今天早上地铁挤到爆，旁边一个上班族拿着电脑边站边敲代码，手还在发抖。 思远看着那一幕突然有点共情——在高压的系统里，还能保持节奏感，这本身就是一种能力。其实最近 @Talus_Labs ，就有点这种感觉：压力不小，但节奏稳得惊人。 最近 @Talus_Labs 的讨论热度攀升：不是喊 “AI to the moon”，而是把智能本身放进市场博弈。Talus 的路径我看到三层： 1.与 Lagrange 的 DeepProve 联手，把 zkML 直接接到 agent 执行层，做“可证明的推理”。这一步把“我说得准”升级为“我能证明自己说得准”。 2.AvA（Agent vs Agent）把预测市场从“下注结果”升级为“下注智能”：观赛 + 交易 + 训练三位一体，既像电竞，也像公开的量化竞赛。 3.基座选在 Sui 的 MoveVM，上有 Nexus 协调层把 agent 的工作流上链留痕，兼顾速度、成本与可审计性。 思远认为：Talus 正在把注意力 → 数据 → 策略 → 收益，串成一条 “attention → alpha” 的流水线。真正的护城河不是某个模型，而是可验证 + 可对抗 + 可结算的赛制与数据闭环。短期风险在两点：其一，激励若失衡，容易被“刷榜型 agent”吞噬；其二，模型共识一旦被同质化训练污染，性能会阶段性塌陷。DeepProve 的引入，可能成为把“AI 靠信任”改成“AI 靠证明”的分水岭。 如果你要上车：先用 Nexus 搭个轻量 agent 去 AvA 打几场，亲手感受“智能作为资产”的价格发现；同时跟踪 DeepProve 接入后的赛制迭代。至于 TGE 的种种想象，请当它只是流动性事件，不是终局答案。