【 $REI ：un cervello on-chain con memoria e capacità di evolversi, una scommessa tra un nuovo paradigma tecnologico e la struttura delle grandi balene】 Bisogna riconoscere che @ReiNetwork0x è un tipico caso di "riscrittura del paradigma di base + struttura secondaria molto fragile". 1. Cosa vuole fare $REI? Non è solo un altro pacchetto narrativo di #AI, ma sta davvero cercando di: ricomporre "memoria / ragionamento / collaborazione dei modelli" in un "cervello evolutivo on-chain". Vuole risolvere alcuni dei problemi attuali dei LLM (Large Language Model, modelli di linguaggio di grandi dimensioni): può dimenticare (senza memoria persistente), può avere allucinazioni, non è tuo (non può essere posseduto/trasferito). La soluzione proposta da @ReiNetwork0x è: farlo imparare mentre lo usa, ricordare e poterlo assetizzare. 2. In una frase: La posizione centrale di Rei è quella di un laboratorio di ricerca di base che compete con OpenAI e Anthropic, non è un altro LLM, ma una rivoluzionaria architettura di "cervello sintetico", chiamata "Core". Core affronta fondamentalmente i colli di bottiglia attuali dell'AI in termini di memoria, apprendimento e affidabilità attraverso tre componenti chiave e tre breakthrough tecnologici. La Crypto gli fornisce tre strumenti: log on-chain = verificabile, assetizzazione = riutilizzabile e commerciabile, incentivi aperti = attrarre sviluppatori per migliorare capacità specifiche. Quindi, i piccoli investitori non hanno mai l'opportunità di accedere alle azioni dei laboratori di ricerca di base nelle fasi iniziali, ora il $REI pubblico e liquido è un ingresso raro, e ovviamente anche un'esposizione al rischio. 3. Modello di token/economia: Vantaggi: alta circolazione iniziale, poche bombe di sblocco successive; Svantaggi: ma il costo dei token concentrati nelle fasi iniziali è enorme; Massimo gap: non è chiaro come catturare il valore di $REI, è una tassa di utilizzo? Creazione di Unit in garanzia? Riacquisto delle spese? Attualmente non è chiaro. 4. Punti di vista on-chain & dati: 1. Le prime 250 indirizzi >81% dell'offerta, non inganniamoci, questo è un rischio sistemico centrale; 2. Operazioni mensili: decine di TB di dati scritti, oltre 600.000 Patterns, quasi il 99% di Sync Rate, dimostrando che è realmente in esecuzione, non è solo una presentazione. 3. Intervallo di capitalizzazione di mercato: concetto AI di medio livello, premio per la narrazione tecnologica + sconto sulla struttura delle posizioni. 5. Differenze rispetto a progetti simili: Bittensor @opentensor: rete aperta che incentiva la potenza di calcolo/contributo dei modelli, focalizzata sugli incentivi per i contributi esterni; REI è più simile a un cervello integrato di architettura + memoria + ragionamento. Autonolas @autonolas: più orientato alla cooperazione tra agenti e orchestrazione di servizi decentralizzati; REI si concentra maggiormente su "apprendimento continuo di un singolo cervello + struttura della conoscenza interna". LangChain @LangChainAI: strumenti per sviluppatori/framework di orchestrazione, senza memoria a lungo termine o incentivi; REI lega memoria-ragionamento-incentivi. 6. Punti di rischio (senza abbellimenti): 1. Concentramento delle posizioni: il costo dei token delle grandi balene è basso, qualsiasi minimo cambiamento può scatenare un'uscita. 2. Team anonimo: ora è "codice = reputazione", se il ritmo di iterazione si interrompe, la fiducia può rapidamente ritorcersi. 3. Realizzazione tecnologica: l'apprendimento durante il ragionamento/allucinazioni ridotte richiede valutazioni di terze parti, non può basarsi solo su dichiarazioni. 4. Validazione ecologica: applicazioni aziendali reali esterne e scala delle Units di terze parti richiedono tempo. 5. Il meccanismo di cattura del valore del token è attualmente in fase di "vuoto". 7. Indicatori chiave da monitorare attualmente: 1⃣ Concentrazione dei token: la percentuale dei Top 250 può scendere sotto il 75%; acquisti e vendite delle grandi balene. 2⃣ Progresso dello sviluppo: versioni di Core continuative (frequenza mensile o bimestrale), mantenere i commit settimanali su GitHub (≥30 livelli). 3⃣ Applicazioni ecologiche: numero di Units esterne in costante aumento; chiamate API/SDK reali. 4⃣ Stimoli del modello economico: una volta implementati costi/gare/affitti, vedere se generano un reale consumo di token o lock-up. 8. La mia strategia di ingresso e di mantenimento: Con l'ausilio di strumenti nansen ho completato: monitoraggio on-chain, focalizzandomi sugli indirizzi principali, tracciamento delle CEX & variazioni di liquidità LP; ho aperto una posizione del 25% a 0.19U. Negli ultimi giorni, durante il ritracciamento generale dei progetti AI + crypto su base, ho aumentato la mia posizione al 50% a 0.11U. In futuro continuerò a monitorare: concentrazione delle prime 100 posizioni / vera ecologia delle Units / consumo di spese & incentivi & modelli di lock-up / test delle allucinazioni / flussi di capitale delle grandi balene. Opinione centrale: Non si tratta semplicemente di creare un'altra applicazione AI, ma di un laboratorio per un nuovo paradigma di base e nuove sperimentazioni, ed è anche una bomba a tempo nella struttura delle posizioni che guarda alla visione del progetto. Se riesce a funzionare, il limite di valutazione del mercato sarà molto superiore a quello dei normali progetti AI x Crypto; su base stanno già emergendo molti progetti AI + crypto di questo tipo "ristrutturazione di base + "più grande è la tempesta, più costoso è il pesce" rischi", mantenere il monitoraggio, DYOR! Alcuni materiali riassuntivi su $REI: 1.@blocmatesdotcom "Ripensare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni da zero" 2. @bes_______ "Articolo di Rei" 3.@0xreitern "Guida alle risorse/ materiali di base di @ReiNetwork0x"