「@irys_xyz」離 TGE 不遠了，又有兩個實用性很強的更新。 ★ 跟@Surf_Copilot達成合作，把鏈上行為、市場情緒這些數據都接入到了 LLM 訓練裡。 這樣生成出來的內容更貼近真實行情，能直接產出有用的報告。 ★ 全面升級了測試網的任務系統和遊戲內容。 用戶可以直接在 上參與新任務，積累積分，也可以查看任務進度。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 過去幾年，Filecoin、Arweave、Story、Walrus 都想做數據基礎設施，方向都挺一致的： ⛔ Filecoin 最多存540天，到期還得續，取出來等好幾個小時 ⛔ Arweave 只能永久存，價格是 Irys 的16倍，大文件檢索速度慢很多 ⛔ Story 上鏈的是元數據，文件本體還在鏈下，調用依賴外部模塊 ⛔ Walrus 搭在Sui上，性能上限寫在了底層代碼裡，最長只能存2年 但這些方案好像都有一個關鍵問題沒解決： 數據有沒有辦法在鏈上真正被讀取、處理和執行？ 這就是 Irys 和它們的本質區別。 不是誰比誰更便宜，而是處理路徑不同。 ✅ Irys 支持 EVM 合約原生訪問數據，讀寫執行一體 ✅ 支持短期存 + 永久存，按需選擇，不被模式鎖死 ✅ 存取延遲低，目標是毫秒級 ✅ 定價錨定硬盤成本（$2.5/GB for短期，$0.03/GB for永久），可預測 ✅ 數據自帶執行邏輯，不用預言機，不用跨鏈橋 ✅ 授權、調用、變現直接寫進數據結構，由虛擬機原生執行 所以上傳數據不是為了放在那，而是上傳完就能立刻用。 合約、模型、應用、智能體都可以直接在數據上運行，不是先把數據拉出來再處理。 現在已經有不少項目接入： ⛀ Cod3x 把交易策略配置寫進鏈上，讓 AI 模型有持久記憶； ⛀ Warden 把 500 萬用戶生成的模型數據寫進 Irys，做成知識資產； ⛀ SCAI 把 100TB 科研數據上鏈，不靠平臺、不靠出版社； ⛀ GAIB、Plena、Chirper、Kite 都在用 Irys 作為數據層做交互、激勵、結算。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 總結一下： 傳統項目多數圍繞存儲激勵與歸檔效率設計。 Irys 從執行、調用各個角度重新設計了數據基礎設施，更關注數據在系統內的可用性。 @KaitoAI #KaitoAI