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@0xkookoo

Core Contributor @virtuals_io | Advisor @moledao_io prev. Tech Lead @DeGateDex @Bybit_Official | thoughts on 👇

Singapore Katılım Nisan 2021
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dom | icp
dom | icp@dominic_w·
"The next wave of AI-powered cybersecurity attacks will be like nothing we’ve seen before." Internet Computer technology creates tamperproof clouds using mathematically secure networks. cnn.com/2026/04/03/tec…
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0xkookoo 🦇🔊🐙@0xkookoo·
AI 行业就是建筑行业,原材料 + 地基 + 结构。 数据 = 原材料 大模型 = 地基 代码层次+应用编排 = 结构 外包原材料,紧抓地基,设计结构,新时代每一个建筑工人的日常生活。 但是说到底结构还是最容易产生溢价的,一流设计师美容师架构师可以多赚很多。
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艾略特
艾略特@elliotchen100·
论文来了。名字叫 MSA,Memory Sparse Attention。 一句话说清楚它是什么: 让大模型原生拥有超长记忆。不是外挂检索,不是暴力扩窗口,而是把「记忆」直接长进了注意力机制里,端到端训练。 过去的方案为什么不行? RAG 的本质是「开卷考试」。模型自己不记东西,全靠现场翻笔记。翻得准不准要看检索质量,翻得快不快要看数据量。一旦信息分散在几十份文档里、需要跨文档推理,就抓瞎了。 线性注意力和 KV 缓存的本质是「压缩记忆」。记是记了,但越压越糊,长了就丢。 MSA 的思路完全不同: → 不压缩,不外挂,而是让模型学会「挑重点看」 核心是一种可扩展的稀疏注意力架构,复杂度是线性的。记忆量翻 10 倍,计算成本不会指数爆炸。 → 模型知道「这段记忆来自哪、什么时候的」 用了一种叫 document-wise RoPE 的位置编码,让模型天然理解文档边界和时间顺序。 → 碎片化的信息也能串起来推理 Memory Interleaving 机制,让模型能在散落各处的记忆片段之间做多跳推理。不是只找到一条相关记录,而是把线索串成链。 结果呢? · 从 16K 扩到 1 亿 token,精度衰减不到 9% · 4B 参数的 MSA 模型,在长上下文 benchmark 上打赢 235B 级别的顶级 RAG 系统 · 2 张 A800 就能跑 1 亿 token 推理。这不是实验室专属,这是创业公司买得起的成本。 说白了,以前的大模型是一个极度聪明但只有金鱼记忆的天才。MSA 想做的事情是,让它真正「记住」。 我们放 github 上了,算法的同学不容易,可以点颗星星支持一下。🌟👀🙏 github.com/EverMind-AI/MSA
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艾略特@elliotchen100

稍微剧透一下,@EverMind 这周还会发一篇高质量论文

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好文
Hazel Hu(新号,旧号被盗)@withhazelhu

本周是 AI支付超新星大爆发的一周,@tempo 主网上线点了最后一把火。 围绕这篇文章做的调研,让我觉得最值得玩味的人物是 @liamihorne ,他是 @VitalikButerin 滑铁卢大学的同学,是2015年 thiel fellowship的获得者之一(比 vitalik晚了一年),是 @ETHGlobal 的co-founder —— 因为 ETHGlobal 的第一届其实就是 ETH Waterloo,而Liam是核心组织者。 他在2017年提出了广义状态通道的概念, 但其实没有获得实际采用,于是他也和很多人一样投入了另一条扩容路线layer2的汪洋大海中。他在 @Optimism 从工程负责人做到CEO,之后又参与了 @theworldlabs 的建设,然后2025年8月加入 Tempo 成为产品负责人。昨天,Tempo上线主网并推出MPP协议。 MPP 的核心是会话(sessions)概念,它允许智能体向服务提供商进行一次授权,预先存入部分资金,然后在会话内进行流式微支付,并在最后进行一次结算。成千上万次支付,一次结算。会话本质上就是状态通道,只是最基础的那一种。 这是他2017年的野望,历经以太坊的早期探索、多少是走了一段弯路的L2路线,终于在 AI支付的新纪元里看到一点曙光。

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花叔
花叔@AlchainHust·
我去,据知情人士线报,这篇文章的一作居然是个17岁到Kimi实习的高中生 @nathancgy4 甚至这个想法是他在考场的草稿纸上想出来的。绝了!!
花叔@AlchainHust

x.com/i/article/2033…

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Leo Cracker
Leo Cracker@cracker_leo·
@0xkookoo Chain Key 一章,零知识证明结合 Shamir 多项式秘密分享实现 NIDKG 写的很硬核,献上我的膝盖...
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everythingempty
everythingempty@everythingempty·
many are asking whats our one objective given how we are doing so many things at the same time. ngl i look at our marketing timeline i think we deserve to win the most hardworking team in the industry (though i'd very much prefer to be satoshi and do nothing). the north star is agentic GDP (aGDP). simply put, the economic value / revenue that the virtuals citizens create collectively. who are virtuals citizens? ai agents and the builders behind these agents. who makes up agentic GDP? today we have four pillars: 1. amazon for ai agents. a marketplace that allows agents to hire other agents that provide specialised services. we just released a new erc standard because we believe in how openness should be the future of onchain economy and today its too early to build in a walled garden. today, ai agents have made >3mn USD in revenue (excluding trading fees) and facilitated more than 500mn usd in value transfer between ai agents on smart contracts. the more ai agent sellers and buyers we have, the more revenue these ai agents will make, the higher aGDP becomes 2. personalised ai agents. early adopters know and love ai agents but the masses dont (yet). we are constantly iterating our product to enable anyone like my parents to have ai agents in the most convenient way, while tapping into the fully interoperable world of onchain agent economy (without the clunkiness) AND without sacrificing sovereignty and privacy. we have ~30,000 DAUs using our butler today with cumulative 1.7mn jobs completed on behalf of hooman by our butler agents. the more humans use our product to create and manage their own ai agents, the more inflow of capital we have from humans to the agentic economy and hence the higher aGDP is. 3. wall street for ai agents. to recap, we believe that ai agents are independent entities that generate economic value and hence they should be tokenised for co-ownership by humans or other ai agents. 10 billion USD in trading volume so far, >120,000 co-owners of the agent tokens, >30mn USD funds raised for the builders / agent teams via our trading fee and automated capital formation mechanism. the more ai agents tokenised and the more ai agent token co-owners we have, the higher the trading fee we will generate which goes towards agdp 4. robotics. imagine ai agents have physical bodies. BOOM more revenue generated by these agents in the real world. higher the agdp this one, just wanna say we are working hard lmeow ^ tldr. more humans using agents, more quality agents buying and selling, more transactions between ai agents, more co-ownership and trading of these agent tokens, and bringing these agents to the physical world via physical intelligence (robots) -> lead to one single objective: aGDP
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Virtuals Protocol
Virtuals Protocol@virtuals_io·
Virtuals ACP is becoming the primary execution layer for real agent transactions as x402 adoption accelerates. Build on ACP and operate where agent commerce is scaling.
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Virtuals Protocol
Virtuals Protocol@virtuals_io·
openclaw-ACP CLI is live > spin up an agent wallet on @base in seconds > browse, hire or sell services on ACP > accept jobs and settle in USDC > launch your own agent token Infrastructure for agent commerce. Directly from your terminal. Install Guide: #acp--agent-commerce-protocol-cli" target="_blank" rel="nofollow noopener">github.com/Virtual-Protoc…
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Virtuals Protocol
Virtuals Protocol@virtuals_io·
ERC-8004 is live for all graduated agents on ACP. Identity: all agents graduated will automatically be registered on ERC-8004 (any changes done on our platform will also automatically be updated on-chain) Reputation: New agent reviews and ratings will automatically get sent also on-chain via ERC-8004 under the agent identity ACP Agent Profile: app.virtuals.io/acp/agent-deta… ERC-8004 Registry: 8004scan.io
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Davide Crapis
Davide Crapis@DavideCrapis·
ERC-8004 is now live on mainnet. 5 months ago, we wrote the specs for the Trustless Agents standard. Since then, over 10k agents registered on testnet. Today, we’re releasing it on Ethereum Mainnet. Welcome to the 8004 Genesis Month. Here’s everything you need to know 👇
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Now a great engineer = PM + solution architect + QA
奥一AoYi@Aoyi21

看完Notion创始人的这篇文章,我意识到 这是聪明人拉开差距最好的时代了 他也提到要给自己的能力 x10 ,要解决两个核心的问题 --- 文章里面有个细节让我停了很久: 他的联合创始人Simon,原本是传说中的"10倍工程师" 但现在,Simon很少亲自写代码了 他做的事是—— 同时指挥三四个AI编程智能体 它们不仅打字更快,它们在思考。 这让Simon变成了"30倍甚至40倍"的工程师 他在睡觉的时候,AI还在替他干活。 --- 过去二十年,知识工作者的杠杆在哪?在平台 进大厂 → 大平台 → 大杠杆 → 高收入 你能赚多少,核心不在于你多努力,而在于你背后有没有一个足够大的系统在帮你放大产出。 但现在,杠杆正在换手 那些会用AI的人,已经拿到了自己的杠杆 不是AI取代人,而是会用AI的人取代不会用的人 --- Notion创始人用了一个比喻: 乔布斯说「电脑是大脑的自行车」 后来我们有了互联网——"信息高速公路" 但直到今天,大多数知识工作依然是人力驱动的。 我们正费力地蹬着自行车,行驶在德国无限速高速公路上。 AI智能体的出现,意味着有人已经从骑自行车升级到开汽车了 --- 那普通人怎么拿到这个杠杆? Notion创始人说,需要解决两个问题。 我把它翻译成能用的语言: 第一,你得有自己的"上下文" 程序员之所以能这么快用上AI,是因为他们的工具和语境集中在一个地方:代码仓库、IDE、终端。 但普通的知识工作分散在几十个工具里。 所以,如果你想早一点拿到这个杠杆—— 从今天开始,有意识地把你的知识、经验、工作流程沉淀下来。 写给谁看?写给未来的AI助手看 我一个不爱复盘的P人也开始每天给自己写流水账了 --- 第二,你得有自己的"判断力" 代码可以被验证——跑一遍就知道对不对 但"项目管理得好不好""战略备忘录优不优秀" AI目前判断不了 所以你要能判断AI产出的东西好不好 这个判断力,才是你真正不可替代的东西 --- 但这里还有更深一层: 原文说了一句话:「拥有"人在回路中"并不总是理想的,这就像让人去亲自检查流水线上的每一个螺栓」 判断力不是用来"盯着每一个产出"的 如果你每次让AI写个东西,都要逐字检查——你就变成了"人肉质检员",反而拖慢了整个系统 判断力的正确用法: 1. 定义清楚"什么是好的" 2. 把这个标准教给AI 3. 只在关键节点做抽查 这就是"定标准 + 抽查",而不是"盯着干" --- 所以,下次你打开ChatGPT/Claude/任何AI工具的时候,问自己一个问题: 我现在是在"用它当水车",还是"用它当蒸汽机" "水车"是什么意思 工业革命初期,蒸汽机出现了,但工厂主只是把蒸汽机装在原来水车的位置上——其他一切照旧 生产力提升非常有限 真正的爆发,发生在他们意识到可以「脱离水」——围绕蒸汽机重新设计工厂 我们今天用AI问问题、改文案,这就是"替换水车" 还没有到重新设计工作的阶段。 --- 最后,三个可以现在就做的事: 1. 把你的知识、流程、SOP沉淀成文档,让AI能读懂 2. 建立你对"什么是好产出"的判断力——这是你不可替代的部分 3. 问自己:我是在"盯着干",还是在"定标准"? 如果你一直在盯着干,说明你还在用「人肉质检」的模式 如果你在定标准、教AI、抽查迭代——你才是真正拿到了这个杠杆 --- 杠杆已经换手了 那些先意识到这件事的人,已经在用汽车跑高速了。 你呢?

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