Innhold om lommeboksporing fikk mye oppmerksomhet og spørsmål, så her er en detaljert oversikt over hvordan det fungerer på Nansen. Disse sporingsverktøyene fortsetter å utvikle seg, men imo er det beste akkurat nå @nansen_ai, en AI-analyseplattform med flere kjeder fokusert på sporing av smarte penger.

Så lenge jeg lever, vil jeg fortsette å lære å leve. De største vet at de ikke vet.

En av de verste vanene er å leve i forventning. Forvandle det til takknemlighet og se livskvaliteten din stige med det.

Jeg ble nettopp med i @ethos_network som er den jeg har lett etter i 2 måneder, men jeg vil si at det er den vanskeligste Heldigvis ble jeg invitert av @kenodnb kongen av Pendle som er som min profressor i denne karrieren. Jeg møtte ham faktisk da jeg først begynte å utforske Infinit, og jeg tror ærlig talt at han er den beste allsidige skaperen der ute Foreløpig ser Ethos uovertruffen ut, og jeg forventet ikke at de lager dette banger-grensesnittet Formålet jeg har funnet ut at folk bruker Ethos handler om tillit til kontoen En annen funksjon jeg liker med Ethos er at folk kan gi ærlige tanker om et Web3-prosjekt Det er ganske virkningsfullt å se ekte tilbakemeldinger fra fellesskapet, spesielt når de kommer fra ekte og solide brukere Det er også daglige oppgaver for ukentlig xp distribuert, noe som er flott for meg å aktivt bruke Ethos hver dag Ideen om å lage denne appen er så genial, jeg har ikke opplevd noen form for dapps som dette før Forkynn for det mest ekte fellesskapet i Web3

Etter å ha lest @kenodnb innlegg, innså jeg at jeg burde ha sett på Miras innvirkning på utdanning langt tidligere. . . For det Mira gjør er ikke bare «AI for å lage tester», det er et skikkelig sprang i hvordan vi lærer og underviser. ➤ Ta Learnrite som et eksempel, de brukte @Mira_Network til å oppgradere hele testpipelinen: + Feilraten i spørsmålene falt fra 28 % ➜ 4,4 % + Gjennomgangstid per spørsmål kuttet fra 60 minutter ➜ bare 2–3 minutter + Kostnad per spørsmål av høy kvalitet kuttet fra $5 ➜ $0.30 + Ukentlig produksjon vokste fra 40 spørsmål ➜ 1,200 + Og nå er til og med UPSC-eksamener fullt personlig basert på studentenes evner Det er allerede imponerende. ➥ Men Kenos stykke fikk meg til å lure på, hvem er denne teknologien egentlig for? ➤ Studentene drar definitivt nytte av: + Få spørsmål som samsvarer med deres nivå + Spar studietid + Fokuser på deres faktiske svakheter ➤ Men hva om lærere brukte det også? + En litteraturlærer kan bruke AI til å foreslå spørsmål skreddersydd for hver elevs læringsstil + En fysikklærer i en liten by kan generere standardiserte eksamener som de på toppskoler i byen, alt med bare en bærbar datamaskin og @Mira_Network ➜ AI blir en undervisningspartner, som Learnrite viste, gjør Mira lærere fra skapere til validatorer. ➥ Hvert barn fortjener en rettferdig sjanse til å lære I disse dager med all teknologien og globale ting, blir læring mye enklere, men mest for barn som allerede har tilgang. I mellomtiden gjør det ting litt vanskeligere for de i avsidesliggende områder å ta igjen. . . 🩶 Jeg har alltid ønsket at barn som bor langt unna kunne få samme sjanse til å lære som de i storbyer. Det er ikke enkelt, jeg vet, men jeg mener fortsatt at alle fortjener en rettferdig sjanse til utdanning 🌻

La boomers utilsiktet frøene til Bitcoins suksess ved å prise millennials og zoomere ut av eiendomsmarkedet? Maple Finance @syrupsid på @thebellcurvepod... Veldig interessant tema:

Tidligere dekket jeg hvordan @Mira_Network hjelper til med å drive @Delphi_Digital AI-assistent, Delphi Oracle. I dag, la oss se på en annen brukssak. Miras verifiseringsteknologi hjalp Learnrite med å skalere fra 40 til 1,200 eksamensspørsmål i uken per ekspert, uten å ofre kvaliteten. Slik endret det alt for en av de mest konkurransedyktige eksamenene på jorden: Over 1.5 millioner studenter i India tar UPSC hvert år. De konkurrerer om bare 900 stillinger i de prestisjetunge indiske siviltjenestene. En akseptgrad på mindre enn 0.06%, noe som gjør det uten tvil til verdens mest konkurransedyktige eksamen. For å lykkes trenger studentene personlige spørsmål av høy kvalitet. Men å bygge den typen innhold er tregt, dyrt og nesten umulig å skalere. Learnrites mål var enkelt: Gi hver elev personlig UPSC-forberedelse, uansett budsjett. Men det kostet $5 og 60 minutter per ekspert å skrive et enkelt kvalitetsspørsmål. Skalering på tvers av? Helt uoverkommelig. De vendte seg til AI. Til å begynne med så det ut til å fungere. Rask generering, riktige emner, ren grammatikk. Men 28 % av spørsmålene hadde alvorlige faktiske eller logiske feil. Du kan ikke trene for UPSC med ødelagt innhold. Den typen fiasko kan koste studentene alt de har jobbet for. Manuell gjennomgang hjalp heller ikke. Eksperter brukte fortsatt nesten like mye tid på å fikse AI-spørsmål som å skrive dem fra bunnen av. Økonomien endret seg ikke. Kvaliteten led fortsatt. Synet føltes utenfor rekkevidde. Så kom verifiseringen. I stedet for å fikse AI, samarbeidet Learnrite med Mira for å verifisere AI. Mira bruker flere AI-modeller for å kryssjekke hvert spørsmål. Bare de med konsensus kommer gjennom. Feilraten falt fra 28 % til bare 4,4 %. Her er hva som endret seg inne i Learnrite: - Spørsmålshastighet: 40 til 1,200 per uke - Gjennomgangstid: 60 minutter til 2-3 minutter - Kostnad per Q: $5 til $0.30 - Spørsmål per emne: ~50 til 500+ De kunne nå bygge personlige spørsmålssett i stor skala. I løpet av 6 måneder skalerte de verifiserte spørsmål på tvers av hele UPSC-læreplanen. Eksperter sluttet å skape. De begynte å evaluere. Det ene skiftet, opprett først, bekreft andre, snudd hele produksjonsmodellen. Innhold av høy kvalitet koster nå 94 % mindre og tar 95 % kortere tid å validere. Dette endret alt for elevene: - Spørsmålene samsvarer nå med nivået deres - Svake områder får mer fokus - Vanskelighetsgraden justeres automatisk - Nye emner lanseres i løpet av dager, ikke måneder Bedre læring. Mindre bortkastet tid. Flere sjanser til å lykkes. Som en bonus genererte AI ofte unike spørsmål eksperter ikke ville ha kommet på. Med verifisering på plass kan Learnrite trygt bruke disse kreative vinklene for å forbedre elevenes resonnement. Miras verifiseringslag erstattet ikke mennesker, det mangedoblet deres innvirkning. Fremtidens utdanning avhenger av vår evne til å skalere innhold av høy kvalitet uten å miste tilliten. Det er akkurat det Miras verifiseringslag leverer. Og Learnrite er bare begynnelsen.

Repetisjon er mestringens mor. ... men bare hvis det gjøres med intensjon, fokus og hensikt.

This conversation about protocols becoming "invisible" infra captures something important happening in crypto right now. The prediction is spot on. Most users won't know they're using Web3 if the experience is smooth enough. No seed phrases, no manual transaction signing, no gas fee confusion. Just apps that work like the Web2 tools people already understand. What is happening currently👇 1/ Protocols like @infinit V2 will be handling complex DeFi operations automatically 2/ SuperApps like @DeFiApp adding perps + yield farming along w spot trading + acting as a wallet 3/ Account abstraction eliminating technical barriers 4/ Apps bundling all Web3 functionality into familiar interfaces Successful Web3 integration happens when users don't have to think about the underlying complexity. Why I'm positive on @defidotapp & @Infinit_Labs specifically👇 > They're building exactly this kind of invisible infra > Instead of making users learn DeFi protocols, they're creating a mobile first experience > You just interact with simple interfaces while the app handles routing, optimization & execution automatically Most people discover new financial apps on their phones, not desktop. If they both can make this as simple as using a banking app, they capture users who would never touch other DeFi platforms. Remember that mainstream adoption happens when technology becomes invisible. People don't want to learn about DEXs, liquidity pools or gas optimization. Instead they want results without complexity. @defidotapp & @Infinit_Labs seems focused on solving the right problem I.e making powerful DeFi functionality accessible without the learning curve.

I innlegget mitt 11. juli delte jeg tips for å klatre på @Infinit_Labs-ledertavlen. Disse er fortsatt svært relevante, spesielt hvis du forbereder deg til sesong 2. Men jeg ser at mange fortsatt prøver å dyrke svar, be om følgere, generisk engasjement og grunnleggende innlegg. IMO, dette fungerer ikke. InfoFis algoritmer blir smartere for hver dag. De er designet for å filtrere støy og belønne innhold som faktisk driver produktbruk. Så hva trengs egentlig? Innhold som folk ønsker å lese: 🔹Enestående 🔹Høy kvalitet 🔹Relevant for produktet 🔹Fører til faktisk bruk Hvis innholdet ditt ikke hjelper brukerne med å bruke produktet, spiller du ikke det riktige spillet IMO. Hvis du ønsker å posisjonere deg selv før INFINIT V2 går live, fokuser på DeFi-strategiforberedelse som skaper. FOMO vil være ekte når V2 treffer, spesielt for populære strategier. Ikke begynn å tenke på det når det allerede er live. Start nå. Her er et rammeverk som fortsatt gjelder: 1⃣ Forstå DeFi-protokollene i INFINIT Kjenn til alle protokoller som støttes. Forstå hvordan de kobles sammen inne i terminalen. Du kan ikke lage verdifullt innhold hvis du ikke kjenner verktøyene. 2⃣ Fokuser på strategier med reell etterspørsel Automatisk rebalansering av sløyfer, deltanøytrale utbytter, tidsbesparende automatiseringer. Tenk som en bruker: hva er praktisk, hva løser et smertepunkt? 3⃣ Få inspirasjon fra X Se etter strategiideer som trender for en protokoll eller hvor protokoller kombineres. Følg DeFi-tanker som: @phtevenstrong @0xCheeezzyyyy @Slappjakke @kenodnb @YashasEdu @info_insightful @SiloIntern @PendleIntern @crypto_linn @defi_mago @lstmaximalist @0xTindorr @0xMughal De deler ekte strategier daglig. 4⃣ Test manuelt før V2-automatiseringer Kjør strategier selv med små midler. Hvis du ikke forstår den manuelle flyten i V1, vil du slite med å forklare og kjøre en mulig automatisert versjon senere. 5⃣ Bruk terminalen til risikoanalyse Forstå risiko: simuler strategier, stresstestruter og dokumenter hvordan de kan optimaliseres. Dette viser at du forstår hvordan du bruker produktet riktig. 6⃣ Utnytt Infinit-agenter for utførelse Be agenter om å brainstorme med deg. Jo mer du eksperimenterer, jo mer unik innsikt får du, og jo mer kreativ blir du med nye strategier. 7⃣ Dokumenter tydelig Skriv trinnvise veiledninger. Del dem inn i Lav / Middels / Høy risiko. Hjelp brukerne med å forstå hva de gjør, når strategiene dine er aktive. 8⃣ Promoter på X med åpenhet Markedsfør innholdet ditt og tiltrekk deg investorer. Visualiser strategiflyter. Vær tydelig på trinn, gasskostnader og resultater. Åpenhet bygger tillit og gjør innholdet ditt delbart. FOMO vil være høy når V2 faller. Men de som allerede vet hvordan de skal bygge strategier, forklare dem og drive produktbruken, vil øke raskest. Du bestemmer om du vil være klar eller reaktiv 🤝