Richmond

Web3 现在最不缺的，就是“观点”。 真正稀缺的，是一个人说的话，到底值不值得信。 你有 10 万粉丝，不代表你的判断一定靠谱； 一个账号没什么流量，也不代表它的 Signal 没价值。 如果每一次预测、研究和市场判断，都能留下记录，并且随着结果被验证，最终沉淀成自己的链上 Reputation，会不会是另一种玩法？ 这也是我最近在关注 VerityAI 的原因。 VerityAI 想做的不是内容平台，也不是简单的排行榜，而是 Information Economy 的 Reputation Layer。 核心产品 VerityAI Signal 很有意思： 提交结构化信息 → 设…

我原本以为，机器人训练这种事，跟普通人没什么关系。 直到这两天亲手“操控”了一台机械臂。 不用买机器人，不用 GPU，打开浏览器就能直接参与，这就是 @axisrobotics。 刚进去时我还挺自信： “抓个东西而已，能有多难？” 结果第一关就打脸了…… 机械臂看着已经对准，真正夹下去却经常差一点。角度、位置稍微偏一点，任务就可能失败。 玩了十几个任务后，慢慢找到感觉了。 我现在一般先看清任务目标，再找需要操作的物体。有些任务可以双击目标，让机械臂快速靠近，最后自己微调。看到指定区域后，再把物品移动进去。 看起来像小游戏，但玩多了以后，我开始觉得这背后的逻辑挺有意思。 机器…

最近在折腾 @axisrobotics，越玩越觉得这个项目有点“反 Web3”。 为什么这么说？ 因为它没有那种上来就让你关注、点赞、转发，然后告诉你“恭喜完成任务”的感觉。 第一次进去，我甚至觉得有点麻烦。 我要自己看任务要求，判断物体的位置，再控制机械臂去抓取、移动、放置。方向不对要调整，位置偏了要重新修，失败了还得再来一次。 刚开始确实有点烦。 但玩了十几个任务以后，反而开始觉得这种设计挺合理。 昨天我连续玩了一段时间，明显能感觉到自己从“不会操作”，慢慢变成了“知道该怎么下手”。 比如现在看到任务，我不会急着乱动机械臂，而是先把任务目标搞清楚，再去找需要操作的物品。 …

最近自己也断断续续体验了一些预测市场，最大的感受反而不是“猜对还是猜错”，而是会发现：很多事情在结果真正公布之前，市场已经在不断消化新信息了。 以前看到一个新闻，我可能会直接等最终结果。但在预测市场里，会更自然地去想：现在已知的信息意味着多大概率？如果出现新的消息，大家的判断又会怎么变化？ 所以我越来越觉得，Prediction Markets 有意思的地方，不只是预测结果，而是把分散的信息、观点和判断，逐渐转化成一个动态变化的概率。 尤其是社区创建市场，我觉得这是一个很值得关注的方向。过去更多是选举、宏观数据、价格等预测，现在用户也可以自己提出现实世界中值得讨论的问题。只要问题足够清晰…

晚上6点空投，我刚好240分，还好前几天没做那个 TMX的booster任务。希望能领到。 https://t.co/2LbAK8FvWN