Aujourd'hui, après Alpha, il semble qu'il y aura une nouvelle vague de départs,
$KAT il est prévu qu'il ne reste que 20u environ,
les précédents Pre-TGE étaient des centaines d'u, cette fois-ci c'est le plus bas historique,
je pense que le seuil est de 241, afin que tout le monde puisse en tirer un peu plus,
je ne sais pas pourquoi tout le monde continue à s'accrocher à Alpha maintenant ?
Aujourd'hui, la transaction de $GUA , usure 1.5, la méthode de transaction mise à jour a été ajustée, facile à utiliser et agréable à utiliser.
D'un point de vue technique, le projet
@Fabric Foundation est essentiellement basé sur la pile de cognition modulable
$ROBO + chips de compétence et identité des robots en chaîne + PoRW.
Tout d'abord, ROBO adopte une architecture strictement hiérarchique : VLM gère la perception multimodale (RGB-D, nuages de points, retour de force), produisant des scènes structurées ; LLM est responsable de la planification de haut niveau, de la décomposition des tâches, et de la sécurité ; le générateur d'actions produit des instructions au niveau des articulations, soutenant des contrôleurs classiques tels que MPC en cas de besoin. Ce design modulaire privilégie l'interprétabilité et l'auditabilité, évitant le risque de boîte noire non traçable du VLA de bout en bout. L'innovation clé est les "chips de compétence" - modules de compétence emballés par ajustement fin LoRA/Adapter, enregistrés sur la chaîne par hachage, téléchargeables et plug-and-play, permettant un partage instantané. Le coût marginal est presque nul, formant un marché mondial de compétences en crowdsourcing, accélérant considérablement l'itération et abaissant le seuil d'automatisation des petites et moyennes usines.
Ensuite, l'identité en chaîne est basée sur des empreintes digitales matérielles + DID, impossible à falsifier, liant publiquement les vecteurs de capacité et les règles de gouvernance, résolvant le problème de "qui est qui" dans la collaboration multi-fabricants. PoRW ancre la production physique réelle : les preuves de tâche (capteurs + vidéos + compression zk) sont échantillonnées par supervision aléatoire sur la chaîne, générant des certificats d'unités de travail, conduisant directement à
$ROBO émissions et règlements. L'historique de travail est immuable, l'audit est public, la traçabilité des responsabilités est à coût nul, et le pool d'assurance paie automatiquement. Cela permet aux robots de passer d'outils privés des fabricants à des entités économiques indépendantes, décentralisant la valeur pour récompenser les contributeurs.
Deux grands cycles de rétroaction complémentaires : compétences partagées modulaires, validation PoRW des productions,
$ROBO incitant à une plus grande participation, accélérant l'effet de réseau. Un pragmatisme technologique, ciblant les points de douleur de la confiance et de la coordination de l'intelligence incarnée, est extrêmement prospectif dans le contexte actuel d'accélération du déploiement des robots en 2026. #robo