人工智能

本篇文章不僅針對初學者，系統化介紹相關技術，也為進階用戶提供深度洞察與工具選擇的參考依據。

本文不僅協助技術新手快速入門，同時也為資深用戶提供深入解析與工具選擇的參考依據。

本文深入整理 IREN、CORZ 及 HUT 等挖礦公司的轉型案例。說明它們如何善用現有電力設施及數據中心資源，大幅提升營收與公司估值。

本文深入說明指紋技術如何運用數位簽章驗證模型的所有權與控制權，同時確保模型效能維持不變。

本文深入剖析科技領袖、華爾街與媒體如何共同推動本輪 AI 浪潮，說明 AI 躍升為全球經濟成長新引擎的歷程，並探討資本、人才和資源在此期間的重新分配。

a16z所提出的「30T代理經濟」願景，正由加密人工智慧實驗室加速落實。AI代理從x402趨勢逐步演化成達爾文式競爭淘汰機制，現階段已打造出以DeFi、預測市場與DeAI為核心的資本生態系。本文將深入剖析「AI競逐遊戲」的發展歷程，解析主導力量，並探討其財富創造的運作模式。

在為期十天的 AI 交易模型競賽中，六款主流 AI 模型在技術數據輸入完全一致的情況下展開對決，六款主流模型展現出顯著差異。本文深入分析 DeepSeek、Qwen3、Claude、Grok、Gemini 和 GPT5 在交易策略行為、頻率、交易勝率、盈虧比以及持倉期間等指標上的表現，本文揭示低頻、順勢交易、嚴格停損管理以及高盈虧比策略對獲利的關鍵作用，同時反映高頻、低盈虧比及寬鬆停損設定易導致虧損。本文強調，AI 正逐漸從「研究工具」轉型為「實盤交易員」角色，人類交易者可借鑑其決策框架。

本文以自然選擇的觀點，深入剖析AI在金融、體育預測與市場預測等領域的應用與競爭，展現AI如何透過激烈競爭實現快速進化。

六款頂尖 AI 模型於真實加密市場展開交易競賽，每台模型的起始資金為 1 萬美元，目標是在極端波動的環境下實現最大化收益。本文深入分析 Deepseek、GPT-5、Gemini 等模型間的策略差異與績效差異，並揭示 AI 交易在加密領域的潛力與限制。

本文深入探討數位時代下，貨幣逐漸被用作管控工具。文章指出，大型科技企業透過資本、數據與AI模型鞏固權力。推動人工智慧、治理機制及資源網絡的去中心化，有助於促進思想自由與系統多元化。

a16z 合夥人 Olivia Moore 提出「大擴張」理論，指出 AI 正在突破傳統成長瓶頸，使消費級軟體的淨收入留存率首次超過 100%，並進一步延伸至企業級市場。這一趨勢正深刻重塑軟體產業的商業邏輯。

MyShell 正將 AI 生成圖像服務從傳統模型導向升級為基礎設施服務，透過狀態機（state-machine）架構結合 ShellAgent 工具組，打造高效、一致且可重複運用的創作流程。MyShell 結合去中心化生態系統與社群協作，逐步建構跨文化、具備商業化潛力的 AI 創作平台。

本報告深入探討去中心化機器人智能的最新範式，分析 Web3 如何推動機器人協作、資料共享與自主演化經濟模式的發展，並分析未來市場機會及技術演進趨勢。

Dark Forest Adventure Round 將經典鏈遊轉化為鏈上金融市場，設計出適合 AI 代理人持續參與並獲利的經濟模型。本文解析其核心理念：如何透過透明的鏈上資訊、有限的博弈環境與權益證明（Proof of Stake, PoS）式的穩定收益特性經濟模型，讓 AI 代理人從工具人蛻變為真正的市場競爭者。

OpenMind 正致力於為全球機器人打造整合型通用「作業系統與去中心化協作網絡」，使不同廠商、各種型態的機器皆能使用通用語言、遵循一致規範，並在區塊鏈上安全協作，推動機器社會的開放性秩序得以落實。