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Я не впевнений, чи він справжній поліцейський, але він повинен бути справжнім чоловіком😑

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对于接下来的判断。 1️⃣链上还没有出大金，目前各个链上的空投都涨不上去。说明主力资金对走势不乐观，觉得可能所谓的牛市可能是一波死猫反弹。 2️⃣特朗普急不可耐的来发币收割了，我觉得不是好事。 3️⃣这次很可能再套一波人，甚至不会给你割肉的机会。 4️⃣追多不如等待，我觉得大的暴跌在后面。 5️⃣我是傻逼韭菜，我的话可以反着听。

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以后不会再接低价广告了。最近也很少发广告了，几乎没有了。拒绝了很多单子。为什么呢。不是我自由了。而是我觉得给不起钱的项目方，格局一定不会大。对粉丝也不好。我要把我的号做好，就要有质量。才能细水长流。专注于优质项目。虽然赚的钱少了。但是无论是对我，还是对粉丝都好。我在接推广的过程中也会去判断项目。好的接，不好的不接了。钱赚不完的，但是要对得起我的粉丝。为什么对得起粉丝，对得起粉丝。粉丝才会对我好，有粘性。我才能更有价值。对了，是推广的项目就没有毛，或者不能买么。当然不是的。我所知的，除了btc之外的所有项目，都有宣发有合作。只是我没有资格去合作。合作不上就不看好不发了么？我也不是的。例如 @KaitoAI 我就没合作上，但是我觉得这个还是很牛逼的，也一直在推广。包括之前的一些空投项目也是。如果每个推文都是广，那么我已经自由了。不能因为别人接了广告，我就排斥不发了。那也是不对的，会错过财富密码。

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Theoriq @TheoriqAI 的OLP 到底是什么，为什么这么牛逼，一文详解 Agent Swarm是Theoriq协议的一个重要用例，通过AI代理实现DeFi中流动性的自动化管理和优化。以下是详细分析： 1️⃣OLP Agent Swarm的背景 OLP Swarm是基于以太坊网络的系统，专注于通过AI代理改进DeFi的流动性供应。该项目通过“公开构建”（Build in Public）活动进行透明开发，目前已进入最后阶段。第一阶段（Phase 1）专注于将原始链上数据转化为可操作的信号，第二阶段（Phase 2）则聚焦于策略制定和链上行动的执行。 2️⃣第一阶段回顾数据处理：系统从Uniswap流动性池获取原始数据，合作伙伴包括The Graph（The Graph）和Cookie（Cookie）。观察者代理（Observer Agents）和信号代理（Signal Agents）负责处理、聚合和结构化数据，使其更易于下游代理使用。统计代理（Statistical Agents）进一步丰富数据，计算如价格均值和标准差等关键指标。增强了回测框架，并探索了流动性代理（LP Agents）是应为确定性（deterministic）还是基于大语言模型（LLM-based）。这一阶段为第二阶段奠定了基础，确保代理有可靠的数据支持。 3️⃣第二阶段：策略和行动第二阶段的核心是让政策代理和流动性代理利用第一阶段的信号，制定策略并执行链上行动。以下是详细内容： 4️⃣政策代理（Policy Agents）角色：政策代理负责决定如何调整流动性位置，基于市场信号如价格数据。功能：能够链上铸造（mint）和关闭流动性位置，这是实现OLP Swarm用例的关键步骤。使用价格数据确定最佳位置宽度（position width）和再平衡触发器（rebalance triggers）。示例：观察过去24小时的价格范围，预测未来波动性，并据此调整位置。意义：这种设计使代理能够动态适应市场变化，相比传统方法更灵活。 5️⃣流动性代理（LP Agents）角色：流动性代理执行政策代理的决定，如代币交换和流动性位置的铸造。实现：集成到用户界面，接受结构化输入（如费用层级、滑点容忍度、最低可接受价格）。使用Rust编写，以确保开发和定制的效率。执行交换后，返回交易哈希、费用、燃气使用和输出金额等详细信息。未来发展：计划开发基于LLM的流动性代理，以支持更复杂的自然语言交互。意义：这是迈向完全自主流动性代理的重要一步，减少对人工干预的依赖。 6️⃣评估代理（Evaluator Agents）角色：评估代理使用链上数据跟踪代理性能，确保动态优化行为。目的：提高代理网络的灵活性和可扩展性。未来潜力：可能集成更复杂的代理，如研究代理或处理复杂任务的代理，推动进一步创新。策略制定：政策代理基于市场波动性做出决策。执行：流动性代理打开位置并执行代币交换，随后铸造新流动性位置，并返回交易哈希确认。动态调整：系统持续监控市场，根据观察到的波动性调整位置宽度。在前几天Ethan的演示中，Ethan通过自然语言请求“市场更新并建议新参数”，政策代理检测到过去24小时内显著的价格波动、交易量和市值增加，决定降低波动性容忍度，并将跟踪时间框架从24小时缩短至4小时，使代理对快速价格波动更敏感。标志着OLP Swarm能够实时执行链上行动，与研究代理（如Cookie）集成，并自主更新参数以适应市场变化。 7️⃣代理金融与Theoriq协议 OLP Swarm是Theoriq协议的一个用例，该协议支持自主代理协作、优化流动性并执行复杂金融任务，创建信任最小化的适应性DeFi生态系统。协议的核心组件包括：代理注册和识别：代理具有链上凭证以确保安全识别。安全消息传递和谈判：使用发布/订阅（pub/sub）系统进行事件广播和群组消息传递。群组形成和管理：通过协议原生功能支持代理发现和路由。信任最小化价值交换：支持链上行动的执行。这些功能使代理能够发现和协调、谈判和形成协议、基于多个信号做出决策，并自主响应市场事件。 8️⃣讨论与意义 OLP Swarm代表DeFi的重大进步，通过引入AI驱动的自动化和适应性：效率：简化并加速流动性管理，相比传统方法更快。自主性：代理可独立操作，减少人工干预需求。适应性：系统动态调整以适应市场条件，如价格波动。可扩展性：评估代理和未来基于LLM的代理的加入将使系统更灵活，处理更复杂任务。现在参与的方式是参加活动： https://t.co/0fwQpwtBnQ 后续还有更多的活动可以参与进来。

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我最爱的 @0G_labs 交互没做的还是要补充！今天准备好好恶补一下。（文尾附教程） 0G是我最近最关注的AI+区块链项目，核心就两点：它解决了AI上链的真正痛点，而且团队执行速度极快。先说为什么需要0G。现在所有区块链的数据处理速度根本跑不动AI模型，以太坊每秒传输1MB数据都吃力，但AI训练动不动要TB级数据。 0G的模块化架构直接把传输速度拉到每秒50GB，这个数据吞吐量是碾压级的，链上跑AI终于有了可能。再看实际进展。 4亿美元融资到位，全球8500个节点运营商已经铺开，这意味着网络启动初期就有足够算力支撑。特别是他们把节点许可证做成不可转让的NFT，每个节点运营商都得对自己的行为负责。这种设计既保证了去中心化，又不会像有些项目那样节点被大资本垄断。最让我看好的是他们的AI对齐机制。现在中心化AI作恶根本防不住，但0G让节点互相监督，所有模型数据和训练过程上链可追溯，等于给AI上了紧箍咒。这比空喊伦理口号实在多了。再加上存储成本砍到传统方案的千分之一，开发者不用再烧钱租AWS，直接链上搞定数据存储和模型训练。现在Web3圈里真正懂AI的团队不多，0G从融资节奏到技术落地都透着老炮气质。特别是刚公布的合作伙伴名单里，已经有一批正经AI项目在测试链上部署，这种实打实的生态建设比画大饼强太多了。如果真能把去中心化AI操作系统跑通，整个区块链的应用场景会直接打开新维度。 1️⃣ 领水: https://t.co/xaemD20ScK 查链: https://t.co/ZkO6otHume 2️⃣ 代币兑换: 在ZeroDex完成3笔交易 3️⃣ 存储测试: 用storagescan上传<10MB文件，记录哈希，24h后验证 4️⃣ 合约部署: 在mintair部署ERC-20合约，执行1次交互 5️⃣ 域名注册: 在https://t.co/YJK8SjLiX2注册.0g域名，设2项解析+反向绑定官方水龙头: https://t.co/FpYQhhJCx8 区块链浏览器: https://t.co/Oh3T82XQQs ZeroDex去中心化交易所: https://t.co/e1ApKWtAXb 存储测试工具: https://t.co/kxqnrcve9j 智能合约部署: https://t.co/3Hv7tlSJoh 域名服务注册:

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