卧槽 $BEAT 最近这么猛啊，从最低点算涨幅达到了 5488% 今天必须夸一波@Audiera_web3这个项目，有长期规划不说，执行力也是强的一逼，今天特意花时间研究一下Audiera Agent Economy路线图 —从已落地的 Kira & Ray AI 伴侣 —记忆系统和情感交互层 —到即将到来的 Agent 技能市场 项目正在从娱乐工具升级为真正的经济参与平台，Phase4一旦落地Agent 将拥有独立经济身份和多种专业能力未来潜力远超想象 姐们们我有种感觉现在的上涨只是预热，你们怎么看！欢迎来我的评论区畅所欲言 #Audiera# #AgentEconomy# #AIAgents#

Audiera 要做的才是 Web3+AI 融合的正确方向！ $BEAT 从低谷到逆袭上涨 5488%，@Audiera_web3 用 Agent Economy 路线图给支持者亮出最强回应！ Audiera 不是普通的社交金融，要做的是下一代经济基础设施，人类与 Agent 将共同创造、竞争并分享价值。 项目不只是局限于娱乐，目标是构建一个开放的经济系统 让人类和自主 Agent 能够并肩创作、参与活动、赚取收益并相互协作。 #Audiera# #AgentEconomy# #AIAgents#

Audiera 所构建的并非一款简单的 AI 音乐游戏，而是面向 Agent 时代的经济操作系统。 $BEAT 涨幅已达 5488%，项目路线图已正式公布，当前正是布局的关键窗口期。 · 第一、二阶段：成功验证了用户共创与参与的经济模型； · 第三阶段：Agent 已具备与用户共同盈利的能力，实现从工具到协作伙伴的跃迁； · 第四阶段：Agent 将拥有独立的经济身份、可交易的技能模块与市场化激励机制； · 第五阶段：实现跨平台、跨生态的 Agent 自主协作，构建可扩展的去中心化经济网络。 从娱乐切入，向经济系统演进；从辅助工具，到自主经济实体。@Audiera_web3 的发展路径清晰、结构完整，具备高度的想象空间与落地潜力。 #Audiera# #AgentEconomy# #AIAgents#

AI Agent 最近升温速度真的挺快。 尤其很多开发者现在已经开始关注：未来 AI 如何形成真正的 AI Network。 因为当 AI 开始长期运行之后，整个行业都会进入新的阶段。 从 AI 工具到 AI Agents，再到未来的 AI Network 这次在Noos @NoosProtocol 和 @ExoBrainAGI 曼谷大会现场，能明显感觉到越来越多 Builder 已经开始围绕 AI Agent、Web4.0 和下一代 AI 网络进行布局。 AI Agent Economy，可能真的才刚刚开始。 #Noos# #AICompute# #AIAgents# #Web4#

最近深度体验了一下腾讯的WorkBuddy ，最让我意外的地方：它不只会分析股票，还能直接跑完一整套投研工作流！ 很多人用 AI 做股票研究，得到的还是零散答案，最后还得自己查资料、核数据、整理汇报。 我用里面的免费 Hy3 大模型试了一次完整投研： 读财报和公开材料 → 对比营收利润现金流 → 梳理催化剂、风险和待验证问题 → 直接生成一份能拿去汇报的投资研究简报。 真正拉开差距的，是它能把搜集、分析、整理文档这些分散步骤，全串在同一个工作空间里完成。 不用在多个 AI、搜索工具和文档软件之间反复切换，也不用每做一步就重新解释背景。 日常写周报、做方案、整理资料也一样顺手。 而且 Hy3 在 WorkBuddy 里可以免费用到 8 月 31 号，这段时间刚好可以体验一下完整工作流～ 最近我自己也在当日常小助手用～ #TencentAI# #AIAgents# @TencentAI_News @WorkBuddy_AI

ZERO Market Flash #003# 第二次“中国AI冲击波”，市场又看错了吗？ ——为什么更便宜的AI，可能意味着更大的基础设施需求 去年（2025年）1月，DeepSeek发布后，市场迅速形成一个判断：如果更少的GPU就能训练出优秀模型，那么未来AI基础设施需求将下降。当天，NVIDIA股价大跌近17%，整个AI产业链承受巨大压力。 一年多之后，类似的故事再次出现。 Kimi K3再次证明，中国公司能够以更低成本推出具有竞争力的大模型。市场随之提出了一个熟悉的问题：模型越来越便宜，是否意味着未来需要更少的GPU？ 然而，Kimi随后宣布暂停新的订阅服务，原因不是模型能力不足，而是用户需求迅速增长，GPU容量已接近部署上限。 真正率先达到瓶颈的，并不是模型能力，而是模型开始被大规模使用后的算力供给。 过去几年，AI竞争几乎一直围绕训练（Training）展开。谁拥有更多GPU，谁训练出更大的模型，谁就拥有更强的竞争优势。因此，当训练成本不断下降时，市场自然推导出一个结论：未来需要的GPU会越来越少。 但这个推导隐含着一个前提——AI的价值主要来自训练。真正需要回答的问题是：如果AI变得更便宜、更好用，会不会有更多企业和个人开始使用它？ 一个模型可能只训练一次，却会每天完成数百万、数千万，甚至数十亿次推理（Inference）。真正长期消耗算力的，并不是一次训练，而是持续不断发生的推理请求。 技术进步降低的是单位成本，真正决定产业规模的，却往往是需求增长的速度。如果应用普及快于单位成本下降，整体基础设施需求不仅不会减少，反而可能继续扩大。 这也是为什么，Kimi公布GPU容量接近上限，比模型本身更值得关注。市场讨论的是训练成本，而现实首先出现的，却是部署能力开始承受压力。 这也让SK集团会长崔泰源提出的“Memory正从Price-driven走向Volume-driven”有了新的解释：未来推动行业增长的，也许不只是价格，而是不断扩大的部署规模。 因此，这次所谓的“第二次中国AI冲击波”，留下的或许并不是一个关于模型竞争的故事，而是一个关于需求扩张的故事。真正值得关注的，不是谁能够以更低成本训练模型，而是谁能够长期支撑越来越多用户、越来越多Agent，以及越来越多的推理请求。 一年之前，市场因为DeepSeek重新评估了训练成本。一年之后，Kimi提醒市场，也许真正需要重新评估的，是部署需求。 训练创造模型。部署创造产业。 —— 本文仅代表个人研究观点，不构成任何投资建议。请独立研究，自行决策。 ZERO 优秀，不足以托付。
唯有最好，方可重仓。 Scientist · Doctor · A9 Investor Search Tags #AI# #ArtificialIntelligence# #KimiK3# #MoonshotAI# #DeepSeek# #Inference# #Deployment# #Training# #AIAgents# #GPU# #NVIDIA# #Memory# #HBM# #DRAM# #Semiconductors# #AIInfrastructure# #Datacenter# #SKHynix# #SNDK# #Micron# #AIInvesting# #TechInvesting# #ZERO#

刚刷推看到 @NoosProtocol，我二话不说先去抢了个名。 1000.noos，拿下。 不知道从什么时候开始，我对数字、域名、号码类的东西完全没有抵抗力。从 .eth 抢到 .bnb，从 .nft 收到钱包塞满，历史遗留一大堆。 但以前那些都是真金白银买的，这次不一样。 免费。免费。免费。 兄弟们直接连接钱包就能领，白嫖的域名不要白不要。 AI Agent 时代来了，链上身份只会越来越重要。Noos AID 做的就是给 AI Agent 做去中心化身份系统，验证、协作、结算一条龙。现在 Genesis 限量，Phase 2 在跑，后面大概率有空投。 先抢注，再慢慢研究。链接丢下面！ #NOOS# #AIAgents# #Web3# 🚀

卧槽！互联网顶尖那批人，直接把脑子开源了！ 这11个GitHub仓库，真的能让你少走三年弯路，白嫖党直接起飞！ 兄弟们赶紧码住，慢慢啃，别手动找资料了！ PilotDeck（OpenBMB） 几分钟部署一个能自己干活的AI Agent，真正的开源智能体框架！ andrej-karpathy-skills（Karpathy） 一个CLAUDE.md文件直接封神，17万+星，AI编程铁律天花板！ MemPalace AI记忆系统，LongMemEval接近满分，记忆永不丢失！ OpenClaw（Peter Steinberger） 私人AI助理，37万+星，GitHub史上涨最快的怪物之一！ autoresearch（Karpathy） 科研自动化框架，吸星速度离谱，直接把科研变流水线！ awesome-claude-code Claude Code顶级玩法合集，FAANG内部都在偷偷用！ agent-skills（Addy Osmani） 生产级AI编程技能，3万+星，硬核到爆！ AI-Agents-for-Beginners（微软） 12节免费课，从零教你搞AI智能体，白嫖党的天菜！ awesome-llm-apps 最大可运行AI应用合集，10万+星，抄作业首选！ hermes-agent（NousResearch） 自进化AI智能体，越用越聪明，越用越强！ qlib（微软） 全套量化投资平台，直接clone对冲基金的大脑！ 别人天天闷声用这些东西，你刷完就划走，差距就这么被拉开了。 快码住 + 转发给还在瞎找资料的朋友！ 谁用谁知道，评论区说说你先冲哪个？#AIAgents# #GitHub#

AI agents 真正大规模上链之后，最容易被低估的问题不是支付，如果未来有万亿级交易由 agents 执行，那每一笔交易背后都可能出现争议 任务到底完成了吗？ 交付质量算不算合格？ 自然语言里的承诺该怎么解释？ 谁来判断哪一边更合理？ // 传统 smart contract 擅长执行明确规则，但它不擅长处理模糊语义和现实世界证据。 这就是 @GenLayer 要做的事，也是是最受期待的 AI x Crypto 生态之一，背后有 North Island Ventures、Arrington Capital、Node Capital 和 Maelstrom 等机构支持，融资超过 1,000 万美元，并且即将迎来代币TGE 简单说，GenLayer 是 agentic economy 的 adjudication layer，也就是给 AI agents 准备的裁决层。 让多个独立 AI validators 像陪审团一样分别判断，再通过共识给出一个可信结果。 // 而 @RallyOnChain 是首个基于 GenLayer 构建的旗舰协议，尽早参与 Rally，就等于尽早参与 GenLayer，也就是等于尽早拿到他们的 $RLP 代币 反正都是白嫖，不如去参加一下吧，看到有好多人拿到很多的 RLP 了 目前他们有写 @GenLayer 的价值 5000 $USDC 的奖池活动，欢迎大家去参与 Link: