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Satyaki
Mitbegründer {geschwärzt}, leitender @eigentribe
ve(3,3) hat die Tokenomics gelöst, aber die Benutzererfahrung ist immer noch kaputt — dieselben Sperren, dieselben Abstimmungskriege, derselbe Schmerz
@HookedExchange arbeitet an möglichen Lösungen
Hört, was @YashasEdu dazu sagt:

YashasEduVor 2 Stunden
ve(3,3) sollte die größten Probleme von DeFi lösen.
In gewissem Maße hat es das getan, indem es LP-Anbieter und Händler mit Menschen einbezog, die Token für echte Stimmrechte + einen Anteil an den Gebühren sperren.
➠ Protokolle wie Aerodrome & Velodrome hatten stabile Einnahmen, während diejenigen, die das nicht taten, scheiterten.
➠ Katana implementierte dasselbe auf der Chain-Ebene und überschritt $500M in TVL.
In letzter Zeit fühlen sich alle ve(3,3) Plattformen größtenteils gleich an.
Gleiche Sperrfristen. Gleiche Abstimmungskriege. Gleiche Kopfschmerzen.
Die echten Probleme sind immer noch ungelöst. Ich arbeite mit @HookedExchange an Lösungen.
➠ Was würde tatsächlich eine ve(3,3) Plattform wertvoll machen, zu der man wechseln möchte?
➠ Was ist das eine, was du dir in deinem aktuellen ve(3,3) Stack wünschst?
Die erfolgreichen Protokolle haben die Tokenomics richtig gemacht, aber es gibt immer noch so viel Raum, um die tatsächliche Erfahrung zu verbessern. Grundlegende Dinge, die ve(3,3) wieder modern erscheinen lassen könnten.
Ich bin neugierig auf deine Meinung. Was ist der größte Schmerzpunkt, den du mit deinem aktuellen ve(3,3) Stack hast?

1,5K
Prädiktive KI ist groß, aber kein Modell ist perfekt
@AlloraNetwork macht es intelligenter, indem es viele Modelle kombiniert, in Echtzeit lernt und bessere Vorhersagen für Web3 gibt
Schau dir diesen kurzen Beitrag von @BitImmortal an, um mehr zu erfahren:

Immortal 💥Vor 6 Stunden
Prädiktive KI wird ein Markt von 108 Milliarden Dollar sein.
► 95 % der Unternehmen nutzen bereits KI im Marketing
► Bis 2025 werden 50 % des Gesundheitswesens auf KI-Analysen basieren
► Bis 2026 werden 45 % der Lieferketten mit KI Prognosen erstellen
Prädiktive KI ist nicht 100 % genau.
Sie ist leistungsstark im Erkennen von Mustern und Trends, aber die Genauigkeit hängt von der Datenqualität, dem Modell-Design und der Variabilität in der realen Welt ab.
Oft zwischen 60 % und 95 % genau, aber niemals fehlerfrei.
In Web3 bringt @AlloraNetwork kollaborative prädiktive Intelligenz in die Märkte und macht sie viel effizienter als eine einzelne Modellprognose.
Es aggregiert mehrere KI-Modelle, gewichtet sie in Echtzeit und lernt kontinuierlich aus dem Feedback.

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