Merci aux enseignants pour la reconnaissance de mon contenu, n'hésitez pas à échanger davantage.

Beaucoup de gens parlent de la chaîne AI, aimant mettre l'accent sur des "applications plus intelligentes".

Je me soucie davantage d'une autre chose : lorsque l'IA commence à faire des choses pour les gens, qui lui fournira un "registre de travail vérifiable" - capable de se souvenir du contexte, d'expliquer chaque étape, d'exécuter automatiquement selon des règles, et de faire le règlement proprement. @Vanarchain l'idée ressemble à la construction d'une "piste d'audit native" pour les agents intelligents : myNeutron plonge la mémoire sémantique dans l'infrastructure, faisant en sorte que le contexte ne soit pas un cache temporaire ; Kayon rend le processus de raisonnement plus transparent, réduisant les décisions en boîte noire ;

Flows transforme les actions en automatisation contrôlable, évitant le "savoir faire mais mal faire". Dans cette norme, simplement lancer une nouvelle L1 et inscrire le TPS sur une affiche devient de moins en moins significatif ; ce qui est réellement rare, ce sont les capacités modulaires qui peuvent fonctionner à long terme, être auditées et acceptées par la réglementation.

De plus, en ouvrant la disponibilité inter-chaînes depuis Base, cela revient à étendre cette piste d'audit à plus d'écosystèmes, sans s'appuyer sur un cycle auto-référentiel de chaîne unique. Les paiements et les règlements conformes représentent la dernière barrière : les agents ne regardent pas l'interface du portefeuille, ils ont besoin d'une piste directement réglable.

$VANRY est donc plus comme un pari sur la "capacité à être mis en ligne" : plus on l'utilise, plus la valeur peut s'accumuler lentement à partir d'activités réelles.

#vanar $VANRY