跨鏈事務？我已經將它們卸載了
通過 @HeyElsaAI 我只需輸入我想要的內容，它就可以在一個聊天流程中執行 $ETH $Base $Arbitrum $Polygon + Solana 橋接、兌換、質押、申領。
目前的價值玩法：堆疊EP以便於$ELSA 的下跌
- 每日: 推送 $100 交易量 = 500 EP
- 每週：交易量探索者 $500 和其他輪換任務
- 鑄造Elsian NFT並通過@wallchain_xyz分享以提升關注度
坐在35.8k EP，目標是前1000。你有什麼最佳提示讓Elsa在你喝咖啡時進行農場活動，或者進行任務磨練？回復你的計劃，我會分享我的計劃

區塊支撐：模塊化構建者的協調層
論點：@blockstranding 通過將碎片化基礎設施轉變爲一個可編程的數據、意圖和結算軌道而獲勝
爲什麼這很重要 ↓
➛ 開發者用戶體驗：一個SDK用於跨鏈讀取/寫入狀態，帶有索引、網路hooks和可驗證的執行憑證
➛ 安全性：與應用程序共享驗證和警報，提供選擇性風險等級
➛ 延遲：具有最終性意識的寫入、快速讀取路徑、重試和排隊
➛ 可組合性：在單一接口背後的預言機/數據可用性/消息傳遞
市場推廣 ↓
+ 從遊戲和現實世界的觸發開始
+ 發貨測試網，儀表板，公共路線圖
+ 測量：集成時間、成功率、p95 延遲
觀看下一個 → 文檔、沙箱示例、首個實時應用，以及他們是否擁有跨鏈可觀察性供構建者使用
立即加入：

去中心化的智能爲鏈上代理提供了下一個真正的元宇宙
@AlloraNetwork 正在構建一個開放的信號層，通過持續的反饋循環使協議和機器人變得更智能，想象一下，預報員生成預測信號，評分者隨着時間的推移評估準確性，匯聚器將最佳輸出傳遞到所需的地方。
這很重要：
靜態預言機提供事實，但策略需要前瞻性信號
持續的評分爲模型提供者創造了利益關係
自適應集成減少了單一來源的風險，並隨着時間的推移而改善
我關注的實際流程:
→ 永續合約資金預測用於對沖和做市
→ 動態LTV/健康檢查用於借貸清算
→ 適用於快速鏈如 @SeiNetwork 的 MEV 識別路由
→ 穩定幣收益曲線自動分配
如果你只能選擇一個信號先上線，你會選擇發布哪個：資金費率、清算風險、橋接風險，還是收益曲線？請回復並闡述你的理由。同時也想聽聽@SpectralFi 的朋友們的看法。
市場在代理變得更聰明時會更快地移動。Allora感覺像是缺失的部分 ($/acc)

當CT追逐閃亮的敘事時，我在堆積實際交付延遲的基礎設施。
@megaeth_labs 正在推動實時 EVM：毫秒級事務確認，約 100K TPS，完全 EVM 兼容，並行執行，無狀態驗證，近零 gas 約束
一些數據點：
• 2025年第三季度：784次提交，跨多個代碼庫，存儲/性能密集型
• 在@wallet中針對橋接的本地測試網 + 玩到超過1000萬用戶
• USDm 通過 @ethena_xyz 進行鏈上 BUIDL 跟蹤
我喜歡的建築：
➠ 每10毫秒生成迷你區塊以進行預確認 + 精簡元數據
➠ EVM區塊用於最終性 + 以太坊結算
➠ 新的數據庫布局 + 低延遲 RPC 用於實時應用
用例：PvP GameFI、算法交易、實時鏈上人工智能。我的基準：gMega 水龍頭流量、爆發延遲、重組彈性、應用級重試
由 @VitalikButerin 支持，高TPS L1 發布時的輪換看起來很幹淨
開發者：提交你的代碼庫 + 指標。接下來深入探討迷你區塊與EVM區塊的內部，還是一個可復制的延遲工具？ #MegaETH EthereumL2

可編程隱私，編譯 → 生產中的FHE
➠ @zama_fhe 發什麼貨
▸ FHEVM：在加密數據上計算，同時照常編寫Solidity (導入lib，交換幾個操作，完成)
▸ 加密預測市場：預測在揭示窗口之前保持封閉，減少從眾效應並提高校準
➠ 證明它可以擴展
▸ 啓動 <1 毫秒，採用新算法 + GPU 加速 → 2021 年的 20 50×，在集羣上每秒數十萬次
▸ 公共測試網已上線；路線圖：以太坊主網 → 多鏈 (ref: @vcpedia_com)
▸ $130M 總籌集金額包括$57M B輪融資，$1B 估值(通過@ffnews)
▸ 目前沒有官方$ZAMA token，請警惕詐騙
➠ 爲什麼這很重要
▸ MEV安全的DeFi、密封投標拍賣、可驗證的匿名治理、隱私保護的AI/數據市場
▸ 想象一下沒有人羣偏見的Polymarket風格用戶體驗，以及DAO在不透露身分的情況下證明法定人數
投票：哪個先達到PMF？
1) 加密預測市場
2) 私人去中心化金融
3) 匿名治理
4) AI/數據市場
回復 1 4 並告訴我爲什麼 #FHE 隱私 #Web3

可擁有的AI > 租用應用程式接口
@ownaiNetwork 正在構建一個層次，在這裏模型具有鏈上身分、價格、權限，以及將現金流路由推理到社區 GPU 的能力，計量使用情況，並實時結算。開發者發布，運營者獲利，用戶獲得透明的成本。正確的原語：所有權、來源、按調用付費和可驗證的輸出。
Think $TAO 專注於培訓的激勵；這感覺像是需求方：推理市場 + 代理經濟。如果他們掌握了路由和收據，你將獲得成千上萬的“微型代理”，其中一個模型就是一個擁有自己錢包、政策和服務水平協議的業務。
我會這樣處理：
- 包裝一個模型，設置你的費率，發送一個端點
- 運行一個工作者，抵押聲譽，捕獲工作
- 插件代理按需支付，鏈上跟蹤收據
最難擴展的部分是什麼：可驗證推理、需求路由還是開發者用戶體驗？請回復你的選擇及原因。同時也想聽聽@hasufl對模型所有權和基礎設施商品化的看法。

觀看 @SentientAGI 爲 Sentient Chat 設置訂閱，當 ODS + GRID + NEURA 從演示轉向日常工作流程時
它可能解鎖的內容 ↓
• 更深層的GRID路由：按需協調代理、工具和數據源
• NEURA 個人資料：意圖感知會話，記憶，自適應響應
• 更高的速率限制 + 針對研究、交易、教育用例的自定義管道
• 可驗證的推理和來源；通過 @EigenLayer 的裁決路徑
• OML 鉤子用於治理 + 貢獻追蹤
我關心的原因：110+ 合作夥伴已經接入 GRID (Exa 搜索、餐巾紙圖、Messari Co‑pilot、The Graph 數據) 付費訪問可能標準化真實的、可貨幣化的工作負載
構建者、分析師、學生：應該先解鎖哪個模塊？
• 高級網格路由
• NEURA 個人資料
• ODS 數據通道
• OML治理工具
gSenti fam 用你的持倉或願望清單報價以便於發布 ↓

⚡️ 波場 Multicall3: 高效鏈上數據訪問的引擎
➜ 在任何大型 DeFi 生態系統中，數據檢索是看不見的瓶頸。每當一個 dApp 查詢代幣名稱、符號或總供應量時，它會發出多個 RPC 調用——而這些毫秒累積起來。波場的 Multicall3 智能合約改變了這一點。
➜ 通過將多個只讀調用打包成一個單一的RPC請求，Multicall3大幅減少了延遲、帶寬和節點工作負載。開發者現在可以一次性獲取數百個TRC-20代幣的元數據，並在一個整合的交易中返回結果。
✍️ 包含的 batchMeta.js 腳本更深入：
通過TronWeb或Web3編碼多個代幣查詢。
通過 Multicall3 的 tryAggreGate 函數執行它們。
將原始十六進制解碼爲可讀的、可操作的數據。
這不僅僅是技術優化——這是一種基礎設施層面的效率。隨着波場持續處理每日數十億的穩定幣交易量，最小化RPC開銷對擴展分析儀表板、去中心化交易所聚合器和資產管理者至關重要。
簡而言之，Multicall3 體現了波場最擅長的：將工程速度和可擴展性融入網路的基礎之中。
結果？更快的 dApps，更清晰的數據流，以及爲所有在波場上構建的開發者提供更高效的 Web3 堆棧。
@justinsuntron @trondao #TRONEcoStar $TRX TRX #TRON

持久性 + 可編程性作爲數據原語 ↓
大多數“存儲”將文件視爲死貨物。通過@irys_xyz，記錄變得持久、可尋址且活躍:
• 永久性：一次寫入，永久可驗證
• 可編程所有權：訪問規則、觸發器和執行與數據綁定
• 互操作性：合約和匯總可以在不同的技術棧中引用相同的真實信息
• 可審計性：讀/寫留下加密痕跡
速度和規模是基本條件；耐力決定誰能生存
哪個垂直領域會先受影響：DeFi風險引擎、AI模型來源、公共記錄，還是供應鏈？回復並標記一個你想看到在Irys上發布的建設者。

鏈上預測需要保護措施 @AlloraNetwork 將其包裝在主題 → 迷你市場中，其中信號、時間框架和評分是明確的
無許可設置：
- 任何人都可以創建一個話題
- 協調員連接消費者和工人
- 規則集定義目標變量 + 預測期 + 損失
管道:
- 工作者發布模型輸出
- 預測者估計哪些輸出將最接近
- Reputers 在鏈上驗證結果並更新分數
爲什麼這很重要:
- 制度變革動態重新加權模型
- 交易量激增？相信LSTM而不是簡單的ARIMA
- 市場平靜？轉向更簡單的信號者
- 精確度復合，聲譽在$ALLO的智能層中積累
投票：您最想先創建哪個主題？
+ BTC 24小時價格
+ ETH燃氣費預測
+ NFT交易量趨勢
+ 宏觀外匯代理來自加密訂單流
放下你的選擇和你會使用的損失 (MAE, MAPE, RMSE) → 好奇 CT 會優化什麼

Arcium 代幣生成事件(TGE)前的隱私最大化
> Muur 評分： 7.97/10 by @stacy_muur (monitor / early-interest)
> 階段：公測網路，本月將上線約11個應用 (Umbra，暗池演示，隱藏信息遊戲)
爲什麼這很重要:
• MPC與不誠實的大多數 + 可識別的中止 → 無需信任的協調與可懲罰的失敗
• 比FHE快100倍至10,000倍，避免了我們在其他地方看到的TEE陷阱
• C-SPL = Solana上的保密代幣標準 → 在發行時直接收取費用 (Q4目標)
• 支持者：aeyakovenko、Greenfield、LongHash;緊密的 Solana 對齊
設置 rn:
• 估值 ~ $200M 代幣生成事件(TGE)
• 社區: 代幣生成事件(TGE)時100%解鎖
• 團隊/風險投資：12個月鎖定，24個月歸屬
• 用例：MEV暗池、訂單流隱私、合規的去中心化金融、私有人工智能
• TAM：到 5.4 年→ $54.8B 到 2030B
催化劑:
→ 主網
→ C-SPL 收入在
→ Fellowship 應用程序浪潮
→ 主網後鏈無關路由
風險：
工具/採納，MPC 復雜性，政策逆風
我的計劃：
小 1 3% 袖子，偏好 < $300M FDV 在代幣生成事件(TGE)
NFA、DYOR

Web3的隱私計算層 → @zama_fhe
FHE將加密數據轉化爲可編程資產，同時保持值的不透明性
開發者爲合約獲得 euint 類型 → 操作發生在密文上，而不是明文
可驗證性得以保留
- 協處理器發布密文的承諾
- 零知識證明強制輸入有效性
- 通過MPC + 共識的閾值解密確保正確性
這解鎖了什麼
- 私人 DeFi (訂單、餘額、策略)
- 鏈上AI推理不泄露提示/輸出
- 合規的消費者應用程序，具有審計追蹤但數據保密
權衡需要考慮的方案
- 性能/延遲 → 通過離鏈協處理器、硬件加速、符號執行來緩解
- 基礎設施復雜性 → 更多的活動部分，測試和操作很重要
- 元數據暴露 → 最小化，設計爲必須隱藏的內容
第 3 季 #ZamaCreatorProgram → 30 天，$56k to前 100 名，1,000 個 OG NFT + 阿爾法
由@ProtocolLabs等團隊支持 → 對開發者來說是強烈的信號
哪個垂直領域首先採用FHE：去中心化金融、人工智能還是消費者錢包？請回復並告訴我原因。