【 $REI ：Um cérebro on-chain com memória e capacidade de evolução, uma nova paradigma tecnológica vs a aposta na estrutura de grandes baleias】 É preciso reconhecer que @ReiNetwork0x é uma típica aposta de "reescrita de paradigma de base + estrutura secundária muito frágil". 1. O que o $REI pretende fazer? Não é apenas mais uma embalagem de narrativa #AI, mas realmente está tentando fazer: reconfigurar "memória / raciocínio / colaboração de modelos" em um "cérebro on-chain evolutivo". Ele quer resolver algumas das falhas atuais dos LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala): Esquece (sem memória contínua), tem alucinações, não pertence a você (não é possuído / transferível). A solução proposta por @ReiNetwork0x é: que ele aprenda enquanto usa, que consiga lembrar e que possa ser capitalizado. 2. Em uma frase: A posição central do Rei é ser um laboratório de pesquisa fundamental que compete com OpenAI e Anthropic, não é outro LLM, mas uma arquitetura revolucionária de "cérebro sintético", chamada "Core". O Core resolve fundamentalmente os gargalos atuais da IA em memória, aprendizado e confiabilidade através de três componentes principais e três grandes avanços tecnológicos. O Crypto lhe confere três ferramentas: logs on-chain = verificáveis, capitalização = reutilizáveis e negociáveis, incentivos abertos = atraindo desenvolvedores para complementar capacidades específicas. Portanto, os pequenos investidores normalmente não têm acesso às ações de laboratórios de pesquisa fundamental em estágio inicial, agora o $REI que está em circulação pública é uma entrada escassa, e, claro, também é uma exposição ao risco. 3. Modelo de token/econômico: Vantagens: alta circulação inicial, poucas bombas de desbloqueio subsequentes; Desvantagens: mas a concentração inicial de chips de baixo custo é enorme; Maior lacuna: não está claro como capturar o valor do $REI, é uma taxa de chamada? Criar colateral de Unidade? Recompra de taxas? Por enquanto, nada está claro. 4. Pontos de vista on-chain & dados: 1. Os 250 principais endereços >81% do suprimento, não se enganando, este é o risco sistêmico central; 2. Operação mensal: dezenas de TB de dados escritos, mais de sessenta mil padrões, quase 99% de taxa de sincronização, mostrando que realmente está funcionando, não é apenas um PPT. 3. Intervalo de capitalização de mercado: conceito de IA de médio porte, prêmio de narrativa tecnológica + desconto na estrutura de posse. 5. Diferenças em relação a projetos semelhantes: Bittensor @opentensor: uma rede aberta que incentiva a contribuição de poder de computação/modelos, focando em incentivos para contribuições externas; o REI é mais como um cérebro integrado de arquitetura + memória + raciocínio. Autonolas @autonolas: mais voltado para colaboração de múltiplos agentes e orquestração de serviços descentralizados; o REI foca mais em "aprendizado contínuo de um único cérebro + estrutura de conhecimento interna". LangChain @LangChainAI: ferramentas para desenvolvedores / estrutura de orquestração, sem memória de longo prazo ou incentivos; o REI vincula memória - raciocínio - incentivos. 6. Pontos de risco (sem embelezamento): 1. Concentração de posse: grandes baleias têm custo baixo de chips, qualquer movimento pode ser um ensaio de corrida. 2. Equipe anônima: agora é "código = reputação", uma vez que o ritmo de iteração falhar, a confiança se reverterá rapidamente. 3. Realização técnica: a redução de alucinações/aprendizado durante o raciocínio requer avaliação de terceiros, não pode depender de autoavaliação. 4. Validação ecológica: cenários de aplicação de negócios reais externos e a escala de Unidades de terceiros levarão tempo. 5. O mecanismo de captura de valor do token está atualmente na fase de "estrutura vazia". 7. Indicadores de foco atuais: 1⃣ Concentração de chips: a proporção dos 250 principais pode cair abaixo de 75%; compras e vendas de grandes baleias. 2⃣ Progresso de desenvolvimento: versão do Core contínua (mensal ou bimestral), contribuições semanais no GitHub mantidas (≥30 níveis). 3⃣ Aplicações ecológicas: número de Unidades externas em constante aumento; chamadas reais de API/SDK. 4⃣ Estímulo do modelo econômico: uma vez que taxas/colaterais/aluguéis sejam implementados, ver se geram consumo real de tokens ou bloqueio. 8. Minha estratégia de entrada e posse: Com a ferramenta nansen, já completei: monitoramento on-chain, focando em endereços principais, trajetória de CEX & mudanças de liquidez de LP; construí uma posição de 25% a 0,19U. Nos últimos dias, durante a correção geral dos projetos de AI + crypto na base, aumentei minha posição para 50% a 0,11U. Continuarei a monitorar: concentração dos 100 principais endereços / ecologia real das Unidades / consumo de taxas & incentivos & modelo de bloqueio / teste de alucinações / fluxo de entrada/saída de grandes baleias. Visão central: Isso não é apenas mais um aplicativo de IA, mas um laboratório de novas tentativas e novos paradigmas fundamentais, e também é uma bomba-relógio na estrutura de posse que reflete a visão do projeto. Se conseguir funcionar, o limite de avaliação de mercado será muito maior do que projetos comuns de IA x Crypto; na base, também começaram a surgir muitos projetos de AI + crypto com "reestruturação de base + risco de estrutura de 'quanto maior a tempestade, mais caro o peixe'", mantenha o acompanhamento, DYOR! Algumas informações resumidas sobre o $REI: 1.@blocmatesdotcom "Repensando os Modelos de Linguagem de Grande Escala do Zero" 2. @bes_______ "Artigo do Rei" 3.@0xreitern "Guia de Recursos/Basicos do @ReiNetwork0x"