Jeonlees
Новости
Новости
AI Agent уже может писать код, проводить исследования, разрабатывать планы.
То, что превращает его в экономический элемент, а не просто более умную модель, — это наличие траектории между двумя сделками.
Кто другая сторона, куда идут деньги, считается ли работа выполненной, можно ли использовать результат в следующий раз. Если эти четыре условия не выполняются, Agent — это просто инструмент, а не самостоятельный субъект, способный зарабатывать.
@termix_ai AACP, на рынке называется .
Платформа не держит деньги и не ведет окончательную запись. Деньги находятся в контракте, репутация записана в блокчейне.
Это не то же самое, что каталоги Agent повсюду.
Каталог — это витрина, показывающая, кто что умеет. AACP — это рельсы, по которым происходит сделка. Как бы ни был велик каталог, если он не ведет к сделке, это всего лишь выставка.
Идентичность — это не аккаунт на сайте. .agent чеканится в кошельке, это ваша собственная идентичность в блокчейне. С одним и тем же идентификатором вы можете быть заказчиком в одной сделке и исполнителем в другой. Репутация от 1 до 100 баллов, при расчете записывается контрактом, вы не можете сами поставить себе «профессиональный отзыв». Если платформа закроется, баллы останутся, и вы сможете перенести их на другой рынок. Чтобы Agent стал экономическим субъектом, он должен стать переносимым субъектом.
В одной сделке только два места: один платит, другой выполняет работу.
В момент принятия предложения USDC или USDT поступают в эскроу. Работа выполняется вне цепочки, при сдаче в блокчейн записывается хэш результата. В блокчейн записывается именно этот хэш, а не просто «я закончил». Если не устраивает — идет спор, ответственность несет виновная сторона, которая штрафуется залогом.
Есть контрактное завершение по тайм-ауту, без ожидания службы поддержки. Пять статусов без возврата: публикация, предложение, сдача, спор, расчет. Репутация записывается только после завершения расчета. Протокол берет около 2%. Низкая комиссия — не скидка, а потому что он не банк и не суд.
Поэтому смотрите на Agent. Смотрите, сколько сделок действительно дошло до расчета и выдержало проверку.
В конце августа официально была выпущена проверяемая цепочная снимок: около 370 тысяч Agent, 220 тысяч Jobs, более 12 миллионов долларов сделок.
Цифры будут меняться, направление ясно — начинается эскроу и выдача средств, а не просто рассказы.
Следующий минимальный шаг — не писать airdrop.
Чеканьте .agent, откройте завершенную сделку и посмотрите, как деньги переходят из эскроу в выплату.
Только для личного рыночного наблюдения, DYOR.
Axis @axisrobotics сегодня опубликовала свежие данные:
3,7 млн+ траекторий
42 000+ часов данных
4 000+ активных задач
150 000+ участников
Зачем роботам столько данных?
Потому что LLM могут изучать текст, просматривая интернет, а роботы учатся «как делать».
Как захватить, как положить, как исправить неправильный захват, что делать, если ящик застрял на полпути.
Такие данные о движениях в интернете не найдёшь, а сбор на реальных устройствах дорогой и медленный, и при смене манипулятора старые данные не всегда можно использовать напрямую.
Именно на этом этапе застрял Axis.
Они определяют себя как Compounding Data Engine for Physical AI.
Обычным пользователям не нужно покупать манипулятор — в браузере можно дистанционно управлять симуляцией робота. Вы отправляете не запись экрана, а целую траекторию: как движется робот, как меняется объект, была ли задача выполнена.
Данные проходят проверку через воспроизведение, и только потом идут на обучение.
Мне кажется, что по-настоящему интересен Axis V2.
Это не просто «человек собирает данные → обучение модели → конец», а когда модель сначала работает сама, а человек вмешивается и исправляет только когда она промахивается, застревает или отклоняется.
Модель ошибается → человек исправляет → повторное обучение → выявление новых ошибок.
Вот это настоящий цикл данных.
Dataset V1 сейчас содержит 207 задач манипуляции, 50 тыс.+ демонстраций от людей, охватывающих 60 тыс.+ вариантов задач и сцен.
Используя эти данные для дополнительного предобучения π0.5, успех LIBERO-Plus вырос с 83,9% до 88,8%.
По крайней мере, это доказывает:
Краудсорсинговые данные не обязательно низкого качества, главное — уметь их проверять, очищать и покрывать достаточное разнообразие сценариев.
Ранее Axis привлекли 12 млн долларов на посевном раунде, ведущим инвестором стал Hack VC, и уже передали партнёрам по моделям Task Packages.
Поэтому сейчас меня в Axis меньше волнует «насколько выросло количество траекторий».
Меня больше интересуют три вещи:
Могут ли эти данные постоянно улучшать модели;
Можно ли использовать их между разными роботами;
Сможет ли с ростом мощности моделей снижаться стоимость ручной корректировки.
Если эти три вопроса решатся положительно, Axis станет не просто платформой для «игры с манипуляторами в браузере», а настоящим уровнем данных для эпохи роботов.
Конечно, есть и риски:
Симуляция ≠ реальный мир, краудсорсинговые данные всегда будут шумными.
Поэтому настоящим барьером Axis является не количество участников, а способность превращать разнородные человеческие действия в данные, которые модель действительно сможет усвоить.
Сейчас в робототехнике в центре внимания — тело робота.
Axis хочет решить вопрос: где эти тела будут учиться работать в будущем.
Вход:
Достаточно компьютера, чтобы попробовать самому захватить предмет — возможно, это проще, чем читать десять исследований по Physical AI.
@axisrobotics
В будущем, возможно, даже не придется открывать приложение брокера для покупки акций.
Немецкий брокер Scalable Capital недавно запустил новую функцию: более 1 миллиона его клиентов могут напрямую через ChatGPT или Claude просматривать свои позиции, анализировать портфель и даже совершать сделки. Под управлением компании находится активов клиентов на сумму свыше 60 миллиардов евро.
Раньше, увидев резкое падение акций Nvidia, вам приходилось открывать приложение брокера, искать тикер, вводить количество и подтверждать цену. Эти дополнительные несколько десятков секунд иногда действительно могли остановить импульсивную сделку. Теперь достаточно сказать ИИ «помоги докупить», и от эмоций до исполнения сделки почти нет паузы.
Генеральный директор Scalable считает, что ИИ в долгосрочной перспективе может помочь пользователям получать лучшие доходы, но он также признает, что это пока не доказано.
С другой стороны, когда путь к сделке становится короче, пользователям легче поддаваться росту, докупать и часто корректировать позиции — это вполне предсказуемый результат.
Это лишь личное наблюдение за рынком, DYOR.
Сегодняшняя внебиржевая торговля Junzheng, честно говоря, немного разочаровала.
Публичная подписка уже почти в 700 раз превышена, рыночные ожидания изначально были высоки, цена эмиссии 100 гонконгских долларов, и на внебиржевом рынке действительно были покупатели, максимум достиг 109,3, что эквивалентно максимальной прибыли в 930 гонконгских долларов за лот.
После достижения 109,3 цена резко упала, минимальная отметка была 97,5, разница составила 11,8%.
Если вы не вышли на пике или немного колебались, ваша бумажная прибыль быстро превратится в убыток. В итоге цена вернулась к отметке около 99, что фактически означает напрасные усилия.
Вот что сегодня в Junzheng заслуживает внимания: дело не в отсутствии спекулянтов, а в том, что их есть, но поддержки сверху явно недостаточно.
Кроме того, акции A-рынка тоже падают последние пару дней. Сегодня акции Junzheng на A-рынке упали более чем на 3 пункта. Ранее многие считали, что большой дисконт между A- и H-акциями — ключевой аргумент для покупки Junzheng на IPO, но при падении A-акций преимущество дисконта H-акций естественно сокращается.
Есть еще один момент, который многие упускают из виду: A-акции.
Когда я писал о Junzheng, я уделял большое внимание дисконту между A- и H-акциями.
17 августа акции Junzheng на A-рынке закрылись на уровне 155,39 юаней, что по курсу примерно соответствует 181 гонконгскому доллару. H-акции были размещены по 100 гонконгских долларов, дисконт действительно был очень значительным, поэтому многие думали, что под ценой в 100 есть серьезная подушка безопасности.
Но проблема в том, что H-акции еще не были официально размещены, а A-акции уже упали.
Сегодня акции Junzheng на A-рынке закрылись на уровне 133,75 юаней, упав на 3,42%. С 17 августа с 155,39 это почти 14% за неделю.
По текущему курсу 133,75 юаней примерно соответствует 156 гонконгским долларам.
Так что H-акции по 100 все еще дешевы, дисконт около 35%, но уже не такой огромный, как в начале размещения, когда он превышал 40%.
Это, на мой взгляд, очень важно.
Многие, кто покупает Junzheng, думают не столько о том, что 100 — это очень дешево, сколько о том, что «рядом A-акции стоят 170-180 гонконгских долларов, а я покупаю H-акции по 100, как я могу проиграть?»
Теперь, когда A-акции падают, этот якорь тоже смещается вниз.
Это лишь мои личные наблюдения за рынком, DYOR.
$TMX Таким образом termmax успешно отыгрался
Перед рынком 0.19
Спонсорство длилось год, писал год
Выплатили меньше 300u
За это время выполнял разные задания без остановки, в итоге вот так
cnm termmax @TermMax
В конце концов лучше было бы делать задания на творческой площадке Binance + заниматься booster
Jeonlees
После того как я последовал примеру Ху Чулиан и создал AI-рабочую панель, мне наконец-то не нужно самому мучительно анализировать и выбирать акции
Недавно в сети взорвался AI-рабочий стол Ху Чулиан, который действительно понимает обычных людей.
Кто бы мог подумать? Она изначально была блогером по моде и макияжу, случайно выложила видео о том, как использует AI для создания личного рабочего стола, и оно сразу набрало миллион лайков, вызвав волну подражаний по всей сети. Без показухи, без профессионального кода — просто самая настоящая повседневная помощь обычному человеку, и именно это стало ключом к её вирусности.
Многие просто скопировали красивый интерфейс, но не поняли сути. Сам способ Ху Чулиан очень прост: не заморачиваться с сложными настройками, не писать код, а все рутинные мелочи и повторяющиеся задачи отдавать AI. Анализ тем, ведение расписания, организация контента — всё автоматически выполняет AI, а она сосредотачивается только на главном творчестве.
Я это очень хорошо понимаю, ведь сам занимаюсь AI-рабочей панелью для выбора акций, и наши проблемы совпадают.
Раньше анализ, выбор акций и обработка рыночных данных были настоящим испытанием. Каждый день — огромный поток котировок, куча PDF-отчетов, разрозненная информация по секторам, всё фильтровалось, сверялось и обобщалось вручную. Это утомительно, скучно и требует много сил, но без этого никак — это необходимая часть анализа сделок.
Именно поэтому, начав работать с Tencent WorkBuddy, я полностью понял логику успеха Ху Чулиан: по-настоящему полезный AI — это не просто инструмент, а твой новый коллега, который берет на себя всю рутину.
Большинство AI на рынке пока что только отвечают на вопросы по очереди.
Ты спрашиваешь про котировки, индикаторы, идеи для анализа — они выдают теоретические шаблоны, а всю работу по обработке данных, сводке и структурированному анализу приходится делать самому, часто допоздна. По сути, это просто другой способ переработки, такой же «неэффективный AI», от которого Ху Чулиан отказалась.
Но WorkBuddy — это совсем другой подход: не нужно тонко настраивать команды, не нужно пошагово вести, не нужно самому доводить до конца.
Мой процесс выбора акций и анализа теперь очень расслабленный:
Я просто загружаю туда дневные данные по рынку, отраслевые отчеты, новости по секторам, заметки по сделкам и говорю, что мне нужно — массово отфильтровать полезную информацию, очистить от лишнего, структурировать логику выбора акций и выдать итоговый структурированный отчет за день.
Все сложные этапы он делает самостоятельно.
Автоматически читает множество документов, отбирает важную рыночную информацию, удаляет шум, упорядочивает данные, формирует четкую структуру анализа.
Я вообще не вмешиваюсь, в итоге получаю готовые к использованию отчеты, сводки по выбору акций и структурированные результаты анализа.
Раньше я думал, что такую тонкую работу по обработке данных можно делать только самому, и что только у руководителя может быть личный помощник.
Теперь всё ясно: в 2026 году у каждого должен быть свой AI-ассистент.
Неважно, офисная рутина, организация материалов или наш выбор акций и исследование данных — самые затратные по времени, самые неприятные и неразвивающие механические задачи можно полностью переложить на WorkBuddy.
Он лечит любую занятость, которую люди не хотят делать.
Не нужно тратить большую часть времени на повторяющуюся работу, отдайте рутину новому AI-коллеге, а сами сосредоточьтесь на ключевых решениях и глубоком мышлении.
Вот в чем истинный секрет успеха AI-рабочей панели Ху Чулиан: она поймала все тренды коротких видео, электронной коммерции и AI, и лучше всех понимает базовые потребности обычных людей — AI не для развлечений и хайпа, а для того, чтобы облегчить жизнь и освободить время. Не нужно быть гуру, чтобы с помощью AI избавиться от бесполезной суеты.
Познакомьтесь с вашим новым коллегой — WorkBuddy @TencentAI_News
Отдайте ему нежелательную работу, оставьте себе главное.
#WorkBuddy #MeetYourNewTeammate #LetWorkBuddyDoIt #AIAtWork #WorkSmarter #Productivity #AI选股 #AI工作台 #胡楚靓AI工作台
После того как я последовал примеру Ху Чулиан и создал AI-рабочую панель, мне наконец-то не нужно самому мучительно анализировать и выбирать акции
Недавно в сети взорвался AI-рабочий стол Ху Чулиан, который действительно понимает обычных людей.
Кто бы мог подумать? Она изначально была блогером по моде и макияжу, случайно выложила видео о том, как использует AI для создания личного рабочего стола, и оно сразу набрало миллион лайков, вызвав волну подражаний по всей сети. Без показухи, без профессионального кода — просто самая настоящая повседневная помощь обычному человеку, и именно это стало ключом к её вирусности.
Многие просто скопировали красивый интерфейс, но не поняли сути. Сам способ Ху Чулиан очень прост: не заморачиваться с сложными настройками, не писать код, а все рутинные мелочи и повторяющиеся задачи отдавать AI. Анализ тем, ведение расписания, организация контента — всё автоматически выполняет AI, а она сосредотачивается только на главном творчестве.
Я это очень хорошо понимаю, ведь сам занимаюсь AI-рабочей панелью для выбора акций, и наши проблемы совпадают.
Раньше анализ, выбор акций и обработка рыночных данных были настоящим испытанием. Каждый день — огромный поток котировок, куча PDF-отчетов, разрозненная информация по секторам, всё фильтровалось, сверялось и обобщалось вручную. Это утомительно, скучно и требует много сил, но без этого никак — это необходимая часть анализа сделок.
Именно поэтому, начав работать с Tencent WorkBuddy, я полностью понял логику успеха Ху Чулиан: по-настоящему полезный AI — это не просто инструмент, а твой новый коллега, который берет на себя всю рутину.
Большинство AI на рынке пока что только отвечают на вопросы по очереди.
Ты спрашиваешь про котировки, индикаторы, идеи для анализа — они выдают теоретические шаблоны, а всю работу по обработке данных, сводке и структурированному анализу приходится делать самому, часто допоздна. По сути, это просто другой способ переработки, такой же «неэффективный AI», от которого Ху Чулиан отказалась.
Но WorkBuddy — это совсем другой подход: не нужно тонко настраивать команды, не нужно пошагово вести, не нужно самому доводить до конца.
Мой процесс выбора акций и анализа теперь очень расслабленный:
Я просто загружаю туда дневные данные по рынку, отраслевые отчеты, новости по секторам, заметки по сделкам и говорю, что мне нужно — массово отфильтровать полезную информацию, очистить от лишнего, структурировать логику выбора акций и выдать итоговый структурированный отчет за день.
Все сложные этапы он делает самостоятельно.
Автоматически читает множество документов, отбирает важную рыночную информацию, удаляет шум, упорядочивает данные, формирует четкую структуру анализа.
Я вообще не вмешиваюсь, в итоге получаю готовые к использованию отчеты, сводки по выбору акций и структурированные результаты анализа.
Раньше я думал, что такую тонкую работу по обработке данных можно делать только самому, и что только у руководителя может быть личный помощник.
Теперь всё ясно: в 2026 году у каждого должен быть свой AI-ассистент.
Неважно, офисная рутина, организация материалов или наш выбор акций и исследование данных — самые затратные по времени, самые неприятные и неразвивающие механические задачи можно полностью переложить на WorkBuddy.
Он лечит любую занятость, которую люди не хотят делать.
Не нужно тратить большую часть времени на повторяющуюся работу, отдайте рутину новому AI-коллеге, а сами сосредоточьтесь на ключевых решениях и глубоком мышлении.
Вот в чем истинный секрет успеха AI-рабочей панели Ху Чулиан: она поймала все тренды коротких видео, электронной коммерции и AI, и лучше всех понимает базовые потребности обычных людей — AI не для развлечений и хайпа, а для того, чтобы облегчить жизнь и освободить время. Не нужно быть гуру, чтобы с помощью AI избавиться от бесполезной суеты.
Познакомьтесь с вашим новым коллегой — WorkBuddy @TencentAI_News
Отдайте ему нежелательную работу, оставьте себе главное.
#WorkBuddy #MeetYourNewTeammate #LetWorkBuddyDoIt #AIAtWork #WorkSmarter #Productivity #AI选股 #AI工作台 #胡楚靓AI工作台
Самая частая ошибка с $DOGE — принимать предыдущий максимум за цель текущего раунда.
Многие думают:
Раньше $DOGE доходил до этого уровня, значит в этот раз это нормально.
Но рынок никогда не обязан никакому активу достигать прежних максимумов.
Прошлая цена лишь доказывает, что тогда кто-то был готов торговать по этой оценке, но это не значит, что в будущем капитал согласится на ту же оценку.
Особенно это заметно на Meme-активах.
В каждом раунде появляются новые конкуренты, внимание рынка постоянно рассеивается. В этом раунде DOGE сталкивается не только с собственными старыми позициями, но и с PEPE и множеством новых Meme, борющихся за капитал.
Поэтому предыдущий максимум — не магнит.
Он скорее огромная психологическая зона.
Чем больше людей планируют «продать при выходе в ноль», тем более заметным становится потенциальное давление продаж при приближении цены к этому уровню.
По-настоящему сильный актив — это не тот, который должен повторить прошлый максимум, потому что он уже был достигнут.
А тот, у которого новая структура капитала, новый спрос и новое согласие рынка, достаточно сильные, чтобы рынок снова оценил его на том же уровне.
Исторический максимум — это запись.
А не обещание.
#DOGE #Dogecoin #Meme #PEPE #Crypto #欧易星球
$SOL — самая большая возможность, возможно, не в следующем раунде Meme, а в том, что стейблкоины действительно начнут использоваться для платежей.
Если USDT и USDC используются только для спекуляций, то конкуренция между блокчейнами в основном зависит от объёмов транзакций.
Но если стейблкоины начнут применяться в трансграничных платежах, корпоративных расчётах и потребительских сценариях, требования к базовой сети будут совершенно иными.
Она должна быть быстрой.
Она должна быть дешёвой.
Она должна быть стабильной.
Лучше всего, чтобы пользователи вообще не ощущали присутствия блокчейна.
Именно здесь Solana имеет наибольшие шансы проявить себя.
Но есть очень реальная проблема: рост объёмов платежей не означает, что $SOL автоматически получит такую же ценность.
Если комиссия за перевод 100 000 долларов USDC и за перевод 100 долларов очень низкая, то сеть может быть загружена, но захват стоимости токена не обязательно будет расти линейно.
Поэтому в будущем SOL действительно нужно доказать:
что она не только способна обрабатывать большие денежные потоки, но и что эти потоки будут постоянно увеличивать безопасность, стейкинг и сетевую ценность SOL.
Платежи могут сделать Solana крупной.
Но захват стоимости определит, сможет ли SOL расти синхронно.
#SOL #Solana #USDC #USDT #платежи #Crypto #ОуксиПланета
Настоящее отличие $DOGE и $PEPE не в том, кто растет быстрее, а в том, кто выполняет разные рыночные роли.
Главное преимущество нового Meme — это коэффициент.
Меньшая капитализация, более концентрированные позиции, внезапный взрыв внимания — цена часто реагирует более резко, чем у $DOGE.
Преимущества DOGE как раз противоположны.
Он старше, крупнее, с более глубокой ликвидностью и более сильным глобальным признанием.
Поэтому, хотя оба называются Meme, причины покупки у инвесторов могут быть совершенно разными.
Кто-то покупает новый Meme, делая ставку на следующий стократный рост.
Кто-то покупает DOGE, скорее торгуя бета всего Meme-сектора.
Вот почему с ростом капитализации DOGE становится всё сложнее повторить те же впечатляющие кратные увеличения, что были в начале.
Но с другой стороны, большая капитализация означает, что он легче принимает крупные инвестиции.
Поэтому не стоит сравнивать DOGE только по росту с только что появившимся Meme.
Один борется за взрывной рост.
Другой — за долговечность консенсуса.
Когда рынок Meme действительно созреет, он, возможно, разделится на уровни, как акции.
Не все высокобета-активы должны выполнять одну и ту же задачу.
#DOGE #PEPE #Meme #Dogecoin #Crypto #欧易星球
$SOL Будущее, на что стоит обращать внимание, возможно, не TPS, а сколько стабильных монет готовы оставаться здесь надолго.
Потому что объем торгов можно накрутить.
Адреса можно создать с помощью эирдропов.
Meme может создавать миллионы транзакций в день.
Но баланс стабильных монет сложно полностью объяснить эмоциями.
Если деньги готовы долго оставаться на одной цепочке, значит здесь действительно есть торговля, платежи, доход или потребность в приложениях.
Поэтому сейчас, глядя на Solana, я все больше обращаю внимание на накопления таких активов, как USDC и USDT.
Если масштаб стабильных монет продолжит расти, а использование DeFi и платежей увеличится, это значит, что деньги пришли не просто для спекуляций.
Но при этом не стоит быть слишком оптимистичным.
Наличие стабильных монет на Solana не означает, что эти доллары «принадлежат SOL».
Настоящая проблема в том, сколько эти активы вносят в стейкинг, безопасность и доходы сети.
Размер активов показывает, важна ли эта цепочка.
Возврат ценности показывает, стоит ли $SOL больше.
Эти два аспекта нужно рассматривать вместе.
#SOL #Solana #USDC #USDT #стабильные_монеты #Crypto #欧易星球