【 $REI : Een geheugenrijke, evoluerende on-chain hersenstructuur, nieuwe technologieparadigma vs. weddenschap tegen grote walvissen】 We moeten toegeven dat @ReiNetwork0x een typisch geval is van "herziening van de onderliggende paradigma's + zwakke secundaire structuren" in een weddenschap. 1. Wat wil $REI doen? Het is niet zomaar een andere #AI narratief verpakking, maar probeert echt: "geheugen / redenering / model samenwerking" opnieuw samen te voegen tot een "evoluerende on-chain hersenstructuur". Het wil enkele grote tekortkomingen van de huidige LLM (Large Language Model, grote taalmodellen) oplossen: Het vergeet (geen blijvend geheugen), het heeft hallucinaties, het behoort niet tot jou (niet in eigendom / niet overdraagbaar). @ReiNetwork0x biedt de oplossing: laat het leren terwijl het gebruikt wordt, het kan onthouden en kan ook geactiveerd worden als een activum. 2. In één zin: Rei's kernpositie is een basis onderzoeks AI-laboratorium dat zich richt op OpenAI en Anthropic, geen andere LLM, maar een revolutionaire "synthetische hersenstructuur" genaamd "Core". Core lost fundamenteel de huidige AI knelpunten op het gebied van geheugen, leren en betrouwbaarheid op door middel van drie kerncomponenten en drie technologische doorbraken. Crypto geeft het drie krachtige hulpmiddelen: on-chain logboeken = verifieerbaar, activatie = verhandelbaar en herbruikbaar, open stimulansen = trekt ontwikkelaars aan om specifieke vaardigheden aan te vullen. Dus, kleine beleggers hebben normaal gesproken geen kans om in contact te komen met aandelen van vroege basis onderzoeks laboratoria, nu is de openbaar verhandelbare $REI een zeldzame toegang, en natuurlijk ook een risicovolle blootstelling. 3. Token/economisch model: Voordelen: hoge initiële circulatie, weinig latere ontgrendelingsbombes; Nadelen: maar in de vroege fase zijn de lage kosten van de chips enorm; Grootste tekortkoming: er is geen duidelijke uitleg over de waarde-opname van $REI, is het een gebruiksvergoeding? Creëren van Unit onderpand? Kosten terugkoop? Voorlopig is het nog niet duidelijk. 4. On-chain & datapunten: 1. De eerste 250 adressen >81% van de voorraad, laten we onszelf niet voor de gek houden, dit is het kern systeemrisico; 2. Maandelijkse werking: tientallen TB aan gegevensinvoer, meer dan 600.000 patronen, bijna 99% synchronisatietarief, wat aantoont dat het echt draait, geen PPT. 3. Marktkapitalisatie bereik: middenklasse AI concept, technologische narratief premie + houdstructuur korting. 5. Verschillen met vergelijkbare projecten: Bittensor @opentensor: een open netwerk dat de bijdrage van rekenkracht/modellen stimuleert, met de nadruk op externe bijdragen; REI lijkt meer op een geïntegreerde hersenstructuur van architectuur + geheugen + redenering. Autonolas @autonolas: meer gericht op multi-agent samenwerking en gedecentraliseerde service-orkestratie; REI legt meer de nadruk op "doorlopende leren van een enkele hersenstructuur + interne kennisstructuur". LangChain @LangChainAI: ontwikkelaarstools/orkestratie framework, zonder langdurig geheugen of stimulansen; REI bindt geheugen - redenering - stimulansen. 6. Risicopunten (geen opsmuk): 1. Concentratie van holdings: grote walvissen hebben lage kosten voor hun chips, elke kleine schommeling kan leiden tot een run. 2. Anoniem team: nu is "code = reputatie", als de iteratietempo onderbroken wordt, zal het vertrouwen onmiddellijk terugkaatsen. 3. Technische realisatie: leren tijdens redenering/hallucinaties verminderen vereist externe evaluatie, niet alleen zelfverklaring. 4. Ecologische validatie: externe echte zakelijke toepassingsscenario's, de schaal van derde partij Units kost tijd. 5. Het mechanisme voor waarde-opname van tokens is momenteel in de "lege kader" fase. 7. Huidige focusindicatoren: 1⃣ Concentratie van chips: kan de verhouding van de top 250 onder de 75% komen? Grote walvissen kopen en verkopen. 2⃣ Ontwikkelingsvoortgang: Core versie continu (maandelijks of twee-maandelijks), GitHub wekelijkse bijdragen blijven draaien (≥30 niveau). 3⃣ Ecologische toepassingen: het aantal externe Units blijft stijgen; echte API/SDK oproepen. 4⃣ Economisch model stimulansen: zodra kosten/onderpand/huren zijn geïmplementeerd, kijken of er echte tokenconsumptie of lock-up ontstaat. 8. Mijn instap- en holdingstrategie: In combinatie met Nansen-tools heb ik voltooid: on-chain monitoring, met de nadruk op top adressen, CEX-sporen & LP liquiditeitsveranderingen; 25% positie opgebouwd bij 0.19U. De afgelopen dagen, tijdens de algemene correctie van AI + crypto-projecten op base, heb ik mijn positie verhoogd tot 50% bij 0.11U. In de toekomst blijf ik letten op: concentratie van holdings in de top 100 / echte ecologie van Units / kostenconsumptie & stimulansen & lock-up modellen / hallucinatie metingen / instroom/uitstroom van grote walvisfondsen. Kernopvatting: Dit is niet simpelweg een andere AI-toepassing, maar een laboratorium voor nieuwe basisparadigma's en nieuwe pogingen, en het is ook een tijdgebonden bom in de chipstructuur van het projectteam. Als het kan draaien, zal de marktwaardering veel hoger zijn dan gewone AI x Crypto-projecten; op base beginnen ook steeds meer van dit soort "onderliggende reconstructie + "hoe groter de storm, hoe duurder de vis" structurele risico" AI + crypto-projecten op te duiken, blijf volgen, DYOR! Enkele samenvattende materialen over $REI: 1.@blocmatesdotcom "Herziening van grote taalmodellen vanaf nul" 2. @bes_______ "Rei paper" 3.@0xreitern's "Basisbronnen/gegevensgids van @ReiNetwork0x"