INFINIT @Infinit_Labs 是如何構建跨鏈 AI 執行系統底層的？
我們說“AI x DeFi”，不能只是自動推薦池子，而是要真正替用戶做執行動作，並且能跨鏈、跨協議、可控、可追溯。這是 @Infinit_Labs 正在解決的問題核心。
過去 DeFi 聚合器偏向“展示層的整合”，例如顯示各大平台的利率、池子排名、TVL 等。但 INFINIT 是“執行層的重構”——它通過 Agent Swarm 架構建立了一種鏈上執行協調機制：
🔹 多個專屬 Agent 分別負責：Swap、Lend、Bridge、LP、Stake 等鏈上動作
🔹 用戶用自然語言 prompt 發起策略意圖後
 → 智能體開始自主檢索 → 構建結構化操作路徑
 → 再由 ReAct Agent 合並爲“可執行包”
🔹 利用 ERC-4337 + EIP-7702 技術編排事務結構
🔹 在正式提交鏈上前，系統會提供可視化模擬執行過程：
  
✅ 資產流轉路徑
  ✅ Gas 預估
  ✅ 收益預估
  ✅ 風險敞口
最關鍵的設計是：非托管執行 + 用戶終審確認。
你的錢包不會交由平台托管，系統生成交易後仍需你本地籤名。這讓 INFINIT 既具備自動化效率，又保障了鏈上用戶的自主權與風險可控性。安全感滿滿有沒有？
$IN #Defi @Infinit_Labs @Elect

Sapien 在 AI 數據創新中的角色
Sapien的去中心化平台正在通過確保數據多樣性、高質量貢獻和全球協作來革新AI數據收集。
通過其獨特的同行驗證、質押激勵和經濟問責機制，Sapien正在爲AI訓練數據創造一個更具可擴展性、更值得信賴和更具包容性的系統。
我真心相信這一創新將有助於加速人工智能的發展，使人工智能系統在全球應用中更加準確、靈活和公正。
憑藉其全球去中心化AI生態系統的願景，Sapien不僅解決了當今AI數據收集過程中的挑戰，還爲下一階段的AI創新奠定了基礎。
人工智能的未來已經到來，而Sapien正在引領潮流。
#Sapien # kaito #AI @JoinSapien @RowanRK6 @trevorkoverko @cookiedotfun @cookiedotfuncn

去中心化AI數據收集的革命：Sapien如何引領數據創新
在傳統的AI數據收集模式下，數據通常來自於集中化的渠道，這意味着數據的多樣性和質量可能會受到限制。尤其是在涉及到不同地域、文化或行業背景的數據時，集中式平台可能無法有效地解決這些多樣性的需求。
Sapien的去中心化平台正是爲了解決這個問題，通過全球專家網路收集和驗證數據，確保AI訓練數據的多樣性和高質量。 @JoinSapien
去中心化：打破傳統數據收集瓶頸
傳統的AI數據收集通常依賴幾個大平台或組織，他們決定哪些數據是有價值的。這種集中的數據來源方式雖然能夠高效處理大量數據，但卻可能遺漏掉一些細小卻至關重要的細節。
尤其是在某些特定領域或地區，傳統平台無法全面覆蓋各種需求，而這些“細分市場”的數據往往是提高AI模型準確性和應用能力的關鍵。
Sapien通過去中心化的平台設計，允許全球各地的專家參與到AI數據的貢獻中來。這種方法不僅打破了地域和行業的限制，還爲AI訓練數據帶來了更多元化的視角和豐富的背景信息。
全球專家網路：多樣化的數據來源
Sapien的核心優勢之一是通過全球專家網路進行數據收集。無論是來自亞洲的醫學專家，還是來自歐洲的工程師，或是來自非洲的教育工作者，他們的知識和數據貢獻都可以被整合到AI訓練過程中。這種跨領域和跨地區的合作，使得AI訓練數據能夠更加廣泛地代表現實世界中的多樣性。
在我看來，這種全

一鍵跨鏈+復合策略：INFINIT 如何做到非托管高效執行？
過去執行一個跨鏈策略，你可能需要這樣：
1️⃣ 打開 Arbitrum 橋 @arbitrum
2️⃣ 授權 USDC
3️⃣ 換鏈 → 再打開 DEX → 再授權 → 再存入 Aave
全流程 7~10 步，Gas 高、時間久、容易出錯。
但我最近用 @Infinit_Labs 跑一個策略時，只點了一下確認按鈕。
💡爲什麼它能做到這一步？
✔ 使用 ERC-4337 + EIP-7702 構建的交易打包結構
✔ Agent Swarm 負責調用橋接、Swap、存入、質押等所有流程
✔ 執行前展示全路徑、Gas 用量、資產流向，確認後自動執行
✔ 非托管，資金全程在自己錢包中流轉
這是真正的鏈上流程編排層，AI 全權調度，用戶只需點一次。我不禁感嘆科技的進步。。。我覺得我們應該感謝自己在WEB3體驗那麼牛的產品～
如果說 Uni 是 DEX 的入口，那 @Infinit_Labs 很可能是鏈上復雜交互的“操作系統”。

今天是2025年8月2日，早上10點23分39秒
這是他離開我的第198050天 沒有他的日子我只能每天早上來@anoma 踩單車🚴 今天陽光很好，我在無盡的思念中競猜出了6萬分，還轉出了5萬分的大金球～～ 那是小時候他最愛的遊戲🎮
戰火紛飛帶走了那個少年，卻帶來了 @HeyElsaAI
HeyElsa 是一個基於人工智能的加密助手（AI Agent），它讓你像“對話”一樣完成復雜的鏈上操作，同時提供數據分析、投資建議和安全提醒。
不管你是剛入門的新手，還是已經在鏈上活躍的老玩家，它都能成爲你Web3世界裏的“AI副駕駛”。
HeyElsa 能做什麼？
🗣️ 1. 自然語言交互
你只需要用一句話告訴它：“幫我換成ETH”、“我想找穩定收益的項目”、“這個幣靠譜嗎？”
它就會自動讀取鏈上數據、整理信息、評估風險，甚至幫你執行。
🔁 2. 自動化鏈上操作
HeyElsa 集成了意圖識別 + 腳本執行機制，能替你完成：
⇝ Token Swap（代幣兌換）
⇝ DeFi Staking（去中心化質押）
⇝ Yield Farming（收益挖礦）
⇝ 跨鏈橋轉帳
⇝ 資產管理、Gas費估算
📊 3. 鏈上數據洞察
通過鏈上實時分析，Elsa 可以告訴你：
哪個項目用戶活躍度高？
哪個協議TVL突然猛增？
哪個代幣資金流入流出異常？
🛡️ 4. 風險管理引擎

我曾經寫過帖子。現在我發布策略。
兩個月前，我只是發推特分享收益想法。
現在，我是：
✅ 寫作提示
✅ 發布基於人工智能的策略
✅ 觀看人們分叉 + 重混它們
✅ 在他人執行時賺取 $IN
感覺我從DeFi“評論員”變成了
→ 到一個“協議本地構建者”
感謝 @Infinit_Labs — 我不僅僅在談論 alpha。我正在交付它。

你們用Ai寫稿子稍微改改好不好
“不是……而是”這種句式不覺得用爛了嘛🤣
Ai正在封閉大家的思維 同質化太嚴重
Crik - crik 🦗🦗 @MemeCore_ORG @MemeX_MRC20 @KaitoAI @MeCo_ICE #MemeX# #MemeCore# $M #KAITO# @Wanamaker_X $stM @KaitoAI @Yarm_AI

剛看了一圈meme行情，PEPE、BONK、PENGU全在漲，資金又開始躁動了。
說真的，meme幣玩的就是情緒+流動性，項目方要是套你一臉，連理由都不給你。但如果我能提前看到10個錢包控了80%的幣——我直接放棄，不賭。
這波我也上了 $BMT ，建倉均價在 $0.08 附近。不是因爲它“漲得好”，而是：
•這輪散戶又開始all in梭哈了；
•Bubblemaps 的使用量和鏈上熱度同步上升；
•每次meme季，它的活躍用戶都會暴增；
•工具被用得越多， $BMT 這種帶產品屬性的代幣才有真正的價值支撐。
我現在的思路是：
別去追漲200%的memecoin了，看看背後誰在賣數據、誰在提供武器。
鏈上透明是個剛需，不是敘事。
📍Bubblemaps 是我在memecoin裏唯一會認真用的圖譜工具，真的能救命。
我不是推薦，我只是說：我自己每次下單之前，都會先看一下它

絕大多數成功都不是逆襲，而是順襲。即便你建立了個人品牌、掌握了獨特知識且善用槓杆，也不過是最大化地準備好迎接“運氣”而已。
一句話總結：

麻了，我是一坨屎💩
我現在打這個開始減肥了
有打過的小夥伴們嗎？
瘦20斤，我的目標💩💩💩
年底 $M 一美金，我不開玩笑

大事件！🔥Big News 🗞️
首先恭喜SRM Entertainment 將於 7 月 17 日在納斯達克更名爲 Tron Inc，股票代碼從 SRM 正式切換爲 TRON。
但說實話，真正的大戲還沒開始。
🌍 孫哥直接把 TRX 寫進納斯達克上市公司的財報裏。
ETF 只是提供二級市場的可交易性，Tron Inc 則是讓 TRX 成爲公司核心儲備資產，真正影響股東權益、每股收益和資本估值。
孫哥幹的是更深層的金融綁定 ——
“讓鏈上的波動寫進華爾街的資產負債表。”
🪙 比 MicroStrategy 更會玩，更 Web3。
MSTR 只是單向囤 BTC，被動喫漲。
而孫哥是把 TRX 買回來全部質押到鏈上 JustLend，直接喫 staking 的息差，再加上 BitTorrent 的下載帶寬、 的交易手續費、SunPump 的 Meme，形成一整條收益鏈。
MSTR 是買比特幣，孫哥是買一條會下蛋的金鵝。
⚙️ 這是最強資本飛輪模型的預演：
•資本從美股二級市場進來，買 Tron Inc 股票
•Tron Inc 拿這筆錢繼續買 TRX，質押到鏈上賺收益
•鏈上資金鎖定推高 TVL，形成供給緊張
•TRX 價格拉升，股票估值同步漲
•股東看到回報繼續買，飛輪轉得更快
未來如果再學 MSTR 持續發可轉債、增發股票滾倉，這個鏈上+鏈下的循環就要進入自我加速階段。