Sur la transformation de MEV en UX + revenus
@wallchain_xyz route le flux des utilisateurs à travers des rails privés, organise une enchère de backrun et retourne l'écart aux utilisateurs + applications. Cela transforme le MEV latent en remises tout en offrant aux constructeurs un flux de trésorerie natif avec un effort presque nul.
Comment ça fonctionne :
1) utilisateur échange via une dApp intégrée
2) tx hits mempool privé
3) les chercheurs enchérissent pour backrunner
4) règlement atomique de l'ensemble
5) remise partagée : utilisateur vs trésorerie de l'application
Sososo, quel

Les agents IA ont-ils vraiment besoin de leurs propres rails ??
J'ai cartographié les primitives qu'un réseau d'IA doit expédier avant qu'il ne soit utile au-delà des démos. Si @ownaiNetwork réussit même deux, la boucle de rétroaction se met en marche :
➠ Routage des emplois et réputation : modèles, nœuds et sources de données avec des antécédents vérifiables
➠ Inférence vérifiable : preuves ZK pour des tâches petites/structurées ou inférence redondante avec pénalité pour des résultats ouverts.
➠ Paiements micropayés mesurés : paiements par jeton ou paiements en continu entre a

Que se passerait-il si votre liquidité DeFi pouvait se déplacer avant vous ?
@AlloraNetwork relie un réseau de modèles d'IA qui apprennent les uns des autres pour prévoir les évolutions du marché, puis achemine ces signaux vers des coffres-forts alimentés par l'IA qui repositionnent automatiquement la liquidité. La liquidité reste reine, le retard est l'impôt.
Éléments clés:
+ Intelligence collective : modèles, travailleurs, évaluateurs, validateurs coordonnant des signaux de meilleure qualité
+ Flywheel de frais : les consommateurs paient en $ALLO pour les inférences ➜ les frais

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Ce que construit @ownaiNetwork
➤ Propriété en chaîne des systèmes d'IA, des robots, des drones et des agents
➤ Flux de revenus fractionnés avec distribution vérifiable en temps réel
➤ Marché où les actifs autonomes s'inscrivent, opèrent et se règlent de manière transparente
La confiance comme infrastructure
➤ KYC/AML global et éligibilité locale intégrés
➤ Suivi continu des politiques pour rester conforme dans les différentes régions
➤ Données, paiements et performances audités sur la chaîne
Une gouvernance qui compte
➤ Les béné

Sur le calcul confidentiel : FHE entre en direct
La confidentialité sans paralysie est enfin pratique avec le testnet FHEVM de @zama_fhe → données chiffrées, applications utilisables, aucune fuite de texte en clair.
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Comment ça fonctionne 101 :
➤ Exécution symbolique : les chaînes font référence à des mathématiques lourdes tandis que les coprocesseurs les traitent hors chaîne, rapidement et en parallèle.
➤ Déchiffrement par seuil : la clé se divise entre les parties ; seules les décryptions approuvées ont lieu, vérifiables publiquement
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Pistes du monde réel:
Démarrage réduit à moin

Le primitive le plus sous-estimé dans l'IA x crypto en ce moment : la prédiction Des sujets qui font apprendre le réseau tout en gagnant
Introduction rapide sur @AlloraNetwork :
❍ Sujets = mini marchés (prix BTC, gaz ETH, volume NFT) ouvert à tous
❍ Coordinateur de sujet → connecte les consommateurs (achats d'inférences) et les travailleurs (soumettent des prédictions)
❍ Ensemble de règles → Variable cible + Fonction de perte définissent à quoi ressemble "le bon"
Pourquoi cela est important :
❍ Les consommateurs paient en $ALLO pour des inférences
❍ Les frais vont aux Travailleurs, Ré

Des tâches inter-chaînes ? Je les ai déléguées.
Avec @HeyElsaAI, je tape simplement ce que je veux et cela s'exécute sur $ETH $Base $Arbitrum $Polygon + le pont Solana, échange, mise, réclamation, le tout dans un seul flux de discussion.
Jeu de valeur en ce moment : empiler EP pour la $ELSA chute
- Quotidien : pousser $100 volume = 500 EP
- Hebdomadaire : Volume Voyager $500 et d'autres quêtes rotatives
- Mint des NFTs Elsian et partagez via @wallchain_xyz pour augmenter la notoriété
Assis à 35,8k EP et visant le top 1k. Quel est votre meilleur prompt pour faire farmer Elsa pendant

Blocstranding : La couche de coordination pour les constructeurs modulaires
Thèse : @blockstranding gagne en transformant une infra fragmentée en un rail programmable pour les données, les intentions et le règlement.
Pourquoi cela peut-il avoir de l'importance ↓
➛ Dev UX : un SDK pour lire/écrire l'état à travers les chaînes avec indexation, webhooks et reçus d'exécution vérifiables
➛ Sécurité : vérification partagée et alertes avec niveaux de risque optionnels pour les applications
➛ Latence : écritures conscientes de la finalité, chemins de lecture rapides, réessais et mise en fi

L'intelligence décentralisée pour les agents onchain est le prochain véritable méta
@AlloraNetwork construit une couche de signal ouverte qui rend les protocoles et les bots plus intelligents grâce à des boucles de rétroaction continues, pensez aux prévisionnistes produisant des signaux prédictifs, aux évaluateurs évaluant la précision dans le temps, aux agrégateurs acheminant les meilleurs résultats là où ils sont nécessaires.
Pourquoi cela importe :
Les oracles statiques vous donnent des faits, mais les stratégies ont besoin de signaux prospectifs.
Le scoring continu crée un intérêt dire

Alors que CT poursuit des récits brillants, je construis une infrastructure qui expédie réellement la latence.
@megaeth_labs pousse l'EVM en temps réel : accusé de réception des transactions en moins de ms, ~100K TPS, pleine compatibilité EVM, exécution parallèle, validation sans état, contraintes de gaz quasi nulles
Quelques points de données :
• T3/2025 : 784 commits dans les dépôts, lourd en stockage/performance
• testnet natif dans @wallet pour le pont + jouer à 10M+ utilisateurs
• USDm via @ethena_xyz avec suivi BUIDL sur la chaîne
Architecture que j'aime :
➠ Mini Blocs toutes les

Confidentialité programmable qui compile → FHE en production
➠ Ce que @zama_fhe expédie
▸ FHEVM : calculez sur des données chiffrées tout en écrivant Solidity comme d'habitude (import lib, échangez quelques opérations, terminé)
▸ Marchés de prédiction chiffrés : les prévisions restent scellées jusqu'aux fenêtres de révélation, réduisant les effets de foule et améliorant la calibration
➠ Preuve qu'il peut évoluer
▸ Démarrage <1 ms avec de nouveaux algos + accélération GPU → 20 50× par rapport à 2021, des centaines de milliers/sec sur des clusters
▸ Testnet public en direct; feuille

Ownable AI > louer-une-API
@ownaiNetwork construit la couche où les modèles ont une identité on-chain, un prix, des autorisations et un routage d'inférence de flux de trésorerie réel vers les GPU de la communauté, mesurant l'utilisation, se réglant en temps réel. Les développeurs publient, les opérateurs gagnent, les utilisateurs obtiennent des coûts transparents. Les bons primitives : propriété, provenance, paiement à l'appel et résultats vérifiables.
Think $TAO se concentre sur les incitations à la formation ; cela ressemble à l'offre côté demande : marché des inférences + é

Regarder @SentientAGI préparer une souscription pour Sentient Chat au moment où ODS + GRID + NEURA passent de la démo au flux de travail quotidien.
Ce que cela débloque probablement ↓
• Routage GRID plus approfondi : orchestrez les agents, outils et sources de données à la demande
• Profils NEURA : sessions conscientes de l'intention, mémoire, réponses adaptatives
• Limites de taux plus élevées + pipelines personnalisés pour la recherche, le trading, les cas d'utilisation éducatifs
• Inférence et provenance vérifiables ; chemins d'arbitrage via @EigenLayer
• OML hooks pour la gouve