Notes
现在我们看到的这些代币发行和各种实验性项目，都还只是在打基础和探索的阶段。
完美的风暴正在形成：政府监管层的积极变化 + 加密货币和人工智能技术日益成熟度 + 加速主义泡沫导致大量创新想法的涌现。
随着新能源、人工智能、生物科学和游戏垂直类领域的热度不断提升，利用人工智能代理与加密通证结合起来去尝试新想法，可能将以往模式的效率提高百十倍。
今年，我们将会看到来自不同技术垂直领域的先驱者们如何正确地拥抱加密货币，并展示AI代理 + 通证模式在构建大项目方面的效率优越性。
只要再来一些振奋人心的成功剧本 ，桃李不言，下自成蹊。
#AI #CRYPTO
【一月份 10 个重点 AI 项目关注列表】
1. @cookiedotfun
$Cookie 是一个为AI代理（agents）提供情报基础设施的项目，主要针对加密货币市场和社交媒体数据分析。 项目有 7 TB 专有链上链下数据层，为Mantle、 Polkastarter 或 #Animoca Brands等 300 多个 Web3 项目提供支持。
详情传送门👉【借我一双巴拉吉 #AI 慧眼——项目篇4】https://t.co/t8e8Kwl1vh
2. @yesnoerror
$YNE 是一个采用@OpenAI o1 模型，以人类智能无法实现的规模和速度处理海量数据集，审核出全球现有 9000 多万篇论文和科学文献中错误的DeSci AI 代理。
- 强大的团队@MattPRD 操盘。
- LLMs的合法应用场景有机会改变研究的游戏规则。
- 感觉像是少数几个能够引起 Web3 领域之外的兴趣的人工智能项目之一。
详情传送门👉https://t.co/aPA5bmwJNv
3. @CreatorBid
$BID @CreatorBid 是等于为创作者配备了一个 AI 驱动的专业团队，让创作轻松高效的发射平台。玩家可以在 1 分钟内创建一个 AI 助手，它能帮你自动生成内容、管理社交媒体、与粉丝互动。
$BID 一小时刚在 #Binance Wallet上以 2500 万美元的FDV启动公售，二级市场已经6倍；
别担心，还有其他办法免费获得 $BID ：
👉【借我一双巴拉吉 AI 慧眼 —— 潜伏未发币项目篇1】https://t.co/QSH4r3FVs5
4. @AgentTankLive
$Tank 正在构建一个框架，为人工智能代理提供语音和计算机界面进行交互。
- 让人工智能代理与计算机交互的框架是向前迈出的一大步。
- 在滚动浏览推特的同时，代理会向您提供反馈，同时撰写或与你谈论股票行情。
- 团队最近开源了其框架，用于创建可以控制计算机的代理。
详情传送门👉【借我一双巴拉吉 #AI 慧眼——项目篇2】https://t.co/80buWTuluJ
5. @indiedotfun
$BNTY 有机的把@indiedotfun、@moddio、https://t.co/uPujYdtHyB 串联起来，通过技术、AI 和经济模型的深度融合，为开发者、玩家和社区共同构建了一个完整闭环且创新的生态系统。
详情传送门👉【借我一双巴拉吉 #AI 慧眼 5—— $BNTY】
https://t.co/anNtN9RnNg
6. @VaderResearch
$VADER 第一个由人工智能代理运行的投资 DAO，它将投资 Virtuals 和 Solana 上有前途的小型代理，把自己打造代理经济的贝莱德。
详情传送门👉
https://t.co/9pI8dg8aql
7. @AlpacaNetworkAI
$paca 是一个由实名的加拿大团队建设的去中心化 AI 研究实验室和基础设施平台。
— 在paca Market可雇用 AI 代理帮助用户通过 AI 代理和人类协作者的组合来简化工作流程； — 它还是一个AI agents 的IMO Launchpad，为人工智能研究人员和开发者提供创业资金募集、计算资源和社区/渠道支持。
—目前已有70多个AI agents项目排队准备上它的Launchpad
详情传送门👉【借我一双巴拉吉 #AI 慧眼——随想系列1】
https://t.co/G3quNQc8be
8. @AIWayfinder
$PROMPT 的移动应用程序APP，类似于#Moonshot，帮助对区块链技术不熟悉的普通用户更好地使用链上服务，只需简单地输入他们想要的东西，它就会在任何链上购买用户所喜欢的任何代币。
AIWayfinder也是一个用一系列智能化工具和功能，帮助用户高效管理链上加密资产、部署智能合约以及优化区块链工作流程的平台。
想轻松赚取 $PROMPT 空投？还不迟，快看看这份【AIWayfinder 平台的入门指南】👉
https://t.co/9rRxDZF8W9
9. @0xMOSSAI
$MOSS （Massive Open Storage & Service）是一个将闲置的计算和存储资源进行整合的 #AI 资源共享网络。
可商用的场景有：AI 训练市场、数据服务、企业解决方案。创新的技术方案和清晰的商业模式，有机会在 AI 基础设施领域占据一席之地。
10. @the1aiagent
$THE1 是第一个人工智能知识层基础设施，通过关注信息路径中的几个关键枢纽节点，将不同层的信息可视化为动态图表。使复杂的逻辑和数据关系易于人类清晰解读，进而帮助用户根据投资者的风险偏好，决定关注哪些 KOL 账户组。
也许，别人的不理解，才是我们的护城河。
你之所读即为你，你之所行即为你。感恩这个 #AI 黄金新时代。
此文所含财富密码请自行寻找，AI Agent 是风口，我们要当一只站在风口的猪🐷，很多粉丝私信问我这次进场买的是什么，我买的都在 @tmel0211 的推文里，今天都是百分之几十的涨幅，我认为目前还都处于底部区间，市值相比较那些大额解锁的价值币还属萌芽阶段，而且都是全流通。
OKX真是好久没上jumpstart了
上一个群友记得还是 $sui
仔细想了想
这俩月
上币的位置也是够激烈的
@plumenetwork
@berachain
@solayer_labs
@EclipseFND
@babylonlabs_io
@monad_xyz
@megaeth_labs
bera monad solayer eclipse babylon
啥的 竞争也是够激烈的
叙事得是美国的
赛道得是 btc layer2
solana layer2 各种平行evm的
更别提一大堆meme和新链上项目
$LMT @LimitusIntel
$AVA @holoworldAI
$LLM $BUZZ $YNE 各种
卷起来 打起来
我要看到 cabal 打 cabal
目前cabal的流动性战争已经卷到了30m
到时候给你们梳理一批新的cabal项目
我可以想到的预期，比较傻瓜的分析
1，#moodeng
Binance Th预热很久的活动，一开始以为是小活动，慢慢看宣发发现还是个蛮大的街头活动，还请了艺人，@MooDengSOL 是钻石赞助商，本身在泰国它在web2也是非常热的存在，便利店都是相关产品。已上线coinbase，okx等大所，洗盘充分，配合话题度，这里是我最愿意搏币安选择它机会
2， $yne
-rsc 合作。rsc在我心里是decsi龙头
-edu合作。
-bio合作。
这两个都是bn系项目，无论是cb还是bn他们都积极合作
话题度 我认为接下来重点可以放在decsi ai这个地方，ai是一轮一轮，从meme到框架现在到应用是可以期待的转变
从两个角度来分析我认为币安会愿意选择的热度赛道
以上是个人预测，纯早起的思考，猜错也没办法
@cz_binance @heyibinance @Binance_TH_ @yesnoerror @MooDengSOL
bullish
next topic
Decsi AI
only $yne
DeSci + AI is the future!
$scihub $yne
What happened with @yesnoerror and $YNE over the past week:
- Rapid, deep, and focused thinking on the future of $YNE, there is a much larger vision that I have come to realize as obvious and something that the world needs to have. This is important.
- Released v1.0 of our
自从采用新策略后，信号群的胜率有了明显提升，近期也成功抓住了大部分表现突出的大金狗。
💹 BUILD (#BUILD) 从 237.7K 到 64.4M 涨幅: 271.0x
💹 #HolyShit 从 204.2K 到 11.0M 涨幅: 53.8x
💹 PRIME (#PRIME)从 422.4K 到 18.6M 涨幅: 44.1x
💹 hive (#hive) 从 233.6K 到 9M 涨幅: 40.2x
欢迎加入金狗信号群: https://t.co/6cevcCrjfI
免费开放, 欢迎加入!
2025年 Aiagent 最近1个月总结
$AKA 2M-40M
$YNE 11M-79M
$ZAILGO 2M-97M
$DAIGE 5M-25M
$SANDY 6M-33M
$SYMX 500k-7.3M
$NOVA 500k-38M
$NAI 280K-23M
$GRIFT 2.5M-90M
其他 arc swa buzz 舔一口没有call😅
早期call 点击下面👇 进频道
今天 #AI 整体市场回调，趁着bio正热，入手了一个desci概念，也是bio系的 $YNE
@yesnoerror 是一个采用了@OpenAI o1 模型，以人类智能无法实现的规模来快速处理海量数据集，审核出全球现有 9000 多万篇论文和科学文献中错误的DeSci AI 代理。该代理目前已发现论文错误的概率约为 3-4%，并已审查了 1700 多篇论文。
9000 多万篇论文，即使由一个由 5000 名博士组成的团队，也需要近十年的时间（其中还无法跟上这十年中出现的新论文），非常保守支付 12 万美元/博士/年和其他组织/管理/其他成本费用，也需要 54 亿美元。而通过 o1 调整的模型，花费约 3000 万美元（0.30 美元 x 9000 万篇论文）获得更准确和标准化的审核。
项目Dev是推特上拥有18万粉丝的@MattPRD，他也是@OctaneA首席执行官。
@pmarca 也公开说会支持这个项目。
尽管是个雏形，市值也不低，但是在这个基础上可以衍生出太多想象空间，比如全球最大的论文校验库、资料查阅库、正版盗版验伪。。。检测错误并全面评估论文质量，因此极有可能构建出更多有价值的产品，也能带来现金流。它甚至还可能彻底改变同行的专业评审过程，成为一种标准化的AI工具基础设施，并最终有可能取代人类。
同比市面上很多没有功能纯MEME也几千万市值的AI项目，这类与现实需求和业务深度结合，DeSci + AI+crypto的模式更能激发人们的想象空间，也会深刻的改变行业、商业环境、世界。美好叙事+落地的业务+实名团队，符合我的出手习惯，DYOR，NFA！
We've put together our vision for @yesnoerror and $YNE in the v1.0 whitepaper. It details the purpose for this DeSci initiative, it's origins, AI agent technical design, token utility, and our roadmap.
While trying to find bugs in research papers for @yesnoerror / $YNE I actually just found a small bug in @OpenAI itself.
Just sent it in to their team 🫡
While trying to find bugs in research papers for @yesnoerror / $YNE I actually just found a small bug in @OpenAI itself.
Just sent it in to their team 🫡
How can $YNE @yesnoerror bring groundbreaking impact on scientific research?
Apart from cost-saving ($30M vs $5.4B required to review all 90M academic papers, assuming a team of 5k PhDs keeps doing so, each $120k/yr), time is the most significant thing
To review each paper with
A crypto project (@yesnoerror) has the opportunity to do something epic here which is audit the full body of scientific literature - 90m+ papers for errors
This is an endeavor enabled uniquely by AI x crypto because:
(a) AI allows for processing of immense data sets (eg scientific papers) at a scale infeasible via human intelligence. What would take o1 a few weeks/months to process would take humans 45,000 working years. So even if you had a team of 5,000 PhDs it would take almost a decade (while not even keeping up with new papers in that decade) and very conservatively $5.4 billion assuming $120k/PhD/year and zero other organizational/management/other costs. With an o1 tuned model you could get a more accurate & standardized audit for ~$30 million ($0.30 x 90m papers) - less than 1% the cost
(b) Given that this endeavor is a public good, raising $30m for it would take some effort. Crypto markets make that a lot easier. A few times a week there is some meme or AI project that sprouts up with eventual $30m+ realized profits.
The agent is currently finding errors in papers at a ~3-4% rate and has reviewed 1700+ papers. This will soon be scaled to multiple papers per minute. Out of 90 million papers, its very likely there are many important papers out there with consequential errors and when corrected can have real positive implications for the world.
Long term, there is potential for a product of value to be built given the team is training a model to better detect errors and also holistically assess the quality of papers. Now its feasible to generate a standardized quality score for every paper taking into account methodology, logic, data integrity, etc. It will be a lot easier to discern trash papers from real papers and overall encourage better science. Imagine a leaderboard for universities and other research orgs that incorporates not only citations but also quality.
An AI model tuned for auditing papers could also potentially revolutionize the peer review process. First becoming a standardized tool and eventually potentially replacing humans.
