Which Crypto Sectors Have Been "Eaten" by AI Agents?

Foresight NewsОпубліковано о 2026-06-22Востаннє оновлено о 2026-06-22

Анотація

The article examines which crypto sectors have been increasingly dominated by AI Agents and which remain human-centric. In certain high-speed, efficiency-driven areas, AI Agents have taken clear control. This includes derivatives/perpetuals trading, where bots outperform humans significantly (e.g., a contest showed 0% of AI Agents were liquidated vs. 43% of humans), arbitrage/MEV extraction, and yield optimization (with ~68% of new DeFi protocols in Q1 2026 featuring autonomous AI Agents). Spot trading and portfolio optimization are also seeing heavy Agent adoption. However, the shift is not universal. In "battleground" sectors, both Agents and humans coexist. In prediction markets, Agents dominate short-term arbitrage, but humans still outperform in long-term, nuanced judgment calls. In DeFi lending, while liquidation is automated, core deposit/borrow decisions remain largely human-driven. Sectors still firmly led by human activity include stablecoin payments and card-based spending (driven by real-world economic activity and remittances) and wallets, which serve as the crucial human-verification and approval layer. The rise of Agents increases the need for robust human-Agent verification layers. Projects like World/AgentKit, t54, Self Protocol, and Kite AI are building infrastructure to create trust, security, and accountability by binding Agents to verified human identities. In conclusion, while AI Agents have decisively "eaten" speed and optimization-focused crypto se...


Author: blocmates.(@blocmates)

Compiled by: AididiaoJP, Foresight News


If you're like us and have been tied to this industry for the past few years, you can clearly feel that the atmosphere has changed.


Things feel less exciting, and the only thing that seems to capture attention is something with two words—AI and Agent.


The mainstream consensus is that the industry is being heavily optimized to serve AI Agents, causing products still struggling with direct human interaction or the "human layer" to be marginalized.


Therefore, from a human perspective, the industry might seem a bit stagnant, but the on-chain environment remains active and vibrant on a new layer (the Agentic layer), which humans cannot directly intervene in technically.



Efficiency is driving more users towards AI-led interactions. Platforms originally designed for human clicks and operations are now being optimized for "non-human" service.


Major players like Uniswap Labs already launched 7 open-source "Skills" for AI Agents in February. These tools enable autonomous AI coding Agents (e.g., within Claude, Cursor, or other Agent frameworks) to directly and reliably interact on-chain with the Uniswap protocol.


However, contrary to the "AI Agents will eat everything" narrative flying around the timeline, a closer look reveals a slightly different story—the growth in Agent activity is more sector-specific, not industry-wide.


We decided to dig deeper to see which sectors have already been "eaten" and which ones are yet to be consumed.


Our goal: understand if the human layer in crypto is truly dying, and explore solutions built on top of crypto's new layers to ensure control isn't lost.


Crypto Sectors Already Dominated by AI Agents



In specific sectors, we observe that AI Agent-driven activity is very active, while direct human interaction is declining. Here are some examples:


Derivatives Trading (Perpetuals)


The perpetuals market is crypto's most explicitly bot-dominated liquid market. Speed, pattern recognition, and 24/7 execution are things machines do better than humans. No one would argue that humans should manually do trading pre-flops.


The top 10 perpetual protocols generated about $592 billion in trading volume over the past 30 days, with Hyperliquid alone accounting for $248.8 billion, followed by Aster ($61.6 billion).



Aster's real-time "Human vs AI" trading competition over two weeks under highly volatile conditions is a clear example: 43% of human participants were liquidated, while all 30 AI Agents finished the competition with zero liquidations, a 100% survival rate.



The overall ROI for human trading teams was -32.22%, while AI Agents limited total losses to about $13,000, with an overall ROI of -4.48%.


Arbitrage Trading (MEV)


This is the most absolute case of bot domination in crypto, as there is simply no scalable profitable human MEV operator.


The MEV ecosystem across networks has evolved into a highly competitive automated trading industry, with specialized bots and infrastructure tools scanning blockchain mempools.



In 2025, sandwich attacks accounted for 51.56% of total MEV transaction volume ($289.76 million). On Solana, sandwich bots captured between 1.7% and 5.4% (avg. 2.9%) of total daily volume, executing $3.85 billion in sandwich trades across over 3.9 million bundles.


A single bot accounted for 42% of all sandwich trading volume, executing over $1.6 billion in trades in the past 30 days.


This extends to DeFi protocols as well. The entire liquidation lifecycle—monitoring, triggering, and execution—is handled by permissionless bots.


While this existed before the AI Agent hype, the entire process is now significantly automated by Agents as the DeFAI category continues to grow.


Yield Optimization


This category is Agent-first by default. Data shows that 68% of new DeFi protocols launched in Q1 2026 included at least one autonomous AI Agent for trading, liquidity management, and risk monitoring.


Compared to data from 12 months ago, we see a 15% increase in AI Agent adoption in the yield space.


On platforms like Giza and ZyFAI, AI Agents consistently outperform—the latter achieving +73.42% excess yield compared to static strategies.


Giza recorded over 800,000 autonomous trades, with assets under management peaking at $40 million.


Besides Giza and ZyFAI, there are many more projects in this category. We've covered some, and others we'd be happy to dive into based on requests and further review—including:


Arrakis, Reflect, AFI, Lulo, Sail, Almanak, Surf, Infinit, AXAL, Superform, DeFi Saver, Kamino, Mamo, HeyAnon, etc.


Updates from leading projects like Pendle (including deploying MCP connectors and building Skills to make Pendle easily integrable with crypto-native and non-native AI Agents) also prove that the yield industry is rapidly tilting towards Agent-first interaction.


Spot Trading & Portfolio Optimization


Automated trading bots are currently estimated to account for 65% of global crypto trading volume. In early 2026, on-chain daily active AI Agents reached 250,000, a growth of over 400% from 2025.


Particularly on Solana, AI Agents generated $31 billion in DEX volume in 2025, accounting for roughly 2% of total DEX volume ($1.5 trillion).


We see an increase in Agent-driven spot trading, including meme coin trading across networks.


Users increasingly rely on Agent-first infrastructure for token launches, trading, and portfolio management, driving the popularity of platforms like Virtuals, Bankr, Glider, Surf, Symphony.


Battleground Sectors (Agent + Human Activity Coexist)


Prediction Markets


Polymarket is crypto's most granular testing ground for AI vs Humans, and the data is hard to refute. We've all seen those posts bragging about making millions with Agents on prediction markets.


However, on a base of 10,582 active traders, 880 bots (8.3% of accounts) averaged a profit of $119,156, while humans averaged $12,671—a per capita gap of 9.4x.


Agents achieved a 66.4% win rate, while humans achieved 45.3%. Arbitrage windows compressed from 12.3 seconds in 2024 to 2.7 seconds in 2026, with bots executing in sub-100 milliseconds capturing 73% of all arbitrage profits.


AI-powered Agents now account for approximately 18% of total prediction market trading volume, with over 30% of Polymarket wallets already using AI Agents.


However, the nuance is: For markets lasting weeks or months, the gap shrinks significantly—in some categories, humans actually perform better.


Bots have proven poor at handling change, so they get confused when fundamental dynamics shift. In contrast, humans adapt.


Therefore, what we see is: Short-term arbitrage games have been taken over by Agents, while long-term judgment games still belong to humans.


This infers that, for the foreseeable future, Agent activity and human interaction on prediction markets will remain balanced, until we potentially have more sentient models capable of the nuanced decision-making humans still dominate.


DeFi Lending


Lending is another clear example of layered automation. As mentioned in the Agent-dominated sectors, liquidation bots are entrenched; however, the vast majority of deposit and borrowing decisions are still made by humans.


Aave leads with $12.4 billion TVL, followed by Morpho ($6.9 billion).



DeFAI Agents have redeployed over $2 billion TVL across lending and yield protocols—impressive in absolute terms but less than 2% of total DeFi TVL ($130-140 billion).


This clearly indicates that deposit decisions, collateral choices, and risk appetite remain primarily a human call. While AI Agents handle the plumbing at the edges, the core is still held by humans.


Human-Dominated Sectors


Stablecoins & Card Payments


As of March 2026, the total stablecoin market cap is approximately $312 billion. Adjusted transaction volume (filtering out bot activity, MEV, and wash trading) reached $28 trillion in real economic activity in 2025, growing at a 133% CAGR since 2023.


Stablecoin transfers under $250 hit a new high of 5.84 billion in August 2025. We believe these are users sending money to family, paying freelancers, or splitting bills. Over 80% of USD-backed stablecoin transactions occur outside the US, where Agent adoption leads.


Real people in emerging markets use stablecoins for dollar access and economic hedging, making them central to stablecoin market share. In February 2026 alone, volume reached $1.78 trillion.


Furthermore, the card payment category is thriving due to clearer regulation. Products let users spend crypto assets anywhere traditional cards are accepted, with funds remaining self-custodied until the moment of purchase.


This sector is roughly only 5% Agent-driven. The rest is people moving money. Unlike bot-dominated sectors, users here often don't know or care they're using crypto. That's precisely the point.


Wallets


Wallets are the final layer between humans and the blockchain, a layer that cannot be fully abstracted away.


While abstraction attempts are underway, the approval process desperately needs human oversight. Someone has to sign. Someone has to decide whether to trust what's in front of them.


Phantom has over 15 million monthly active users. The entire wallet space is investing in human-centric improvements like human-readable transaction previews, biometric security, and card-based spending.


The best wallets of 2026 have evolved from "seed phrase + string" storage containers into full-fledged financial dashboards.


Enterprise-grade Agent wallets in 2026 include budget limits, whitelists, audit logs, and emergency stops—treating Agents as operators with restricted permissions, not omnipotent signers.


The Human & Agent Verification Layer: The More Agents, The More Important This Becomes


As more Agents flood into on-chain activity, the value of proving you're human or that an Agent is acting on behalf of a human increases.


Several projects are developing along these lines, ensuring we don't get lost in the machine world's matrix.


World & AgentKit


First mention: World (formerly Worldcoin - WLD)—these guys have verified over 17 million users via iris-scanning Orb hardware.


World describes itself as a response to an AI-saturated world—building digital infrastructure so that being human actually carries weight.


It then launched AgentKit. A toolkit that lets AI Agents carry cryptographic proofs that they are backed by a unique human who has passed World ID, integrated with Coinbase and Cloudflare's x402 protocol for stablecoin micropayments.


t54


Another project we're watching is t54, building trust and safety infrastructure (often called a "trust layer") for the Agentic economy—a world where autonomous AI Agents handle real tasks like managing funds, making payments, and transacting on behalf of individuals or businesses.


Currently, AI Agents moving real money is risky (no verification, no accountability, prone to scams or compliance rule violations).


t54 tackles this with x402-secure, a dedicated trust layer that elevates the x402 protocol for secure AI Agent micropayments. x402-secure provides real-time risk scoring via its Trustline Engine and helps detect scams, including prompt injection, to ensure accountability.


t54 provides these guardrails so institutions and users can genuinely trust Agents with finances.


Self Protocol


These guys are building a decentralized zk-proof human-Agent binding layer on ERC-8004 (on-chain Agent identity).


Self Protocol uses zk technology to anchor each AI Agent to a verified human owner (proof of humanity) without doxxing or data leaks.


It prevents Sybil attacks, supports self-custody wallets, autonomous action, and commercial agreements while maintaining human accountability.


Selfclaw has integrated with ecosystems like Celo/Google Cloud, with fee cycles supporting verified Agents.


Kite AI


Kite is a foundational L1 (EVM-compatible, with Proof of AI consensus) built specifically for the Agentic internet.


It provides Agent Passport (verifiable identity, delegation, programmable spending rules or guardrails), autonomous stablecoin payments, governance, and verification so Agents can authenticate, transact, and collaborate without intermediaries.


Conclusion


Seriously, we're not anti-Agent. The data is clear in trading, MEV, and yield; bots have won those rooms and aren't giving them back.


A head-to-head competition where 43% of humans got liquidated and zero bots did tells you everything about who owns the speed game.


But the overall network data still shows humans doing most of the work in the vast majority of tasks that truly touch real life—in payments, identity, and verification.


These are the layers that actually create value, actually generate revenue. They share a common characteristic: they require judgment, trust, physical presence, or cultural context—things that currently can't be reduced to an optimization function.


We believe teams shouldn't completely abandon building for direct human interaction in these areas and sectors.


Agents currently need humans more than humans need Agents. We believe teams that understand this, and those building Agent and human-proof systems, are the ones to watch.

Трендові криптовалюти

Пов'язані питання

QAccording to the article, which cryptocurrency sectors have been predominantly taken over by AI Agent activity?

AThe sectors predominantly taken over by AI Agents are Derivatives Trading (Perpetuals), Arbitrage Trading (MEV), Yield Optimization, and Spot Trading & Portfolio Optimization. In these areas, AI Agent-driven activity is highly active while direct human interaction is declining.

QWhat evidence from the Aster competition does the article cite to demonstrate AI Agent superiority in perpetuals trading?

AThe article cites the Aster 'Human vs. AI' live trading competition. Over two weeks of high volatility, 43% of human participants were liquidated, while all 30 AI Agents finished the competition with zero liquidations (100% survival rate). The human trader cohort had an overall ROI of -32.22%, while the AI Agents limited total losses to about $13,000, achieving an overall ROI of -4.48%.

QIn which sectors does the article argue that human interaction still dominates, and what is the primary reason?

AHuman interaction still dominates in the Stablecoins & Card Payments and Wallets sectors. The primary reason is that these activities involve real-world economic use cases like remittances, payments, and requiring human judgment, trust, physical presence, or cultural context—elements not easily reduced to optimization functions. For wallets specifically, human oversight is essential for transaction approval and security decisions.

QWhat is the role of projects like World/AgentKit, t54, and Self Protocol in the context of increasing AI Agent activity?

AProjects like World/AgentKit, t54, and Self Protocol are building verification or 'trust layers' for the agentic economy. Their role is to provide systems that verify human identity or bind AI Agents to verified human owners, ensuring accountability, preventing Sybil attacks, and enabling secure, trusted interactions (like payments) in a world increasingly populated by autonomous AI Agents.

QWhat nuanced finding does the article present regarding AI Agent performance in prediction markets like Polymarket?

AThe article presents a nuanced finding: while AI Agents dominate short-term arbitrage games in prediction markets (achieving higher profitability and win rates), humans actually perform better in long-term judgment markets that last weeks or months. Agents struggle with adapting to changing fundamental dynamics, whereas humans can adapt. Therefore, the landscape is balanced, with Agents controlling short-term套利 and humans leading in long-term nuanced decision-making.

Пов'язані матеріали

Research Report Analysis: Is Intel Making a Comeback with Apple? Bernstein's Calculations Show the Right Direction, but the Price Is Already Overvalued

Bernstein analyst Stacy A. Rasgon published a report on June 18 regarding Intel, assessing the potential impact of recent political support for a US-based PC chip design and manufacturing collaboration between Apple and Intel. The report views this as a significant signal for the foundry landscape shift but concludes the initial financial contribution would be minimal. Key conclusions: 1) An Apple deal is seen as a small-scale "proof of concept." Even if Intel wins 40% of Apple's premium notebook chip orders (~5 million units/year), Bernstein estimates it would generate only about $500M in annual revenue and ~$0.03 EPS, negligible against Intel's ~$55B revenue. 2) Political encouragement is not equivalent to enforceable mandates. Winning orders ultimately depends on Intel demonstrating competitive technology (like its 18A node), cost, and reliable supply. 3) The path from validation to large-scale production involves significant challenges, capital investment, and time. Due to these uncertainties, Bernstein maintains a Market-Perform (Hold) rating with a $100 price target, implying potential downside from the ~$121.10 price at the report date. The analysis highlights the tension between near-term validation value—serving as a crucial trust signal for Intel's foundry ambitions and US supply chain resilience—and the long-term opportunity to attract larger cloud and AI chip customers. The investment thesis hinges on successful 18A execution and sustained policy support, not on immediate financial gains from Apple.

marsbit4 хв тому

Research Report Analysis: Is Intel Making a Comeback with Apple? Bernstein's Calculations Show the Right Direction, but the Price Is Already Overvalued

marsbit4 хв тому

27-Year Reign Ends: SK Hynix Market Cap Surpasses Samsung for First Time, an AI-Driven Reshuffle of Korean Chip Power

On June 22, 2026, SK Hynix made history by surpassing Samsung Electronics in market capitalization, ending Samsung's 27-year reign as South Korea's most valuable company. This dramatic reversal is powered by the AI boom and SK Hynix's dominant position in High Bandwidth Memory (HBM), a critical component for AI model training. Once a heavily indebted firm on the brink of bankruptcy, SK Hynix bet early on HBM, which has evolved from a niche product to essential AI infrastructure. It now commands a 59% share of the global HBM market. Its financial performance is staggering, with Q1 2026 net profit soaring nearly fourfold year-over-year to KRW 40.35 trillion, translating to over 2 billion RMB in daily net profit. HBM now drives roughly 40% of its revenue with exceptionally high margins. In contrast, Samsung, with its broad portfolio spanning memory chips, smartphones, and foundry services, has lagged in the HBM race while facing headwinds in other divisions. This shift signifies a deeper restructuring of South Korea's economy, moving from consumer electronics to AI-driven growth. However, the future remains competitive. With major capacity expansions planned industry-wide by 2028 and Samsung aiming to catch up in HBM technology, the new market leader cannot afford complacency. This event marks a pivotal moment in the global semiconductor industry's ongoing power realignment.

marsbit15 хв тому

27-Year Reign Ends: SK Hynix Market Cap Surpasses Samsung for First Time, an AI-Driven Reshuffle of Korean Chip Power

marsbit15 хв тому

Why Does 'AGI Godfather' Ben Goertzel Believe the Future of AI Relies on Blockchain?

Ben Goertzel, known as the "AGI Godfather," argues that the future of Artificial General Intelligence (AGI) must be built on blockchain to prevent its control by a few corporations or venture capital firms. He believes the core AGI code should be free and open-source, but that this alone is insufficient without a decentralized infrastructure to run it affordably. His blockchain project, SingularityNET, and the broader Artificial Superintelligence Alliance aim to create a user-owned, decentralized network for hosting and deploying AGI, contrasting with the closed models of companies like OpenAI and Anthropic. Goertzel criticizes the shift of other labs from open to closed development. He argues that while a closed path is simpler, an open, decentralized model—akin to Linux and the internet—is both possible and ultimately better for humanity. He envisions an "Agent economy" where individuals orchestrate teams of AI agents to perform tasks, including transactions, on an open network rather than corporate clouds. While his current model relies on cryptocurrency, plans include offering paid AI services to businesses with the decentralized blockchain as the backend. Goertzel predicts human-level AGI could arrive by 2029 and warns that a gap in understanding and access to AGI could drastically worsen inequality. The first test of his decentralized approach will be the upcoming release of the Agent Omega Claw.

Foresight News46 хв тому

Why Does 'AGI Godfather' Ben Goertzel Believe the Future of AI Relies on Blockchain?

Foresight News46 хв тому

Торгівля

Спот
Ф'ючерси

Популярні статті

Що таке GROK AI

Grok AI: Революція в розмовних технологіях ери Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті штучного інтелекту Grok AI вирізняється як помітний проєкт, що поєднує сфери передових технологій та взаємодії з користувачами. Розроблений компанією xAI, яку очолює відомий підприємець Ілон Маск, Grok AI прагне переосмислити, як ми взаємодіємо зі штучним інтелектом. Оскільки рух Web3 продовжує процвітати, Grok AI має на меті використати потужність розмовного ШІ для відповіді на складні запитання, надаючи користувачам досвід, який є не лише інформативним, але й розважальним. Що таке Grok AI? Grok AI — це складний розмовний чат-бот, розроблений для динамічної взаємодії з користувачами. На відміну від багатьох традиційних систем ШІ, Grok AI охоплює ширший спектр запитів, включаючи ті, які зазвичай вважаються недоречними або виходять за межі стандартних відповідей. Основні цілі проєкту включають: Надійне міркування: Grok AI акцентує увагу на здоровому глузді, щоб надавати логічні відповіді на основі контекстуального розуміння. Масштабоване управління: Інтеграція допоміжних інструментів забезпечує моніторинг та оптимізацію взаємодій користувачів для покращення якості. Формальна верифікація: Безпека є пріоритетом; Grok AI впроваджує методи формальної верифікації для підвищення надійності своїх результатів. Розуміння довгого контексту: Модель ШІ відзначається здатністю зберігати та згадувати обширну історію розмов, що сприяє змістовним та контекстуально обізнаним дискусіям. Стійкість до атак: Зосереджуючись на покращенні своїх захистів від маніпульованих або зловмисних вхідних даних, Grok AI прагне зберегти цілісність взаємодій з користувачами. По суті, Grok AI — це не просто пристрій для отримання інформації; це занурюючий розмовний партнер, який заохочує динамічний діалог. Творець Grok AI Геній, що стоїть за Grok AI, — це ніхто інший, як Ілон Маск, особа, яка стала синонімом інновацій у різних сферах, включаючи автомобільну промисловість, космічні подорожі та технології. Під егідою xAI, компанії, що зосереджена на розвитку технологій ШІ на користь суспільства, бачення Маска прагне переосмислити розуміння взаємодій з ШІ. Лідерство та основоположна етика глибоко впливають на прагнення Маска розширити технологічні межі. Інвестори Grok AI Хоча конкретні деталі щодо інвесторів, які підтримують Grok AI, залишаються обмеженими, загальновідомо, що xAI, інкубатор проєкту, заснований і підтримується переважно самим Ілоном Маском. Попередні підприємства та активи Маска забезпечують надійну підтримку, що додатково зміцнює довіру до Grok AI та потенціал для зростання. Однак наразі інформація про додаткові інвестиційні фонди або організації, що підтримують Grok AI, не є доступною, що позначає область для потенційного майбутнього дослідження. Як працює Grok AI? Операційна механіка Grok AI є такою ж інноваційною, як і його концептуальна структура. Проєкт інтегрує кілька передових технологій, які сприяють його унікальним функціональним можливостям: Надійна інфраструктура: Grok AI побудований з використанням Kubernetes для оркестрації контейнерів, Rust для продуктивності та безпеки, і JAX для високопродуктивних числових обчислень. Ця трійка забезпечує ефективну роботу чат-бота, його масштабованість та швидке обслуговування користувачів. Доступ до знань у реальному часі: Однією з відмінних рис Grok AI є його здатність отримувати дані в реальному часі через платформу X — раніше відому як Twitter. Ця можливість надає ШІ доступ до останньої інформації, що дозволяє надавати своєчасні відповіді та рекомендації, які можуть бути пропущені іншими моделями ШІ. Два режими взаємодії: Grok AI пропонує користувачам вибір між “Розважальним режимом” та “Звичайним режимом”. Розважальний режим дозволяє більш ігровий та гумористичний стиль взаємодії, тоді як Звичайний режим зосереджується на наданні точних і правильних відповідей. Ця універсальність забезпечує індивідуальний досвід, що відповідає різним уподобанням користувачів. По суті, Grok AI поєднує продуктивність із залученням, створюючи досвід, який є одночасно збагачуючим і розважальним. Хронологія Grok AI Шлях Grok AI відзначений важливими етапами, які відображають його розвиток та етапи впровадження: Початковий розвиток: Фундаментальна фаза Grok AI тривала приблизно два місяці, протягом яких проводилося початкове навчання та налаштування моделі. Випуск бета-версії Grok-2: У значному досягненні була оголошена бета-версія Grok-2. Цей випуск представив дві версії чат-бота — Grok-2 та Grok-2 mini — кожна з яких оснащена можливостями для спілкування, кодування та міркування. Публічний доступ: Після бета-розробки Grok AI став доступним для користувачів платформи X. Ті, хто має акаунти, підтверджені номером телефону та активні принаймні сім днів, можуть отримати доступ до обмеженої версії, що робить технологію доступною для ширшої аудиторії. Ця хронологія відображає систематичний розвиток Grok AI від початку до публічної взаємодії, підкреслюючи його прагнення до постійного вдосконалення та взаємодії з користувачами. Ключові особливості Grok AI Grok AI охоплює кілька ключових особливостей, які сприяють його інноваційній ідентичності: Інтеграція знань у реальному часі: Доступ до актуальної та релевантної інформації відрізняє Grok AI від багатьох статичних моделей, забезпечуючи захоплюючий та точний досвід для користувачів. Універсальні стилі взаємодії: Пропонуючи різні режими взаємодії, Grok AI задовольняє різноманітні уподобання користувачів, запрошуючи до творчості та персоналізації у спілкуванні з ШІ. Передова технологічна основа: Використання Kubernetes, Rust та JAX надає проєкту надійну основу для забезпечення надійності та оптимальної продуктивності. Етичні міркування в дискурсі: Включення функції генерації зображень демонструє інноваційний дух проєкту. Однак це також піднімає етичні питання, пов'язані з авторським правом та поважним зображенням впізнаваних фігур — триваюча дискусія в спільноті ШІ. Висновок Як піонер у сфері розмовного ШІ, Grok AI втілює потенціал трансформаційних користувацьких досвідів в цифрову епоху. Розроблений компанією xAI та керований візією Ілона Маска, Grok AI інтегрує знання в реальному часі з передовими можливостями взаємодії. Він прагне розширити межі того, що може досягти штучний інтелект, зберігаючи при цьому акцент на етичних міркуваннях та безпеці користувачів. Grok AI не лише втілює технологічний прогрес, але й представляє нову парадигму спілкування в ландшафті Web3, обіцяючи залучити користувачів як глибокими знаннями, так і ігровою взаємодією. Оскільки проєкт продовжує розвиватися, він слугує свідченням того, що може досягти перетин технологій, творчості та людської взаємодії.

465 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.26Оновлено 2024.12.26

Що таке GROK AI

Що таке ERC AI

Euruka Tech: Огляд $erc ai та його амбіцій у Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті технології блокчейн та децентралізованих додатків нові проекти з'являються часто, кожен з унікальними цілями та методологіями. Одним з таких проектів є Euruka Tech, який працює у широкій сфері криптовалют та Web3. Основна увага Euruka Tech, зокрема його токена $erc ai, зосереджена на представленні інноваційних рішень, розроблених для використання зростаючих можливостей децентралізованих технологій. Ця стаття має на меті надати всебічний огляд Euruka Tech, дослідження його цілей, функціональності, ідентичності його творця, потенційних інвесторів та його значення в ширшому контексті Web3. Що таке Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech характеризується як проект, який використовує інструменти та функціональність, що пропонуються середовищем Web3, зосереджуючи увагу на інтеграції штучного інтелекту у своїй діяльності. Хоча конкретні деталі про структуру проекту дещо неясні, він розроблений для покращення залучення користувачів та автоматизації процесів у крипто-просторі. Проект має на меті створити децентралізовану екосистему, яка не лише полегшує транзакції, але й включає прогностичні функції через штучний інтелект, звідси і назва його токена, $erc ai. Мета полягає в тому, щоб надати інтуїтивно зрозумілу платформу, яка сприяє розумнішим взаємодіям та ефективній обробці транзакцій у зростаючій сфері Web3. Хто є творцем Euruka Tech, $erc ai? На даний момент інформація про творця або засновницьку команду Euruka Tech залишається невизначеною та дещо непрозорою. Ця відсутність даних викликає занепокоєння, оскільки знання про бекграунд команди часто є важливим для встановлення довіри в секторі блокчейн. Тому ми класифікували цю інформацію як невідому, поки конкретні деталі не стануть доступними в публічному домені. Хто є інвесторами Euruka Tech, $erc ai? Аналогічно, ідентифікація інвесторів або організацій, які підтримують проект Euruka Tech, не надається через доступні дослідження. Аспект, який є критично важливим для потенційних зацікавлених сторін або користувачів, які розглядають можливість співпраці з Euruka Tech, - це впевненість, що походить від встановлених фінансових партнерств або підтримки від авторитетних інвестиційних компаній. Без розкриття інформації про інвестиційні зв'язки важко зробити всебічні висновки про фінансову безпеку або довговічність проекту. Відповідно до знайденої інформації, цей розділ також має статус невідомий. Як працює Euruka Tech, $erc ai? Незважаючи на відсутність детальних технічних специфікацій для Euruka Tech, важливо враховувати його інноваційні амбіції. Проект прагне використовувати обчислювальну потужність штучного інтелекту для автоматизації та покращення досвіду користувачів у середовищі криптовалют. Інтегруючи ШІ з технологією блокчейн, Euruka Tech має на меті надати такі функції, як автоматизовані угоди, оцінка ризиків та персоналізовані інтерфейси користувачів. Інноваційна суть Euruka Tech полягає в його меті створити безшовний зв'язок між користувачами та величезними можливостями, які пропонують децентралізовані мережі. Завдяки використанню алгоритмів машинного навчання та ШІ, він має на меті мінімізувати труднощі для нових користувачів і спростити транзакційні досвіди в рамках Web3. Ця симбіоз між ШІ та блокчейном підкреслює значення токена $erc ai, який виступає як міст між традиційними інтерфейсами користувачів та розвиненими можливостями децентралізованих технологій. Хронологія Euruka Tech, $erc ai На жаль, через обмежену інформацію про Euruka Tech ми не можемо представити детальну хронологію основних подій або досягнень у подорожі проекту. Ця хронологія, яка зазвичай є безцінною для відстеження еволюції проекту та розуміння його траєкторії зростання, наразі недоступна. Як тільки інформація про значні події, партнерства або функціональні доповнення стане очевидною, оновлення, безумовно, підвищать видимість Euruka Tech у крипто-сфері. Роз'яснення щодо інших проектів “Eureka” Варто зазначити, що кілька проектів та компаній мають схожу назву з “Eureka”. Дослідження виявило ініціативи, такі як AI-агент від NVIDIA Research, який зосереджується на навчанні роботів складним завданням за допомогою генеративних методів, а також Eureka Labs та Eureka AI, які покращують користувацький досвід в освіті та аналітиці обслуговування клієнтів відповідно. Однак ці проекти відрізняються від Euruka Tech і не повинні бути змішані з його цілями чи функціональністю. Висновок Euruka Tech, разом із його токеном $erc ai, представляє обіцяючого, але наразі невідомого гравця в ландшафті Web3. Хоча деталі про його творця та інвесторів залишаються невідомими, основна амбіція поєднання штучного інтелекту з технологією блокчейн є центром інтересу. Унікальні підходи проекту до сприяння залученню користувачів через передову автоматизацію можуть виділити його на фоні прогресу екосистеми Web3. Оскільки крипто-ринок продовжує еволюціонувати, зацікавлені сторони повинні уважно стежити за новинами, пов'язаними з Euruka Tech, оскільки розвиток задокументованих інновацій, партнерств або визначеного дорожньої карти може представити значні можливості в найближчому майбутньому. На даний момент ми чекаємо на більш суттєві інсайти, які можуть розкрити потенціал Euruka Tech та його позицію в конкурентному крипто-ландшафті.

443 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.02Оновлено 2025.01.02

Що таке ERC AI

Що таке DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Інтеграція вивчення мов з Web3 та інноваціями штучного інтелекту В епоху, коли технології змінюють освіту, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) та блокчейн-мереж відкриває нові горизонти для вивчення мов. З'являється DUOLINGO AI та його асоційована криптовалюта, $DUOLINGO AI. Цей проект прагне об'єднати освітні можливості провідних платформ для вивчення мов з перевагами децентралізованих технологій Web3. У цій статті розглядаються ключові аспекти DUOLINGO AI, його цілі, технологічна структура, історичний розвиток та майбутній потенціал, зберігаючи чіткість між оригінальним освітнім ресурсом та цією незалежною криптовалютною ініціативою. Огляд DUOLINGO AI В основі DUOLINGO AI лежить прагнення створити децентралізоване середовище, де учні можуть отримувати криптографічні винагороди за досягнення освітніх етапів у мовній компетенції. Застосовуючи смарт-контракти, проект має на меті автоматизувати процеси перевірки навичок та розподілу токенів, дотримуючись принципів Web3, які підкреслюють прозорість та власність користувачів. Модель відрізняється від традиційних підходів до вивчення мов, акцентуючи увагу на структурі управління, що базується на спільноті, що дозволяє власникам токенів пропонувати поліпшення змісту курсів та розподілу винагород. Деякі з помітних цілей DUOLINGO AI включають: Гейміфіковане навчання: Проект інтегрує досягнення на блокчейні та невзаємозамінні токени (NFT), щоб представляти рівні мовної компетенції, сприяючи мотивації через захоплюючі цифрові винагороди. Децентралізоване створення контенту: Це відкриває можливості для викладачів та мовних ентузіастів вносити свої курси, сприяючи моделі розподілу доходів, яка вигідна всім учасникам. Персоналізація на основі ШІ: Використовуючи сучасні моделі машинного навчання, DUOLINGO AI персоналізує уроки, щоб адаптуватися до індивідуального прогресу навчання, подібно до адаптивних функцій, що є в усталених платформах. Творці проекту та управління Станом на квітень 2025 року команда, що стоїть за $DUOLINGO AI, залишається псевдонімною, що є поширеною практикою в децентралізованому криптовалютному середовищі. Ця анонімність має на меті сприяти колективному розвитку та залученню зацікавлених сторін, а не зосереджуватися на окремих розробниках. Смарт-контракт, розгорнутий на блокчейні Solana, зазначає адресу гаманця розробника, що свідчить про зобов'язання до прозорості щодо транзакцій, незважаючи на те, що особи творців залишаються невідомими. Згідно з його дорожньою картою, DUOLINGO AI прагне перетворитися на Децентралізовану Автономну Організацію (DAO). Ця структура управління дозволяє власникам токенів голосувати з важливих питань, таких як реалізація функцій та розподіл скарбниці. Ця модель узгоджується з етикою розширення прав і можливостей спільноти, що спостерігається в різних децентралізованих додатках, підкреслюючи важливість колективного прийняття рішень. Інвестори та стратегічні партнерства На даний момент немає публічно відомих інституційних інвесторів або венчурних капіталістів, пов'язаних з $DUOLINGO AI. Натомість ліквідність проекту в основному походить з децентралізованих бірж (DEX), що є різким контрастом до стратегій фінансування традиційних компаній у сфері освітніх технологій. Ця модель знизу вгору вказує на підхід, орієнтований на спільноту, що відображає зобов'язання проекту до децентралізації. У своєму білому документі DUOLINGO AI згадує про формування співпраці з неуточненими “блокчейн-освітніми платформами”, спрямованими на збагачення своїх курсів. Хоча конкретні партнерства ще не були розкриті, ці спільні зусилля натякають на стратегію поєднання інновацій блокчейну з освітніми ініціативами, розширюючи доступ та залучення користувачів у різноманітні навчальні напрямки. Технологічна архітектура Інтеграція ШІ DUOLINGO AI включає два основні компоненти на основі ШІ для покращення своїх освітніх пропозицій: Адаптивний навчальний двигун: Цей складний двигун навчається на основі взаємодій користувачів, подібно до власних моделей великих освітніх платформ. Він динамічно регулює складність уроків, щоб вирішувати конкретні проблеми учнів, зміцнюючи слабкі місця через цілеспрямовані вправи. Розмовні агенти: Використовуючи чат-боти на базі GPT-4, DUOLINGO AI надає платформу для користувачів, щоб брати участь у симульованих розмовах, сприяючи більш інтерактивному та практичному досвіду вивчення мови. Інфраструктура блокчейну Побудований на блокчейні Solana, $DUOLINGO AI використовує комплексну технологічну структуру, яка включає: Смарт-контракти для перевірки навичок: Ця функція автоматично нагороджує токенами користувачів, які успішно проходять тести на компетентність, підкріплюючи структуру стимулів для справжніх навчальних результатів. NFT значки: Ці цифрові токени позначають різні етапи, яких досягають учні, такі як завершення розділу курсу або оволодіння конкретними навичками, що дозволяє їм обмінюватися або демонструвати свої досягнення в цифровому форматі. Управління DAO: Члени спільноти, наділені токенами, можуть брати участь в управлінні, голосуючи за ключові пропозиції, що сприяє культурі участі, яка заохочує інновації в курсах та функціях платформи. Історичний хронологічний графік 2022–2023: Концептуалізація Основи DUOLINGO AI закладаються з створення білого документа, що підкреслює синергію між досягненнями ШІ у вивченні мов та децентралізованим потенціалом блокчейн-технологій. 2024: Бета-реліз Обмежений бета-реліз представляє пропозиції з популярних мов, винагороджуючи ранніх користувачів токенами в рамках стратегії залучення спільноти проекту. 2025: Перехід до DAO У квітні відбувається повний запуск основної мережі з обігом токенів, що спонукає обговорення в спільноті щодо можливих розширень на азійські мови та інші розробки курсів. Виклики та майбутні напрямки Технічні труднощі Незважаючи на свої амбітні цілі, DUOLINGO AI стикається з суттєвими викликами. Масштабованість залишається постійною проблемою, особливо в балансуванні витрат, пов'язаних із обробкою ШІ, та підтриманням чутливої, децентралізованої мережі. Крім того, забезпечення якості створення контенту та модерації в умовах децентралізованої пропозиції створює складнощі у підтримці освітніх стандартів. Стратегічні можливості Дивлячись у майбутнє, DUOLINGO AI має потенціал використовувати партнерства з мікрокреденційними академічними установами, надаючи блокчейн-верифіковані підтвердження мовних навичок. Крім того, розширення через різні блокчейни може дозволити проекту залучити ширші бази користувачів та додаткові екосистеми блокчейну, покращуючи його взаємодію та охоплення. Висновок DUOLINGO AI представляє інноваційне злиття штучного інтелекту та блокчейн-технологій, пропонуючи альтернативу, орієнтовану на спільноту, традиційним системам вивчення мов. Хоча його псевдонімна розробка та нова економічна модель несуть певні ризики, зобов'язання проекту до гейміфікованого навчання, персоналізованої освіти та децентралізованого управління освітлює шлях вперед для освітніх технологій у сфері Web3. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, а екосистема блокчейну еволюціонує, ініціативи на кшталт DUOLINGO AI можуть переосмислити, як користувачі взаємодіють з мовною освітою, наділяючи спільноти та винагороджуючи залучення через інноваційні механізми навчання.

473 переглядів усьогоОпубліковано 2025.04.11Оновлено 2025.04.11

Що таке DUOLINGO AI

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни AI (AI).

活动图片