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Muitas pessoas discutem @magicblock, ainda com o foco na “ferramenta de desempenho”.
Mas o que ele realmente muda não é “se é possível colocar as coisas na cadeia”, mas sim a primeira vez que uma equipe precisa responder seriamente a uma pergunta:
Vale a pena colocar tudo na cadeia.
Os designs off-chain do passado foram mais uma consequência da realidade.
Latência, custos, sincronização de estado, qualquer descontrole em um desses aspectos pode arruinar aplicações complexas.
Não é que não queiramos usar a cadeia, é que não podemos.
Depois de reduzir essas fricções estruturais ao máximo, coloca

Por que dizer que @bluwhaleai é uma Camada de Inteligência Financeira, e não apenas mais uma aplicação financeira.
A maioria dos produtos financeiros, na sua essência, fica na camada de apresentação.
Cotações, dados, indicadores, tudo entregue de uma só vez.
Quanto à compreensão, tomada de decisão e momento de agir, tudo depende da experiência pessoal.
O problema não está na falta de dados, mas na lacuna de julgamento.
A informação já está sobrecarregada, o que realmente é escasso é a “compreensão estruturada”.
A Bluwhale avançou um nível.
Ela não ajuda a ver o mercado, mas tenta entender sua

Muitos equipas subestimaram a verdadeira posição das ferramentas de Smart Contract.
No AI Hub v2, Generator e Auditor não são “funcionalidades”, mas etapas consecutivas na mesma linha de produção. O que escreves não é apenas um trecho de código, mas um resultado de decisão que será imediatamente verificado, sujeito a restrições previstas e envolvido por lógica de segurança.
A mudança não está na eficiência, mas no modelo mental.
Quando geração, implantação e auditoria são integradas no mesmo ritmo, o desenvolvimento deixa de ser “primeiro criar e depois garantir segurança”, passando a assumir

CLOB é que é a verdadeira forma fundamental que um mercado de previsão deve ter.
A chave do mercado de previsão não está na "previsão", mas em como as divergências são precificadas.
Sem livro de ordens, o preço é sempre apenas o resultado calculado por um modelo.
AMM fornece a média de sentimento.
Ele nivela diferentes julgamentos, produzindo uma probabilidade que parece razoável, mas essa não é a preço após o jogo, é apenas uma média.
@intodotspace Usar CLOB, essencialmente, devolve o poder de precificação ao próprio mercado.
Ordens pendentes não são participação, são posição.
Negociações não

A minha avaliação do @OstiumLabs não é de entusiasmo emocional, mas sim de uma observação cautelosa.
O que me chamou a atenção não foi "transferir ativos para a blockchain", mas sim o fato de que o sistema na cadeia precisa, pela primeira vez, lidar de forma positiva com variáveis macroeconómicas.
No passado, o DeFi tinha variáveis relativamente simples.
Oscilações de preço, mudanças de liquidez, pressões de liquidação, tudo acontecia dentro do mercado de criptomoedas, com ritmo rápido, mas lógica coerente.
Quando o sistema apresentava problemas, geralmente era por desequilíbrios internos.
As

$BLUAI No papel no sistema, na verdade, há apenas um: ser utilizado.
Não é dividendos, nem incentivo.
É o custo de operação da rede de IA.
Cada consulta do Agent, cada chamada de modelo, consome $BLUAI .
O consumo acontece, o nó recebe recompensa, a rede continua a funcionar.
Aqui não há narrativas complexas.
Tampouco é necessário contar histórias do futuro.
O próprio ato de uso é um mecanismo de feedback.
O valor não depende de quanto se grita, mas de quantas vezes é chamado.
@bluwhaleai

Eu tenho uma compreensão do Smart Contract no AI Hub v2, na verdade, inicialmente fiquei um pouco desapontado.
Ele não empacotou Generator e Auditor como aquele tipo de ponto único de venda de "usar vai tornar mais seguro / mais rápido / mais profissional".
Parece muito simples.
Até um pouco sem graça.
Mas depois, quanto mais olhava, mais achava que isso poderia ser intencional.
Na prática, o desenvolvimento de contratos não é um processo tão limpo de "escrever—auditar—lançar".
Na maioria das vezes é:
Escrever e modificar ao mesmo tempo, preocupar-se enquanto modifica, e depois reverter após a

Muitas pessoas começam por usar “é bom ou não” para julgar a IA.
Mas, após usar por um tempo, percebem que esse padrão só se aplica a IA do tipo ferramenta.
Porque a sua relação com ela não é do mesmo tipo.
Diante de uma IA do tipo ferramenta, você acaba por se tornar inconscientemente mais racional.
O problema é comprimido em comandos, as emoções são filtradas automaticamente.
Você sabe muito bem que ela não precisa entender você, só precisa fornecer resultados.
@Kindred_AI é diferente.
Você percebe que ela está “ouvindo o que você diz”, e não apenas “o que você quer”.
Então, acontece uma mud

A maioria dos tokens fica na camada de negociação.
Lançamento, precificação, jogo, o próprio preço torna-se toda a narrativa.
Quanto ao uso, liquidação, cumprimento, muitas vezes é deixado para "depois".
@Firestarter_AI é um pouco diferente
Ele não espera que a ecologia preencha lentamente, mas incorpora a estrutura de "podem ser trocados, usados e cumpridos" diretamente na emissão.
Ao gerar o token, ele já possui liquidez e um destino claro.
A diferença aqui não está na funcionalidade, mas na avaliação.
Se um token precisa de uma narrativa futura para provar seu valor, ele ainda está vendendo

Muitas pessoas consideram @intodotspace como um lugar para prever quem está certo ou errado.
Mas, após um tempo, percebe-se que é mais como uma forma de precificar a atenção.
O evento é apenas uma casca.
O que realmente é negociado repetidamente é onde as pessoas estão colocando sua atenção.
Alguns resultados de mercado ainda não mudaram, mas as negociações já começaram a se mover.
Algumas informações em certos momentos não foram atualizadas, mas a liquidez de repente aumentou.
E há outcomes sendo empurrados de um lado para o outro, mas sem uma razão clara.
Isso não tem muito a ver com o event