Jeg har gravd i hvordan @Talus_Labs strukturerer byggestabelen sin. Hva de fleste AI- × krypto-SDK-er gir deg: • APIer som skyver data utenfor kjeden på kjeden; Rask å sende, umulig å verifisere • Rammeverk som bryter i det øyeblikket du trenger reell gjennomstrømning • Dokumenter som snakker om fellesskap, men skjuler manglende infrastruktur • Insentiver som belønner poeng, ikke varighet Hva Talus prøver å bygge i stedet: • Nexus SDK – agenter du kan forgrene, teste og distribuere opprinnelig på kjeden • Flytt miljø - formell verifisering og sikkerhet ved design; Ingen duplisering av eiendeler, ingen skjult tilstand • Infratilgang - @WalrusProtocol for modeller, @SuiNetwork for parallell utførelse, gass lav nok for konstant aktivitet • Inntektsgenereringsskinner – leie, satse eller sløyfe agenter inn i DeFi-flyter som faktisk tjener Det nye @lagrangedev-partnerskapet legger til DeepProve-verifisering til blandingen, slik at agentbeslutninger ikke bare er autonome, de kan også bevises. Det er et stort skritt for ethvert system som hevder «on-chain AI». For meg skriker ingenting av dette "moonshot", det føles mer som grunnarbeid. Hvis de fleste stabler er sandkasser, prøver Talus å være et verksted. Jeg følger med for å se om de kan tiltrekke seg ekte utviklere utover eksperimentatorene. Det vil avgjøre om Talus blir en lekeplass - eller en faktisk økonomi.

Mens stengte laboratorier brenner milliarder, @SentientAGI åpne forskningsteam utkonkurrerer. • ROMA overgår Perplexity & Gemini 2.5 • ODS slår GPT-o3 mini og DeepSeek • 4 artikler akseptert på NeurIPS 2025 – samme stadium som Google, OpenAI og Anthropic. Forskningsstabelen – OML, ODS, ROMA, LiveCodeBench Pro – leverer reproduserbare, verifiserbare resultater ved bruk av 10 ganger mindre modeller og 1/5 av dataene. Hvis åpen forskning fortsetter å slå laboratorier på billioner dollar, snur fortellingen: åpen kildekode blir den nye grensen for ytelse. Sansende-maxi.