【 $REI : Ein Gedächtnis, das sich weiterentwickeln kann, eine kettenbasierte Gehirnstruktur, neue technologische Paradigmen vs. Wetten auf die Struktur großer Wale】 Man muss zugeben, dass @ReiNetwork0x ein typisches „Neuschreibung des zugrunde liegenden Paradigmas + sehr schwache sekundäre Struktur“ Wettspiel ist. 1. Was will $REI erreichen? Es ist nicht nur eine weitere #AI-Narration, sondern versucht wirklich: das „Gedächtnis / Schlussfolgern / Modellkooperation“ zu einem „evolutionären Gehirn auf der Blockchain“ neu zusammenzusetzen. Es möchte einige der aktuellen Mängel von LLM (Large Language Model, große Sprachmodelle) lösen: Es vergisst (keine kontinuierliche Erinnerung), hat Halluzinationen, gehört dir nicht (nicht besitzbar / nicht übertragbar). @ReiNetwork0x bietet die Lösung an: Lass es lernen, während es verwendet wird, sich erinnern und auch kapitalisiert werden. 2. In einem Satz: Rei ist als grundlegendes Forschungs-AI-Labor positioniert, das sich an OpenAI und Anthropic orientiert, nicht als ein weiteres LLM, sondern als eine revolutionäre „synthetische Gehirn“-Architektur namens „Core“. Core löst durch drei Hauptkomponenten und drei technologische Durchbrüche grundlegend die aktuellen Engpässe der KI in Bezug auf Gedächtnis, Lernen und Zuverlässigkeit. Krypto verleiht ihm drei Werkzeuge: On-Chain-Logs = verifizierbar, kapitalisiert = handelbar und wiederverwendbar, offene Anreize = Entwickler anziehen, um spezielle Fähigkeiten zu ergänzen. Daher haben Kleinanleger normalerweise keine Möglichkeit, Anteile an frühen Forschungs-Labors zu erwerben; das öffentlich handelbare $REI ist der seltene Zugang, natürlich auch ein Risiko. 3. Token-/Wirtschaftsmodell: Vorteile: hohe anfängliche Zirkulation, wenige spätere Freigabebomben; Nachteile: aber in der frühen Phase ist der konzentrierte, kostengünstige Anteil enorm; Größte Lücke: Es ist nicht klar, wie der Wert von $REI erfasst wird: Ist es eine Nutzungsgebühr? Erstellung von Unit-Stakes? Rückkaufgebühren? Momentan ist das alles unklar. 4. On-Chain & Datenpunkte: 1. Die ersten 250 Adressen >81% des Angebots, keine Selbsttäuschung, das ist das systemische Risiko; 2. Monatlicher Betrieb: Dutzende TB an Daten, über 600.000 Muster, fast 99% Synchronisationsrate, was zeigt, dass es tatsächlich läuft, nicht nur PPT. 3. Marktkapitalisierungsbereich: mittleres AI-Konzept, technologische Narration Prämie + Lagerstruktur Abschlag. 5. Unterschiede zu ähnlichen Projekten: Bittensor @opentensor: Offenes Netzwerk zur Anreizung von Rechenleistung/Modellbeiträgen, das sich auf externe Beiträge konzentriert; REI ist eher ein integriertes Gehirn aus Architektur + Gedächtnis + Schlussfolgern. Autonolas @autonolas: Bevorzugt mehr Agentenkooperation und dezentrale Dienstkoordination; REI konzentriert sich mehr auf „fortlaufendes Lernen eines einzelnen Gehirns + interne Wissensstruktur“. LangChain @LangChainAI: Entwicklerwerkzeuge/Orchestrierungsrahmen, hat kein langfristiges Gedächtnis oder Anreize; REI bindet Gedächtnis - Schlussfolgern - Anreize. 6. Risikopunkte (nicht beschönigen): 1. Konzentration der Bestände: Die Kosten für große Walanteile sind niedrig, jede kleine Bewegung könnte einen Bankrun auslösen. 2. Anonymer Team: Jetzt ist „Code = Ruf“, wenn der Iterationsrhythmus unterbrochen wird, wird das Vertrauen sofort zurückschlagen. 3. Technische Umsetzung: Lernen während des Schlussfolgerns/Halluzinationen reduzieren erfordert externe Bewertungen, nicht nur Selbstberichte. 4. Ökologische Validierung: Externe reale Geschäftsanwendungen und die Größe der Drittanbieter-Units benötigen Zeit. 5. Der Mechanismus zur Wertschöpfung des Tokens befindet sich derzeit in der „leeren Rahmen“-Phase. 7. Aktuell zu beobachtende Kennzahlen: 1⃣ Konzentration der Anteile: Kann der Anteil der Top 250 unter 75% fallen? Käufe und Verkäufe von großen Walen. 2⃣ Entwicklungsfortschritt: Core-Versionen kontinuierlich (monatlich oder zweimonatlich), GitHub-Wochenbeiträge bleiben aktiv (≥30 Niveau). 3⃣ Ökologische Anwendungen: Anzahl der externen Units steigt kontinuierlich; echte API/SDK-Aufrufe. 4⃣ Wirtschaftsmodell-Anreize: Sobald Gebühren/Stakes/Mieten umgesetzt werden, sehen, ob dies zu echtem Tokenverbrauch oder Lockup führt. 8. Meine Einstiegs- und Haltestrategie: Mit Nansen-Tools abgeschlossen: On-Chain-Überwachung, Fokus auf Hauptadressen, CEX-Spuren & LP-Liquiditätsänderungen; 0,19 USD bei 25% Position. In den letzten Tagen, als die AI+Krypto-Projekte insgesamt auf der Base zurückgingen, habe ich bei 0,11 USD auf 50% aufgestockt. Ich werde weiterhin beobachten: Konzentration der Top 100 Bestände / echte Ökologie der Units / Verbrauch von Gebühren & Anreize & Lockup-Modelle / Halluzinationstests / Geldflüsse von großen Walen. Kernansicht: Das ist nicht einfach nur eine weitere AI-Anwendung, sondern ein Labor für neue grundlegende Paradigmen und neue Versuche, das auch eine Art Zeitbombe in der Struktur der Anteile des Projekts darstellt. Wenn es funktioniert, wird die Marktbewertung weit über der von gewöhnlichen AI x Krypto-Projekten liegen; auf der Base tauchen auch zunehmend viele solcher „grundlegenden Rekonstruktionen + „je größer der Sturm, desto teurer der Fisch“-Struktur-Risiko“ AI+Krypto-Projekte auf, also weiter verfolgen, DYOR! Einige gesammelte Informationen über $REI: 1.@blocmatesdotcom „Von Grund auf neu über große Sprachmodelle nachdenken“ 2. @bes_______ „Rei-Papier“ 3.@0xreitern „Grundressourcen/Informationsleitfaden von @ReiNetwork0x“