Cours du Unit 00 - Rei

【 $REI : Un cerveau en chaîne capable de mémoire et d'évolution, un pari entre un nouveau paradigme technologique et la structure des grandes baleines】 Il faut reconnaître que @ReiNetwork0x est un exemple typique d'un pari entre "réécriture du paradigme de base + structure secondaire très fragile". 1. Que veut faire $REI ? Ce n'est pas seulement un autre emballage narratif #AI, mais il essaie vraiment de : reconstituer un "cerveau évolutif en chaîne" à partir de "mémoire / raisonnement / collaboration de modèles". Il veut résoudre plusieurs problèmes majeurs des LLM (Modèles de Langage de Grande Taille) actuels : oubli (pas de mémoire persistante), hallucinations, ne vous appartient pas (non possédable/non transférable). La solution proposée par @ReiNetwork0x est : qu'il apprenne en l'utilisant, qu'il se souvienne, et qu'il puisse être capitalisé. 2. En une phrase : La position centrale de Rei est celle d'un laboratoire de recherche fondamentale en IA, comparable à OpenAI et Anthropic, et non un autre LLM, mais une architecture révolutionnaire de "cerveau synthétique", appelée "Core". Core résout fondamentalement les goulets d'étranglement actuels de l'IA en matière de mémoire, d'apprentissage et de fiabilité grâce à trois composants clés et trois percées technologiques. La crypto lui confère trois outils : journaux en chaîne = vérifiables, capitalisation = échangeables et réutilisables, incitations ouvertes = attirer des développeurs pour compléter des capacités spécifiques. Ainsi, les petits investisseurs n'ont généralement pas accès aux actions des laboratoires de recherche fondamentale en phase précoce, le $REI qui est maintenant en circulation publique est donc une entrée rare, mais aussi une exposition au risque. 3. Modèle de jeton/économie : Avantages : forte circulation initiale, peu de bombes de déblocage par la suite ; Inconvénients : mais une concentration précoce de jetons à faible coût énorme ; Plus grand manque : il n'est pas clair comment capturer la valeur de $REI, est-ce des frais d'appel ? Création d'Unit en garantie ? Rachat de frais ? Pour l'instant, rien n'est clair. 4. Points d'intérêt en chaîne & données : 1. Les 250 premières adresses >81% de l'offre, ne nous mentons pas, c'est un risque systémique majeur ; 2. Fonctionnement mensuel : dizaines de To de données écrites, plus de 600 000 modèles, près de 99% de taux de synchronisation, ce qui montre que ça fonctionne vraiment, ce n'est pas un PPT. 3. Plage de capitalisation : concept AI de milieu de gamme, prime narrative technologique + décote de structure de détention. 5. Différences avec des projets similaires : Bittensor @opentensor : un réseau ouvert incitant à la puissance de calcul/contribution de modèles, axé sur l'incitation à la contribution externe ; REI ressemble davantage à un cerveau intégré architecture + mémoire + raisonnement. Autonolas @autonolas : plus axé sur la collaboration multi-agents et l'orchestration de services décentralisés ; REI se concentre davantage sur "apprentissage continu d'un cerveau unique + structure de connaissances internes". LangChain @LangChainAI : outils pour développeurs/cadre d'orchestration, sans mémoire à long terme ni incitation ; REI lie mémoire-raisonnement-incitation. 6. Points de risque (sans embellissement) : 1. Concentration de détention : les grandes baleines ont un coût de jetons bas, tout mouvement peut entraîner une crise de liquidité. 2. Équipe anonyme : maintenant, "code = réputation", si le rythme d'itération est interrompu, la confiance peut rapidement se retourner contre eux. 3. Réalisation technique : l'apprentissage lors du raisonnement/hallucinations nécessite une évaluation par des tiers, pas seulement des déclarations. 4. Validation écologique : les applications commerciales réelles externes et l'échelle des unités tierces nécessitent du temps. 5. Le mécanisme de capture de valeur du jeton est actuellement à l'étape "vide". 7. Indicateurs clés à surveiller actuellement : 1⃣ Concentration des jetons : la proportion des 250 premiers peut-elle descendre en dessous de 75 % ; achats et ventes des grandes baleines. 2⃣ Progrès du développement : version Core continue (fréquence mensuelle ou bimensuelle), soumissions hebdomadaires sur GitHub maintenues (≥30 niveaux). 3⃣ Applications écologiques : nombre d'unités externes en augmentation continue ; appels API/SDK réels. 4⃣ Stimulation du modèle économique : une fois que les frais/garanties/location sont mis en œuvre, voir s'il y a une consommation réelle de jetons ou un verrouillage. 8. Ma stratégie d'entrée et de détention : Avec l'outil nansen, j'ai terminé : surveillance en chaîne, en me concentrant sur les adresses principales, les mouvements CEX & LP ; j'ai constitué une position de 25 % à 0,19 U. Ces derniers jours, lors du recul général des projets AI + crypto sur base, j'ai renforcé ma position à 50 % à 0,11 U. Je vais continuer à surveiller : concentration des 100 premières positions / écosystème réel des unités / consommation de frais & incitations & modèles de verrouillage / tests d'hallucinations / flux de fonds des grandes baleines. Point de vue central : Ce n'est pas simplement une autre application AI, mais un laboratoire d'expérimentation pour un nouveau paradigme de base et de nouvelles tentatives, tout en étant aussi une sorte de bombe à retardement dans la structure de détention des projets. S'il peut fonctionner, la limite d'évaluation du marché sera bien supérieure à celle des projets AI x Crypto ordinaires ; de plus, de nombreux projets AI + crypto de ce type "restructuration de base + structure de risque de type 'plus la tempête est forte, plus le poisson est cher'" commencent à apparaître, restez attentif, DYOR ! Quelques ressources résumant $REI : 1.@blocmatesdotcom "Repenser les grands modèles de langage depuis zéro" 2. @bes_______ "Article sur Rei" 3.@0xreitern "Guide de ressources de base sur @ReiNetwork0x"