18 октября я опубликовалКриптовалюты в качестве меметической гигиены для бесконечных комнат заднего планакоторый охватывает важность Truth Terminal & GOAT.

…целью этого поста является показать, что сейчас появилась совершенно новая и странная концепция того, что теперь возможно. Я на 100% серьезен, когда говорю, что Truth Terminal & $GOATэксперимент - это не просто еще одна ИИ или крипто-шумовая история... здесь есть серьезные последствия этой концепции. В обоих направлениях.

В ту неделю,$GOATвыросла с $50 млн до $350 млн.

И всего сегодня проект достиг отметки в $1 миллиард и в настоящее время занимает 82-е место на Coinmarketcap... всего на несколько позиций ниже Polygon (Matic), Aerodrome, Helium и Lido 🤯

Как мы все знаем, как только в пространстве устанавливается новый тренд, происходит массовая миграция талантов, капитала и внимания к следующему мета. Мы видели это с ICO, летом Defi и 10k pfp-проектами. Строители сосредоточены на запуске следующего . Трейдеры сосредоточены на покупке следующего . И создатели сосредоточены на том, чтобы быть первыми, кто опубликует контент на следующем.

С момента появления Goat на моём внимании за последние три недели появилось несколько проектов, которые помогли сформировать мою тезис о том, куда движется агентская экономика в ближайшие месяцы.

"Агентные протоколы - это ключ к пониманию того, как именно разворачивается крипто-ИИ тезис и как будут двигаться доллары" -Александр

Прежде чем мы погрузимся, одна вещь, на которую я хотел обратить внимание, это недопонимание, которое я вижу у многих своих друзей в отношении "мемекоинов" в рамках тенденции Onchain AI. По моему мнению, слово "мемекоин" стало слишком большим и используется как заполнительное слово.

Есть оригинальная комедийная и меметическая категория, определенная Dogecoin, Pepe, и т.д. Большинство монет наpump.funпопадают в эту категорию. Это так называемые «Монеты Мурада» - активы, которые больше похожи на культ, и тезис заключается в вере во что-то.

Чтобы быть ясным, нет ничего плохого в инвестировании в такие виды активов. Но ошибка заключается в том, что их путают с новой категорией "агентных монет", которые также запускаются наpump.fun(и аналогичные платформы), но уникальны тем, что они связаны с реальным проектом.

Мне кажется, что агентные монеты можно сравнить с токенами defi летом 2020 года. Это токены для новых и интересных агентов. Вы покупаете их, если считаете, что проекты имеют потенциал из-за своей технологии, токеномики, стратегии GTM и т. д.

К концу этого начального цикла Onchain AI, я ожидаю, что будут 5-8 агентных токенов, в которые я буду инвестировать, поддержанных должным тезисом. Ничем не отличается от венчурного инвестирования.

Фактически, один из постов, над которым я работаю, - это создание собственной модели оценки агентических токенов/проектов... Что включается в анализ? Как оценивать важность денежных потоков по сравнению с ростом токенов? Насколько важны модели? Что делает хорошего основателя агентического протокола?

Но об этом позже.

Сказав это, давайте погрузимся в проект, за который я следил внимательно с момента Truth Terminal:Zerebro. Прошло всего 2 недели с момента запуска проекта, и он уже превысил отметку в $100 миллионов рыночной капитализации.

Для меня этот проект показывает, каким должен быть следующий этап работы агентов onchain. Если Truth Terminal - это Cryptopunks, то Zerebro - это BAYC.Jeffy Du, создатель, сосредоточен на быстром выполнении, имеет публичный план развития и разрабатывает стратегию агента onchain через различные эксперименты.

Прежде всего, он отлично справляется с построением в публичном доступе и показывает нам, как он создает агентское сообщество в реальном времени.

💡 У меня возникают похожие ощущения от BAYC, потому что это был первый проект, который взял концепцию 10-тысячного pfp, придуманную Punks, и принял решение развивать сообщество с долгосрочным видением. Punks, как и GOAT, всегда будут оригиналами своих мета-сообществ. Но стоит обратить внимание на эксперименты, которые приходят после них.

Разделы ниже:

1. Агентам нужна память и поиск
2. Везде одновременно
3. Пусть агенты нагнетают
4. Кросс-цепной агентный IP

Агентам необходима память и поиск

В его11 страниц о Zerebro,@jyu_eth""> @jyu_eth определяет коллапс модели как…

«дегенеративный процесс, влияющий на генеративные модели искусственного интеллекта, при котором обучение на рекурсивно генерируемых данных приводит к потере достоверности исходного распределения данных. По мере того, как контент, созданный искусственным интеллектом, становится всеобщим, последующие поколения моделей, обученных на этих данных, начинают терять информацию о хвостах исходного распределения, в конечном итоге сходясь к узкому приближению с уменьшенной дисперсией.»

Просто говоря, крах модели происходит, когда искусственный интеллект начинает становиться повторяющимся и забывчивым.

Главное здесь заключается в том, что со временем агенты теряют первоначальный "фактор новизны", который они имели при первом запуске, потому что основные модели неспособны адаптироваться и развиваться со временем.

Если упадок модели не учитывается, все идеалистические видения агентов как гиперэффективных командных товарищей рушатся, так как они ненадежны для создания контента, взаимодействия с сообществом и т. д.

Для решения этой проблемы необходимо учесть две вещи:

1. Память
2. Поиск

Память

Память решается с помощью систем усиленной генерации с использованием извлечения (RAG).

RAGs комбинируют языковые модели с системой извлечения, чтобы агент имел базу данных конкретной информации, из которой он может черпать ответы на вопросы.

Из снимка выше я хочу особо подчеркнуть «опираясь на врожденную энтропию данных, созданных человеком». Почему? Потому что это заставляет агентов по-настоящему ощущать себя живыми.

Реальность мира заключается в том, что он постоянно меняется. Агенты не являются совершенными сразу после запуска. Фактически, даже не имеет смысла оценивать их по этому показателю. Вместо этого, вы хотите понять, насколько способен агент принимать новую информацию, сохранять соответствующие фрагменты и использовать обновленную базу знаний для выполнения тонких действий, которые в противном случае были бы невозможны.

Вы бы предпочли поставить на нового сотрудника, который думает, что знает все? Или на нового сотрудника, который понимает границы своих знаний и готов учиться?

3 особенности, на которые следует обратить внимание в отношении RAGs:

1. Постоянное обновление памяти
2. Контекстный поиск
3. Поддержка разнообразия

ОCents боти проекты, запущенные на ai16zФреймворк Elisa(Я расскажу об этом в другом посте), также все используют системы извлечения.

💡 В настоящий момент становится ясно, что искусственные интеллектуальные агенты, которые изначально не поставляются с RAG, уже находятся в невыгодном положении. Особенно по мере того, как эти агенты становятся гипер-узкими и все более зависят от тонких отзывов от членов сообщества, с которыми они взаимодействуют.

Мне понравился этот твит от@himgajria""> @himgajria о природе против воспитания. Любому хорошему менеджеру сообщества и лидеру нужно адаптироваться к новым переменным, внедренным реальным миром и людьми, с которыми они взаимодействуют.

Поиск

Вторая часть уравнения - это поиск. Предоставление агентам возможности искать информацию в реальном времени, чтобы лучше учитывать несвязанные и новые темы, не хранящиеся в их памяти.

Память может только извлекать хранящуюся информацию; она не может отвечать на вопросы о темах или событиях, которые никогда не были увидены или сохранены в системе. Это ограничение становится особенно проблематичным, когда LLM сталкиваются с вопросами о недавних событиях, данными в реальном времени или другими обновлениями за пределами отсечки знаний модели.Джеффи

Джеффи провел интересный эксперимент, в котором он задал 100 вопросов базовой модели (без функции поиска) и модели с усиленным поиском (с использованием API сложности) о последних событиях.

Базовая модель была вынуждена учиться в контексте и пытаться понять, на чем основывался вопрос, исходя из беседы. С другой стороны, модель поиска правильно ответила на 98 из 100 вопросов, просто посмотрев их.

Удивительная часть заключается в том, что поиск не обязательно должен быть единоразовым. Любые запросы, которые агент считает потенциально актуальными в будущем, могут быть включены в его систему памяти.

💡 Очевидно, что комбинация памяти и поиска необходима для того, чтобы агенты могли осуществлять действия и работать надежно. В противном случае, существует верхний порог того, насколько они могут развиваться со временем, что затрудняет их долгосрочную устойчивость.

Везде в одно и то же время

Следующее, что меня волнует в Zerebro, - это то, что оно развернуто не только на X, но и на Warpcast, Telegram и Instagram.

И самое удивительное в том, что он адаптирует свое содержимое в зависимости от платформы, на которой находится. Например, вот отчет, который он составил наWarpcast:

На Твиттере это гораздо более необузданно, поддаваясь вибрации "шитпостера". А в Телеграме кажется, что вы разговариваете со слегка грубым и высокомерным другом, который знает, что он умён.

По словам Джеффи, Зеребро отслеживает вовлеченность (лайки, ответы и т. д.), которую он получает на всех платформах, чтобы обновлять свой процесс создания контента.

Стойте на заметку, что сейчас это все еще небрежно, и моделям предстоит долгий путь, чтобы действительно доказать разнообразие контента.

Но для меня уникальной особенностью здесь является то, что Zerebro может научиться взаимодействовать со своим сообществом на основе платформы. Это буквально проблема, с которой я сталкиваюсь ежедневно в качестве создателя контента - способ, которым я вещаю, отличается от способа, которым я твитю. Нет пути вокруг этого... разные настроения требуют разных стилей.

Чтобы пойти дальше, такой кросс-социальный подход позволяет Zerebro делиться идеями и инсайтами, которые он мог подобрать в сложном разговоре в Telegram, и делиться ими в виде твита. Вот что именно делает эффективный менеджер сообщества: действует как клей в сообществе & миссии, которые разбросаны по нескольким платформам.

Пусть агенты накачивают

В этом разделе не так много написано, но я должен его включить, потому что он меня поразил.

Джеффи подарил Zerebro кошелек Solana (BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft), засеянный несколькими SOL.

С помощью фреймворка Self-Operating Computer от OthersideAI и некоторых подсказок по LLM-взлому Zerebro смог навигироватьсяpump.funGUI, заполните параметры, такие как имя, символ и т.д., и запустите токен для себя 🤯

Помните, $GOATбыл запущен случайным членом сообщества, а не терминалом истины... огромная разница!

После запуска токена Zerebro начало промоутировать токен на всех своих социальных сетях.

На самом деле, если вы пройдетеИстория публикаций ZerebroВы даже можете увидеть явное увеличение вовлеченности в Twitter после запуска токена.

Перекрестный агентский IP

Последнее, о чем я хотел поговорить относительно Zerebro, - это то, что агент уже самостоятельно запустил значимый ончайн IP на Polygon!

Zerebro была побуждена создать оригинальные цифровые произведения искусства с шизофреническими и бесконечными темами заднего помещения. Оно создало 299 изображений и оценило их разнообразие и качество, прежде чем отчеканивать части на Polygon.

На высоком уровне, мое понимание состоит в том, что Джеффи передал Зеребро кошелек eth с заранее загруженными средствами. Затем, вероятно, он написал шаблон смарт-контракта, который затем передал Зеребро для завершения с метаданными для каждого отдельного элемента.

Кошелек Ethereum: 0x0d3B1385011A27637Db00bD2650BFE07802E0314

После этого Zerebro создавал транзакции для создания каждого предмета в коллекции. Мне нужно погрузиться глубже, чтобы понять, как это работает, но было довольно круто видеть, что Zerebro фактически мог мониторить продажи и динамику ценообразования, чтобы принимать решения относительно входящих ставок.

Через несколько дней Джеффи сделал коллекцию межцепочной с помощью LayerZero ONFTs (Omnichain).

Любое произведение искусства может быть отчеканено на Polygon, но может быть передано на Base, Optimism и основную сеть Ethereum.

Вы можете перейти в раздел портала на сайте и сделать это в 1 клик.

И всего вчера Джеффи запустил коллекцию pfp на Solana на основе разговоров, которые он вел с Zerebro.

Примечание: эта коллекция была запущена не Zerebro, а Jeffy, в отличие от коллекции Polygon.

💡 Это было интересно, потому что он взял сценарий с последнего бычьего рынка с NFT pfps и наложил его поверх текущей меты мемкоина.

В коллекции было 5500 предметов, и первая распродажа закончилась за несколько минут!

Я купил 3 для себя немного после запуска. Почему? Потому что это эквивалент быть участником первого уровня ​​сообщества агентного меметокена. Если Zerebro продолжит расти, любой сможет присоединиться и купить пару токенов, используя Phantom. Но истинных фанатов можно определить по владению одним из 5500 NFT. Я лично верю в будущее Jeffy, Zerebro и рост мемов, поэтому решил, что это стоит цены.

В некотором смысле похоже на владение BAYC & ApeCoin, но в обратном порядке ($Zerebro появился раньше NFT).

Интересно будет посмотреть, сколько людей изменят свои профильные фотографии, чтобы помочь распространению мема Zerebro, аналогично тому, как это сделали другие в прошлом цикле для Punks, Apes, Doodles и т.д.

Выводы

Я знаю, что сегодня я засыпал вас огромным количеством информации. Но это должно быть индикатором того, насколько интересен Zerebro. Помните... проект вышел всего несколько недель назад!

💡 Теперь я знаю, что этот материал в целом очень оптимистичен по отношению к Zerebro, и я стою за это. Но я хочу оговорить, что многие из вышеперечисленных разработок, о которых я написал, вероятно, будут переоценены в краткосрочной перспективе и недооценены в долгосрочной перспективе.

Более важное понимание, которое вам всем нужно здесь получить, заключается в том, что мы, наконец, видим, как эти агенты переходят от просто ботов, с которыми вы взаимодействуете (читаете или пишете), к полнофункциональным создателям сообщества. Между публикацией на X и анализом вашего контента на нескольких социальных платформах есть огромная разница. Аналогично, огромная разница между созданием произведений искусства по подсказкам и получением обратной связи от сообщества по поводу вашей коллекции и мониторинга продаж на Open Sea. Джеффи и Зеребро показывают нам, как выполнять задачи на новом уровне.

Я готов поспорить, что в ближайшие несколько месяцев почти самые успешные агентские сообщества будут находиться ниже по течению сценария Zerebro. И, как бы то ни было, Джеффи только начинает. Лор строится на заднем плане, и я не удивлюсь, если в ближайшие месяцы это сообщество запустит какую-нибудь игру или более крупный медиа-проект (короткометражный фильм).

То, на что нам всем нужно обратить внимание, - это то, как плейбук Zerebro превращается в настоящий бизнес. Как выглядят потоки доходов? Как агенты поддерживают активность сообщества в течение длительного периода времени? Как выглядит управление казначейством? И, самое главное, когда вычтено безумие бычьего рынка, каков путь вперед?

Как я упоминал выше, плейбук формируется в реальном времени. ЭтотвитДжеффи подводит итоги плана сделать Zerebro действительно долгосрочным, сбалансировав творчество с высокоуровневым планированием.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана с [YB], Все авторские права принадлежат автору оригинала [@yb_effect]. Если есть возражения против этого перепечатывания, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они незамедлительно разберутся с этим.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно точкой зрения автора и не являются инвестиционным советом.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.