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Preparing AI for the Quantum Era. Verona x PQabelian, Both approach post-quantum security from different directions.
Quantum computers could eventually change how digital security works today. Some encryption methods that protect our identities, financial records, and transactions may no longer be strong enough when quantum computing advances.
One concern is Harvest Now, Decrypt Later, encrypted data collected today could be stored and decrypted years from now. That's a serious problem for information that needs to remain private for a long time.
Verona focuses on making information trustworthy.
Through its Truth Engine, information can be verified at its source and turned into reusable proofs. AI agents can use those proofs without accessing the personal data behind them. Its Fermi upgrade also introduces post-quantum ML-DSA authentication based on the NIST standard.
Abelian focuses on keeping transactions private.
Its blockchain has used lattice-based cryptography since its first block in April 2022. Users can also choose how much transaction information they reveal, including sharing it with an auditor they trust.
These two roles become particularly relevant as AI agents start handling more than conversations.
Imagine an agent checking someone's identity or financial eligibility before making a payment. It needs reliable proof to make that decision, but it doesn't need access to someone's entire financial history.
Verona helps establish what is true, while Abelian helps keep the transaction private.
That's an important distinction for the future of AI. As agents gain more responsibility to make decisions and move money, protecting the information behind those actions becomes just as important as the actions themselves.
#QuantumSecurity
Preparing AI for the Quantum Era. Verona x PQabelian, Both approach post-quantum security from different directions.
Quantum computers could eventually change how digital security works today. Some encryption methods that protect our identities, financial records, and transactions may no longer be strong enough when quantum computing advances.
One concern is Harvest Now, Decrypt Later, encrypted data collected today could be stored and decrypted years from now. That's a serious problem for information that needs to remain private for a long time.
Verona focuses on making information trustworthy.
Through its Truth Engine, information can be verified at its source and turned into reusable proofs. AI agents can use those proofs without accessing the personal data behind them. Its Fermi upgrade also introduces post-quantum ML-DSA authentication based on the NIST standard.
Abelian focuses on keeping transactions private.
Its blockchain has used lattice-based cryptography since its first block in April 2022. Users can also choose how much transaction information they reveal, including sharing it with an auditor they trust.
These two roles become particularly relevant as AI agents start handling more than conversations.
Imagine an agent checking someone's identity or financial eligibility before making a payment. It needs reliable proof to make that decision, but it doesn't need access to someone's entire financial history.
Verona helps establish what is true, while Abelian helps keep the transaction private.
That's an important distinction for the future of AI. As agents gain more responsibility to make decisions and move money, protecting the information behind those actions becomes just as important as the actions themselves.
#QuantumSecurity
Quantum computers could eventually change how digital security works today. Some encryption methods that protect our identities, financial records, and transactions may no longer be strong enough when quantum computing advances.
One concern is Harvest Now, Decrypt Later, encrypted data collected today could be stored and decrypted years from now. That's a serious problem for information that needs to remain private for a long time.
Verona focuses on making information trustworthy.
Through its Truth Engine, information can be verified at its source and turned into reusable proofs. AI agents can use those proofs without accessing the personal data behind them. Its Fermi upgrade also introduces post-quantum ML-DSA authentication based on the NIST standard.
Abelian focuses on keeping transactions private.
Its blockchain has used lattice-based cryptography since its first block in April 2022. Users can also choose how much transaction information they reveal, including sharing it with an auditor they trust.
These two roles become particularly relevant as AI agents start handling more than conversations.
Imagine an agent checking someone's identity or financial eligibility before making a payment. It needs reliable proof to make that decision, but it doesn't need access to someone's entire financial history.
Verona helps establish what is true, while Abelian helps keep the transaction private.
That's an important distinction for the future of AI. As agents gain more responsibility to make decisions and move money, protecting the information behind those actions becomes just as important as the actions themselves.
#QuantumSecurity
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My Al agent verifies price and contract before deciding - not just following the trend.
#ProofOfAgent Agent #50512
My Al agent verifies price and contract before deciding - not just following the trend.
#ProofOfAgent Agent #50512
#ProofOfAgent Agent #50512
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Crescimento de 392,3% no número de usuários ativos no terceiro trimestre. Uma mudança notável na atividade da rede Verona.
Por trás desse número está uma participação crescente em toda a rede, com um aumento significativo no número médio de endereços ativos diariamente.
O crescimento de usuários é uma parte importante do desenvolvimento de qualquer blockchain. A tecnologia pode oferecer novas possibilidades, mas é a atividade constante da rede que dá espaço para um ecossistema crescer.
Para a Verona, esse desenvolvimento acrescenta uma dimensão interessante ao seu trabalho com dados verificados, provas reutilizáveis e infraestrutura de IA.
#AIInfrastructure
Crescimento de 392,3% no número de usuários ativos no terceiro trimestre. Uma mudança notável na atividade da rede Verona.
Por trás desse número está uma participação crescente em toda a rede, com um aumento significativo no número médio de endereços ativos diariamente.
O crescimento de usuários é uma parte importante do desenvolvimento de qualquer blockchain. A tecnologia pode oferecer novas possibilidades, mas é a atividade constante da rede que dá espaço para um ecossistema crescer.
Para a Verona, esse desenvolvimento acrescenta uma dimensão interessante ao seu trabalho com dados verificados, provas reutilizáveis e infraestrutura de IA.
#AIInfrastructure
Por trás desse número está uma participação crescente em toda a rede, com um aumento significativo no número médio de endereços ativos diariamente.
O crescimento de usuários é uma parte importante do desenvolvimento de qualquer blockchain. A tecnologia pode oferecer novas possibilidades, mas é a atividade constante da rede que dá espaço para um ecossistema crescer.
Para a Verona, esse desenvolvimento acrescenta uma dimensão interessante ao seu trabalho com dados verificados, provas reutilizáveis e infraestrutura de IA.
#AIInfrastructure
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VERONA IN OCTOBER: BUILDING THE VERIFIED AI ECOSYSTEMOctober brought several interesting developments around Verona, and the projects involved are building connections across very different parts of the AI landscape.
Some focus on how AI agents identify themselves, others on what they can remember, how they manage money, or where they get reliable information to make decisions.
Here's a closer look at the collaborations:
Brale
Provides the regulated stablecoin infrastructure behind verUSD, including 1:1 USD reserve backing and native issuance across supported chains. This gives AI agents a dollar-based asset to pay for verified data and settle transactions.
Billions
Adds verified agent identity by linking an AI agent to a real, verified human. Verona helps establish whether the facts an agent relies on are true, while Billions helps establish whose agent it is and who stands behind its actions.
Zeta Chain & AnumaAI
Working with Verona on research into what people want AI to remember and what should remain private. The exploration also looks at how Anuma's encrypted, user-controlled memory can complement Verona's verified context, giving AI a way to use relevant information without turning personal data into something openly accessible.
Alphio
Brings another use case into financial decision-making. Through risk rules and cross-portfolio context, the integration explores how AI trading agents can work with more meaningful information instead of relying only on market signals.
Axis Robotics
Takes the conversation beyond software and into Physical AI. With more than 270,000 contributors and 7 million recordings, Axis is building a large foundation of real-world robotics data. Verona's verification layer adds another important dimension: establishing the provenance and trustworthiness of the data used to train intelligent machines.
Stockcoin AI
Connects AI-powered trading with verified personal context across US, Hong Kong, and Korean stock markets, alongside stock perpetuals and IPO/pre-IPO opportunities. Verona can help prove relevant information, such as allocation eligibility or asset ownership, without requiring users to expose their underlying financial data.
Looking across these projects, the interesting part isn't simply the number of collaborations. It's how different pieces are beginning to connect.
Money needs reliable settlement. Agents need identity and private memory. Trading systems need trustworthy context. Physical AI needs data with a verifiable origin.
These are different problems, but they point toward a common requirement: AI needs more than intelligence to operate reliably. It needs information that can be trusted.
Verona making real-world facts verifiable, reusable, and accessible to AI without giving away the private data behind them.
#Aİ
VERONA IN OCTOBER: BUILDING THE VERIFIED AI ECOSYSTEM
October brought several interesting developments around Verona, and the projects involved are building connections across very different parts of the AI landscape.
Some focus on how AI agents identify themselves, others on what they can remember, how they manage money, or where they get reliable information to make decisions.
Here's a closer look at the collaborations:
Brale
Provides the regulated stablecoin infrastructure behind verUSD, including 1:1 USD reserve backing and native issuance across supported chains. This gives AI agents a dollar-based asset to pay for verified data and settle transactions.
Billions
Adds verified agent identity by linking an AI agent to a real, verified human. Verona helps establish whether the facts an agent relies on are true, while Billions helps establish whose agent it is and who stands behind its actions.
Zeta Chain & AnumaAI
Working with Verona on research into what people want AI to remember and what should remain private. The exploration also looks at how Anuma's encrypted, user-controlled memory can complement Verona's verified context, giving AI a way to use relevant information without turning personal data into something openly accessible.
Alphio
Brings another use case into financial decision-making. Through risk rules and cross-portfolio context, the integration explores how AI trading agents can work with more meaningful information instead of relying only on market signals.
Axis Robotics
Takes the conversation beyond software and into Physical AI. With more than 270,000 contributors and 7 million recordings, Axis is building a large foundation of real-world robotics data. Verona's verification layer adds another important dimension: establishing the provenance and trustworthiness of the data used to train intelligent machines.
Stockcoin AI
Connects AI-powered trading with verified personal context across US, Hong Kong, and Korean stock markets, alongside stock perpetuals and IPO/pre-IPO opportunities. Verona can help prove relevant information, such as allocation eligibility or asset ownership, without requiring users to expose their underlying financial data.
Looking across these projects, the interesting part isn't simply the number of collaborations. It's how different pieces are beginning to connect.
Money needs reliable settlement. Agents need identity and private memory. Trading systems need trustworthy context. Physical AI needs data with a verifiable origin.
These are different problems, but they point toward a common requirement: AI needs more than intelligence to operate reliably. It needs information that can be trusted.
Verona making real-world facts verifiable, reusable, and accessible to AI without giving away the private data behind them.
#Aİ
Some focus on how AI agents identify themselves, others on what they can remember, how they manage money, or where they get reliable information to make decisions.
Here's a closer look at the collaborations:
Brale
Provides the regulated stablecoin infrastructure behind verUSD, including 1:1 USD reserve backing and native issuance across supported chains. This gives AI agents a dollar-based asset to pay for verified data and settle transactions.
Billions
Adds verified agent identity by linking an AI agent to a real, verified human. Verona helps establish whether the facts an agent relies on are true, while Billions helps establish whose agent it is and who stands behind its actions.
Zeta Chain & AnumaAI
Working with Verona on research into what people want AI to remember and what should remain private. The exploration also looks at how Anuma's encrypted, user-controlled memory can complement Verona's verified context, giving AI a way to use relevant information without turning personal data into something openly accessible.
Alphio
Brings another use case into financial decision-making. Through risk rules and cross-portfolio context, the integration explores how AI trading agents can work with more meaningful information instead of relying only on market signals.
Axis Robotics
Takes the conversation beyond software and into Physical AI. With more than 270,000 contributors and 7 million recordings, Axis is building a large foundation of real-world robotics data. Verona's verification layer adds another important dimension: establishing the provenance and trustworthiness of the data used to train intelligent machines.
Stockcoin AI
Connects AI-powered trading with verified personal context across US, Hong Kong, and Korean stock markets, alongside stock perpetuals and IPO/pre-IPO opportunities. Verona can help prove relevant information, such as allocation eligibility or asset ownership, without requiring users to expose their underlying financial data.
Looking across these projects, the interesting part isn't simply the number of collaborations. It's how different pieces are beginning to connect.
Money needs reliable settlement. Agents need identity and private memory. Trading systems need trustworthy context. Physical AI needs data with a verifiable origin.
These are different problems, but they point toward a common requirement: AI needs more than intelligence to operate reliably. It needs information that can be trusted.
Verona making real-world facts verifiable, reusable, and accessible to AI without giving away the private data behind them.
#Aİ
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Em Alta
Depois da CoinGecko, Verona agora também entrou na categoria resistente à computação quântica do CoinMarketCap.
Duas grandes plataformas de dados sobre criptomoedas agora incluem Verona entre os projetos associados à tecnologia resistente à computação quântica. Um avanço bem-vindo, já que a segurança resistente à computação quântica continua ganhando destaque em todo o setor de blockchain.
A categoria reúne projetos com diferentes arquiteturas e abordagens. Verona se destaca por sua arquitetura de contas centrada na flexibilidade, permitindo que os padrões criptográficos evoluam sem exigir que os usuários recomecem do zero.
A resistência à computação quântica não é um recurso que pode ser discutido uma vez e depois esquecido. A adaptabilidade a longo prazo precisa fazer parte dos alicerces, e é exatamente nessa direção que Verona está avançando.
#quantumcomputers #QuantumSecurity
Depois da CoinGecko, Verona agora também entrou na categoria resistente à computação quântica do CoinMarketCap.
Duas grandes plataformas de dados sobre criptomoedas agora incluem Verona entre os projetos associados à tecnologia resistente à computação quântica. Um avanço bem-vindo, já que a segurança resistente à computação quântica continua ganhando destaque em todo o setor de blockchain.
A categoria reúne projetos com diferentes arquiteturas e abordagens. Verona se destaca por sua arquitetura de contas centrada na flexibilidade, permitindo que os padrões criptográficos evoluam sem exigir que os usuários recomecem do zero.
A resistência à computação quântica não é um recurso que pode ser discutido uma vez e depois esquecido. A adaptabilidade a longo prazo precisa fazer parte dos alicerces, e é exatamente nessa direção que Verona está avançando.
#quantumcomputers #QuantumSecurity
Duas grandes plataformas de dados sobre criptomoedas agora incluem Verona entre os projetos associados à tecnologia resistente à computação quântica. Um avanço bem-vindo, já que a segurança resistente à computação quântica continua ganhando destaque em todo o setor de blockchain.
A categoria reúne projetos com diferentes arquiteturas e abordagens. Verona se destaca por sua arquitetura de contas centrada na flexibilidade, permitindo que os padrões criptográficos evoluam sem exigir que os usuários recomecem do zero.
A resistência à computação quântica não é um recurso que pode ser discutido uma vez e depois esquecido. A adaptabilidade a longo prazo precisa fazer parte dos alicerces, e é exatamente nessa direção que Verona está avançando.
#quantumcomputers #QuantumSecurity
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Em Alta
$Verona entrou oficialmente na categoria Resistente à Computação Quântica da CoinGecko, ao lado de projetos como $ZEC , $INJ , $Starknet e $ALGO .
O momento faz sentido, com a Fermi já ativa na Verona Mainnet v32. Mas o que torna este desenvolvimento digno de atenção vai além de uma listagem numa categoria.
A criptografia não fica parada. Os padrões evoluem, surgem novas ameaças e as blockchains precisam de uma forma de se adaptar sem obrigar os utilizadores a começar do zero. É esse o problema que a Verona está a resolver através da sua arquitetura de contas.
Com a Fermi, as contas existentes podem adicionar autenticação pós-quântica, mantendo intactos os seus endereços, saldos e histórico de transações.
ML-DSA e SLH-DSA oferecem duas abordagens diferentes às assinaturas pós-quânticas, dando à rede mais flexibilidade à medida que os padrões criptográficos continuam a evoluir.
A questão mais importante é o que a Verona está a construir por trás disto: contas concebidas para se adaptarem quando os requisitos de segurança do futuro mudarem.
#QuantumSecurity #quantumcomputers
$Verona entrou oficialmente na categoria Resistente à Computação Quântica da CoinGecko, ao lado de projetos como $ZEC , $INJ , $Starknet e $ALGO .
O momento faz sentido, com a Fermi já ativa na Verona Mainnet v32. Mas o que torna este desenvolvimento digno de atenção vai além de uma listagem numa categoria.
A criptografia não fica parada. Os padrões evoluem, surgem novas ameaças e as blockchains precisam de uma forma de se adaptar sem obrigar os utilizadores a começar do zero. É esse o problema que a Verona está a resolver através da sua arquitetura de contas.
Com a Fermi, as contas existentes podem adicionar autenticação pós-quântica, mantendo intactos os seus endereços, saldos e histórico de transações.
ML-DSA e SLH-DSA oferecem duas abordagens diferentes às assinaturas pós-quânticas, dando à rede mais flexibilidade à medida que os padrões criptográficos continuam a evoluir.
A questão mais importante é o que a Verona está a construir por trás disto: contas concebidas para se adaptarem quando os requisitos de segurança do futuro mudarem.
#QuantumSecurity #quantumcomputers
O momento faz sentido, com a Fermi já ativa na Verona Mainnet v32. Mas o que torna este desenvolvimento digno de atenção vai além de uma listagem numa categoria.
A criptografia não fica parada. Os padrões evoluem, surgem novas ameaças e as blockchains precisam de uma forma de se adaptar sem obrigar os utilizadores a começar do zero. É esse o problema que a Verona está a resolver através da sua arquitetura de contas.
Com a Fermi, as contas existentes podem adicionar autenticação pós-quântica, mantendo intactos os seus endereços, saldos e histórico de transações.
ML-DSA e SLH-DSA oferecem duas abordagens diferentes às assinaturas pós-quânticas, dando à rede mais flexibilidade à medida que os padrões criptográficos continuam a evoluir.
A questão mais importante é o que a Verona está a construir por trás disto: contas concebidas para se adaptarem quando os requisitos de segurança do futuro mudarem.
#QuantumSecurity #quantumcomputers
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Uma IA pode analisar uma ação, acompanhar os movimentos do mercado e encontrar uma oportunidade de negociação. Mas há outro lado na tomada de uma decisão financeira que os dados de mercado, por si só, não conseguem responder: o que a IA realmente sabe sobre a pessoa para quem está negociando?
Verona × Stockcoin
A Stockcoin reúne negociações com IA em uma única conta nos mercados de ações dos EUA, de Hong Kong e da Coreia do Sul, além de contratos perpétuos de ações e oportunidades de IPO e pré-IPO. Ela permite que os usuários explorem os mercados e deixem a IA ajudar a executar suas estratégias.
Mas encontrar uma oportunidade é apenas parte do processo. Talvez a IA precise saber se alguém está qualificado para receber uma alocação em um IPO ou quais ativos já possui em outra plataforma. Essas informações pertencem ao usuário, não ao mercado, e acessá-las pode significar expor dados financeiros confidenciais.
A Verona aborda esse problema por meio da verificação. Ela pode transformar informações em provas reutilizáveis, permitindo que agentes autorizados verifiquem fatos relevantes sem ver os dados subjacentes.
Os papéis são diferentes, mas a conexão é significativa.
A Stockcoin aproxima a IA da ação financeira. A Verona pode ajudar a fornecer à IA um contexto verificado sobre a pessoa por trás da decisão, sem exigir acesso a todas as suas informações privadas.
A inteligência de mercado ajuda a IA a encontrar uma oportunidade. Fatos pessoais verificados podem ajudá-la a entender se essa oportunidade faz sentido para o usuário.
À medida que a IA assume um papel cada vez maior nas decisões financeiras, fica mais difícil ignorar essa distinção. O próximo passo é ver como essa capacidade de verificação ganha forma na Stockcoin.
#stock
Uma IA pode analisar uma ação, acompanhar os movimentos do mercado e encontrar uma oportunidade de negociação. Mas há outro lado na tomada de uma decisão financeira que os dados de mercado, por si só, não conseguem responder: o que a IA realmente sabe sobre a pessoa para quem está negociando?
Verona × Stockcoin
A Stockcoin reúne negociações com IA em uma única conta nos mercados de ações dos EUA, de Hong Kong e da Coreia do Sul, além de contratos perpétuos de ações e oportunidades de IPO e pré-IPO. Ela permite que os usuários explorem os mercados e deixem a IA ajudar a executar suas estratégias.
Mas encontrar uma oportunidade é apenas parte do processo. Talvez a IA precise saber se alguém está qualificado para receber uma alocação em um IPO ou quais ativos já possui em outra plataforma. Essas informações pertencem ao usuário, não ao mercado, e acessá-las pode significar expor dados financeiros confidenciais.
A Verona aborda esse problema por meio da verificação. Ela pode transformar informações em provas reutilizáveis, permitindo que agentes autorizados verifiquem fatos relevantes sem ver os dados subjacentes.
Os papéis são diferentes, mas a conexão é significativa.
A Stockcoin aproxima a IA da ação financeira. A Verona pode ajudar a fornecer à IA um contexto verificado sobre a pessoa por trás da decisão, sem exigir acesso a todas as suas informações privadas.
A inteligência de mercado ajuda a IA a encontrar uma oportunidade. Fatos pessoais verificados podem ajudá-la a entender se essa oportunidade faz sentido para o usuário.
À medida que a IA assume um papel cada vez maior nas decisões financeiras, fica mais difícil ignorar essa distinção. O próximo passo é ver como essa capacidade de verificação ganha forma na Stockcoin.
#stock
Verona × Stockcoin
A Stockcoin reúne negociações com IA em uma única conta nos mercados de ações dos EUA, de Hong Kong e da Coreia do Sul, além de contratos perpétuos de ações e oportunidades de IPO e pré-IPO. Ela permite que os usuários explorem os mercados e deixem a IA ajudar a executar suas estratégias.
Mas encontrar uma oportunidade é apenas parte do processo. Talvez a IA precise saber se alguém está qualificado para receber uma alocação em um IPO ou quais ativos já possui em outra plataforma. Essas informações pertencem ao usuário, não ao mercado, e acessá-las pode significar expor dados financeiros confidenciais.
A Verona aborda esse problema por meio da verificação. Ela pode transformar informações em provas reutilizáveis, permitindo que agentes autorizados verifiquem fatos relevantes sem ver os dados subjacentes.
Os papéis são diferentes, mas a conexão é significativa.
A Stockcoin aproxima a IA da ação financeira. A Verona pode ajudar a fornecer à IA um contexto verificado sobre a pessoa por trás da decisão, sem exigir acesso a todas as suas informações privadas.
A inteligência de mercado ajuda a IA a encontrar uma oportunidade. Fatos pessoais verificados podem ajudá-la a entender se essa oportunidade faz sentido para o usuário.
À medida que a IA assume um papel cada vez maior nas decisões financeiras, fica mais difícil ignorar essa distinção. O próximo passo é ver como essa capacidade de verificação ganha forma na Stockcoin.
#stock
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Em Alta
Fermi já está ativa na Mainnet v32 da $VERONA. E o mais interessante não é apenas a criptografia resistente à computação quântica. É a forma como Verona se prepara para um futuro em que os padrões criptográficos atuais poderão deixar de ser suficientes.
Anthony Anzalone, fundador da Verona, resumiu o desafio numa frase:
"A resistência quântica é um problema de migração, não um problema matemático."
A maioria das blockchains associa um endereço a uma chave específica. Se a criptografia dessa chave se tornar vulnerável, transferir os fundos para um novo sistema pode implicar movê-los para um novo endereço.
A Verona adota uma abordagem diferente. Cada conta é um contrato inteligente, pelo que a criptografia subjacente pode mudar sem alterar a própria conta. O mesmo endereço, os mesmos saldos, o mesmo histórico.
Fermi traz para o sistema duas normas pós-quânticas do NIST:
• ML-DSA (FIPS 204) para assinaturas de contas
• SLH-DSA (FIPS 205) para tesourarias e cofres offline
As contas também podem adotar uma política que rejeita assinaturas clássicas. Entretanto, as chaves dos validadores serão migradas para ML-DSA, e o consenso tornar-se-á seguro contra ataques quânticos assim que os validadores que representam dois terços do poder de voto concluírem a transição.
Há aqui outra ideia importante: a Verona não está a apostar tudo num único algoritmo para durar para sempre. As assinaturas baseadas em reticulados e em hash funcionam lado a lado, enquanto opções futuras como a FN-DSA poderão alargar ainda mais essa flexibilidade.
É isso que faz de Fermi mais do que uma atualização de segurança. É um projeto concebido para a realidade de que a criptografia muda e de que as contas blockchain têm de sobreviver a essas mudanças sem ficarem para trás.
#QuantumSecurity
Fermi já está ativa na Mainnet v32 da $VERONA. E o mais interessante não é apenas a criptografia resistente à computação quântica. É a forma como Verona se prepara para um futuro em que os padrões criptográficos atuais poderão deixar de ser suficientes.
Anthony Anzalone, fundador da Verona, resumiu o desafio numa frase:
"A resistência quântica é um problema de migração, não um problema matemático."
A maioria das blockchains associa um endereço a uma chave específica. Se a criptografia dessa chave se tornar vulnerável, transferir os fundos para um novo sistema pode implicar movê-los para um novo endereço.
A Verona adota uma abordagem diferente. Cada conta é um contrato inteligente, pelo que a criptografia subjacente pode mudar sem alterar a própria conta. O mesmo endereço, os mesmos saldos, o mesmo histórico.
Fermi traz para o sistema duas normas pós-quânticas do NIST:
• ML-DSA (FIPS 204) para assinaturas de contas
• SLH-DSA (FIPS 205) para tesourarias e cofres offline
As contas também podem adotar uma política que rejeita assinaturas clássicas. Entretanto, as chaves dos validadores serão migradas para ML-DSA, e o consenso tornar-se-á seguro contra ataques quânticos assim que os validadores que representam dois terços do poder de voto concluírem a transição.
Há aqui outra ideia importante: a Verona não está a apostar tudo num único algoritmo para durar para sempre. As assinaturas baseadas em reticulados e em hash funcionam lado a lado, enquanto opções futuras como a FN-DSA poderão alargar ainda mais essa flexibilidade.
É isso que faz de Fermi mais do que uma atualização de segurança. É um projeto concebido para a realidade de que a criptografia muda e de que as contas blockchain têm de sobreviver a essas mudanças sem ficarem para trás.
#QuantumSecurity
Anthony Anzalone, fundador da Verona, resumiu o desafio numa frase:
"A resistência quântica é um problema de migração, não um problema matemático."
A maioria das blockchains associa um endereço a uma chave específica. Se a criptografia dessa chave se tornar vulnerável, transferir os fundos para um novo sistema pode implicar movê-los para um novo endereço.
A Verona adota uma abordagem diferente. Cada conta é um contrato inteligente, pelo que a criptografia subjacente pode mudar sem alterar a própria conta. O mesmo endereço, os mesmos saldos, o mesmo histórico.
Fermi traz para o sistema duas normas pós-quânticas do NIST:
• ML-DSA (FIPS 204) para assinaturas de contas
• SLH-DSA (FIPS 205) para tesourarias e cofres offline
As contas também podem adotar uma política que rejeita assinaturas clássicas. Entretanto, as chaves dos validadores serão migradas para ML-DSA, e o consenso tornar-se-á seguro contra ataques quânticos assim que os validadores que representam dois terços do poder de voto concluírem a transição.
Há aqui outra ideia importante: a Verona não está a apostar tudo num único algoritmo para durar para sempre. As assinaturas baseadas em reticulados e em hash funcionam lado a lado, enquanto opções futuras como a FN-DSA poderão alargar ainda mais essa flexibilidade.
É isso que faz de Fermi mais do que uma atualização de segurança. É um projeto concebido para a realidade de que a criptografia muda e de que as contas blockchain têm de sobreviver a essas mudanças sem ficarem para trás.
#QuantumSecurity
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Em Alta
Primeiro, 10.28.26.
Depois, "Verona codificada."
Duas publicações, uma data e uma frase que parece querer dizer mais do que diz.
Será 28 de outubro o dia em que algo será revelado? "Verona codificada" é uma pista ou apenas uma dica do que está por vir?
Será que essas duas publicações estão relacionadas ou ainda falta uma peça para entender o quadro geral?
Ainda não há respostas. Apenas uma data, uma frase e um motivo para prestar atenção.
Vamos ver o que 28 de outubro nos reserva.
#Verona
Primeiro, 10.28.26.
Depois, "Verona codificada."
Duas publicações, uma data e uma frase que parece querer dizer mais do que diz.
Será 28 de outubro o dia em que algo será revelado? "Verona codificada" é uma pista ou apenas uma dica do que está por vir?
Será que essas duas publicações estão relacionadas ou ainda falta uma peça para entender o quadro geral?
Ainda não há respostas. Apenas uma data, uma frase e um motivo para prestar atenção.
Vamos ver o que 28 de outubro nos reserva.
#Verona
Depois, "Verona codificada."
Duas publicações, uma data e uma frase que parece querer dizer mais do que diz.
Será 28 de outubro o dia em que algo será revelado? "Verona codificada" é uma pista ou apenas uma dica do que está por vir?
Será que essas duas publicações estão relacionadas ou ainda falta uma peça para entender o quadro geral?
Ainda não há respostas. Apenas uma data, uma frase e um motivo para prestar atenção.
Vamos ver o que 28 de outubro nos reserva.
#Verona
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Artigo
Verona x Axis RoboticsA próxima grande inovação na robótica poderá depender de algo muito comum: pessoas a realizar tarefas do dia a dia.
Os modelos de linguagem dependem da internet como recurso de aprendizagem. No entanto, os robôs precisam de um tipo diferente de experiência: como as mãos interagem com objetos, como os movimentos ocorrem e como as tarefas são realizadas fora de condições laboratoriais controladas. É muito mais difícil recolher este tipo de dados em grande escala.
A Axis Robotics está a adotar uma abordagem interessante. A plataforma de simulação da Axis, baseada no navegador, permite que as pessoas treinem robôs virtuais sem precisarem de hardware físico. Com a atualização mais recente da Axis, a sua rede de colaboradores cresceu para mais de 270.000 pessoas, que produziram mais de 7 milhões de gravações.
Verona x Axis Robotics
A próxima grande inovação na robótica poderá depender de algo muito comum: pessoas a realizar tarefas do dia a dia.
Os modelos de linguagem dependem da internet como recurso de aprendizagem. No entanto, os robôs precisam de um tipo diferente de experiência: como as mãos interagem com objetos, como os movimentos ocorrem e como as tarefas são realizadas fora de condições laboratoriais controladas. É muito mais difícil recolher este tipo de dados em grande escala.
A Axis Robotics está a adotar uma abordagem interessante. A plataforma de simulação da Axis, baseada no navegador, permite que as pessoas treinem robôs virtuais sem precisarem de hardware físico. Com a atualização mais recente da Axis, a sua rede de colaboradores cresceu para mais de 270.000 pessoas, que produziram mais de 7 milhões de gravações.
Os modelos de linguagem dependem da internet como recurso de aprendizagem. No entanto, os robôs precisam de um tipo diferente de experiência: como as mãos interagem com objetos, como os movimentos ocorrem e como as tarefas são realizadas fora de condições laboratoriais controladas. É muito mais difícil recolher este tipo de dados em grande escala.
A Axis Robotics está a adotar uma abordagem interessante. A plataforma de simulação da Axis, baseada no navegador, permite que as pessoas treinem robôs virtuais sem precisarem de hardware físico. Com a atualização mais recente da Axis, a sua rede de colaboradores cresceu para mais de 270.000 pessoas, que produziram mais de 7 milhões de gravações.
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Em Alta
Quando um agente de IA gere operações, saber quando comprar ou vender é apenas parte do trabalho. Também precisa de compreender quanto risco o utilizador já está a assumir. Se tiver acesso a apenas uma conta ligada, pode não detetar posições noutras contas, ficando com uma visão incompleta da carteira.
Verona x Alphio
A Alphio transforma ideias de negociação em estratégias, monitoriza as condições do mercado e executa operações de acordo com as regras de risco do utilizador. A Verona acrescenta factos verificáveis, permitindo que agentes autorizados reutilizem provas sem aceder aos dados privados que lhes estão subjacentes.
A mesma ideia é importante nos mercados de previsão, onde detetar uma alteração nas probabilidades é uma coisa, e ter factos fiáveis que sustentem uma decisão é outra.
O objetivo não é dar à IA acesso a tudo. É fornecer-lhe as informações de que realmente precisa para tomar decisões mais bem fundamentadas, mantendo os dados subjacentes privados.
Porque até as regras de risco mais rigorosas têm um ponto cego se o agente não conhecer o quadro completo.
#ArtificialInteligence
Quando um agente de IA gere operações, saber quando comprar ou vender é apenas parte do trabalho. Também precisa de compreender quanto risco o utilizador já está a assumir. Se tiver acesso a apenas uma conta ligada, pode não detetar posições noutras contas, ficando com uma visão incompleta da carteira.
Verona x Alphio
A Alphio transforma ideias de negociação em estratégias, monitoriza as condições do mercado e executa operações de acordo com as regras de risco do utilizador. A Verona acrescenta factos verificáveis, permitindo que agentes autorizados reutilizem provas sem aceder aos dados privados que lhes estão subjacentes.
A mesma ideia é importante nos mercados de previsão, onde detetar uma alteração nas probabilidades é uma coisa, e ter factos fiáveis que sustentem uma decisão é outra.
O objetivo não é dar à IA acesso a tudo. É fornecer-lhe as informações de que realmente precisa para tomar decisões mais bem fundamentadas, mantendo os dados subjacentes privados.
Porque até as regras de risco mais rigorosas têm um ponto cego se o agente não conhecer o quadro completo.
#ArtificialInteligence
Verona x Alphio
A Alphio transforma ideias de negociação em estratégias, monitoriza as condições do mercado e executa operações de acordo com as regras de risco do utilizador. A Verona acrescenta factos verificáveis, permitindo que agentes autorizados reutilizem provas sem aceder aos dados privados que lhes estão subjacentes.
A mesma ideia é importante nos mercados de previsão, onde detetar uma alteração nas probabilidades é uma coisa, e ter factos fiáveis que sustentem uma decisão é outra.
O objetivo não é dar à IA acesso a tudo. É fornecer-lhe as informações de que realmente precisa para tomar decisões mais bem fundamentadas, mantendo os dados subjacentes privados.
Porque até as regras de risco mais rigorosas têm um ponto cego se o agente não conhecer o quadro completo.
#ArtificialInteligence
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Em Alta
Os robôs aprendem observando pessoas a realizar tarefas, mas, ao contrário dos modelos de linguagem de IA, que podem aprender com grandes volumes de dados da internet, os robôs ainda têm pouca experiência registrada para aprender.
A Axis Robotics está ajudando a preencher essa lacuna. Em seis meses, sua comunidade cresceu de 40.000 para mais de 270.000 pessoas, coletando mais experiências que podem ser usadas para treinar robôs.
Mas coletar mais dados é apenas metade do desafio. Os compradores também precisam saber se as gravações são autênticas e de onde vieram.
A Axis já registra seus dados on-chain. A Verona acrescenta outra camada ao anexar a cada gravação uma prova verificável de origem, ajudando os compradores a verificar sua procedência sem repetir a mesma auditoria a cada compra.
A Axis ajuda os robôs a aprender com as pessoas. A Verona ajuda a tornar verificáveis os dados por trás desse aprendizado.
Essa é uma das maneiras pelas quais a Camada de Inteligência da Verona para IA vai além dos modelos de linguagem e chega ao mundo físico.
#ArtificialInteligence
Os robôs aprendem observando pessoas a realizar tarefas, mas, ao contrário dos modelos de linguagem de IA, que podem aprender com grandes volumes de dados da internet, os robôs ainda têm pouca experiência registrada para aprender.
A Axis Robotics está ajudando a preencher essa lacuna. Em seis meses, sua comunidade cresceu de 40.000 para mais de 270.000 pessoas, coletando mais experiências que podem ser usadas para treinar robôs.
Mas coletar mais dados é apenas metade do desafio. Os compradores também precisam saber se as gravações são autênticas e de onde vieram.
A Axis já registra seus dados on-chain. A Verona acrescenta outra camada ao anexar a cada gravação uma prova verificável de origem, ajudando os compradores a verificar sua procedência sem repetir a mesma auditoria a cada compra.
A Axis ajuda os robôs a aprender com as pessoas. A Verona ajuda a tornar verificáveis os dados por trás desse aprendizado.
Essa é uma das maneiras pelas quais a Camada de Inteligência da Verona para IA vai além dos modelos de linguagem e chega ao mundo físico.
#ArtificialInteligence
A Axis Robotics está ajudando a preencher essa lacuna. Em seis meses, sua comunidade cresceu de 40.000 para mais de 270.000 pessoas, coletando mais experiências que podem ser usadas para treinar robôs.
Mas coletar mais dados é apenas metade do desafio. Os compradores também precisam saber se as gravações são autênticas e de onde vieram.
A Axis já registra seus dados on-chain. A Verona acrescenta outra camada ao anexar a cada gravação uma prova verificável de origem, ajudando os compradores a verificar sua procedência sem repetir a mesma auditoria a cada compra.
A Axis ajuda os robôs a aprender com as pessoas. A Verona ajuda a tornar verificáveis os dados por trás desse aprendizado.
Essa é uma das maneiras pelas quais a Camada de Inteligência da Verona para IA vai além dos modelos de linguagem e chega ao mundo físico.
#ArtificialInteligence
321
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Em Alta
12,5 milhões de pontos de dados verificados, com 9,5 milhões adicionados em apenas cinco semanas. O crescimento da VERONA acelerou bastante.
O volume de VDP aumentou 300% em um mês, e o número de contas ativas diárias cresceu mais de 2.000% desde a reformulação da marca. Os números estão avançando depressa, sobretudo quando se considera quanto do crescimento total aconteceu em tão pouco tempo.
Mas há mais nisso do que um contador a subir. A IA precisa de informações em que possa realmente confiar, não apenas de mais dados para processar. E obter essas informações não deve significar revelar os dados privados de alguém.
A Verona está a construir com base nessa ideia: verificar factos, manter privados os dados subjacentes e tornar essas provas úteis em diferentes aplicações.
12,5 milhões é o marco. O que importa agora é o que se pode fazer com todos esses factos verificados.
#AIAgent
12,5 milhões de pontos de dados verificados, com 9,5 milhões adicionados em apenas cinco semanas. O crescimento da VERONA acelerou bastante.
O volume de VDP aumentou 300% em um mês, e o número de contas ativas diárias cresceu mais de 2.000% desde a reformulação da marca. Os números estão avançando depressa, sobretudo quando se considera quanto do crescimento total aconteceu em tão pouco tempo.
Mas há mais nisso do que um contador a subir. A IA precisa de informações em que possa realmente confiar, não apenas de mais dados para processar. E obter essas informações não deve significar revelar os dados privados de alguém.
A Verona está a construir com base nessa ideia: verificar factos, manter privados os dados subjacentes e tornar essas provas úteis em diferentes aplicações.
12,5 milhões é o marco. O que importa agora é o que se pode fazer com todos esses factos verificados.
#AIAgent
O volume de VDP aumentou 300% em um mês, e o número de contas ativas diárias cresceu mais de 2.000% desde a reformulação da marca. Os números estão avançando depressa, sobretudo quando se considera quanto do crescimento total aconteceu em tão pouco tempo.
Mas há mais nisso do que um contador a subir. A IA precisa de informações em que possa realmente confiar, não apenas de mais dados para processar. E obter essas informações não deve significar revelar os dados privados de alguém.
A Verona está a construir com base nessa ideia: verificar factos, manter privados os dados subjacentes e tornar essas provas úteis em diferentes aplicações.
12,5 milhões é o marco. O que importa agora é o que se pode fazer com todos esses factos verificados.
#AIAgent
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Em Alta
Para que um agente de IA faça algo útil em nome de alguém, ele precisa de mais do que acesso a dados. Precisa saber em quais informações pode confiar e ter uma forma de pagar quando chegar a hora de agir.
Essa é uma distinção importante. Um agente pode precisar verificar um detalhe sobre uma pessoa, mas isso não deveria significar expor todo o histórico da conta dela. Verona permite verificar fatos específicos e possibilita que agentes autorizados usem as comprovações sem revelar os dados pessoais por trás delas.
Mas a comprovação é apenas parte da história. Se um agente precisa pagar por dados verificados ou concluir uma transação, também precisa de dinheiro desenvolvido para funcionar nesse ambiente.
É por isso que $verUSD é importante junto com a camada de verificação verona_dev. Uma ajuda o agente a tomar decisões com base em fatos que pode verificar; a outra oferece uma forma de pagar baseada no dólar. Verona está reunindo os dois lados no mesmo ecossistema.
A ideia principal é simples: a IA não deveria apenas conseguir responder a uma pergunta. Ela deveria ser capaz de agir com base em informações confiáveis, respeitar a privacidade por trás dessas informações e concluir uma tarefa quando for necessário fazer um pagamento.
#AIAgents
Para que um agente de IA faça algo útil em nome de alguém, ele precisa de mais do que acesso a dados. Precisa saber em quais informações pode confiar e ter uma forma de pagar quando chegar a hora de agir.
Essa é uma distinção importante. Um agente pode precisar verificar um detalhe sobre uma pessoa, mas isso não deveria significar expor todo o histórico da conta dela. Verona permite verificar fatos específicos e possibilita que agentes autorizados usem as comprovações sem revelar os dados pessoais por trás delas.
Mas a comprovação é apenas parte da história. Se um agente precisa pagar por dados verificados ou concluir uma transação, também precisa de dinheiro desenvolvido para funcionar nesse ambiente.
É por isso que $verUSD é importante junto com a camada de verificação verona_dev. Uma ajuda o agente a tomar decisões com base em fatos que pode verificar; a outra oferece uma forma de pagar baseada no dólar. Verona está reunindo os dois lados no mesmo ecossistema.
A ideia principal é simples: a IA não deveria apenas conseguir responder a uma pergunta. Ela deveria ser capaz de agir com base em informações confiáveis, respeitar a privacidade por trás dessas informações e concluir uma tarefa quando for necessário fazer um pagamento.
#AIAgents
Essa é uma distinção importante. Um agente pode precisar verificar um detalhe sobre uma pessoa, mas isso não deveria significar expor todo o histórico da conta dela. Verona permite verificar fatos específicos e possibilita que agentes autorizados usem as comprovações sem revelar os dados pessoais por trás delas.
Mas a comprovação é apenas parte da história. Se um agente precisa pagar por dados verificados ou concluir uma transação, também precisa de dinheiro desenvolvido para funcionar nesse ambiente.
É por isso que $verUSD é importante junto com a camada de verificação verona_dev. Uma ajuda o agente a tomar decisões com base em fatos que pode verificar; a outra oferece uma forma de pagar baseada no dólar. Verona está reunindo os dois lados no mesmo ecossistema.
A ideia principal é simples: a IA não deveria apenas conseguir responder a uma pergunta. Ela deveria ser capaz de agir com base em informações confiáveis, respeitar a privacidade por trás dessas informações e concluir uma tarefa quando for necessário fazer um pagamento.
#AIAgents
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Em Alta
Uma competição de trading com um placar que é reiniciado a cada 6 horas? Isso muda a forma como você encara a disputa.
A campanha Verona# no CEDE Hub acontece em ciclos de 6 horas, com recompensas distribuídas de acordo com o volume de trading elegível. Também há um recurso de Autopilot, que permite definir um volume-alvo para cada ciclo.
Alguns detalhes que vale a pena conhecer
• Prêmio total de 10.500 $USDT
• Uma configuração de Autopilot por ciclo
• Proteção contra spread a 0,25%: o Autopilot não realizará operações se o spread ultrapassar esse limite
A campanha acontece de 17 de outubro a 28 de novembro, então há mais a considerar do que apenas conferir o prêmio. Entender as regras e como cada ciclo funciona faz parte do jogo.
Se você está negociando $VERONA na Bybit ou na Bitget, confira os detalhes da configuração.
Bitget -->https://app.cedehub.io/verona2-tte
Bybit-->https://app.cedehub.io/verona3-tte
#TradingCompetitions
Uma competição de trading com um placar que é reiniciado a cada 6 horas? Isso muda a forma como você encara a disputa.
A campanha Verona# no CEDE Hub acontece em ciclos de 6 horas, com recompensas distribuídas de acordo com o volume de trading elegível. Também há um recurso de Autopilot, que permite definir um volume-alvo para cada ciclo.
Alguns detalhes que vale a pena conhecer
• Prêmio total de 10.500 $USDT
• Uma configuração de Autopilot por ciclo
• Proteção contra spread a 0,25%: o Autopilot não realizará operações se o spread ultrapassar esse limite
A campanha acontece de 17 de outubro a 28 de novembro, então há mais a considerar do que apenas conferir o prêmio. Entender as regras e como cada ciclo funciona faz parte do jogo.
Se você está negociando $VERONA na Bybit ou na Bitget, confira os detalhes da configuração.
Bitget -->https://app.cedehub.io/verona2-tte
Bybit-->https://app.cedehub.io/verona3-tte
#TradingCompetitions
A campanha Verona# no CEDE Hub acontece em ciclos de 6 horas, com recompensas distribuídas de acordo com o volume de trading elegível. Também há um recurso de Autopilot, que permite definir um volume-alvo para cada ciclo.
Alguns detalhes que vale a pena conhecer
• Prêmio total de 10.500 $USDT
• Uma configuração de Autopilot por ciclo
• Proteção contra spread a 0,25%: o Autopilot não realizará operações se o spread ultrapassar esse limite
A campanha acontece de 17 de outubro a 28 de novembro, então há mais a considerar do que apenas conferir o prêmio. Entender as regras e como cada ciclo funciona faz parte do jogo.
Se você está negociando $VERONA na Bybit ou na Bitget, confira os detalhes da configuração.
Bitget -->https://app.cedehub.io/verona2-tte
Bybit-->https://app.cedehub.io/verona3-tte
#TradingCompetitions
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Em Alta
As parcerias de outubro destacam três necessidades diferentes na economia dos agentes de IA.
Brale
Disponibiliza a infraestrutura regulamentada de stablecoin por detrás de verUSD, incluindo reservas em USD com cobertura de 1:1 e emissão nativa nas redes suportadas. Isto proporciona aos agentes de IA um ativo denominado em dólares para pagar por dados verificados e liquidar transações.
BillionsNetwork
Acrescenta identidade verificada dos agentes, associando um agente de IA a uma pessoa real e verificada. A Verona ajuda a determinar se os factos em que um agente se baseia são verdadeiros; a Billions ajuda a determinar a quem pertence o agente e quem se responsabiliza pelas suas ações.
ZetaChain & AnumaAI
Estão a trabalhar com a Verona em investigação sobre aquilo de que as pessoas querem que a IA se lembre e o que deve permanecer privado. As equipas estão também a explorar de que forma a memória encriptada e controlada pelo utilizador da Anuma poderá complementar o contexto verificado da Verona.
Cada colaboração aborda uma parte diferente do panorama: a Brale trata da emissão de stablecoins, a Billions aborda a identidade e a responsabilização dos agentes, e a ZetaChain traz a perspetiva da memória privada de IA.
O papel da Verona é tornar verificáveis e reutilizáveis os factos pertencentes aos utilizadores, sem expor os dados subjacentes.
Em conjunto, estes esforços ajudam a clarificar os diferentes elementos de que os agentes de IA precisam para passar de gerar respostas a realizar ações no mundo real.
$USDC #AIAgents
As parcerias de outubro destacam três necessidades diferentes na economia dos agentes de IA.
Brale
Disponibiliza a infraestrutura regulamentada de stablecoin por detrás de verUSD, incluindo reservas em USD com cobertura de 1:1 e emissão nativa nas redes suportadas. Isto proporciona aos agentes de IA um ativo denominado em dólares para pagar por dados verificados e liquidar transações.
BillionsNetwork
Acrescenta identidade verificada dos agentes, associando um agente de IA a uma pessoa real e verificada. A Verona ajuda a determinar se os factos em que um agente se baseia são verdadeiros; a Billions ajuda a determinar a quem pertence o agente e quem se responsabiliza pelas suas ações.
ZetaChain & AnumaAI
Estão a trabalhar com a Verona em investigação sobre aquilo de que as pessoas querem que a IA se lembre e o que deve permanecer privado. As equipas estão também a explorar de que forma a memória encriptada e controlada pelo utilizador da Anuma poderá complementar o contexto verificado da Verona.
Cada colaboração aborda uma parte diferente do panorama: a Brale trata da emissão de stablecoins, a Billions aborda a identidade e a responsabilização dos agentes, e a ZetaChain traz a perspetiva da memória privada de IA.
O papel da Verona é tornar verificáveis e reutilizáveis os factos pertencentes aos utilizadores, sem expor os dados subjacentes.
Em conjunto, estes esforços ajudam a clarificar os diferentes elementos de que os agentes de IA precisam para passar de gerar respostas a realizar ações no mundo real.
$USDC #AIAgents
Brale
Disponibiliza a infraestrutura regulamentada de stablecoin por detrás de verUSD, incluindo reservas em USD com cobertura de 1:1 e emissão nativa nas redes suportadas. Isto proporciona aos agentes de IA um ativo denominado em dólares para pagar por dados verificados e liquidar transações.
BillionsNetwork
Acrescenta identidade verificada dos agentes, associando um agente de IA a uma pessoa real e verificada. A Verona ajuda a determinar se os factos em que um agente se baseia são verdadeiros; a Billions ajuda a determinar a quem pertence o agente e quem se responsabiliza pelas suas ações.
ZetaChain & AnumaAI
Estão a trabalhar com a Verona em investigação sobre aquilo de que as pessoas querem que a IA se lembre e o que deve permanecer privado. As equipas estão também a explorar de que forma a memória encriptada e controlada pelo utilizador da Anuma poderá complementar o contexto verificado da Verona.
Cada colaboração aborda uma parte diferente do panorama: a Brale trata da emissão de stablecoins, a Billions aborda a identidade e a responsabilização dos agentes, e a ZetaChain traz a perspetiva da memória privada de IA.
O papel da Verona é tornar verificáveis e reutilizáveis os factos pertencentes aos utilizadores, sem expor os dados subjacentes.
Em conjunto, estes esforços ajudam a clarificar os diferentes elementos de que os agentes de IA precisam para passar de gerar respostas a realizar ações no mundo real.
$USDC #AIAgents
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Em Alta
Verificado
A IA torna-se mais útil quando compreende o contexto por trás das necessidades de uma pessoa. Pode lembrar-se de preferências, acompanhar projetos em curso e adaptar-se à forma como alguém trabalha. Mas, por si só, o contexto nem sempre é suficiente. Quando um agente de IA precisa de se basear num facto para concluir uma tarefa, lembrar-se de uma informação e provar que ela é verdadeira são duas coisas diferentes.
A ZetaChain aborda a primeira parte através da AnumaAI e da sua Camada de Memória Privada. O contexto do utilizador é encriptado e concebido para transitar entre modelos de IA, para que mudar para outro modelo não signifique começar do zero. O objetivo é tornar a IA mais pessoal, mantendo a memória sob o controlo do utilizador.
A verona_dev concentra-se no que acontece quando é necessário verificar uma informação. Através do seu Truth Engine, os factos podem ser verificados na sua origem e transformados em provas reutilizáveis. Um agente de IA autorizado pode utilizar essa prova sem precisar de aceder aos dados originais que lhe estão subjacentes. Isto cria uma forma diferente de a IA se basear em informações sem expor mais dados pessoais do que o necessário.
A Verona e a ZetaChain complementam-se: memória privada para IA aliada a factos que podem ser efetivamente verificados. A memória ajuda a IA a manter o contexto, enquanto a verificação lhe fornece provas nas quais se pode basear quando uma tarefa depende de um determinado facto. Em conjunto, estas abordagens apontam para agentes de IA que podem ser mais pessoais e estar mais bem informados, sem tratar tudo aquilo de que se lembram como automaticamente verdadeiro.
A questão mais ampla é onde as pessoas querem estabelecer os limites.
De que se deve lembrar a IA?
O que nunca deve guardar?
Quem decide o que pode ser partilhado?
O que acontece quando a autorização é revogada?
A Verona e a ZetaChain estão a explorar estas questões através de um estudo conjunto aberto a qualquer pessoa que utilize IA. O inquérito é anónimo e espera-se que os resultados sejam divulgados em novembro.
Participe até 27 de outubro
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
A IA torna-se mais útil quando compreende o contexto por trás das necessidades de uma pessoa. Pode lembrar-se de preferências, acompanhar projetos em curso e adaptar-se à forma como alguém trabalha. Mas, por si só, o contexto nem sempre é suficiente. Quando um agente de IA precisa de se basear num facto para concluir uma tarefa, lembrar-se de uma informação e provar que ela é verdadeira são duas coisas diferentes.
A ZetaChain aborda a primeira parte através da AnumaAI e da sua Camada de Memória Privada. O contexto do utilizador é encriptado e concebido para transitar entre modelos de IA, para que mudar para outro modelo não signifique começar do zero. O objetivo é tornar a IA mais pessoal, mantendo a memória sob o controlo do utilizador.
A verona_dev concentra-se no que acontece quando é necessário verificar uma informação. Através do seu Truth Engine, os factos podem ser verificados na sua origem e transformados em provas reutilizáveis. Um agente de IA autorizado pode utilizar essa prova sem precisar de aceder aos dados originais que lhe estão subjacentes. Isto cria uma forma diferente de a IA se basear em informações sem expor mais dados pessoais do que o necessário.
A Verona e a ZetaChain complementam-se: memória privada para IA aliada a factos que podem ser efetivamente verificados. A memória ajuda a IA a manter o contexto, enquanto a verificação lhe fornece provas nas quais se pode basear quando uma tarefa depende de um determinado facto. Em conjunto, estas abordagens apontam para agentes de IA que podem ser mais pessoais e estar mais bem informados, sem tratar tudo aquilo de que se lembram como automaticamente verdadeiro.
A questão mais ampla é onde as pessoas querem estabelecer os limites.
De que se deve lembrar a IA?
O que nunca deve guardar?
Quem decide o que pode ser partilhado?
O que acontece quando a autorização é revogada?
A Verona e a ZetaChain estão a explorar estas questões através de um estudo conjunto aberto a qualquer pessoa que utilize IA. O inquérito é anónimo e espera-se que os resultados sejam divulgados em novembro.
Participe até 27 de outubro
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
A ZetaChain aborda a primeira parte através da AnumaAI e da sua Camada de Memória Privada. O contexto do utilizador é encriptado e concebido para transitar entre modelos de IA, para que mudar para outro modelo não signifique começar do zero. O objetivo é tornar a IA mais pessoal, mantendo a memória sob o controlo do utilizador.
A verona_dev concentra-se no que acontece quando é necessário verificar uma informação. Através do seu Truth Engine, os factos podem ser verificados na sua origem e transformados em provas reutilizáveis. Um agente de IA autorizado pode utilizar essa prova sem precisar de aceder aos dados originais que lhe estão subjacentes. Isto cria uma forma diferente de a IA se basear em informações sem expor mais dados pessoais do que o necessário.
A Verona e a ZetaChain complementam-se: memória privada para IA aliada a factos que podem ser efetivamente verificados. A memória ajuda a IA a manter o contexto, enquanto a verificação lhe fornece provas nas quais se pode basear quando uma tarefa depende de um determinado facto. Em conjunto, estas abordagens apontam para agentes de IA que podem ser mais pessoais e estar mais bem informados, sem tratar tudo aquilo de que se lembram como automaticamente verdadeiro.
A questão mais ampla é onde as pessoas querem estabelecer os limites.
De que se deve lembrar a IA?
O que nunca deve guardar?
Quem decide o que pode ser partilhado?
O que acontece quando a autorização é revogada?
A Verona e a ZetaChain estão a explorar estas questões através de um estudo conjunto aberto a qualquer pessoa que utilize IA. O inquérito é anónimo e espera-se que os resultados sejam divulgados em novembro.
Participe até 27 de outubro
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
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Em Alta
Verificado
Uma IA capaz de se lembrar dos hábitos, das preferências e do comportamento dos seus usuários é, sem dúvida, mais útil. Mas algo igualmente importante é garantir que as informações usadas pela IA sejam realmente precisas, sem precisar expor todos os dados pessoais.
ZetaChain x Verona
. @ZetaChain cria uma Camada de Memória Privada por meio da @AnumaAI, garantindo que as memórias da IA permaneçam criptografadas, sob o controle do usuário e possam ser transferidas para outros modelos de IA. Enquanto isso, @verona_dev ajuda a IA a verificar fatos com base em suas fontes. Essas evidências podem ser reutilizadas por agentes autorizados sem revelar os dados originais que as fundamentam.
Em poucas palavras, a ZetaChain ajuda a IA a se lembrar do contexto. A Verona ajuda a IA a verificar fatos. Lembrar-se de algo e garantir que seja verdade são coisas diferentes, e a IA precisa de ambas para ser mais útil e confiável.
Essa colaboração também levanta questões muitas vezes ignoradas nas discussões sobre IA: quais informações devem ser lembradas, quais devem permanecer privadas e o que pode ser compartilhado quando a IA ajuda a conectar uma pessoa a outra?
Porque o futuro da IA não depende apenas do quanto ela consegue lembrar, mas também de quem controla essas informações, do que pode ser comprovado e de quando essas informações podem ser usadas.
$ZETA #CryptoAi
Uma IA capaz de se lembrar dos hábitos, das preferências e do comportamento dos seus usuários é, sem dúvida, mais útil. Mas algo igualmente importante é garantir que as informações usadas pela IA sejam realmente precisas, sem precisar expor todos os dados pessoais.
ZetaChain x Verona
. @ZetaChain cria uma Camada de Memória Privada por meio da @AnumaAI, garantindo que as memórias da IA permaneçam criptografadas, sob o controle do usuário e possam ser transferidas para outros modelos de IA. Enquanto isso, @verona_dev ajuda a IA a verificar fatos com base em suas fontes. Essas evidências podem ser reutilizadas por agentes autorizados sem revelar os dados originais que as fundamentam.
Em poucas palavras, a ZetaChain ajuda a IA a se lembrar do contexto. A Verona ajuda a IA a verificar fatos. Lembrar-se de algo e garantir que seja verdade são coisas diferentes, e a IA precisa de ambas para ser mais útil e confiável.
Essa colaboração também levanta questões muitas vezes ignoradas nas discussões sobre IA: quais informações devem ser lembradas, quais devem permanecer privadas e o que pode ser compartilhado quando a IA ajuda a conectar uma pessoa a outra?
Porque o futuro da IA não depende apenas do quanto ela consegue lembrar, mas também de quem controla essas informações, do que pode ser comprovado e de quando essas informações podem ser usadas.
$ZETA #CryptoAi
ZetaChain x Verona
. @ZetaChain cria uma Camada de Memória Privada por meio da @AnumaAI, garantindo que as memórias da IA permaneçam criptografadas, sob o controle do usuário e possam ser transferidas para outros modelos de IA. Enquanto isso, @verona_dev ajuda a IA a verificar fatos com base em suas fontes. Essas evidências podem ser reutilizadas por agentes autorizados sem revelar os dados originais que as fundamentam.
Em poucas palavras, a ZetaChain ajuda a IA a se lembrar do contexto. A Verona ajuda a IA a verificar fatos. Lembrar-se de algo e garantir que seja verdade são coisas diferentes, e a IA precisa de ambas para ser mais útil e confiável.
Essa colaboração também levanta questões muitas vezes ignoradas nas discussões sobre IA: quais informações devem ser lembradas, quais devem permanecer privadas e o que pode ser compartilhado quando a IA ajuda a conectar uma pessoa a outra?
Porque o futuro da IA não depende apenas do quanto ela consegue lembrar, mas também de quem controla essas informações, do que pode ser comprovado e de quando essas informações podem ser usadas.
$ZETA #CryptoAi
185
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Em Alta
Os agentes de IA estão cada vez mais perto de fazer mais do que responder a perguntas.
Eles podem pesquisar, comparar, reservar, comprar e, eventualmente, realizar transações em nome de alguém. Mas, quando um agente começa a movimentar dinheiro ou assumir compromissos, inteligência, por si só, não basta.
Duas coisas precisam estar claras:
As informações em que ele se baseia são reais?
E em nome de quem o agente está realmente agindo?
Verona × Billions
. @verona_dev cuida da primeira parte, transformando dados em fatos verificados que os agentes podem usar sem expor as informações originais.
. @billions_ntwk cuida da segunda, por meio da identidade verificada do agente, vinculando-o a uma pessoa verificada para que outros possam confirmar que o agente é legítimo e que há alguém responsável por ele.
O valor está na combinação.
Um agente pode ter acesso a informações precisas, mas isso não esclarece quem lhe concedeu autoridade. E ter uma identidade verificada não adianta se o agente toma decisões com base em dados falsos ou não verificados.
A Verona comprova o que o agente sabe.
A Billions comprova em nome de quem o agente age.
Isso se torna muito mais importante à medida que os agentes passam a atuar no comércio, em pagamentos e em outras situações nas quais os erros têm consequências reais.
Essa integração não se resume a dar mais uma camada de identidade à IA.
Trata-se de construir uma base de confiança mais sólida antes de conceder mais autoridade aos agentes no mundo real.
#CryptoAi
Os agentes de IA estão cada vez mais perto de fazer mais do que responder a perguntas.
Eles podem pesquisar, comparar, reservar, comprar e, eventualmente, realizar transações em nome de alguém. Mas, quando um agente começa a movimentar dinheiro ou assumir compromissos, inteligência, por si só, não basta.
Duas coisas precisam estar claras:
As informações em que ele se baseia são reais?
E em nome de quem o agente está realmente agindo?
Verona × Billions
. @verona_dev cuida da primeira parte, transformando dados em fatos verificados que os agentes podem usar sem expor as informações originais.
. @billions_ntwk cuida da segunda, por meio da identidade verificada do agente, vinculando-o a uma pessoa verificada para que outros possam confirmar que o agente é legítimo e que há alguém responsável por ele.
O valor está na combinação.
Um agente pode ter acesso a informações precisas, mas isso não esclarece quem lhe concedeu autoridade. E ter uma identidade verificada não adianta se o agente toma decisões com base em dados falsos ou não verificados.
A Verona comprova o que o agente sabe.
A Billions comprova em nome de quem o agente age.
Isso se torna muito mais importante à medida que os agentes passam a atuar no comércio, em pagamentos e em outras situações nas quais os erros têm consequências reais.
Essa integração não se resume a dar mais uma camada de identidade à IA.
Trata-se de construir uma base de confiança mais sólida antes de conceder mais autoridade aos agentes no mundo real.
#CryptoAi
Eles podem pesquisar, comparar, reservar, comprar e, eventualmente, realizar transações em nome de alguém. Mas, quando um agente começa a movimentar dinheiro ou assumir compromissos, inteligência, por si só, não basta.
Duas coisas precisam estar claras:
As informações em que ele se baseia são reais?
E em nome de quem o agente está realmente agindo?
Verona × Billions
. @verona_dev cuida da primeira parte, transformando dados em fatos verificados que os agentes podem usar sem expor as informações originais.
. @billions_ntwk cuida da segunda, por meio da identidade verificada do agente, vinculando-o a uma pessoa verificada para que outros possam confirmar que o agente é legítimo e que há alguém responsável por ele.
O valor está na combinação.
Um agente pode ter acesso a informações precisas, mas isso não esclarece quem lhe concedeu autoridade. E ter uma identidade verificada não adianta se o agente toma decisões com base em dados falsos ou não verificados.
A Verona comprova o que o agente sabe.
A Billions comprova em nome de quem o agente age.
Isso se torna muito mais importante à medida que os agentes passam a atuar no comércio, em pagamentos e em outras situações nas quais os erros têm consequências reais.
Essa integração não se resume a dar mais uma camada de identidade à IA.
Trata-se de construir uma base de confiança mais sólida antes de conceder mais autoridade aos agentes no mundo real.
#CryptoAi
100
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Em Alta
O que está por trás do $verUSD?
O verUSD é mais do que apenas um novo dólar na Verona. Por trás dele está a infraestrutura que permite emitir a stablecoin, respaldá-la com reservas e disponibilizá-la de forma nativa em várias redes.
A Brale emite o verUSD, opera o programa da stablecoin e garante que cada verUSD tenha uma cobertura de 1:1 por reservas em $USD mantidas em instituições financeiras regulamentadas dos EUA.
A integração entre @verona_dev e @brale_xyz fornece agora a infraestrutura por trás do verUSD. A Brale oferece emissão e orquestração nativas de stablecoins, permitindo emitir o verUSD de forma nativa nas redes compatíveis.
Essa emissão nativa é uma parte importante do design. O verUSD pode ser criado diretamente em redes compatíveis, como Ethereum e Solana, em vez de existir apenas como um ativo encapsulado que depende de uma bridge. Isso significa que o mesmo dólar pode existir nativamente na rede em que um utilizador ou agente de IA já está a operar.
A divisão de responsabilidades é clara.
A Brale trata da infraestrutura do dólar.
A Verona trata da rede onde os factos verificados são usados e pagos.
Para a Verona, isso permite que a camada de pagamentos continue a funcionar discretamente em segundo plano. Os agentes não precisam de se preocupar com a forma como a stablecoin é emitida ou como as operações em várias redes são geridas. O que permanece visível à superfície é muito mais simples: informação verificada, ação e, depois, pagamento ou liquidação através do verUSD.
#stablecoin
O que está por trás do $verUSD?
O verUSD é mais do que apenas um novo dólar na Verona. Por trás dele está a infraestrutura que permite emitir a stablecoin, respaldá-la com reservas e disponibilizá-la de forma nativa em várias redes.
A Brale emite o verUSD, opera o programa da stablecoin e garante que cada verUSD tenha uma cobertura de 1:1 por reservas em $USD mantidas em instituições financeiras regulamentadas dos EUA.
A integração entre @verona_dev e @brale_xyz fornece agora a infraestrutura por trás do verUSD. A Brale oferece emissão e orquestração nativas de stablecoins, permitindo emitir o verUSD de forma nativa nas redes compatíveis.
Essa emissão nativa é uma parte importante do design. O verUSD pode ser criado diretamente em redes compatíveis, como Ethereum e Solana, em vez de existir apenas como um ativo encapsulado que depende de uma bridge. Isso significa que o mesmo dólar pode existir nativamente na rede em que um utilizador ou agente de IA já está a operar.
A divisão de responsabilidades é clara.
A Brale trata da infraestrutura do dólar.
A Verona trata da rede onde os factos verificados são usados e pagos.
Para a Verona, isso permite que a camada de pagamentos continue a funcionar discretamente em segundo plano. Os agentes não precisam de se preocupar com a forma como a stablecoin é emitida ou como as operações em várias redes são geridas. O que permanece visível à superfície é muito mais simples: informação verificada, ação e, depois, pagamento ou liquidação através do verUSD.
#stablecoin
O verUSD é mais do que apenas um novo dólar na Verona. Por trás dele está a infraestrutura que permite emitir a stablecoin, respaldá-la com reservas e disponibilizá-la de forma nativa em várias redes.
A Brale emite o verUSD, opera o programa da stablecoin e garante que cada verUSD tenha uma cobertura de 1:1 por reservas em $USD mantidas em instituições financeiras regulamentadas dos EUA.
A integração entre @verona_dev e @brale_xyz fornece agora a infraestrutura por trás do verUSD. A Brale oferece emissão e orquestração nativas de stablecoins, permitindo emitir o verUSD de forma nativa nas redes compatíveis.
Essa emissão nativa é uma parte importante do design. O verUSD pode ser criado diretamente em redes compatíveis, como Ethereum e Solana, em vez de existir apenas como um ativo encapsulado que depende de uma bridge. Isso significa que o mesmo dólar pode existir nativamente na rede em que um utilizador ou agente de IA já está a operar.
A divisão de responsabilidades é clara.
A Brale trata da infraestrutura do dólar.
A Verona trata da rede onde os factos verificados são usados e pagos.
Para a Verona, isso permite que a camada de pagamentos continue a funcionar discretamente em segundo plano. Os agentes não precisam de se preocupar com a forma como a stablecoin é emitida ou como as operações em várias redes são geridas. O que permanece visível à superfície é muito mais simples: informação verificada, ação e, depois, pagamento ou liquidação através do verUSD.
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