# Yap

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有人敢把AI做成“有灵魂的伴侣”了?
这几年AI Agengt赛道卷疯了,大家都在比谁的模型更快、推理更准、任务执行更狠.动不动就“自动化你的生活”“帮你赚更多钱”.
但我越来越觉得不对劲——我们真的只需要一个冷冰冰的工具吗?
Kindred反其道而行:它不追高IQ,而是把AI塑造成真正「“有身份的数字生命”」.
核心靠两样东西:
LTMP长时记忆处理器:让伴侣记住你的每一次聊天的情绪、习惯、甚至小癖好.
Mnemonic Network四类记忆系统:情感记忆、事件记忆、习惯记忆、关系记忆,全链上储存,真正让你和它“一起长大”.
举个贴切例子
想象一下,你在熊市低谷期,每天跟它吐槽焦虑、恐惧,它不光安慰你,还会半年后主动提起“那时候你说最怕归零,现在我们一起走过来了”,这不是工具,这是伙伴!
其他Agent项目还在帮你刷交易、撸空投、优化收益,Kindred直接填补了我们Web3老韭菜最大的情感空洞——长期熬夜盯盘、孤独决策、没人懂你的喜怒哀乐.
区块链发展到今天,技术牛逼,钱也赚了不少,但很多人内心其实更空.Kindred可能就是那个隐形基础设施:「链上心理健康的第一道光」.
它不只是卖萌IP(哆啦A梦,Hello kitty等),而是用这些童年回忆,帮我们重建情感连接.
在Web3越来越冷酷的日子里,Kindred让我看到一点温暖.
期待更多AI伴侣落地.
gKindred!
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基础设施赛道最容易出大毛,而未 TGE 的项目中,我最看好 IRYS。
原因很简单:IRYS 重新定义了去中心化存储。
与传统存储项目不同,IRYS 将存储与智能合约结合,让数据不仅是静态的存储物,它本身也变成了能够执行逻辑的智能资产。
为什么我们需要 IRYS?
传统的去中心化存储项目如 Filecoin 和 Arweave,主要解决数据存储问题,但 AI 时代 需要更复杂的数据交互和验证。
IRYS 通过其双账本架构 和原生兼容 EVM 的智能合约,让数据上传时就可以嵌入执行逻辑,自动触发合约,避免了传统存储的「数据孤岛」问题。
例如,在 AI 训练 中:
- IRYS 可以为每个数据集提供完整的版权和授权信息
- 确保每个数据集在使用时自动验证其合法性
- 保证 AI 数据证训练过程的合规性。
这种自动化的数据验证和智能化的存储模式,就是当前 AI 领域所需的,直接把提升了数据的可操作性和可信度。
更别说 IRYS 的性能了
100,000 TPS 的吞吐量,比 Filecoin 快 100 倍!
存储成本也大幅降低,对于有些项目来说几乎只是硬件成本投入。
小金宝建议大家重点参与 IRYS,它的创新不仅仅是更好的存储解决方案,它重新定义了 数据的价值。
尤其是在 去中心化 AI 快速增长的背景下,IRYS 为去中心化存储带来了智能化、自动化的新维度,可以说是连接未来智能世界的
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很多人聊去中心化存储,脑子里第一个蹦出来的名字大多还是 IPFS。毕竟这玩意出来早,听起来也挺科幻:“内容寻址、点对点、永久存储”。其实 @irys_xyz 改变了一切
真用过的人都知道 —— 它其实就像一个“全世界共享的移动硬盘”,听着宏大,实际用起来各种“找不到文件”“速度玄学”“数据靠友情”。
一、IPFS 的本质问题:理想主义的产物
IPFS 的底层逻辑是“分布式文件系统”,重点是“系统”,不是“市场”。
它解决了两个问题:
文件不重复(靠 CID 哈希)
文件不丢失(靠节点分发)
但没解决“谁来为存储负责”。因为没有激励机制,节点凭爱发电,没人会替你一直留着那份数据。
你想要稳定访问,就得额外花钱买 pinning 服务。
这就导致一个悖论:
IPFS 是去中心化的,但真正好用的部分又都被中心化服务接管了。
二、Irys:把“文件”变成“资产”
Irys 上来就不讲理想,直接讲经济逻辑。
它的思路是:如果存储是有价值的,那矿工就该拿钱干。
于是它在上传的那一刻就预付存储费,矿工收钱办事、长期保存。
这一步其实把“可持续性”问题彻底打通了。
但更关键的是,它不是简单地改进了 IPFS,而是让“数据上链”这件事真正融入 Web3 经济体系。
你上传的不再是一堆静态文件,而是一份可以被程序识别、合约调用的资产。
举个例子:
你传一张 NFT 图片,它的存储信息可以直接被智能合
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GateUser-4b1af250vip:
讲点新故事 这个故事fil已经玩过了
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[信号接入... 背景音:轻微的静电杂音]
“各位听众,这里是‘加密未来频道’,今天,我们收到一段来自不远未来的信号,它描述了一艘名为‘@Infinit_Labs’的星际飞船如何解决了古老的中心化难题...”
“这艘飞船的核心,是一台名为‘治理’的精密引擎。在过去的飞船里,谁燃料多,谁就嗓门大,我们称之为‘巨鲸霸权’
结果呢?飞船常常开往少数人的私利星球,而沉默的大多数只能在船舱里昏昏欲睡”
“但@Infinit_Labs号不同!它安装了一台划时代的 ‘时间引力’引擎”
[引擎启动音效:一种由弱变强的嗡鸣声]
“听!这就是引擎的声音,它的奇妙之处在于:你的投票权重,不再由你仓库里燃料的‘存量’决定,而是由你往引擎里添加燃料的‘时间流’来决定
你质押得越久,你的声音就在飞船的航向盘上刻下越深的痕迹”
“这产生了惊人的效果!短期旅客发现自己的操纵杆轻飘飘的,而那些从启航之日就坚守在岗位上的船员,他们的方向盘则充满了力量感
于是,真正的专家、忠实的共建者,自然被推向了驾驶席”
“他们不再冷漠,因为每一秒的坚守,都在为下一次关键决策积攒‘引力’
社区的智慧,像宇宙中的星辰,被这台引擎的引力牢牢捕捉,汇聚成照亮航路的星图”
“看啊,传统飞船还在为‘治理冷漠’而迷失方向时,@Infinit_Labs号正依靠每个船员的时间引力,稳定地航向广阔的Web3深空;这,就是未来的模样!”
[信号逐渐减弱
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在去中心化AI和NFT融合的浪潮中@0G_labs 推出了全新生态——AIverse,一个专为智能NFT设计的铸造、交易和收藏市场。
如果你是 @OneGravityNFT 的持有者,这里还有专属早鸟福利——总共1888名持有者可以率先体验AIverse,抢先铸造第一批 iNFT。初期铸造将在0G Galileo测试网上进行,待主网上线后,iNFT可无缝迁移至主网,真正实现资产随链流动。
iNFT基于ERC-7857标准,是专为AI代理设计的NFT类型。每一个iNFT都是可拥有、可交易的数字智能体,让AI不再只是代码,而是属于用户的真正资产。在AIverse中,社区自治取代企业控制,目标是成为Token化智能体的头号交易平台,开启下一代代理经济的新篇章。
从理念到实践,0G Labs的发展本身就是一部创业史诗。2022年末,斯坦福校友圈的一次对话,让Michael Heinrich与Ming Wu萌生“AI+区块链”的构想。2023年,他们在旧金山正式成立0G Labs,提出让AI成为公共产品,而非巨头专属的愿景。
2024年3月,3500万美元pre-seed轮融资超额认购,显示出机构对AI+区块链基础设施赛道的高度认可。4月,Newton V1测试网上线,为去中心化AI的技术落地奠基。2024年11月,累计融资达2.9亿美元,支持方包括Delphi、OKX、Polygon、三星
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如何让你的 sUSDf APR 高达 90%?
在 Pendle 上看到,PT-sUSDf 的收益在不到一个月里,从 9% 飙到 19% APY。这种场景下,第一反应自然是能不能杠起来?答案是可以!这少不了 Silo 的配合:
策略逻辑
Pendle
买入 PT-sUSDf (25 Sep 2025) → 当前固定收益约 19% APY
Silo
※ 把 PT-sUSDf 存入 Silo 的隔离市场 (sUSDf + USDC) 当抵押品。
※ 借贷 USDC 的成本 ≈ 8.4–9% APR
※ 循环套利,借来的 USDC 再回到 Pendle 买 PT-sUSDf
※ 净收益 ≈ 19% – 9% = 10% 差额。
※ 利用 Silo 内置的 Leverage 重复套娃 ~10 次,最终杠杆 APY 接近 90%!
▰▰▰▰▰▰
风险与注意事项
※ 清算风险:Silo 是隔离市场(Isolated Market),风险比共享池更低,但如果 sUSDf / USDC 出现极端波动,仍然有清算可能。
※ 资金利用率:目前利用率在 86%,借贷成本随利用率变化,APY 差可能被压缩。
※ 仓位管理:不要一次性梭哈,先试小仓位跑通逻辑、再考虑加倍!
▰▰▰▰▰▰
总结
Pendle 提供高息 PT,Silo 提供杠杆循环、两个结合就是一个安全框架下的高效杠杆玩法。当前净息差 ~1
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独立开发者或者 Web3 团队 可以0G生态系统增长计划,在@0G_labs 上构建人工智能应用
0G生态系统8888万美元资金已经落实了,其中888 万美元子集,致力于加速去中心化 AI 应用的增长!
0G 的生态系统增长计划资助 Web3 领域 AI 原生项目,致力于实现人工智能成为一项公共事业。
目前可申请的类别有AI 代理、AI创新、DeFi、用户友好的应用程序、基础设施和工具。后期还会开放研究经费,黑客马拉松活动等
申请入口:
0G 的生态系统增长计划如果能有效分配资源并吸引优质项目,0G有望成为去中心化AI领域的关键推动者,助力人工智能真正成为普惠的公共资源。
#Yap 0GLabs #0g kaitoyaps #yappers @KaitoAI
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正午的阳光直洒而下,城市仿佛被按下了快进键。街道喧嚣,人影匆匆,写字楼里电话声此起彼伏,屏幕闪烁着数据流与会议窗口。在这看似寻常的节奏中,一些看不见的变革正在酝酿——当大多数人在追逐效率与规模时,少数人开始追问:我们能否建立真正值得信赖的技术?
AI的信任危机正日益凸显:模型黑箱、数据垄断、决策不可追溯,让企业在关键场景中举步维艰。@OpenledgerHQ 另辟蹊径,将AI推理全过程上链,实现全流程可验证。每一次判断都有据可查,在金融、医疗等高合规领域,这种透明性正成为刚需。
它还挑战了数据被巨头免费攫取的现状,提出“数据即资产”。用户通过“数据工坊”自主授权、参与训练并获得回报,真正掌握数据主权。同时,平台聚焦垂直领域的小模型优化,以更低的成本实现更精准的行业AI落地,摆脱对臃肿通用模型的依赖。尽管面临链上效率、巨头壁垒和监管适配等挑战,Openledger正在构建一个开发者、数据提供者与企业共治的开放生态。若能持续推动信任与价值的流通,它或许不只是一个技术方案,而是下一代AI基础设施的雏形。
#OpenledgerHQ @KaitoAI @cookiedotfun
#Yap KaitoYap #KaitoAI cookiedotfun
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八月活动即将进入尾声啦!
@FalconStable 的「#Yap2Fly 」排行榜竞争越来越精彩!本次总奖金5万美元,将由排名前50的Yap用户共同分享。目前徽章不断累积,战况激烈,而这还只是每月全新排行榜的开始喔~最后一周,就让我们一起期待,谁能够脱颖而出、冲上冠军宝座,赢得Yap大奖!
排名查询👉
身为DeFi稳定币的老司机,我既要安全,又要灵活,还想追求高收益!谁能一次满足我?我的资金该跟谁走?说到底,我就是鱼与熊掌都想要,可以吗!
@FalconStable 的 USDf 给了答案:用 116% 超额抵押牢牢锁死安全底线,再以双模式铸造满足多元需求。
USDf 实在的地方在于:每一枚都对应超过 1 美元的抵押品,就算遇到 BTC、ETH 剧烈波动,动态 OCR 机制也会即时调整清算门槛,不怕市场乱流。
🤗今天重点来介绍 @FalconStable 的铸造机制
Mint USDf 提供「经典铸造」与「创新铸造」双模式,完全为用户量身打造。
🟠经典铸造:可以用 USDT、USDC 以 1:1 直接兑换,也能用 BTC、ETH 超额抵押换取,兼顾流动性与抗跌能力。
🟠创新铸造:根本是天才设计!想要持币待涨又需要周转的玩家,可以用 BTC 抵押借出 USDf,既不错过涨幅,又能灵活运用资金。再加上保守定价 + 动态清算机制,让协议稳到不行,用户赚收益也赚安心。
🤗要我
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在高波动性时期,如何处理流动性?
Ferra 给出了答案:不同的做市模型解决不同的问题,并且有各自的局限性。这可以从三个方面理解:定价机制、滑点特性和 LP 的风险结构:
- DAMM (传统 AMM,x·y = k)
这是最经典的做市模型,价格连续变化,每笔交易都会推动价格曲线。优点是结构简单,无需主动管理,适合被动 LP。缺点显而易见:资金在整个价格区间内均匀分布,大额交易滑点高,资本效率最低,而且这种模型对高波动性资产的 LP 不太友好。
- CLMM (集中式 AMM 与流动性)
CLMM 提高了资本效率,允许 LP 选择价格区间。流动性仅在特定范围内活跃,手续费收入更集中。然而,区间内的价格仍然连续变化,滑点依然存在;如果价格超出范围,LP 变成单边资产,需要频繁管理和再平衡,并且操作技能要求较高。
- DLMM (动态做市商与流动性)
DLMM 是 Ferra 的关键创新。它不使用连续曲线,而将价格划分为离散的区间。在单个区间内,价格固定,且在流动性充足时,交易可以实现零滑点;只有当交易耗尽整个区间,价格才会跳转到下一个水平。结合自动提升的动态费率,在高波动期自动调节,有助于对冲套利风险。对于 LP 来说,DLMM 提供了更可控的执行结果,更清晰的风险结构,支持单边做市以及多种流动性分配方式,特别适合高波动性资产和新代币。
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关键对比
DAMM 提供任何交易的可能性
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币世王vip
高波动时代,流动性该怎么做?

Ferra 给出了答案:不同做市模型各自解决什么问题,以及它们各自的边界在哪里。可以从价格形成方式、滑点特征、LP 风险结构三个维度来理解:
- DAMM(传统 AMM,x·y = k)
这是最经典的做市模型,价格连续变化、任何一笔交易都会推动价格曲线移动。优点是结构简单,无需主动管理、适合被动 LP。缺点也很明显:资金在整个价格区间被平均摊薄,大额交易滑点高,资本效率最低,在波动资产上对 LP 并不友好。
- CLMM(集中流动性 AMM)
CLMM 通过允许 LP 选择价格区间,提高了资本效率。流动性只在指定区间内生效,手续费收益更集中。但价格在区间内仍是连续变化的,滑点依然存在;一旦价格跑出区间,LP 就会变成单边资产,需要频繁管理和再平衡,对操作能力要求较高。
- DLMM(Dynamic Liquidity Market Maker)
DLMM 是 Ferra 的核心差异。它不使用连续曲线,而是把价格拆成一个个离散的 bin。在单个 bin 内,价格是固定的,只要流动性足够,交易可以做到零滑点;只有当交易吃完一个 bin,才会跳到下一个价格层级。再配合动态费率,在高波动时期自动提高费用,用机制对冲套利风险。对 LP 来说,DLMM 提供了更可控的执行结果、更清晰的风险暴露、同时支持单边做市和不同形态的流动性分布、特别适合高波动资产和新币阶段。
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核心差别总结
DAMM 解决的是任何时候都能成交,但效率最低;CLMM 解决的是把资金集中在有效区间,但管理成本高;DLMM 解决的是在波动市场中,实现更确定的价格执行和更合理的 LP 回报结构。
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从设计取向上看,DLMM 并不是 DAMM 或 CLMM 的简单升级、而是针对高频交易、高波动环境重新定义了价格形成方式。这也是为什么 Ferra 会把 DLMM 作为底层流动性模型,而不是把它当成一个可选功能。
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @ferra_protocol
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