心——让AI举着护照完成身份认证？这根本不现实。而区块链天生的API驱动属性，使其成为AI在金融交易领域的绝佳搭档。CZ预言，未来几个月内，AI自主交易、自动付款等功能就会出现，且会深度结合加密货币。想象一下，你的AI助手能自主用加密货币帮你买票、炒股、处理各类事务，这将是怎样的效率革命？三、技术巨头的共生：互联网、区块链与AI 有人担心AI会抢占加密行业的资源，但CZ对此“完全不慌”。他认为，互联网、区块链、AI是三个超级重量级的技术巨头，三者并非取代关系，而是共生发展。区块链出现后互联网并未消失，同理，AI的崛起也不会让区块链黯然失色。甚至，流入AI的资金，最终很多还是会回流到区块链领域，这种趋势会越来越明显。毕竟，加密行业本身就是“钱的生意”，市场上的资金足够支撑多个超级赛道的繁荣。结语在CZ的视角里，AI与加密货币的融合是必然趋势，这不仅会重塑金融交易的形态，更将为整个科技与商业世界带来颠覆性的变革。对于我们而言，看懂这两大领域的化学反应，或许就能在未来的浪潮中抢占先机。 CZ 🔶 BNB

CZ最新判断：AI与加密货币，将如何重塑未来金融与科技格局？在Web3与AI的时代浪潮下，加密货币领域的未来走向始终备受关注。近日，币安创始人CZ在一次深度对话中，就加密货币与AI的关系、行业发展前景等话题，给出了极具前瞻性的判断。一、加密货币：永不消失的超级赛道 CZ坚定表示，加密货币根本不可能消失，加密行业未来绝对是个超级大赛道。他强调，自己对加密行业的信念不仅从未动摇，反而“强了亿点点”。尽管加密货币价格仍会上蹿下跳，但整个行业的扩张趋势不可逆，“说真的，想变小都难”。这一判断，给所有关注加密领域的从业者和投资者注入了一剂强心针。二、AI与加密货币：双向赋能的奇妙化学反应当下，大量资金涌入AI领域，大家疯狂追逐AI概念股。但CZ却指出一个有趣的现象：很多人正在用加密货币炒AI股票。这意味着，AI热潮反而为加密市场带来了更多流量和交易量。更关键的是，AI的发展离不开高效的支付与交易体系。传统支付系统在面对AI自主交易、自动付款等需求时，显得力不从心——让AI举着护照完成身份认证？这根本不现实。而区块链天生的API驱动属性，使其成为AI在金融交易领域的绝佳搭档。CZ预言，未来几个月内，AI自主交易、自动付款等功能就会出现，且会深度结合加密货币。想象一下，你的AI助手能自主用加密货币帮你买票、炒股、处理各类事务，这将是怎样的效率革命？三、技术巨头的共生：互联网、区块链与AI 有人担心AI会抢占加密行业的资源，但CZ对此“完全不慌”。他认为，互联网、区块链、AI是三个超级重量级的技术巨头，三者并非取代关系，而是共生发展。区块链出现后互联网并未消失，同理，AI的崛起也不会让区块链黯然失色。甚至，流入AI的资金，最终很多还是会回流到区块链领域，这种趋势会越来越明显。毕竟，加密行业本身就是“钱的生意”，市场上的资金足够支撑多个超级赛道的繁荣。结语在CZ的视角里，AI与加密货币的融合是必然趋势，这不仅会重塑金融交易的形态，更将为整个科技与商业世界带来颠覆性的变革。对于我们而言，看懂这两大领域的化学反应，或许就能在未来的浪潮中抢占先机。 CZ 🔶 BNB

Crypto🔶小宇（老炮）

113,130 görüntüleme • 2 ay önce

🔲AI驱动的DAO治理协议——Quack AI 🔲革新去中心化治理的先锋—— Quack AI 🎁抽取50U 赠品抽取5位幸运参与者。 ❗要求: 1️⃣点赞关注: Quack AI 并转发本贴文 2️⃣加入官方社区: ✳️随着区块链技术和去中心化自治组织（DAO）在Web3生态中的快速发展，治理效率和透明度成为了DAO大规模应用的关键瓶颈。传统DAO依赖人工投票和社区协商，虽然实现了去中心化的理念，却常常面临决策缓慢、参与度不足和数据分析能力有限的问题。在这一背景下，Quack AI 作为一个AI驱动的链上治理协议应运而生，试图通过人工智能技术为DAO治理注入新的活力。 ✳️带大家从Quack AI的核心功能、潜在优势、应用场景等几个方面进行分析，探讨其在去中心化生态中的价值与前景。 1️⃣Quack AI的核心功能与技术亮点 🔸Quack AI定位为全球首个AI驱动的链上治理协议，其目标是通过自动化决策、实时执行和智能分析来优化DAO的运作。Quack AI的核心功能包括以下几个方面： 🔸AI代议投票 Quack AI允许用户将投票权委托给AI代理，无需手动参与每一次提案的决策过程。AI代理可以根据预设规则或数据驱动的策略自动投票，例如只支持符合特定条件的提案（如经过7天锁定期）或反对可能稀释代币权力的提案。这种机制不仅提高了投票效率，还能确保每次治理都能达到法定人数（quorum），解决传统DAO中因成员忙碌或不活跃导致的僵局。 🔸链上链下数据洞察 Quack AI通过整合链上交易数据和链下社区反馈，利用AI算法提供深层次的治理策略洞察。例如，它可以分析历史投票模式、市场趋势或社区情绪，为提案的优化提供数据支持。这种能力让DAO能够从被动反应转向主动优化，显著提升决策质量。 🔸跨链兼容性 Quack AI支持多生态治理，能够在不同区块链网络间无缝运行。这一特性使其不仅适用于单一项目，还能成为多个DAO生态的通用治理工具，增强了其扩展性和实用性。这些功能的结合使Quack AI在技术上区别于传统DAO治理工具，展现了AI与区块链深度融合的潜力。 2️⃣Quack AI的潜在优势 🔸Quack AI的出现为DAO治理带来了多重优势，尤其是在效率、透明度和包容性方面：效率提升，传统DAO的提案讨论和投票过程可能耗时数周，而Quack AI通过自动化投票和实时执行将这一时间缩短至近乎瞬间。对于需要快速响应的场景（如市场波动下的资金分配），这种效率至关重要。 🔸数据驱动的透明决策通过AI分析链上和链下数据，Quack AI能够减少人为偏见，提供客观的治理建议。这不仅增强了决策的透明度，还能让社区成员更容易理解和信任治理结果。 🔸参与度与奖励机制 Quack AI通过为活跃参与者提供代币奖励（如DuckChain生态中的空投和交易收入分享），激励更多用户加入治理。这种模式有望打破传统DAO中“少数人决策、多数人沉默”的困境，推动治理的民主化。 🔸以DuckChain为例，其集成Quack AI后实现了无缝治理，并获得了OKX等平台的关注，证明了该协议在实际应用中的可行性。 3️⃣应用场景与标杆案例 🔸Quack AI的应用场景广泛，涵盖了从单一DAO优化到跨链生态协作的多个领域： 🔸单一DAO的治理升级对于一个独立的DAO，Quack AI可以作为智能助手，自动化执行日常任务（如提案筛选、投票执行），并通过数据分析优化资源分配。例如，一个DeFi项目的DAO可以利用Quack AI预测市场趋势并自动调整投资策略。 🔸跨链DAO协作 Quack AI的跨链兼容性使其能够连接多个区块链生态，形成“DAO间的DAO”。例如，当一个专注于环境保护的DAO与另一个关注全球气候变化的DAO互动时，Quack AI可以代表前者自动参与后者提案的投票，实现元治理（meta-governance）的智能化。 🔸标杆案例：DuckChain DuckChain作为Quack AI的首批合作伙伴，展示了其在实践中的潜力。DuckChain通过Quack AI实现了AI代理投票和治理奖励机制，不仅提升了社区参与度，还吸引了行业关注。这一案例表明，Quack AI不仅是技术创新，还能为生态发展带来实际的经济价值。 ✳️总结: 🔸Quack AI作为AI驱动的DAO治理协议，开辟了一条融合人工智能与区块链的新路径。其通过自动化投票、数据洞察和跨链协作，不仅解决了传统DAO的痛点，还为Web3生态的未来发展提供了想象空间。从DuckChain的成功案例来看，Quack AI已经在实践中展现了初步成果。然而，要真正成为DAO治理的“革新者”，它需要在技术成熟度、伦理保障和社区接受度上迈出更大步伐。 🔸在AI与DAO的交汇处，Quack AI无疑是一个值得关注的实验。它不仅代表了技术的进步，更可能是去中心化治理迈向智能化、规模化时代的重要一步。未来，随着更多生态的加入和技术的迭代，Quack AI或许能重新定义我们对DAO的认知，开启Web3治理的新篇章。 🔹了解更多资讯可以点击下方链接: 🔹 官网： 🔹Gitbook： 🔹推特： 🔹电报社区： 🔹 积分系统： #QuackAI #Quack #AIQ

🔲AI驱动的DAO治理协议——Quack AI 🔲革新去中心化治理的先锋—— Quack AI 🎁抽取50U 赠品抽取5位幸运参与者。 ❗要求: 1️⃣点赞关注: Quack AI 并转发本贴文 2️⃣加入官方社区: ✳️随着区块链技术和去中心化自治组织（DAO）在Web3生态中的快速发展，治理效率和透明度成为了DAO大规模应用的关键瓶颈。传统DAO依赖人工投票和社区协商，虽然实现了去中心化的理念，却常常面临决策缓慢、参与度不足和数据分析能力有限的问题。在这一背景下，Quack AI 作为一个AI驱动的链上治理协议应运而生，试图通过人工智能技术为DAO治理注入新的活力。 ✳️带大家从Quack AI的核心功能、潜在优势、应用场景等几个方面进行分析，探讨其在去中心化生态中的价值与前景。 1️⃣Quack AI的核心功能与技术亮点 🔸Quack AI定位为全球首个AI驱动的链上治理协议，其目标是通过自动化决策、实时执行和智能分析来优化DAO的运作。Quack AI的核心功能包括以下几个方面： 🔸AI代议投票 Quack AI允许用户将投票权委托给AI代理，无需手动参与每一次提案的决策过程。AI代理可以根据预设规则或数据驱动的策略自动投票，例如只支持符合特定条件的提案（如经过7天锁定期）或反对可能稀释代币权力的提案。这种机制不仅提高了投票效率，还能确保每次治理都能达到法定人数（quorum），解决传统DAO中因成员忙碌或不活跃导致的僵局。 🔸链上链下数据洞察 Quack AI通过整合链上交易数据和链下社区反馈，利用AI算法提供深层次的治理策略洞察。例如，它可以分析历史投票模式、市场趋势或社区情绪，为提案的优化提供数据支持。这种能力让DAO能够从被动反应转向主动优化，显著提升决策质量。 🔸跨链兼容性 Quack AI支持多生态治理，能够在不同区块链网络间无缝运行。这一特性使其不仅适用于单一项目，还能成为多个DAO生态的通用治理工具，增强了其扩展性和实用性。这些功能的结合使Quack AI在技术上区别于传统DAO治理工具，展现了AI与区块链深度融合的潜力。 2️⃣Quack AI的潜在优势 🔸Quack AI的出现为DAO治理带来了多重优势，尤其是在效率、透明度和包容性方面：效率提升，传统DAO的提案讨论和投票过程可能耗时数周，而Quack AI通过自动化投票和实时执行将这一时间缩短至近乎瞬间。对于需要快速响应的场景（如市场波动下的资金分配），这种效率至关重要。 🔸数据驱动的透明决策通过AI分析链上和链下数据，Quack AI能够减少人为偏见，提供客观的治理建议。这不仅增强了决策的透明度，还能让社区成员更容易理解和信任治理结果。 🔸参与度与奖励机制 Quack AI通过为活跃参与者提供代币奖励（如DuckChain生态中的空投和交易收入分享），激励更多用户加入治理。这种模式有望打破传统DAO中“少数人决策、多数人沉默”的困境，推动治理的民主化。 🔸以DuckChain为例，其集成Quack AI后实现了无缝治理，并获得了OKX等平台的关注，证明了该协议在实际应用中的可行性。 3️⃣应用场景与标杆案例 🔸Quack AI的应用场景广泛，涵盖了从单一DAO优化到跨链生态协作的多个领域： 🔸单一DAO的治理升级对于一个独立的DAO，Quack AI可以作为智能助手，自动化执行日常任务（如提案筛选、投票执行），并通过数据分析优化资源分配。例如，一个DeFi项目的DAO可以利用Quack AI预测市场趋势并自动调整投资策略。 🔸跨链DAO协作 Quack AI的跨链兼容性使其能够连接多个区块链生态，形成“DAO间的DAO”。例如，当一个专注于环境保护的DAO与另一个关注全球气候变化的DAO互动时，Quack AI可以代表前者自动参与后者提案的投票，实现元治理（meta-governance）的智能化。 🔸标杆案例：DuckChain DuckChain作为Quack AI的首批合作伙伴，展示了其在实践中的潜力。DuckChain通过Quack AI实现了AI代理投票和治理奖励机制，不仅提升了社区参与度，还吸引了行业关注。这一案例表明，Quack AI不仅是技术创新，还能为生态发展带来实际的经济价值。 ✳️总结: 🔸Quack AI作为AI驱动的DAO治理协议，开辟了一条融合人工智能与区块链的新路径。其通过自动化投票、数据洞察和跨链协作，不仅解决了传统DAO的痛点，还为Web3生态的未来发展提供了想象空间。从DuckChain的成功案例来看，Quack AI已经在实践中展现了初步成果。然而，要真正成为DAO治理的“革新者”，它需要在技术成熟度、伦理保障和社区接受度上迈出更大步伐。 🔸在AI与DAO的交汇处，Quack AI无疑是一个值得关注的实验。它不仅代表了技术的进步，更可能是去中心化治理迈向智能化、规模化时代的重要一步。未来，随着更多生态的加入和技术的迭代，Quack AI或许能重新定义我们对DAO的认知，开启Web3治理的新篇章。 🔹了解更多资讯可以点击下方链接: 🔹 官网： 🔹Gitbook： 🔹推特： 🔹电报社区： 🔹 积分系统： #QuackAI #Quack #AIQ

币资讯

28,609 görüntüleme • 1 yıl önce

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

墓碑科技

20,767 görüntüleme • 6 ay önce

Visa 和 Master Card推出 AI信用卡你可以授权AI自动使用这个信用卡帮你结账付款 Visa开发了一种叫“AI Ready Card”的数字卡，只有你授权的AI助手才能用它；你还能设置花费上限、用途等限制，AI不能乱花钱；所有交易都实时监控，出了问题Visa还能介入处理。 Mastercard 也推出了自己的Agentic Payments Program核心产品：Agent Pay Agent Pay引入了“Mastercard Agentic Tokens”，基于现有的令牌化（tokenization）技术，类似移动无接触支付 Agentic Tokens是用于AI代理的专属支付令牌，代替传统卡片信息，支持自动化和编程化交易。

Visa 和 Master Card推出 AI信用卡你可以授权AI自动使用这个信用卡帮你结账付款 Visa开发了一种叫“AI Ready Card”的数字卡，只有你授权的AI助手才能用它；你还能设置花费上限、用途等限制，AI不能乱花钱；所有交易都实时监控，出了问题Visa还能介入处理。 Mastercard 也推出了自己的Agentic Payments Program核心产品：Agent Pay Agent Pay引入了“Mastercard Agentic Tokens”，基于现有的令牌化（tokenization）技术，类似移动无接触支付 Agentic Tokens是用于AI代理的专属支付令牌，代替传统卡片信息，支持自动化和编程化交易。

小互

38,796 görüntüleme • 1 yıl önce

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

小互

27,254 görüntüleme • 1 yıl önce

币安创始人 CZ 在达沃斯的最新见解： 1. 在币圈，真正验证成功的商业赛道，只有交易所和稳定币，但都已经规模庞大。 2. 他未来看好三个方向，分别是资产代币化、支付、人工智能。 3. 现实中没人会用加密货币支付，但可以传统支付基础上，后台用加密货币结算，最后商家收到的还是法币。 4. 国家级推动资产代币化，可以更好地将资产的金融价值，释放出来。 5. 加密货币将成为 AI 代理的原生货币，未来当 AI 具备自主执行与支付能力时，其交易行为基于加密货币体系来完成。

币安创始人 CZ 在达沃斯的最新见解： 1. 在币圈，真正验证成功的商业赛道，只有交易所和稳定币，但都已经规模庞大。 2. 他未来看好三个方向，分别是资产代币化、支付、人工智能。 3. 现实中没人会用加密货币支付，但可以传统支付基础上，后台用加密货币结算，最后商家收到的还是法币。 4. 国家级推动资产代币化，可以更好地将资产的金融价值，释放出来。 5. 加密货币将成为 AI 代理的原生货币，未来当 AI 具备自主执行与支付能力时，其交易行为基于加密货币体系来完成。

AB Kuai.Dong

198,933 görüntüleme • 7 ay önce

AI用什么钱？美元吗？人民币吗？ Circle的CEO说，都不是。在未来3到5年内，将有数十亿个AI代理使用加密货币和稳定币进行交易。数十亿个AI。它们24小时不停地进行经济活动。它们需要自己的经济系统。需要自己的金融系统。需要自己的支付系统。这个系统要能跟上AI的速度。光速级别的价值转移。谁能做到？他说，除了稳定币，别无选择。新的区块链网络，比如ARK，正在为这个AI经济时代专门设计。这听起来像是科技乌托邦。但问题来了。谁来制定这些技术标准？谁来控制这些AI的“央行”？如果这个系统被少数精英，被达沃斯那群人控制。那它到底是去中心化的未来，还是一个数字化的超级利维坦？一个不受主权国家监管的全球支付系统。这会削弱美元的地位吗？还是说，这会成为美元通过稳定币进行全球渗透的新形式？ AI代理没有国籍，没有政治立场。但编写和控制它们的人有。这才是关键。

AI用什么钱？美元吗？人民币吗？ Circle的CEO说，都不是。在未来3到5年内，将有数十亿个AI代理使用加密货币和稳定币进行交易。数十亿个AI。它们24小时不停地进行经济活动。它们需要自己的经济系统。需要自己的金融系统。需要自己的支付系统。这个系统要能跟上AI的速度。光速级别的价值转移。谁能做到？他说，除了稳定币，别无选择。新的区块链网络，比如ARK，正在为这个AI经济时代专门设计。这听起来像是科技乌托邦。但问题来了。谁来制定这些技术标准？谁来控制这些AI的“央行”？如果这个系统被少数精英，被达沃斯那群人控制。那它到底是去中心化的未来，还是一个数字化的超级利维坦？一个不受主权国家监管的全球支付系统。这会削弱美元的地位吗？还是说，这会成为美元通过稳定币进行全球渗透的新形式？ AI代理没有国籍，没有政治立场。但编写和控制它们的人有。这才是关键。

墓碑科技

15,040 görüntüleme • 7 ay önce

Web4.0是什么？Ai和加密货币的结合能带来什么样的全新产品？最近ai和加密货币结合出现了很多好的标的，就连openAI也推出了对于区块链安全性测试的标准。其中最近几天最火的项目就是 Sigil Wen 做的conway，他也在其中提出了web4.0的概念。所谓的web4.0就是在无需人类参与和许可的情况下，ai agent可以做阅读、写作、拥有、赚钱和交易等各种的行为。如果说web1-web3的用户是人类，web4的用户就是ai agent。 conway产品则是一个可以完全贴合web4.0概念的ai产品，它无需人类参与就可以完成自我解决问题、自我进化以及自我复制的ai agent。人类只需要通过加密货币与其相连，它会通过调用x402协议完成各种支付操作，从而去实现自我赚钱和任务的优化，等于说人类在其中唯一能做的，就是把钱给ai。通过conway：ai可以自行的完成任务和自我进化，通过x402：ai可以实现在安全环境下进行支付，人类智能躺平看戏。这是一次ai和加密结合的新的社会实践，没人知道这个ai到底会演化成什么样子。 conway的业务营收模式也很有趣，它会进行无差别抽水，在conway平台上购买api或者是其他的资源，都会比你直接购买要贵的多，但是如果后续发币呢？如果有空投呢？其实参与的人也是在进行另类的一种撸空投。具体内容请看视频，感谢各位点赞关注支持！

Web4.0是什么？Ai和加密货币的结合能带来什么样的全新产品？最近ai和加密货币结合出现了很多好的标的，就连openAI也推出了对于区块链安全性测试的标准。其中最近几天最火的项目就是 Sigil Wen 做的conway，他也在其中提出了web4.0的概念。所谓的web4.0就是在无需人类参与和许可的情况下，ai agent可以做阅读、写作、拥有、赚钱和交易等各种的行为。如果说web1-web3的用户是人类，web4的用户就是ai agent。 conway产品则是一个可以完全贴合web4.0概念的ai产品，它无需人类参与就可以完成自我解决问题、自我进化以及自我复制的ai agent。人类只需要通过加密货币与其相连，它会通过调用x402协议完成各种支付操作，从而去实现自我赚钱和任务的优化，等于说人类在其中唯一能做的，就是把钱给ai。通过conway：ai可以自行的完成任务和自我进化，通过x402：ai可以实现在安全环境下进行支付，人类智能躺平看戏。这是一次ai和加密结合的新的社会实践，没人知道这个ai到底会演化成什么样子。 conway的业务营收模式也很有趣，它会进行无差别抽水，在conway平台上购买api或者是其他的资源，都会比你直接购买要贵的多，但是如果后续发币呢？如果有空投呢？其实参与的人也是在进行另类的一种撸空投。具体内容请看视频，感谢各位点赞关注支持！

Vic TALK

21,833 görüntüleme • 6 ay önce

最近，GOAT Network 与 ClawUp 共同推动的 OpenClaw 夏季建设者训练营开幕式上，释放出了不少令人振奋的信号。 🛍️在开幕式现场，GOAT Network 联合创始人兼 CEO Kevin.GOAT🌿 进行了一场实操演示：他让一个 AI 代理自主完成购买礼品卡的全流程：从选择商户、确认订单、使用加密货币支付，到最终交付，整个经济闭环一气呵成，展现了 AI 代理在真实商业场景中的潜力。 💬ClawUp 随后发布了开幕式亮点剪辑，除了上述演示，还邀请了OKX和Metis的嘉宾，共同探讨了 AI 代理发展中不可或缺的区块链基础设施，包括身份认证、支付协议以及跨链支持等问题。紧接着，GOAT Network 发布了一篇“过去十天进展总结”，将近期成果系统呈现： 🔸刚才那个买礼品卡的演示就是其中之一； 🔸发布 BitVM3 早期技术说明，为比特币安全结算提供更坚实的技术基础； 🔸开发者倡导者计划申请已经截止，收了150多份； 🔸新增对 Metis L2 的 x402 支付支持，进一步扩展代理的跨链商业能力； 🔸顺手出了两本干货：《AI代理构建者圣经》和《GOAT技术全家桶》详细版，帮助开发者从功能型代理迈向具备真实经济能力的成熟产品。 ⭐️整体来看，GOAT Network 正在系统性地为 AI 代理构建底层基础设施，让它们不再局限于单一链或单一应用，而是能够安全、高效地参与真实经济活动。感觉AI代理的“真金白银时代”真的要来了，以前科幻片里的场景，现在已经开始demo了。对于关注 Web3 + AI 的兄弟们而言，这无疑是一个值得重点关注的窗口期。 #GOATNetwork #ClawUp #LFGoat #BTC #AIAgents #AI ClawUp Sophia

最近，GOAT Network 与 ClawUp 共同推动的 OpenClaw 夏季建设者训练营开幕式上，释放出了不少令人振奋的信号。 🛍️在开幕式现场，GOAT Network 联合创始人兼 CEO Kevin.GOAT🌿 进行了一场实操演示：他让一个 AI 代理自主完成购买礼品卡的全流程：从选择商户、确认订单、使用加密货币支付，到最终交付，整个经济闭环一气呵成，展现了 AI 代理在真实商业场景中的潜力。 💬ClawUp 随后发布了开幕式亮点剪辑，除了上述演示，还邀请了OKX和Metis的嘉宾，共同探讨了 AI 代理发展中不可或缺的区块链基础设施，包括身份认证、支付协议以及跨链支持等问题。紧接着，GOAT Network 发布了一篇“过去十天进展总结”，将近期成果系统呈现： 🔸刚才那个买礼品卡的演示就是其中之一； 🔸发布 BitVM3 早期技术说明，为比特币安全结算提供更坚实的技术基础； 🔸开发者倡导者计划申请已经截止，收了150多份； 🔸新增对 Metis L2 的 x402 支付支持，进一步扩展代理的跨链商业能力； 🔸顺手出了两本干货：《AI代理构建者圣经》和《GOAT技术全家桶》详细版，帮助开发者从功能型代理迈向具备真实经济能力的成熟产品。 ⭐️整体来看，GOAT Network 正在系统性地为 AI 代理构建底层基础设施，让它们不再局限于单一链或单一应用，而是能够安全、高效地参与真实经济活动。感觉AI代理的“真金白银时代”真的要来了，以前科幻片里的场景，现在已经开始demo了。对于关注 Web3 + AI 的兄弟们而言，这无疑是一个值得重点关注的窗口期。 #GOATNetwork #ClawUp #LFGoat #BTC #AIAgents #AI ClawUp Sophia

0xYi暖阳🕊️

13,754 görüntüleme • 1 ay önce

可以直接在 Web 界面上运行的 AutoGPT 代理测试了一下让它帮忙收集今天 Twitter 上最热门的五条关于 AI 的新闻，代理自动拆分了三个任务：1、利用 Twitter API 获取 24 小时内的 AI 相关的热门推；2、从 Top 100 的推中找出热门新闻；3、创建五个 AI 新闻的列表，并给出 Twitter URL；全过程完全无人工干预，代理调用 GPT 3.5 API 全自动完成。虽然任务简单，结果交付也很粗糙，但这代表了 AI 驱动的应用的范式转移！未来这样的自动代理将在你的需求下全自动完成工作，服务的程序界面或者 API 都是面向 LLMs 的，而不是面向人类的。人类指挥，程序交谈，然后工作自动完成，个人效率提高，企业规模缩小，业务更高效和无缝的运转。。

可以直接在 Web 界面上运行的 AutoGPT 代理测试了一下让它帮忙收集今天 Twitter 上最热门的五条关于 AI 的新闻，代理自动拆分了三个任务：1、利用 Twitter API 获取 24 小时内的 AI 相关的热门推；2、从 Top 100 的推中找出热门新闻；3、创建五个 AI 新闻的列表，并给出 Twitter URL；全过程完全无人工干预，代理调用 GPT 3.5 API 全自动完成。虽然任务简单，结果交付也很粗糙，但这代表了 AI 驱动的应用的范式转移！未来这样的自动代理将在你的需求下全自动完成工作，服务的程序界面或者 API 都是面向 LLMs 的，而不是面向人类的。人类指挥，程序交谈，然后工作自动完成，个人效率提高，企业规模缩小，业务更高效和无缝的运转。。

indigo

259,975 görüntüleme • 3 yıl önce

今天好郁闷，发生了一点不愉快的事情！人生第一次为了自己的愚蠢进了叔所！期待明天的好结果！！！ ⸻ AI 的下一关，不在能力，而在可被证明在模型规模不断被刷新纪录的阶段，有一个问题始终被刻意回避： AI 的结论，是否真的来自它声称的计算过程？ Inference Labs 选择从这个问题切入。他们关注的不是模型性能，而是推理行为本身是否可信、是否可复现、是否可审计。 Proof of Inference 的意义，在于把“我相信模型没问题”变成“模型必须给出证明”。通过零知识证明，系统可以在不暴露模型结构和参数的前提下，确认一次推理： •确实由指定模型完成 •计算过程未被替换或篡改 •输出结果与真实推理一致这不是提高透明度，而是引入约束。在工程层面，DSperse 做的事情同样关键。它把原本高度定制化、专家依赖的 zkML 开发流程，拆解为可复用组件，使“可验证 AI”从研究范畴，进入实际应用范畴。否则，再正确的理念也只能停留在白皮书。目前，可验证推理在性能上的代价仍然明显，但这更像早期加密系统的计算成本问题，而不是路线错误。融资的用途，也正是针对这一层进行系统级优化。如果说过去的 AI 竞争是“谁能算得更快”，接下来的竞争，很可能是：谁的推理能被证明、被追溯、被承担责任。 Inference Labs 所搭建的，不是价值观，而是一层让 AI 输出进入现实系统所必需的验证基础设施。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

今天好郁闷，发生了一点不愉快的事情！人生第一次为了自己的愚蠢进了叔所！期待明天的好结果！！！ ⸻ AI 的下一关，不在能力，而在可被证明在模型规模不断被刷新纪录的阶段，有一个问题始终被刻意回避： AI 的结论，是否真的来自它声称的计算过程？ Inference Labs 选择从这个问题切入。他们关注的不是模型性能，而是推理行为本身是否可信、是否可复现、是否可审计。 Proof of Inference 的意义，在于把“我相信模型没问题”变成“模型必须给出证明”。通过零知识证明，系统可以在不暴露模型结构和参数的前提下，确认一次推理： •确实由指定模型完成 •计算过程未被替换或篡改 •输出结果与真实推理一致这不是提高透明度，而是引入约束。在工程层面，DSperse 做的事情同样关键。它把原本高度定制化、专家依赖的 zkML 开发流程，拆解为可复用组件，使“可验证 AI”从研究范畴，进入实际应用范畴。否则，再正确的理念也只能停留在白皮书。目前，可验证推理在性能上的代价仍然明显，但这更像早期加密系统的计算成本问题，而不是路线错误。融资的用途，也正是针对这一层进行系统级优化。如果说过去的 AI 竞争是“谁能算得更快”，接下来的竞争，很可能是：谁的推理能被证明、被追溯、被承担责任。 Inference Labs 所搭建的，不是价值观，而是一层让 AI 输出进入现实系统所必需的验证基础设施。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 |上Gate玩事件合约

303,919 görüntüleme • 7 ay önce

谷歌又搞了一个大动作，今天谷歌ceo皮查宣布正式推出 Universal Commerce Protocol（通用商务协议简称UCP），意图旨在为未来的 “代理式电商”（agentic commerce）时代打下基础。简单来说，就是让 AI代理（AI agents）能像真人助手一样，帮我们完成整个购物流程——从发现商品、推荐、比价、下单支付，到售后服务，全程自动化、无缝衔接。怎么理解UCP ？ UCP 是一个开源的开放标准协议，就像给AI和电商系统制定了一套“通用语言”。以前，每个AI助手（比如Gemini、ChatGPT或其他代理）和每个商家之间都需要单独对接、开发接口，非常麻烦。现在有了UCP，所有AI代理、购物平台、零售商、支付提供商都可以用同一个标准“聊天”，实现跨平台、跨系统的顺畅合作。 UCP也是谷歌联合 Shopify、Etsy、Wayfair、Target、Walmart 等电商公司共同开发，很多支付巨头也都支持了UCP, 如American Express、Best Buy、Flipkart、Macy’s、Mastercard、Stripe、The Home Depot、Visa、Zalando 等。在未来我们可以在 Google搜索的AI模式（AI Mode）或 Gemini应用里直接买东西。比如：你问Gemini：“帮我找一套适合冬天穿的保暖羽绒服，预算2000元以内” → AI直接给你推荐、比价、应用优惠券 → 你说“买这个” → 直接弹出结账页面，用Google Pay或已保存信息一键支付，全程不用跳到别的网站。这意味着未来的购物会越来越“对话式”和“自动化”，AI代理将成为你购物的主要助手。这个UCP还兼容现有的其他协议，如： Agent2Agent (A2A)：代理之间通信 Agent Payments Protocol (AP2)：安全支付（支持Google Pay、PayPal等） Model Context Protocol (MCP)：AI上下文共享 UCP还可以添加 x402 协议，实现稳定币即时结算，官方还提供的EVM x402 与UCP的参考示例，这套商业技术栈包括： 1）UCP 处理商品发现； 2）x402 处理即时支付； 3）区块链验证结算。整个流程 100% 自主，100% 开源。继 Coinbase 的 x402、Stripe 的 ACP 以及现在的 Google UCP 之后，代理型商务的时代已经来临

谷歌又搞了一个大动作，今天谷歌ceo皮查宣布正式推出 Universal Commerce Protocol（通用商务协议简称UCP），意图旨在为未来的 “代理式电商”（agentic commerce）时代打下基础。简单来说，就是让 AI代理（AI agents）能像真人助手一样，帮我们完成整个购物流程——从发现商品、推荐、比价、下单支付，到售后服务，全程自动化、无缝衔接。怎么理解UCP ？ UCP 是一个开源的开放标准协议，就像给AI和电商系统制定了一套“通用语言”。以前，每个AI助手（比如Gemini、ChatGPT或其他代理）和每个商家之间都需要单独对接、开发接口，非常麻烦。现在有了UCP，所有AI代理、购物平台、零售商、支付提供商都可以用同一个标准“聊天”，实现跨平台、跨系统的顺畅合作。 UCP也是谷歌联合 Shopify、Etsy、Wayfair、Target、Walmart 等电商公司共同开发，很多支付巨头也都支持了UCP, 如American Express、Best Buy、Flipkart、Macy’s、Mastercard、Stripe、The Home Depot、Visa、Zalando 等。在未来我们可以在 Google搜索的AI模式（AI Mode）或 Gemini应用里直接买东西。比如：你问Gemini：“帮我找一套适合冬天穿的保暖羽绒服，预算2000元以内” → AI直接给你推荐、比价、应用优惠券 → 你说“买这个” → 直接弹出结账页面，用Google Pay或已保存信息一键支付，全程不用跳到别的网站。这意味着未来的购物会越来越“对话式”和“自动化”，AI代理将成为你购物的主要助手。这个UCP还兼容现有的其他协议，如： Agent2Agent (A2A)：代理之间通信 Agent Payments Protocol (AP2)：安全支付（支持Google Pay、PayPal等） Model Context Protocol (MCP)：AI上下文共享 UCP还可以添加 x402 协议，实现稳定币即时结算，官方还提供的EVM x402 与UCP的参考示例，这套商业技术栈包括： 1）UCP 处理商品发现； 2）x402 处理即时支付； 3）区块链验证结算。整个流程 100% 自主，100% 开源。继 Coinbase 的 x402、Stripe 的 ACP 以及现在的 Google UCP 之后，代理型商务的时代已经来临

qinbafrank

172,392 görüntüleme • 7 ay önce

这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

0x鸣人

38,746 görüntüleme • 28 gün önce

读完 a16z 这份《2026 年加密领域展望》，我最大的感受只有八个字：告别“预期共识”，以此进入“落地共识”。如果说过去几年我们还在为“未来可能发生什么”买单，那么 2026 年将是验证“到底做出了什么”的一年。a16z 列出的 17 个方向，本质上都在讲一件事： Crypto 终于要断奶了，开始从一种“另类资产”变成“基础设施”。梳理了全文，这三个趋势将是未来两年的 Alpha 聚集地： 1. RWA 的“原生化”革命：互联网即银行不要再盯着简单的“资产上链”（把线下股票做成代币）了，那是伪创新。真正的未来是 “链上原生发行”。与其在链下放贷再搬到链上，不如直接在链上发行债务。这里的核心逻辑是：互联网不再只是传递信息的管道，它正在变成金融系统本身。当稳定币打通了全球支付的最后一公里，银行老旧的 COBOL 系统将被迫让位。 2. AI 代理的崛起：从 KYC 进化到 KYA 这是这篇报告最性感的观点。未来金融的高频用户不再是人类，而是 AI Agents。但问题是，你的 Agent 怎么开户？怎么转账？这里诞生了一个全新的赛道：KYA (Know Your Agent)。 AI 将不再是被动等待指令的工具，而是拥有“钱包”和“身份”的独立经济体。通过 x402 协议，代理之间瞬间完成微支付，无需发票，无需许可。当 AI 拥有了财权，主动式交互才真正开始。 3. 隐私与合规：护城河与入场券隐私不再是黑客的工具，而是区块链的“护城河”。跨链容易，跨越隐私边界很难。能做“机密即服务”（Secrets-as-a-service）的基础设施将赢家通吃。同时，“代码即法律”正在升级为“规范即法律”。安全不再靠事后打补丁，而是靠设计层面的数学验证。 2026 年的剧本变了。单纯靠讲故事、发 Meme、做交易中转站的时代正在通过。能留下来的，只有那些能让 RWA 真正流动起来、能让 AI Agent 顺畅支付、能解决合规隐私问题的项目。叙事已满，务实为王。 2026，是建设者的主场。 #a16z #Crypto2026 #RWA #AIAgent #Web3

读完 a16z 这份《2026 年加密领域展望》，我最大的感受只有八个字：告别“预期共识”，以此进入“落地共识”。如果说过去几年我们还在为“未来可能发生什么”买单，那么 2026 年将是验证“到底做出了什么”的一年。a16z 列出的 17 个方向，本质上都在讲一件事： Crypto 终于要断奶了，开始从一种“另类资产”变成“基础设施”。梳理了全文，这三个趋势将是未来两年的 Alpha 聚集地： 1. RWA 的“原生化”革命：互联网即银行不要再盯着简单的“资产上链”（把线下股票做成代币）了，那是伪创新。真正的未来是 “链上原生发行”。与其在链下放贷再搬到链上，不如直接在链上发行债务。这里的核心逻辑是：互联网不再只是传递信息的管道，它正在变成金融系统本身。当稳定币打通了全球支付的最后一公里，银行老旧的 COBOL 系统将被迫让位。 2. AI 代理的崛起：从 KYC 进化到 KYA 这是这篇报告最性感的观点。未来金融的高频用户不再是人类，而是 AI Agents。但问题是，你的 Agent 怎么开户？怎么转账？这里诞生了一个全新的赛道：KYA (Know Your Agent)。 AI 将不再是被动等待指令的工具，而是拥有“钱包”和“身份”的独立经济体。通过 x402 协议，代理之间瞬间完成微支付，无需发票，无需许可。当 AI 拥有了财权，主动式交互才真正开始。 3. 隐私与合规：护城河与入场券隐私不再是黑客的工具，而是区块链的“护城河”。跨链容易，跨越隐私边界很难。能做“机密即服务”（Secrets-as-a-service）的基础设施将赢家通吃。同时，“代码即法律”正在升级为“规范即法律”。安全不再靠事后打补丁，而是靠设计层面的数学验证。 2026 年的剧本变了。单纯靠讲故事、发 Meme、做交易中转站的时代正在通过。能留下来的，只有那些能让 RWA 真正流动起来、能让 AI Agent 顺畅支付、能解决合规隐私问题的项目。叙事已满，务实为王。 2026，是建设者的主场。 #a16z #Crypto2026 #RWA #AIAgent #Web3

比特币橙子Trader

30,691 görüntüleme • 7 ay önce

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。很多人天天都在用 AI。写内容。做研究。跑工作流。做自动化。但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。问题从来不是 AI 不够强。而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。建议直接收藏，少刷一小时短剧。明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。很多人天天都在用 AI。写内容。做研究。跑工作流。做自动化。但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。问题从来不是 AI 不够强。而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。建议直接收藏，少刷一小时短剧。明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

空投龙 | 美股合约首选Gate

19,687 görüntüleme • 1 ay önce

传统软件正在走向死亡。微软CEO纳德拉亲口描述了SaaS（软件即服务）的终结。未来属于AI代理（AI Agent）。为什么？因为商业的核心逻辑，正在从软件本身，转移到AI代理身上。你现在买软件，是为了它写好的特定功能和规则。但纳德拉认为，未来的软件应用，本质上会变成“哑巴数据库”或简单的工具。所有智慧、决策和推理能力，都将掌握在AI代理手中。 AI代理会像一个大脑和工人，直接去更新那些“哑巴”数据库。软件沦为商品，AI成为核心。纳德拉以自家产品举例。他说微软的Dynamics业务系统，正在朝这个方向奔。 AI代理将跨越所有后台，随意更新多个数据库。所有的逻辑和智慧，都集中在AI层。当AI成为唯一的逻辑中心时，人们就会开始替换掉旧的后台系统。这不仅仅是客户关系管理（CRM），甚至财务和运营系统也是如此。整个商业应用，都将被AI代理重塑和颠覆。甚至连Excel这样的工具也不例外。未来的Excel，会像一个初级数据分析师，而Copilot（AI）才是那个使用工具的高级专家。 AI会制定计划，然后调用Excel执行计划。这背后隐藏着一个关键问题。当所有商业逻辑和决策都集中到少数几家公司的AI“大脑”中，谁来保证竞争的公平性？当应用程序变成“哑巴”，创新和差异化的空间在哪里？这会不会是科技巨头们新一轮的权力集中，将中小企业的命运牢牢掌握在自己手中？这值得每一个创业者和决策者深思。

传统软件正在走向死亡。微软CEO纳德拉亲口描述了SaaS（软件即服务）的终结。未来属于AI代理（AI Agent）。为什么？因为商业的核心逻辑，正在从软件本身，转移到AI代理身上。你现在买软件，是为了它写好的特定功能和规则。但纳德拉认为，未来的软件应用，本质上会变成“哑巴数据库”或简单的工具。所有智慧、决策和推理能力，都将掌握在AI代理手中。 AI代理会像一个大脑和工人，直接去更新那些“哑巴”数据库。软件沦为商品，AI成为核心。纳德拉以自家产品举例。他说微软的Dynamics业务系统，正在朝这个方向奔。 AI代理将跨越所有后台，随意更新多个数据库。所有的逻辑和智慧，都集中在AI层。当AI成为唯一的逻辑中心时，人们就会开始替换掉旧的后台系统。这不仅仅是客户关系管理（CRM），甚至财务和运营系统也是如此。整个商业应用，都将被AI代理重塑和颠覆。甚至连Excel这样的工具也不例外。未来的Excel，会像一个初级数据分析师，而Copilot（AI）才是那个使用工具的高级专家。 AI会制定计划，然后调用Excel执行计划。这背后隐藏着一个关键问题。当所有商业逻辑和决策都集中到少数几家公司的AI“大脑”中，谁来保证竞争的公平性？当应用程序变成“哑巴”，创新和差异化的空间在哪里？这会不会是科技巨头们新一轮的权力集中，将中小企业的命运牢牢掌握在自己手中？这值得每一个创业者和决策者深思。

墓碑科技

46,933 görüntüleme • 7 ay önce

Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

冰糖雪梨

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