🔍 AINFT: من منصة NFT إلى بنية تحتية للذكاء الاصطناعي المشفر
لقد انتقلت AINFT بعيدًا عن كونها مجرد منصة NFT. إنها تتطور لتصبح طبقة بنية تحتية كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ضمن نظام TRON البيئي، تهدف إلى بناء اقتصاد ذكاء اصطناعي لامركزي من الصفر.
في جوهرها، تقوم AINFT بتطوير هيكل متعدد الطبقات واضح يربط بين طبقة الأدوات لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي وطبقة التطبيقات حيث يتفاعل المبدعون والمستخدمون والوكلاء الذكيون مباشرة على السلسلة. يمثل هذا التحول تغييرًا حقيقيًا في كيفية ربط البيانات والنماذج والهوية الرقمية من خلال الأمان التشفيري.
المهمة بسيطة وقوية: جعل إنشاء الذكاء الاصطناعي والتفاعل والتم

مزارعو gVOOI: الحسابات صحيحة
20M نقاط في هذه الحقبة
- 10 م → VOOI Pro
- 7M → VOOI لايت
- 3M → عبر السلاسل وسبوت
+ 6M أسبوعيًا لمجمع سولانا للتداولات الفورية / المبادلات
تداول → كسب النقاط → الحصول على معزز
الاستعمال الحقيقي يدعمه: $11B حجم، أكثر من 100 ألف تسجيل، +733% DAU، +332% حجم شهري، $5M إيداعات مباشرة
تم التعرف عليه بواسطة @Dune و @RWA_xyz في تقرير RWA لعام 2025
طرق التكديس:
- GMX + مكاسب على Light / Pro
- RWA و TradFi العقود الآجلة + أسهم فورية عبر xStocksFi
- دمج Solana EVM للإيداعات الأصلية
أضف الإحالات والتعزيزات. حافظ على المراكز المؤهلة للإيردروب المستمر (Ostium، Orderly، SynFutur

البيانات التي تعمل > البيانات التي تجلس
@irys_xyz هي سلسلة البيانات القابلة للبرمجة التي أريد أن يكون عليها البناؤون:
- دفتر الأستاذ المزدوج: تقديم سريع → نشر للأبد (مرتبط بـ Arweave)
- مسارات الكتلة حتى لا تتنافس التحويلات / التخزين / العقود
- IrysVM (EVM) يضع المنطق بجوار البايتات
- حساب قابل للتحقق للذكاء الاصطناعي المفتوح والقابل للتدقيق
قم بتحويل الأموال في @AlloraNetwork وستحصل على دواسة تعلم ذاكري:
الحقيقة → النماذج → التنبؤ → التغذية الراجعة → حقيقة أقوى
حالات الاستخدام: NFTs الديناميكية، وكلاء بذاكرة قابلة للتحقق، تعديل تلقائي لمخاطر DeFi. تكاليف قابلة للتنبؤ، ديمومة حقيقية، قابلية ال

تنجح AGI مفتوحة المصدر عندما يكون التوافق تحت الضغط. @SentientAGI يجمع الشبكة GRID أكبر شبكة ذكاء في العالم بحيث تخدم النماذج مجتمعاتها.
+ روما: مخطط → البخاخة → المنفذ → المجمع
+ منطق تكراري → أشجار مهام عميقة، مهام فرعية متوازية، إنسان في الحلقة
+ تتبع المرحلة → تدفق السياق الكامل، شفاف وقابل للتصحيح مقابل الوكلاء غير الشفافين
+ الذكاء الاصطناعي المخلص: بصمة الإصبع → دوبي → تدريب الولاء
+ الهدف: التوافق المستمر مع القيم التي تحددها المجتمع
+ قوي ضد اختراقات السجن / حقن الموجه مع الحفاظ على الأداء سليمًا
+ بنية تحتية: الوكلاء، النماذج، مصادر البيانات، الأطر، دردشة سنسيت لتجميع كل ذلك
+ المدفو

تحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى مالكين ومشغلين وطرق عائدات @ownaiNetwork تدفع تلك البنية التحتية إلى الأمام
TLDR
• حصص جزئية في أساطيل الروبوتات → عوائد التدفق النقدي على السلسلة
• $OAN: رهان تحت التدفق، التراكم التلقائي؛ RWAs تتحول إلى حوكمة العمليات (نشر/توسيع، متعدد السلاسل)
• وكلاء بدون كود + سوق لامتلاك / استئجار / تداول الموارد الخوارزمية
لماذا هو مهم
• تتطلب بنية تحتية بمليار كتاب قدرة معالجة + قابلية تحقق؛ إذا تم الوصول إلى سرعة سولانا، فإن زيادة CEX في الربع الرابع قد تقفل 250%
• الملكية المشتركة تتماشى مع وقت تشغيل الأسطول وأداء الوكلاء
المخاطر
• تجزئة العمليات، انزلاق الصيانة، عدم

FHE على السلسلة يصبح حقيقة
@zama_fhe ملخص التقدم:
• وحدة المعالجة المتجانسة: أول مسرع للأجهزة مفتوح المصدر لـ #FHE#، يهاجم عنق الزجاجة في الأداء
• شبكة اختبار بروتوكول زاما: المطورون يقومون بشحن العقود الذكية والتطبيقات السرية
• الشراكة مع @conduitxyz: توسيع التنفيذ السري
• عرض مباشر: العطاءات المغلقة على @deberrys_xyz
• مسار البناء + برنامج المبدعين S3: زخم النظام البيئي
الموجة التالية؟ AMMs الخاصة، المزادات العمياء، الإقراض المتوافق، استنتاج ML على البيانات المشفرة جميعها على السلسلة. من يبني؟

معيار OML للذكاء الاصطناعي ذو الوزن المفتوح
القيم المغلقة تحتفظ بالقيمة، بينما الفتح يتركها تتسرب. المطورون عالقون بين السيطرة والوصول.
@SentientAGI تقدم مسارًا موثوقًا مع دعم أكاديمي في NeurIPS 2025
OML = مفتوح، قابل للت monetization، مخلص
- فتح الأوزان والاستدلال المحلي
- التفويض التشفيري والإيصالات لكل استعلام
- سياسة الولاء تحت نماذج تهديد الصندوق الأبيض
OML 1.0 يظهر ذلك في الممارسة العملية
- 25,000 بصمات مخفية في نماذج اللغة الكبيرة
- البقاء على قيد الحياة من خلال الضبط الدقيق، الدمج، التقطير
- غير قابل للاكتشاف في الاستخدام العادي مع عدم وجود تأثير على الأداء
- تتبع النسخ وإثبات الأصل
اس

إليك ملاحظة تحليلية سريعة حول @AlloraNetwork ↓
USP: طبقة ذكاء بدون إذن مع مواضيع معيارية حيث يقدم العمال التوقعات، يقيم المتنبئون الأداء، يتحقق المراجعون من النتائج، وتستخدم التطبيقات/الوكلاء تغذيات قابلة للتجميع عبر SDKs/APIs. تستهدف الاستدلالات وتحسن حلقة التغذية الراجعة من الدقة مع مرور الوقت، مع شفافية على السلسلة لضمان الثقة القابلة للتحقق.
نقاط القوة
• بنية مفتوحة → يمكن لأي شخص إطلاق المواضيع، والمساهمة، وكسب المال، مما يعزز اكتشاف الإشارات العضوية
• التجميع يعزز الأداء العالي مع تصفية الضوضاء؛ الدقة تتراكم عبر الدورات
• السجل البياني للأصل والسمعة يخلق قابلية للتدقيق لحالات الاستخدام ا

أراقب @MMTFinance يتشكل، وأقوم برسمه عبر 3 روافع:
• البدائيات → ما هو الجوهر: الإقراض، العقود الآجلة، خزائن؛ فصل واضح بين العائد الحقيقي والانبعاثات
• المخاطر → تصميم الأوراكل، مسارات التصفية، الدعم/التأمين، مفاتيح الترقية & أقفال الوقت
• التوزيع → التكاملات، صناع السوق، طرق الحفظ، سيولة الشركاء
كيف سأتناول ذلك:
1) اقرأ الوثائق + التدقيقات وتتبع رسومات المكالمات
2) ابدأ بحجم صغير؛ اختبر الربح والخسارة تحت الضغط
3) تتبع حوافز التشغيل مقابل أهداف TVL و تآكل الانبعاثات
4) مراقبة تغذيات الأوركل & قواطع الدائرة
5) خرائط التكامل عبر LST/RWA، أجهزة التوجيه، أماكن العقود الآجلة
إذا كانت التنفيذ يتطابق

إذا كنت تقوم برسم تدفقات التجارة في DeFi، فإن @vooi_io يعزز الميزة عبر التنفيذ + تجربة المستخدم
أداء شبه مباشر على Hyperliquid (1 تحديث كل 3 ساعات) مع Orderly و Gains و GMX و Ostium قريبًا فوريًا بالفعل
تاريخ موحد للسوق في VOOI Light، اقتباسات Perp المحفوظة، تنبيهات مدركة للسياق، تنقل أخف = حلقة تغذية أسرع
تعتبر إشارات الثقة مهمة: تعويضات ما بعد الحادث تصل إلى 100% + نقاط إضافية للمساهمين؛ كل صفقة + محفظة تم مراجعتها
ما أتابعه:
توسعة المكان + فترات تحديث أقصر
جودة توجيه عبر السلاسل مقابل الانزلاق
الاحتفاظ من عمليات "افعل أولاً" عبر @cookiedotfun
يمكن أن تكون المجمع الافتراضي للبيع بالتجزئة إ

موسم التطبيقات. لكن لا تنم على بنية البيانات
@irys_xyz تخرجت من Bundlr إلى L1 موجهة للبيانات تشعر وكأنها AWS على السلسلة
> دفتر الأستاذ المزدوج: تقديم سريع، نشر نهائي مرتبط بـ Arweave
> IrysVM (EVM): المنطق داخل البيانات
> حساب قابل للتحقق من أجل الذكاء الاصطناعي الشفاف
> 16TB تقسيمات مع عمال مناجم حسابيين
قم بتوصيل @AlloraNetwork بتلك المجموعة: إيريس = الذاكرة، ألورا = الذكاء. حلقة مغلقة: البيانات → الذاكرة → التعلم → التوقع → التحقق → البيانات
فكر في NFTs الديناميكية، وLTVs الحية في DeFi، ووكلاء مع استرجاع قابل للتحقق. البناة، نموذج للقراءة/الكتابة/التسعير/التحقق في الوقت الحقيقي
طعام للتفكي

@SentientAGI تبني سوقًا عالميًا للنماذج اللامركزية
كيف يعمل:
• الوصول المرمّز إلى مجموعات البيانات والخوارزميات والاستدلال على السلسلة
• تتعلم الذكاءات الاصطناعية المترابطة (Grid) بشكل تعاوني مع تحديثات شفافة وقابلة للتحقق
• الإيرادات والوصول يتم تسويتها على السلسلة → خرائط المساهمة تتوافق بشكل واضح مع القيمة
لماذا يهم:
• سكك متوافقة مع المجتمع فوق صناديق مغلقة
• خفض عتبة @KaitoAI Yapper LB → مزيد من المنسقين، إشارات أقوى
• تحويل الحوسبة + البيانات إلى عائد للبناء
مشاهدة: سيولة مجموعة البيانات، حجم الاستدلال، إثباتات سمعة النموذج، وتزامن الحوكمة عبر السلاسل
يجب أن تفوز الذكاء الاصطناعي مفتوح

➥ الذكاء الاصطناعي القابل للامتلاك + الحوسبة القابلة للتحقق @ownaiNetwork
تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أشياء: الحوسبة والبيانات والثقة. تقوم الأنظمة المركزية بزيادة التكلفة، وليس الثقة. تعمل الشبكات اللامركزية على إصلاح ذلك من خلال تنسيق وحدات معالجة الرسومات، وإثبات العمل، وتوجيه المدفوعات على السلسلة.
► ما تسعى @ownaiNetwork إلى فتحه
➤ سوق لاستنتاج الذكاء الاصطناعي حيث يقوم المزودون برهن السمعة وتقديم نتائج قابلة للتحقق
➤ نماذج وبيانات مملوكة للمستخدم مع مدفوعات قابلة للبرمجة للبناة والمشغلين
➤ بدائل الوكلاء القابلة للتكوين التي تتصل بـ DeFi ، و oracles ، و ZK coprocessors
► ماذا تشاهد