DreamWorld

Одним із основних методів оцінки будь-якого крипто-проєкту є аналіз його соціальних мереж. Саме він показує чи має проєкт довгострокову практичну цінність та яка в нього економічна модель.
Аналізуючи аккаунт Twitter або X ми можемо зрозуміти динаміку розвитку спільноти, прозору комунікацію, реакції аудиторії на ті чи інші рішення команди проєкту та реальний інтерес аудиторії. Це дозволяє зрозуміти стадію розвитку проєкту.
Здійснивши аналіз Twitter було встановлено:
1. Контент публікується про технології верифікації, взаємодію з штучним інтелектом та пропонується ідея підвищення прозорості автономних систем. Активність у твітах та взаємодія з аудиторією свідчить про фокус на ідеології та довірі, а не лише на маркетингових меседжах.
2. Аккаунт має значну базу підписників - 270 000 та велику кількість реакцій на трендові теми про штучний інтелект що підкреслює технічний контент та позиціонування у екосистемі web3.
3. Аккаунт активно реагує на події у крипто-економіці та технологічні тренди, а також інформує спільноту про партнерства та несе велику кількість важливої інформації.
Висновок: часті твіти про перевірку виходів АІ-моделей формують сильну нішу для акдиторії, зацікавленої у штучному інтелекті в web3. Але потрібно бути обачним при інвестиціях, зараз велика кількість подібних проєктів.
$MIRA
@Mira - Trust Layer of AI
#Mira

«Моделі світу» (World Models) як наступний етап розвитку 📈

Перехід штучного інтелекту від екранів до фізичного світу (робототехніка $ROBO , автопілоти) вимагає глибокого розуміння законів фізики. Для венчурного капіталу це створює новий мегатренд - розробку “моделей світу”, які дозволяють алгоритмам симулювати реальність перед тим, як щось робити.

Ключові актуальні напрямки:

▪️Генеративні 2D-симуляції (напр., Project Genie), які забезпечують швидке створення інтерактивних середовищ. Комерційний потенціал: геймдев, генерація синтетичних даних для навчання роботів.

▪️Просторова Ai 3D (напр., World Labs) - це про створення стабільних цифрових двійників і просторів. Комерційний потенціал: архітектура, промисловий дизайн, B2B-симуляції.

▪️Абстрактне планування (JEPA / стартап Яна Лекуна) для прогнозування наслідків бізнес-рішень без складної візуалізації. Комерційний потенціал: оптимізація складних процесів (логістика, health-tech).

▪️Прихований потенціал LLM (OpenAI, Anthropic), про те, як  використати потенціал вже існуючих текстових моделей для фізичного аналізу. Комерційний потенціал: максимізація ROI від поточних інвестицій в інфраструктуру ШІ.

Генерація контенту залишається для масової залученості. А гонка за лідерство буде в напрямку фізичної взаємодії. Найвищу цінність отримають компанії, що створюють "цифрові полігони" для безпечного тестування гіпотез, а також стартапи на перетині ШІ та прикладної робототехніки @Fabric Foundation .👀
#Robo

展示 1: AI取引のフェーズごとのパフォーマンス

▪️フェーズ 2: インフラストラクチャ (AIインフラ)

これはネットワークと計算の運用を支える「シャベル」です。彼らはハイパースケーラーから主要な資本を得ています。

半導体: NVDA, AMD, AVGO, ARM, MU。

ハイパースケーラー (クラウド巨人): MSFT, AMZN, GOOGL。

ハードウェアおよびネットワーキング: ANET, SMCI, DELL。

ユーティリティおよび電力 (データセンター向けのエネルギー): VRT (冷却), CEG, NEE (電力)。

$ROBO Роботам потрібні три речі, щоб функціонувати як економічні суб'єкти.
По-перше, роботам потрібна постійна система ідентифікації, яку можна перевірити будь де в усьому світі. Якщо робота розгортають на складі, в місті чи на службі доставки, світ повинен знати: 1) що це за робот, 2) хто ним керує, 3) які в нього є дозволи та 4) якою була його історична ефективність.
Цей рівень ідентифікації найлегше реалізувати як ончейн-реєстр, де походження можна перевіряти та воно сумісне між операторами та юрисдикціями.
По-друге, роботам потрібні гаманці в криповалюті. Вони повинні мати можливість отримувати платежі, оплачувати послуги (обчислення, обслуговування, страхування) та автономно розраховуватися за контрактами. На відміну від людей, роботи не можуть відкривати банківські рахунки, але вони можуть зберігати криптографічні гроші і ключі та керувати ончейн-рахунками.
Це дозволяє здійснювати програмовані розрахунки в будь-який момент часу.
Зрештою, роботизовані парки будуть масштабуватися лише за умови прозорої координації, а права участі стандартизовані та доступні. Блокчейн — єдина система, яка забезпечує глобальний доступ, прозору роботу, програмовані розрахунки та перевірене відстеження внесків.
@Fabric Foundation
#Robo

経済的安全性モデル
ネットワークの経済的安全性モデルは、正直な検証のための持続可能なインセンティブを創出するために、Proof-of-Work (PoW) と Proof-of-Stake (PoS) メカニズムを組み合わせ、同時に実際の経済的価値を固定し配分します。このハイブリッド
アプローチはAIの結果の検証におけるユニークな問題を解決します。

Робототехніка перебуває на переломному етапі завдяки поєднанню трьох складових: насамперед систем штучного інтелекту, які починають розуміти, прогнозувати та орієнтуватися в сучасному середовищі,
дешевого апаратного забезпечення, яке  достатньо надійне для масштабного застсування та  хронічної нестачі людської праці в таких професіях, як медицина, освіта, виробництво та очищення навколишнього середовища.
Наступним важливим переломним моментом є створення глобальних систем для орієнтації в цьому майбутньому, де машини, які думають, пам'ятають та навчаються, працюють разом з нами, щоб вирішити наші найбільші проблеми.
Інфраструктура, побудована для людей, від дверних ручок до паспортів і чорнильних підписів, наразі не передбнебіоачає логічні мислячі машини.
Роботи мають обмежений доступ до економічно активної глобальної робочої сили. Роботам бракує фінансової ідентичності. Люди можуть відкривати банківські рахунки. Люди можуть мати паспорти. Люди можуть підписувати контракти. Люди можуть бути застраховані. Людям можна платити.
Доки роботи не зможуть взаємодіяти з навколишнім світом як звичайні учасники економіки, вони залишатимуться ізольованими рабами, що належать кільком потужним компаніям.
Щоб усунути ці прогалини ми створюємо мережу платежів, ідентифікації та розподілу капіталу, яка дозволить роботам функціонувати як автономні учасники економіки. Це основа того, що ми називаємо: робототехнікою.
Роботи також будуть отримувати зарплату в криптовалюті.
$ROBO
@Fabric Foundation
#Robo

今日はトークンのホワイトペーパー$MIRA を見ました
ミラは、AIをWeb3と一緒に作成し、人工知能の応答をコンセンサスメカニズムを通じて分散化することを望んでいます。ホワイトペーパー@Mira - Trust Layer of AI では、特定の個別の主張に対するAIの応答が説明されており、独立したノードのネットワークがインターフェースを介してそれらを検証できるようにしています。ユーザーが人工知能を信頼できるようにするためです。