【 $REI ：un cerebro en cadena con memoria y capacidad de evolución, una apuesta entre un nuevo paradigma tecnológico y la estructura de grandes ballenas】 Hay que reconocer que @ReiNetwork0x es una típica apuesta de "reescritura del paradigma subyacente + estructura secundaria muy frágil". 1. ¿Qué quiere hacer $REI? No es solo otro envoltorio narrativo de #AI, sino que realmente está intentando: reconstruir "memoria / razonamiento / colaboración de modelos" en un "cerebro evolutivo en cadena". Quiere resolver varios problemas críticos actuales de los LLM (Modelos de Lenguaje Grande): se olvida (sin memoria continua), tiene alucinaciones, no te pertenece (no es poseíble / transferible). La solución que ofrece @ReiNetwork0x es: que aprenda mientras se usa, que recuerde y que pueda ser capitalizado. 2. En una frase: La posición central de Rei es un laboratorio de investigación fundamental que compite con OpenAI y Anthropic, no es otro LLM, sino una arquitectura revolucionaria de "cerebro sintético", llamada "Core". Core resuelve fundamentalmente los cuellos de botella actuales de la IA en memoria, aprendizaje y fiabilidad a través de tres componentes clave y tres avances tecnológicos. Crypto le otorga tres herramientas: registro en cadena = verificable, capitalizable = reutilizable en transacciones, incentivos abiertos = atraer desarrolladores para complementar capacidades específicas. Por lo tanto, los minoristas normalmente no tienen oportunidad de acceder a la equidad de laboratorios de investigación fundamental en etapas tempranas, ahora el $REI que está en circulación pública es una entrada escasa, y por supuesto, también es una exposición al riesgo. 3. Modelo de token/economía: Ventajas: alta circulación inicial, pocas bombas de desbloqueo posteriores; Desventajas: pero el costo de los tokens concentrados en las primeras etapas es enorme; Mayor brecha: no se ha aclarado cómo se captura el valor de $REI, ¿es una tarifa de uso? ¿Crear unidades en garantía? ¿Recompra de tarifas? Por ahora, no está claro. 4. Puntos de vista en cadena y de datos: 1. Las 250 direcciones principales >81% del suministro, no se engañen, este es un riesgo sistémico central; 2. Operación mensual: decenas de TB de datos escritos, más de seiscientos mil patrones, cerca del 99% de tasa de sincronización, lo que indica que realmente está funcionando, no es solo un PPT. 3. Rango de capitalización de mercado: concepto de IA de medio a alto, prima narrativa tecnológica + descuento en la estructura de tenencia. 5. Diferencias con proyectos similares: Bittensor @opentensor: red abierta que incentiva la contribución de potencia de cálculo/modelos, centrada en la incentivación de contribuciones externas; REI es más como un cerebro integrado de arquitectura + memoria + razonamiento. Autonolas @autonolas: se centra más en la colaboración de múltiples agentes y la orquestación de servicios descentralizados; REI se centra más en "aprendizaje continuo de un solo cerebro + estructura de conocimiento interno". LangChain @LangChainAI: herramientas para desarrolladores / marco de orquestación, sin memoria a largo plazo ni incentivos; REI vincula memoria - razonamiento - incentivos. 6. Puntos de riesgo (sin adornos): 1. Concentración de tenencias: el costo de los tokens de grandes ballenas es bajo, cualquier movimiento puede ser un ensayo de corrida. 2. Equipo anónimo: ahora es "código = reputación", una vez que se interrumpe el ritmo de iteración, la confianza se vuelve en contra. 3. Cumplimiento técnico: la reducción de alucinaciones / aprendizaje durante el razonamiento requiere evaluación de terceros, no se basa en auto-reporte. 4. Validación ecológica: la aplicación real en escenarios de negocio externos y la escala de unidades de terceros requieren tiempo. 5. El mecanismo de captura de valor del token ahora está en la fase de "marco vacío". 7. Indicadores clave a seguir actualmente: 1⃣ Concentración de tenencias: ¿puede la proporción de las 250 principales bajar del 75%? Compras y ventas de grandes ballenas. 2⃣ Progreso del desarrollo: versión de Core continua (mensual o bimensual), mantener las contribuciones semanales en GitHub (≥30 niveles). 3⃣ Aplicaciones ecológicas: aumento continuo en el número de unidades externas; llamadas reales a API/SDK. 4⃣ Estímulo del modelo económico: una vez que se implementen tarifas / garantías / alquileres, ver si se genera un consumo real de tokens o bloqueo. 8. Mi estrategia de entrada y tenencia: Con la herramienta nansen he completado: monitoreo en cadena, enfocándome en las direcciones principales, trayectoria de CEX y cambios en la liquidez de LP; construí una posición del 25% a 0.19U. En los últimos días, durante la corrección general de los proyectos de AI + crypto en base, he aumentado mi posición al 50% a 0.11U. En el futuro, seguiré monitoreando: concentración de las 100 principales tenencias / ecosistema real de unidades / consumo de tarifas & incentivos & modelo de bloqueo / pruebas de alucinaciones / flujo de fondos de grandes ballenas. Opinión central: Esto no es simplemente hacer otra aplicación de IA, sino un laboratorio de nuevos paradigmas fundamentales y nuevos intentos, y también es una bomba de tiempo en la estructura de tenencias que refleja la visión del proyecto. Si puede funcionar, el límite de valoración del mercado será mucho más alto que el de proyectos ordinarios de IA x Crypto; en base también han comenzado a aparecer muchos de estos proyectos de "reestructuración fundamental + riesgo de estructura de 'cuanto más grande es la tormenta, más caro es el pez'" AI + crypto, mantengan el seguimiento, ¡DYOR! Algunos materiales recopilados sobre $REI: 1.@blocmatesdotcom "Repensando desde cero los grandes modelos de lenguaje" 2. @bes_______ "Documento de Rei" 3.@0xreitern "Guía de recursos básicos de @ReiNetwork0x"