INFINIT @Infinit_Labs 是如何构建跨链 AI 执行系统底层的？
我们说“AI x DeFi”，不能只是自动推荐池子，而是要真正替用户做执行动作，并且能跨链、跨协议、可控、可追溯。这是 @Infinit_Labs 正在解决的问题核心。
过去 DeFi 聚合器偏向“展示层的整合”，例如显示各大平台的利率、池子排名、TVL 等。但 INFINIT 是“执行层的重构”——它通过 Agent Swarm 架构建立了一种链上执行协调机制：
🔹 多个专属 Agent 分别负责：Swap、Lend、Bridge、LP、Stake 等链上动作
🔹 用户用自然语言 prompt 发起策略意图后
 → 智能体开始自主检索 → 构建结构化操作路径
 → 再由 ReAct Agent 合并为“可执行包”
🔹 利用 ERC-4337 + EIP-7702 技术编排事务结构
🔹 在正式提交链上前，系统会提供可视化模拟执行过程：
  
✅ 资产流转路径
  ✅ Gas 预估
  ✅ 收益预估
  ✅ 风险敞口
最关键的设计是：非托管执行 + 用户终审确认。
你的钱包不会交由平台托管，系统生成交易后仍需你本地签名。这让 INFINIT 既具备自动化效率，又保障了链上用户的自主权与风险可控性。安全感满满有没有？
$IN #Defi @Infinit_Labs @Elect

Sapien 在 AI 数据创新中的角色
Sapien的去中心化平台正在通过确保数据多样性、高质量贡献和全球协作来革新AI数据收集。
通过其独特的同行验证、质押激励和经济问责机制，Sapien正在为AI训练数据创造一个更具可扩展性、更值得信赖和更具包容性的系统。
我真心相信这一创新将有助于加速人工智能的发展，使人工智能系统在全球应用中更加准确、灵活和公正。
凭借其全球去中心化AI生态系统的愿景，Sapien不仅解决了当今AI数据收集过程中的挑战，还为下一阶段的AI创新奠定了基础。
人工智能的未来已经到来，而Sapien正在引领潮流。
#Sapien # kaito #AI @JoinSapien @RowanRK6 @trevorkoverko @cookiedotfun @cookiedotfuncn

去中心化AI数据收集的革命：Sapien如何引领数据创新
在传统的AI数据收集模式下，数据通常来自于集中化的渠道，这意味着数据的多样性和质量可能会受到限制。尤其是在涉及到不同地域、文化或行业背景的数据时，集中式平台可能无法有效地解决这些多样性的需求。
Sapien的去中心化平台正是为了解决这个问题，通过全球专家网络收集和验证数据，确保AI训练数据的多样性和高质量。 @JoinSapien
去中心化：打破传统数据收集瓶颈
传统的AI数据收集通常依赖几个大平台或组织，他们决定哪些数据是有价值的。这种集中的数据来源方式虽然能够高效处理大量数据，但却可能遗漏掉一些细小却至关重要的细节。
尤其是在某些特定领域或地区，传统平台无法全面覆盖各种需求，而这些“细分市场”的数据往往是提高AI模型准确性和应用能力的关键。
Sapien通过去中心化的平台设计，允许全球各地的专家参与到AI数据的贡献中来。这种方法不仅打破了地域和行业的限制，还为AI训练数据带来了更多元化的视角和丰富的背景信息。
全球专家网络：多样化的数据来源
Sapien的核心优势之一是通过全球专家网络进行数据收集。无论是来自亚洲的医学专家，还是来自欧洲的工程师，或是来自非洲的教育工作者，他们的知识和数据贡献都可以被整合到AI训练过程中。这种跨领域和跨地区的合作，使得AI训练数据能够更加广泛地代表现实世界中的多样性。
在我看来，这种全