INFINIT @Infinit_Labs 是如何构建跨链 AI 执行系统底层的？
我们说“AI x DeFi”，不能只是自动推荐池子，而是要真正替用户做执行动作，并且能跨链、跨协议、可控、可追溯。这是 @Infinit_Labs 正在解决的问题核心。
过去 DeFi 聚合器偏向“展示层的整合”，例如显示各大平台的利率、池子排名、TVL 等。但 INFINIT 是“执行层的重构”——它通过 Agent Swarm 架构建立了一种链上执行协调机制：
🔹 多个专属 Agent 分别负责：Swap、Lend、Bridge、LP、Stake 等链上动作
🔹 用户用自然语言 prompt 发起策略意图后
 → 智能体开始自主检索 → 构建结构化操作路径
 → 再由 ReAct Agent 合并为“可执行包”
🔹 利用 ERC-4337 + EIP-7702 技术编排事务结构
🔹 在正式提交链上前，系统会提供可视化模拟执行过程：
  
✅ 资产流转路径
  ✅ Gas 预估
  ✅ 收益预估
  ✅ 风险敞口
最关键的设计是：非托管执行 + 用户终审确认。
你的钱包不会交由平台托管，系统生成交易后仍需你本地签名。这让 INFINIT 既具备自动化效率，又保障了链上用户的自主权与风险可控性。安全感满满有没有？
$IN #Defi @Infinit_Labs @Elect

Sapien 在 AI 数据创新中的角色
Sapien的去中心化平台正在通过确保数据多样性、高质量贡献和全球协作来革新AI数据收集。
通过其独特的同行验证、质押激励和经济问责机制，Sapien正在为AI训练数据创造一个更具可扩展性、更值得信赖和更具包容性的系统。
我真心相信这一创新将有助于加速人工智能的发展，使人工智能系统在全球应用中更加准确、灵活和公正。
凭借其全球去中心化AI生态系统的愿景，Sapien不仅解决了当今AI数据收集过程中的挑战，还为下一阶段的AI创新奠定了基础。
人工智能的未来已经到来，而Sapien正在引领潮流。
#Sapien # kaito #AI @JoinSapien @RowanRK6 @trevorkoverko @cookiedotfun @cookiedotfuncn

去中心化AI数据收集的革命：Sapien如何引领数据创新
在传统的AI数据收集模式下，数据通常来自于集中化的渠道，这意味着数据的多样性和质量可能会受到限制。尤其是在涉及到不同地域、文化或行业背景的数据时，集中式平台可能无法有效地解决这些多样性的需求。
Sapien的去中心化平台正是为了解决这个问题，通过全球专家网络收集和验证数据，确保AI训练数据的多样性和高质量。 @JoinSapien
去中心化：打破传统数据收集瓶颈
传统的AI数据收集通常依赖几个大平台或组织，他们决定哪些数据是有价值的。这种集中的数据来源方式虽然能够高效处理大量数据，但却可能遗漏掉一些细小却至关重要的细节。
尤其是在某些特定领域或地区，传统平台无法全面覆盖各种需求，而这些“细分市场”的数据往往是提高AI模型准确性和应用能力的关键。
Sapien通过去中心化的平台设计，允许全球各地的专家参与到AI数据的贡献中来。这种方法不仅打破了地域和行业的限制，还为AI训练数据带来了更多元化的视角和丰富的背景信息。
全球专家网络：多样化的数据来源
Sapien的核心优势之一是通过全球专家网络进行数据收集。无论是来自亚洲的医学专家，还是来自欧洲的工程师，或是来自非洲的教育工作者，他们的知识和数据贡献都可以被整合到AI训练过程中。这种跨领域和跨地区的合作，使得AI训练数据能够更加广泛地代表现实世界中的多样性。
在我看来，这种全

一键跨链+复合策略：INFINIT 如何做到非托管高效执行？
过去执行一个跨链策略，你可能需要这样：
1️⃣ 打开 Arbitrum 桥 @arbitrum
2️⃣ 授权 USDC
3️⃣ 换链 → 再打开 DEX → 再授权 → 再存入 Aave
全流程 7~10 步，Gas 高、时间久、容易出错。
但我最近用 @Infinit_Labs 跑一个策略时，只点了一下确认按钮。
💡为什么它能做到这一步？
✔ 使用 ERC-4337 + EIP-7702 构建的交易打包结构
✔ Agent Swarm 负责调用桥接、Swap、存入、质押等所有流程
✔ 执行前展示全路径、Gas 用量、资产流向，确认后自动执行
✔ 非托管，资金全程在自己钱包中流转
这是真正的链上流程编排层，AI 全权调度，用户只需点一次。我不禁感叹科技的进步。。。我觉得我们应该感谢自己在WEB3体验那么牛的产品～
如果说 Uni 是 DEX 的入口，那 @Infinit_Labs 很可能是链上复杂交互的“操作系统”。

今天是2025年8月2日，早上10点23分39秒
这是他离开我的第198050天 没有他的日子我只能每天早上来@anoma 踩单车🚴 今天阳光很好，我在无尽的思念中竞猜出了6万分，还转出了5万分的大金球～～ 那是小时候他最爱的游戏🎮
战火纷飞带走了那个少年，却带来了 @HeyElsaAI
HeyElsa 是一个基于人工智能的加密助手（AI Agent），它让你像“对话”一样完成复杂的链上操作，同时提供数据分析、投资建议和安全提醒。
不管你是刚入门的新手，还是已经在链上活跃的老玩家，它都能成为你Web3世界里的“AI副驾驶”。
HeyElsa 能做什么？
🗣️ 1. 自然语言交互
你只需要用一句话告诉它：“帮我换成ETH”、“我想找稳定收益的项目”、“这个币靠谱吗？”
它就会自动读取链上数据、整理信息、评估风险，甚至帮你执行。
🔁 2. 自动化链上操作
HeyElsa 集成了意图识别 + 脚本执行机制，能替你完成：
⇝ Token Swap（代币兑换）
⇝ DeFi Staking（去中心化质押）
⇝ Yield Farming（收益挖矿）
⇝ 跨链桥转账
⇝ 资产管理、Gas费估算
📊 3. 链上数据洞察
通过链上实时分析，Elsa 可以告诉你：
哪个项目用户活跃度高？
哪个协议TVL突然猛增？
哪个代币资金流入流出异常？
🛡️ 4. 风险管理引擎

我曾经写过帖子。现在我发布策略。
两个月前，我只是发推特分享收益想法。
现在，我是：
✅ 写作提示
✅ 发布基于人工智能的策略
✅ 观看人们分叉 + 重混它们
✅ 在他人执行时赚取 $IN
感觉我从DeFi“评论员”变成了
→ 到一个“协议本地构建者”
感谢 @Infinit_Labs — 我不仅仅在谈论 alpha。我正在交付它。

你们用Ai写稿子稍微改改好不好
“不是……而是”这种句式不觉得用烂了嘛🤣
Ai正在封闭大家的思维 同质化太严重
Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX# #MemeCore# $M #KAITO# @Wanamaker_X $stM @KaitoAI @Yarm_AI

刚看了一圈meme行情，PEPE、BONK、PENGU全在涨，资金又开始躁动了。
说真的，meme币玩的就是情绪+流动性，项目方要是套你一脸，连理由都不给你。但如果我能提前看到10个钱包控了80%的币——我直接放弃，不赌。
这波我也上了 $BMT ，建仓均价在 $0.08 附近。不是因为它“涨得好”，而是：
•这轮散户又开始all in梭哈了；
•Bubblemaps 的使用量和链上热度同步上升；
•每次meme季，它的活跃用户都会暴增；
•工具被用得越多， $BMT 这种带产品属性的代币才有真正的价值支撑。
我现在的思路是：
别去追涨200%的memecoin了，看看背后谁在卖数据、谁在提供武器。
链上透明是个刚需，不是叙事。
📍Bubblemaps 是我在memecoin里唯一会认真用的图谱工具，真的能救命。
我不是推荐，我只是说：我自己每次下单之前，都会先看一下它

绝大多数成功都不是逆袭，而是顺袭。即便你建立了个人品牌、掌握了独特知识且善用杠杆，也不过是最大化地准备好迎接“运气”而已。
一句话总结：

麻了，我是一坨屎💩
我现在打这个开始减肥了
有打过的小伙伴们吗？
瘦20斤，我的目标💩💩💩
年底 $M 一美金，我不开玩笑

大事件！🔥Big News 🗞️
首先恭喜SRM Entertainment 将于 7 月 17 日在纳斯达克更名为 Tron Inc，股票代码从 SRM 正式切换为 TRON。
但说实话，真正的大戏还没开始。
🌍 孙哥直接把 TRX 写进纳斯达克上市公司的财报里。
ETF 只是提供二级市场的可交易性，Tron Inc 则是让 TRX 成为公司核心储备资产，真正影响股东权益、每股收益和资本估值。
孙哥干的是更深层的金融绑定 ——
“让链上的波动写进华尔街的资产负债表。”
🪙 比 MicroStrategy 更会玩，更 Web3。
MSTR 只是单向囤 BTC，被动吃涨。
而孙哥是把 TRX 买回来全部质押到链上 JustLend，直接吃 staking 的息差，再加上 BitTorrent 的下载带宽、 的交易手续费、SunPump 的 Meme，形成一整条收益链。
MSTR 是买比特币，孙哥是买一条会下蛋的金鹅。
⚙️ 这是最强资本飞轮模型的预演：
•资本从美股二级市场进来，买 Tron Inc 股票
•Tron Inc 拿这笔钱继续买 TRX，质押到链上赚收益
•链上资金锁定推高 TVL，形成供给紧张
•TRX 价格拉升，股票估值同步上涨
•股东看到回报继续买，飞轮转得更快
未来如果再学 MSTR 持续发可转债、增发股票滚仓，这个链上+链下的循环就要进入自我加速阶段。