Antrezur
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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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第三季度活躍用戶增長了 392.3%。Verona 網絡活動出現顯著變化。
這一數字背後，是整個網絡參與度的不斷提升，日均活躍地址數也大幅增長。
用戶增長是任何區塊鏈發展的重要組成部分。技術可以帶來新的可能性，但持續的網絡活動才能爲生態系統的成長提供空間。
對 Verona 而言，這一發展爲其在經驗證的數據、可複用證明和 AI 基礎設施方面的工作增添了一個有趣的維度。
#AIInfrastructure
第三季度活躍用戶增長了 392.3%。Verona 網絡活動出現顯著變化。
這一數字背後，是整個網絡參與度的不斷提升，日均活躍地址數也大幅增長。
用戶增長是任何區塊鏈發展的重要組成部分。技術可以帶來新的可能性，但持續的網絡活動才能爲生態系統的成長提供空間。
對 Verona 而言，這一發展爲其在經驗證的數據、可複用證明和 AI 基礎設施方面的工作增添了一個有趣的維度。
#AIInfrastructure
這一數字背後，是整個網絡參與度的不斷提升，日均活躍地址數也大幅增長。
用戶增長是任何區塊鏈發展的重要組成部分。技術可以帶來新的可能性，但持續的網絡活動才能爲生態系統的成長提供空間。
對 Verona 而言，這一發展爲其在經驗證的數據、可複用證明和 AI 基礎設施方面的工作增添了一個有趣的維度。
#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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繼 CoinGecko 之後，Verona 現已進入 CoinMarketCap 的抗量子類別。
如今，兩家主要的加密貨幣數據平臺都將 Verona 列入了與抗量子技術相關的項目之中。隨着抗量子安全在整個區塊鏈行業持續受到關注，這是一個令人欣喜的進展。
該類別彙集了採用不同架構和方案的項目。Verona 憑藉以靈活性爲核心的賬戶架構脫穎而出，使加密標準能夠不斷演進，而無需用戶從頭開始。
抗量子能力並非討論一次就可以拋諸腦後的特性。長期適應能力需要成爲基礎的一部分，而這正是 Verona 正在邁進的方向。
#quantumcomputers #QuantumSecurity
繼 CoinGecko 之後，Verona 現已進入 CoinMarketCap 的抗量子類別。
如今，兩家主要的加密貨幣數據平臺都將 Verona 列入了與抗量子技術相關的項目之中。隨着抗量子安全在整個區塊鏈行業持續受到關注，這是一個令人欣喜的進展。
該類別彙集了採用不同架構和方案的項目。Verona 憑藉以靈活性爲核心的賬戶架構脫穎而出，使加密標準能夠不斷演進，而無需用戶從頭開始。
抗量子能力並非討論一次就可以拋諸腦後的特性。長期適應能力需要成爲基礎的一部分，而這正是 Verona 正在邁進的方向。
#quantumcomputers #QuantumSecurity
如今，兩家主要的加密貨幣數據平臺都將 Verona 列入了與抗量子技術相關的項目之中。隨着抗量子安全在整個區塊鏈行業持續受到關注，這是一個令人欣喜的進展。
該類別彙集了採用不同架構和方案的項目。Verona 憑藉以靈活性爲核心的賬戶架構脫穎而出，使加密標準能夠不斷演進，而無需用戶從頭開始。
抗量子能力並非討論一次就可以拋諸腦後的特性。長期適應能力需要成爲基礎的一部分，而這正是 Verona 正在邁進的方向。
#quantumcomputers #QuantumSecurity
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$Verona 已正式加入 CoinGecko 的抗量子類別，與 $ZEC 、$INJ 、$Starknet 和 $ALGO 等項目並列。
隨着 Fermi 現已在 Verona 主網 v32 上線，這個時機恰到好處。但這一進展值得關注的原因，遠不止於榜單上的一個分類。
密碼學不會停滯不前。標準不斷演進，新的威脅層出不窮，區塊鏈需要一種適應變化的方式，而不必讓用戶從頭開始。這正是 Verona 通過其賬戶架構着力解決的問題。
藉助 Fermi，現有賬戶可以添加後量子身份驗證，同時保留原有地址、餘額和交易歷史。
ML-DSA 和 SLH-DSA 爲後量子簽名提供了兩種不同的方法，讓網絡在密碼學標準持續演進的過程中擁有更大的靈活性。
更值得關注的是 Verona 在此基礎上構建的體系：賬戶能夠隨着未來安全要求的變化而不斷適應。
#QuantumSecurity #quantumcomputers
$Verona 已正式加入 CoinGecko 的抗量子類別，與 $ZEC 、$INJ 、$Starknet 和 $ALGO 等項目並列。
隨着 Fermi 現已在 Verona 主網 v32 上線，這個時機恰到好處。但這一進展值得關注的原因，遠不止於榜單上的一個分類。
密碼學不會停滯不前。標準不斷演進，新的威脅層出不窮，區塊鏈需要一種適應變化的方式，而不必讓用戶從頭開始。這正是 Verona 通過其賬戶架構着力解決的問題。
藉助 Fermi，現有賬戶可以添加後量子身份驗證，同時保留原有地址、餘額和交易歷史。
ML-DSA 和 SLH-DSA 爲後量子簽名提供了兩種不同的方法，讓網絡在密碼學標準持續演進的過程中擁有更大的靈活性。
更值得關注的是 Verona 在此基礎上構建的體系：賬戶能夠隨着未來安全要求的變化而不斷適應。
#QuantumSecurity #quantumcomputers
隨着 Fermi 現已在 Verona 主網 v32 上線，這個時機恰到好處。但這一進展值得關注的原因，遠不止於榜單上的一個分類。
密碼學不會停滯不前。標準不斷演進，新的威脅層出不窮，區塊鏈需要一種適應變化的方式，而不必讓用戶從頭開始。這正是 Verona 通過其賬戶架構着力解決的問題。
藉助 Fermi，現有賬戶可以添加後量子身份驗證，同時保留原有地址、餘額和交易歷史。
ML-DSA 和 SLH-DSA 爲後量子簽名提供了兩種不同的方法，讓網絡在密碼學標準持續演進的過程中擁有更大的靈活性。
更值得關注的是 Verona 在此基礎上構建的體系：賬戶能夠隨着未來安全要求的變化而不斷適應。
#QuantumSecurity #quantumcomputers
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AI 可以分析股票、追蹤市場走勢並發現交易機會。但在做出財務決策時，還有另一面無法僅憑市場數據解答：AI 究竟瞭解多少它所代表的交易者？
Verona × Stockcoin
Stockcoin 將 AI 驅動的交易整合到一個賬戶中，覆蓋美國、香港和韓國股市，同時提供股票永續合約、IPO 和 Pre-IPO 機會。用戶可以藉此探索市場，並讓 AI 協助執行自己的策略。
但發現機會只是整個流程的一部分。AI 可能需要了解某人是否符合 IPO 配售資格，或其在其他平臺上持有哪些資產。這些信息屬於用戶，而非市場；獲取這些信息可能意味着暴露敏感的財務信息。
Verona 通過驗證來應對這一問題。它可以將信息轉化爲可重複使用的證明，讓獲得授權的代理在不查看底層數據的情況下驗證相關事實。
雙方的角色各不相同，但彼此之間有着重要的聯繫。
Stockcoin 讓 AI 更貼近金融交易。Verona 則可以幫助 AI 覈實決策背後那個人的相關信息，而無需獲取其所有私人信息。
市場情報能幫助 AI 發現機會。經過驗證的個人信息，則能幫助 AI 判斷該機會是否適合用戶。
隨着 AI 在財務決策中扮演越來越重要的角色，這一區別也愈發不容忽視。下一步，是看看這項驗證能力將如何在 Stockcoin 中落地。
#stock
AI 可以分析股票、追蹤市場走勢並發現交易機會。但在做出財務決策時，還有另一面無法僅憑市場數據解答：AI 究竟瞭解多少它所代表的交易者？
Verona × Stockcoin
Stockcoin 將 AI 驅動的交易整合到一個賬戶中，覆蓋美國、香港和韓國股市，同時提供股票永續合約、IPO 和 Pre-IPO 機會。用戶可以藉此探索市場，並讓 AI 協助執行自己的策略。
但發現機會只是整個流程的一部分。AI 可能需要了解某人是否符合 IPO 配售資格，或其在其他平臺上持有哪些資產。這些信息屬於用戶，而非市場；獲取這些信息可能意味着暴露敏感的財務信息。
Verona 通過驗證來應對這一問題。它可以將信息轉化爲可重複使用的證明，讓獲得授權的代理在不查看底層數據的情況下驗證相關事實。
雙方的角色各不相同，但彼此之間有着重要的聯繫。
Stockcoin 讓 AI 更貼近金融交易。Verona 則可以幫助 AI 覈實決策背後那個人的相關信息，而無需獲取其所有私人信息。
市場情報能幫助 AI 發現機會。經過驗證的個人信息，則能幫助 AI 判斷該機會是否適合用戶。
隨着 AI 在財務決策中扮演越來越重要的角色，這一區別也愈發不容忽視。下一步，是看看這項驗證能力將如何在 Stockcoin 中落地。
#stock
Verona × Stockcoin
Stockcoin 將 AI 驅動的交易整合到一個賬戶中，覆蓋美國、香港和韓國股市，同時提供股票永續合約、IPO 和 Pre-IPO 機會。用戶可以藉此探索市場，並讓 AI 協助執行自己的策略。
但發現機會只是整個流程的一部分。AI 可能需要了解某人是否符合 IPO 配售資格，或其在其他平臺上持有哪些資產。這些信息屬於用戶，而非市場；獲取這些信息可能意味着暴露敏感的財務信息。
Verona 通過驗證來應對這一問題。它可以將信息轉化爲可重複使用的證明，讓獲得授權的代理在不查看底層數據的情況下驗證相關事實。
雙方的角色各不相同，但彼此之間有着重要的聯繫。
Stockcoin 讓 AI 更貼近金融交易。Verona 則可以幫助 AI 覈實決策背後那個人的相關信息，而無需獲取其所有私人信息。
市場情報能幫助 AI 發現機會。經過驗證的個人信息，則能幫助 AI 判斷該機會是否適合用戶。
隨着 AI 在財務決策中扮演越來越重要的角色，這一區別也愈發不容忽視。下一步，是看看這項驗證能力將如何在 Stockcoin 中落地。
#stock
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Fermi 已在 $VERONA 主網 v32 上線。值得關注的不只是抗量子密碼學，而是 Verona 如何為一個未來做好準備：屆時，今日的密碼學標準可能已不足以應對挑戰。
Verona 創辦人 Anthony Anzalone 用一句話概括了這項挑戰：
「抗量子是一個遷移問題，而不是數學問題。」
大多數區塊鏈都會將地址綁定至特定金鑰。如果該金鑰所採用的密碼學最終變得脆弱，遷移至新系統可能就意味著必須將資金轉移到新地址。
Verona 採取了不同做法。每個帳戶都是智慧合約，因此其底層密碼學可以變更，而無須更動帳戶本身。地址不變、餘額不變、歷史紀錄也不變。
Fermi 引入了兩項 NIST 後量子標準：
• ML-DSA (FIPS 204)，用於帳戶簽章
• SLH-DSA (FIPS 205)，用於金庫與冷錢包庫
帳戶也可以採用一項政策，拒絕傳統簽章。與此同時，驗證者金鑰將遷移至 ML-DSA；當代表三分之二投票權的驗證者完成轉換後，共識便可達到後量子安全。
這裡還有另一個重要概念：Verona 並未把一切押在某一種演算法永遠有效上。基於格與基於雜湊的簽章可並行運作，而 FN-DSA 等未來選項也可能進一步提升這種靈活性。
正因如此，Fermi 不只是一次安全性升級。它的設計立足於一個現實：密碼學會不斷演進，而區塊鏈帳戶必須能夠經受這些變化，不被時代淘汰。
#QuantumSecurity
Fermi 已在 $VERONA 主網 v32 上線。值得關注的不只是抗量子密碼學，而是 Verona 如何為一個未來做好準備：屆時，今日的密碼學標準可能已不足以應對挑戰。
Verona 創辦人 Anthony Anzalone 用一句話概括了這項挑戰：
「抗量子是一個遷移問題，而不是數學問題。」
大多數區塊鏈都會將地址綁定至特定金鑰。如果該金鑰所採用的密碼學最終變得脆弱，遷移至新系統可能就意味著必須將資金轉移到新地址。
Verona 採取了不同做法。每個帳戶都是智慧合約，因此其底層密碼學可以變更，而無須更動帳戶本身。地址不變、餘額不變、歷史紀錄也不變。
Fermi 引入了兩項 NIST 後量子標準：
• ML-DSA (FIPS 204)，用於帳戶簽章
• SLH-DSA (FIPS 205)，用於金庫與冷錢包庫
帳戶也可以採用一項政策，拒絕傳統簽章。與此同時，驗證者金鑰將遷移至 ML-DSA；當代表三分之二投票權的驗證者完成轉換後，共識便可達到後量子安全。
這裡還有另一個重要概念：Verona 並未把一切押在某一種演算法永遠有效上。基於格與基於雜湊的簽章可並行運作，而 FN-DSA 等未來選項也可能進一步提升這種靈活性。
正因如此，Fermi 不只是一次安全性升級。它的設計立足於一個現實：密碼學會不斷演進，而區塊鏈帳戶必須能夠經受這些變化，不被時代淘汰。
#QuantumSecurity
Verona 創辦人 Anthony Anzalone 用一句話概括了這項挑戰：
「抗量子是一個遷移問題，而不是數學問題。」
大多數區塊鏈都會將地址綁定至特定金鑰。如果該金鑰所採用的密碼學最終變得脆弱，遷移至新系統可能就意味著必須將資金轉移到新地址。
Verona 採取了不同做法。每個帳戶都是智慧合約，因此其底層密碼學可以變更，而無須更動帳戶本身。地址不變、餘額不變、歷史紀錄也不變。
Fermi 引入了兩項 NIST 後量子標準：
• ML-DSA (FIPS 204)，用於帳戶簽章
• SLH-DSA (FIPS 205)，用於金庫與冷錢包庫
帳戶也可以採用一項政策，拒絕傳統簽章。與此同時，驗證者金鑰將遷移至 ML-DSA；當代表三分之二投票權的驗證者完成轉換後，共識便可達到後量子安全。
這裡還有另一個重要概念：Verona 並未把一切押在某一種演算法永遠有效上。基於格與基於雜湊的簽章可並行運作，而 FN-DSA 等未來選項也可能進一步提升這種靈活性。
正因如此，Fermi 不只是一次安全性升級。它的設計立足於一個現實：密碼學會不斷演進，而區塊鏈帳戶必須能夠經受這些變化，不被時代淘汰。
#QuantumSecurity
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首先，10.28.26。
接着，“Verona 密碼。”
兩條帖子，同一個日期，還有一句似乎言外有意的話。
10月28日會有什麼事情揭曉嗎？“Verona 密碼”是線索，還是僅僅暗示着即將發生的事？
這兩條帖子有關聯嗎？還是說，更大的圖景中仍缺了一塊拼圖？
目前還沒有答案。只有一個日期、一句話，以及一個值得留意的理由。
看看10月28日會帶來什麼吧。
#Verona
首先，10.28.26。
接着，“Verona 密碼。”
兩條帖子，同一個日期，還有一句似乎言外有意的話。
10月28日會有什麼事情揭曉嗎？“Verona 密碼”是線索，還是僅僅暗示着即將發生的事？
這兩條帖子有關聯嗎？還是說，更大的圖景中仍缺了一塊拼圖？
目前還沒有答案。只有一個日期、一句話，以及一個值得留意的理由。
看看10月28日會帶來什麼吧。
#Verona
接着，“Verona 密碼。”
兩條帖子，同一個日期，還有一句似乎言外有意的話。
10月28日會有什麼事情揭曉嗎？“Verona 密碼”是線索，還是僅僅暗示着即將發生的事？
這兩條帖子有關聯嗎？還是說，更大的圖景中仍缺了一塊拼圖？
目前還沒有答案。只有一個日期、一句話，以及一個值得留意的理由。
看看10月28日會帶來什麼吧。
#Verona
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68
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文章
Verona x Axis Robotics機器人領域的下一個突破，或許取決於一件極其平常的事：人們執行日常任務。
語言模型依靠互聯網作爲學習資源。然而，機器人需要的是另一種體驗：雙手如何與物體互動、動作如何發生，以及人們如何在受控實驗室環境之外完成任務。這類數據要大規模收集，難度要大得多。
Axis Robotics 正在採用一種頗有意思的方法。Axis 基於瀏覽器的仿真平臺讓人們無需實體硬件，就能訓練虛擬機器人。隨着 Axis 最近一次更新，其貢獻者網絡已發展到超過 270,000 人，他們錄製的片段超過 700 萬條。
Verona x Axis Robotics
機器人領域的下一個突破，或許取決於一件極其平常的事：人們執行日常任務。
語言模型依靠互聯網作爲學習資源。然而，機器人需要的是另一種體驗：雙手如何與物體互動、動作如何發生，以及人們如何在受控實驗室環境之外完成任務。這類數據要大規模收集，難度要大得多。
Axis Robotics 正在採用一種頗有意思的方法。Axis 基於瀏覽器的仿真平臺讓人們無需實體硬件，就能訓練虛擬機器人。隨着 Axis 最近一次更新，其貢獻者網絡已發展到超過 270,000 人，他們錄製的片段超過 700 萬條。
語言模型依靠互聯網作爲學習資源。然而，機器人需要的是另一種體驗：雙手如何與物體互動、動作如何發生，以及人們如何在受控實驗室環境之外完成任務。這類數據要大規模收集，難度要大得多。
Axis Robotics 正在採用一種頗有意思的方法。Axis 基於瀏覽器的仿真平臺讓人們無需實體硬件，就能訓練虛擬機器人。隨着 Axis 最近一次更新，其貢獻者網絡已發展到超過 270,000 人，他們錄製的片段超過 700 萬條。
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看漲
當 AI 代理管理交易時，知道何時買進或賣出只是工作的一部分。它也需要了解使用者目前承擔了多少風險。如果它只看得到一個已連線的帳戶，就可能忽略其他地方的持倉，導致代理無法完整掌握投資組合。
Verona x Alphio
Alphio 將交易構想轉化為策略、監控市場狀況，並依照使用者的風險規則執行交易。Verona 則提供可驗證的事實，讓獲授權的代理能重複使用證明，而無須存取證明背後的私人資料。
同樣的概念在預測市場中也很重要：察覺賠率變化是一回事，擁有可靠事實來支持決策則是另一回事。
目標不是讓 AI 存取所有資訊，而是提供它真正需要的資訊，協助它做出更有根據的決策，同時保護底層資料的隱私。
因為即使風險規則再嚴格，只要代理無法掌握全貌，就仍有盲點。
#ArtificialInteligence
當 AI 代理管理交易時，知道何時買進或賣出只是工作的一部分。它也需要了解使用者目前承擔了多少風險。如果它只看得到一個已連線的帳戶，就可能忽略其他地方的持倉，導致代理無法完整掌握投資組合。
Verona x Alphio
Alphio 將交易構想轉化為策略、監控市場狀況，並依照使用者的風險規則執行交易。Verona 則提供可驗證的事實，讓獲授權的代理能重複使用證明，而無須存取證明背後的私人資料。
同樣的概念在預測市場中也很重要：察覺賠率變化是一回事，擁有可靠事實來支持決策則是另一回事。
目標不是讓 AI 存取所有資訊，而是提供它真正需要的資訊，協助它做出更有根據的決策，同時保護底層資料的隱私。
因為即使風險規則再嚴格，只要代理無法掌握全貌，就仍有盲點。
#ArtificialInteligence
Verona x Alphio
Alphio 將交易構想轉化為策略、監控市場狀況，並依照使用者的風險規則執行交易。Verona 則提供可驗證的事實，讓獲授權的代理能重複使用證明，而無須存取證明背後的私人資料。
同樣的概念在預測市場中也很重要：察覺賠率變化是一回事，擁有可靠事實來支持決策則是另一回事。
目標不是讓 AI 存取所有資訊，而是提供它真正需要的資訊，協助它做出更有根據的決策，同時保護底層資料的隱私。
因為即使風險規則再嚴格，只要代理無法掌握全貌，就仍有盲點。
#ArtificialInteligence
62
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看漲
機器人通過觀察人類執行任務來學習，但與能從海量互聯網數據中學習的 AI 語言模型不同，機器人仍然缺乏足夠的記錄經驗可供學習。
Axis Robotics 正在幫助填補這一空白。短短六個月內，其社區規模已從 40,000 人增長到 270,000 多人，收集了更多可用於訓練機器人的經驗。
但收集更多數據只是挑戰的一半。買家還需要知道這些記錄是否真實，以及它們來自哪裏。
Axis 已經將數據記錄在鏈上。Verona 則更進一步，爲每條記錄附上可驗證的來源證明，幫助買家覈驗其來源，而不必每次購買都重複進行同樣的審查。
Axis 幫助機器人向人類學習。Verona 則幫助驗證這些學習背後的數據。
這正是 Verona 的 AI 智能層如何將應用範圍從語言模型拓展到物理世界的一個例子。
#ArtificialInteligence
機器人通過觀察人類執行任務來學習，但與能從海量互聯網數據中學習的 AI 語言模型不同，機器人仍然缺乏足夠的記錄經驗可供學習。
Axis Robotics 正在幫助填補這一空白。短短六個月內，其社區規模已從 40,000 人增長到 270,000 多人，收集了更多可用於訓練機器人的經驗。
但收集更多數據只是挑戰的一半。買家還需要知道這些記錄是否真實，以及它們來自哪裏。
Axis 已經將數據記錄在鏈上。Verona 則更進一步，爲每條記錄附上可驗證的來源證明，幫助買家覈驗其來源，而不必每次購買都重複進行同樣的審查。
Axis 幫助機器人向人類學習。Verona 則幫助驗證這些學習背後的數據。
這正是 Verona 的 AI 智能層如何將應用範圍從語言模型拓展到物理世界的一個例子。
#ArtificialInteligence
Axis Robotics 正在幫助填補這一空白。短短六個月內，其社區規模已從 40,000 人增長到 270,000 多人，收集了更多可用於訓練機器人的經驗。
但收集更多數據只是挑戰的一半。買家還需要知道這些記錄是否真實，以及它們來自哪裏。
Axis 已經將數據記錄在鏈上。Verona 則更進一步，爲每條記錄附上可驗證的來源證明，幫助買家覈驗其來源，而不必每次購買都重複進行同樣的審查。
Axis 幫助機器人向人類學習。Verona 則幫助驗證這些學習背後的數據。
這正是 Verona 的 AI 智能層如何將應用範圍從語言模型拓展到物理世界的一個例子。
#ArtificialInteligence
321
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看漲
1,250 萬個已驗證資料點，短短五週內就新增 950 萬個。VERONA 的成長速度正大幅加快。
VDP 數量在一個月內成長了 300%，品牌重塑後，每日活躍帳戶數更增加了 2,000% 以上。數字正快速攀升，尤其考量到這麼短的時間內就達成了總成長中的很大一部分，更令人印象深刻。
但這不只是計數器上的數字不斷增加。AI 需要的是能真正信賴的資訊，而不只是更多可供處理的資料。而取得這些資訊，不應意味著必須交出某人的私人資料。
Verona 正是以這個理念為核心打造：驗證事實、保護底層資料的隱私，並讓這些證明能在不同應用程式中發揮作用。
1,250 萬是個里程碑。接下來的關鍵，是這些經驗證的事實能發揮多大的作用。
#AIAgent
1,250 萬個已驗證資料點，短短五週內就新增 950 萬個。VERONA 的成長速度正大幅加快。
VDP 數量在一個月內成長了 300%，品牌重塑後，每日活躍帳戶數更增加了 2,000% 以上。數字正快速攀升，尤其考量到這麼短的時間內就達成了總成長中的很大一部分，更令人印象深刻。
但這不只是計數器上的數字不斷增加。AI 需要的是能真正信賴的資訊，而不只是更多可供處理的資料。而取得這些資訊，不應意味著必須交出某人的私人資料。
Verona 正是以這個理念為核心打造：驗證事實、保護底層資料的隱私，並讓這些證明能在不同應用程式中發揮作用。
1,250 萬是個里程碑。接下來的關鍵，是這些經驗證的事實能發揮多大的作用。
#AIAgent
VDP 數量在一個月內成長了 300%，品牌重塑後，每日活躍帳戶數更增加了 2,000% 以上。數字正快速攀升，尤其考量到這麼短的時間內就達成了總成長中的很大一部分，更令人印象深刻。
但這不只是計數器上的數字不斷增加。AI 需要的是能真正信賴的資訊，而不只是更多可供處理的資料。而取得這些資訊，不應意味著必須交出某人的私人資料。
Verona 正是以這個理念為核心打造：驗證事實、保護底層資料的隱私，並讓這些證明能在不同應用程式中發揮作用。
1,250 萬是個里程碑。接下來的關鍵，是這些經驗證的事實能發揮多大的作用。
#AIAgent
72
·
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看漲
AI 代理要代表某人做一些有用的事，需要的不只是訪問數據。它還需要知道哪些信息值得信賴，並且在需要採取行動時能夠支付費用。
這是一個重要的區別。代理可能只需要覈實某人的一項信息，但這並不意味着要暴露其完整的賬戶歷史。Verona 讓人們能夠覈實特定事實，並讓獲授權的代理使用這些證明，而無需泄露背後的個人數據。
但證明只是全貌的一部分。如果代理需要爲經過驗證的數據付費或完成一筆交易，它也需要能在這種環境中使用的專用貨幣。
這就是爲什麼 $verUSD 與 verona_dev 驗證層同樣重要。前者幫助代理根據可覈實的事實做出決策，後者則爲代理提供以美元計價的支付方式。Verona 正在將這兩方面整合到同一個生態系統中。
更宏大的理念很簡單：AI 不應只能回答問題，還應該能夠依據可靠信息採取行動，尊重這些信息背後的隱私，並在需要付款時完成任務。
#AIAgents
AI 代理要代表某人做一些有用的事，需要的不只是訪問數據。它還需要知道哪些信息值得信賴，並且在需要採取行動時能夠支付費用。
這是一個重要的區別。代理可能只需要覈實某人的一項信息，但這並不意味着要暴露其完整的賬戶歷史。Verona 讓人們能夠覈實特定事實，並讓獲授權的代理使用這些證明，而無需泄露背後的個人數據。
但證明只是全貌的一部分。如果代理需要爲經過驗證的數據付費或完成一筆交易，它也需要能在這種環境中使用的專用貨幣。
這就是爲什麼 $verUSD 與 verona_dev 驗證層同樣重要。前者幫助代理根據可覈實的事實做出決策，後者則爲代理提供以美元計價的支付方式。Verona 正在將這兩方面整合到同一個生態系統中。
更宏大的理念很簡單：AI 不應只能回答問題，還應該能夠依據可靠信息採取行動，尊重這些信息背後的隱私，並在需要付款時完成任務。
#AIAgents
這是一個重要的區別。代理可能只需要覈實某人的一項信息，但這並不意味着要暴露其完整的賬戶歷史。Verona 讓人們能夠覈實特定事實，並讓獲授權的代理使用這些證明，而無需泄露背後的個人數據。
但證明只是全貌的一部分。如果代理需要爲經過驗證的數據付費或完成一筆交易，它也需要能在這種環境中使用的專用貨幣。
這就是爲什麼 $verUSD 與 verona_dev 驗證層同樣重要。前者幫助代理根據可覈實的事實做出決策，後者則爲代理提供以美元計價的支付方式。Verona 正在將這兩方面整合到同一個生態系統中。
更宏大的理念很簡單：AI 不應只能回答問題，還應該能夠依據可靠信息採取行動，尊重這些信息背後的隱私，並在需要付款時完成任務。
#AIAgents
88
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看漲
每 6 小時重置一次排行榜的交易競賽？這會徹底改變你看待這場競賽的方式。
CEDE Hub 上的 Verona# 活動以 6 小時為一個週期，並根據符合資格的交易量分配獎勵。活動也提供自動駕駛功能，讓你為每個週期設定目標交易量。
幾項值得了解的資訊
• 10,500 $USDT 總獎勵池
• 每個週期只能設定一次自動駕駛
• 點差保護為 0.25%；若點差超過此上限，自動駕駛便不會下單
活動期間為 10 月 17 日至 11 月 28 日，因此不只是查看獎勵池這麼簡單。了解規則以及每個週期的運作方式，也是競賽的一部分。
如果你在 Bybit 或 Bitget 交易 $VERONA，不妨仔細看看活動設定。
Bitget -->https://app.cedehub.io/verona2-tte
Bybit-->https://app.cedehub.io/verona3-tte
#TradingCompetitions
每 6 小時重置一次排行榜的交易競賽？這會徹底改變你看待這場競賽的方式。
CEDE Hub 上的 Verona# 活動以 6 小時為一個週期，並根據符合資格的交易量分配獎勵。活動也提供自動駕駛功能，讓你為每個週期設定目標交易量。
幾項值得了解的資訊
• 10,500 $USDT 總獎勵池
• 每個週期只能設定一次自動駕駛
• 點差保護為 0.25%；若點差超過此上限，自動駕駛便不會下單
活動期間為 10 月 17 日至 11 月 28 日，因此不只是查看獎勵池這麼簡單。了解規則以及每個週期的運作方式，也是競賽的一部分。
如果你在 Bybit 或 Bitget 交易 $VERONA，不妨仔細看看活動設定。
Bitget -->https://app.cedehub.io/verona2-tte
Bybit-->https://app.cedehub.io/verona3-tte
#TradingCompetitions
CEDE Hub 上的 Verona# 活動以 6 小時為一個週期，並根據符合資格的交易量分配獎勵。活動也提供自動駕駛功能，讓你為每個週期設定目標交易量。
幾項值得了解的資訊
• 10,500 $USDT 總獎勵池
• 每個週期只能設定一次自動駕駛
• 點差保護為 0.25%；若點差超過此上限，自動駕駛便不會下單
活動期間為 10 月 17 日至 11 月 28 日，因此不只是查看獎勵池這麼簡單。了解規則以及每個週期的運作方式，也是競賽的一部分。
如果你在 Bybit 或 Bitget 交易 $VERONA，不妨仔細看看活動設定。
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Bybit-->https://app.cedehub.io/verona3-tte
#TradingCompetitions
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看漲
10月的合作凸顯了 AI 代理經濟中的三種不同需求。
Brale
爲 verUSD 提供受監管的穩定幣基礎設施，包括由美元按 1:1 儲備支持，以及在受支持的區塊鏈上原生髮行。這爲 AI 代理提供了以美元計價的資產，用於支付經過驗證的數據和結算交易。
BillionsNetwork
通過將 AI 代理與真實且經過驗證的人類關聯起來，爲代理添加經過驗證的身份。Verona 幫助確認代理所依據的事實是否真實；Billions 則幫助確認代理屬於誰，以及誰爲它的行爲負責。
ZetaChain & AnumaAI
與 Verona 合作研究人們希望 AI 記住什麼，以及哪些內容應繼續保密。各團隊也在探索 Anuma 的加密式、由用戶掌控的記憶功能如何補充 Verona 的已驗證上下文。
每項合作都解決了整體中的不同環節：Brale 負責穩定幣發行，Billions 解決代理身份與問責問題，ZetaChain 則帶來關於 AI 隱私記憶的視角。
Verona 的作用是讓用戶擁有的事實能夠得到驗證並重復使用，同時不泄露底層數據。
這些努力共同幫助釐清 AI 代理從生成答案走向在現實世界中採取行動所需的不同構建模塊。
$USDC #AIAgents
10月的合作凸顯了 AI 代理經濟中的三種不同需求。
Brale
爲 verUSD 提供受監管的穩定幣基礎設施，包括由美元按 1:1 儲備支持，以及在受支持的區塊鏈上原生髮行。這爲 AI 代理提供了以美元計價的資產，用於支付經過驗證的數據和結算交易。
BillionsNetwork
通過將 AI 代理與真實且經過驗證的人類關聯起來，爲代理添加經過驗證的身份。Verona 幫助確認代理所依據的事實是否真實；Billions 則幫助確認代理屬於誰，以及誰爲它的行爲負責。
ZetaChain & AnumaAI
與 Verona 合作研究人們希望 AI 記住什麼，以及哪些內容應繼續保密。各團隊也在探索 Anuma 的加密式、由用戶掌控的記憶功能如何補充 Verona 的已驗證上下文。
每項合作都解決了整體中的不同環節：Brale 負責穩定幣發行，Billions 解決代理身份與問責問題，ZetaChain 則帶來關於 AI 隱私記憶的視角。
Verona 的作用是讓用戶擁有的事實能夠得到驗證並重復使用，同時不泄露底層數據。
這些努力共同幫助釐清 AI 代理從生成答案走向在現實世界中採取行動所需的不同構建模塊。
$USDC #AIAgents
Brale
爲 verUSD 提供受監管的穩定幣基礎設施，包括由美元按 1:1 儲備支持，以及在受支持的區塊鏈上原生髮行。這爲 AI 代理提供了以美元計價的資產，用於支付經過驗證的數據和結算交易。
BillionsNetwork
通過將 AI 代理與真實且經過驗證的人類關聯起來，爲代理添加經過驗證的身份。Verona 幫助確認代理所依據的事實是否真實；Billions 則幫助確認代理屬於誰，以及誰爲它的行爲負責。
ZetaChain & AnumaAI
與 Verona 合作研究人們希望 AI 記住什麼，以及哪些內容應繼續保密。各團隊也在探索 Anuma 的加密式、由用戶掌控的記憶功能如何補充 Verona 的已驗證上下文。
每項合作都解決了整體中的不同環節：Brale 負責穩定幣發行，Billions 解決代理身份與問責問題，ZetaChain 則帶來關於 AI 隱私記憶的視角。
Verona 的作用是讓用戶擁有的事實能夠得到驗證並重復使用，同時不泄露底層數據。
這些努力共同幫助釐清 AI 代理從生成答案走向在現實世界中採取行動所需的不同構建模塊。
$USDC #AIAgents
77
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看漲
真實
當 AI 理解一個人需求背後的背景時，它就會變得更有用。它可以記住偏好、跟進正在進行的項目，並適應一個人的工作方式。但僅有背景信息並不總是足夠的。當 AI 智能體需要依賴某個事實來完成任務時，記住信息和證明信息屬實是兩回事。
ZetaChain 通過 AnumaAI 及其私有記憶層來解決前一個問題。用戶背景信息經過加密，並且能夠在不同 AI 模型之間遷移，因此切換到其他模型並不意味着一切都要從頭開始。其目標是在讓 AI 更個性化的同時，讓用戶掌控自己的記憶。
verona_dev 關注的是信息需要驗證時會發生什麼。通過其 Truth Engine，事實可以在源頭得到驗證，並轉化爲可重複使用的證明。經授權的 AI 智能體可以使用這些證明，而無需訪問其背後的原始數據。這樣一來，AI 就能以另一種方式依賴信息，同時避免暴露超出必要範圍的個人詳情。
Verona 和 ZetaChain 相輔相成：將私有 AI 記憶與可實際驗證的事實結合起來。記憶幫助 AI 保持背景信息，而驗證則在任務取決於某個特定事實時，爲其提供可信依據。這些方法共同指向這樣一種 AI 智能體：它們能夠更加個性化、掌握更充分的信息，同時不會把記住的一切都視爲必然屬實。
更重要的問題在於，人們希望界限劃在哪裏。
AI 應該記住什麼？
哪些內容絕不應該保留？
由誰決定哪些內容可以分享？
權限被撤銷時會發生什麼？
Verona 和 ZetaChain 正通過一項面向所有 AI 用戶開放的聯合研究，探索這些問題。本次調查匿名進行，研究結果預計將於十一月公佈。
請在 10 月 27 日前參與
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
當 AI 理解一個人需求背後的背景時，它就會變得更有用。它可以記住偏好、跟進正在進行的項目，並適應一個人的工作方式。但僅有背景信息並不總是足夠的。當 AI 智能體需要依賴某個事實來完成任務時，記住信息和證明信息屬實是兩回事。
ZetaChain 通過 AnumaAI 及其私有記憶層來解決前一個問題。用戶背景信息經過加密，並且能夠在不同 AI 模型之間遷移，因此切換到其他模型並不意味着一切都要從頭開始。其目標是在讓 AI 更個性化的同時，讓用戶掌控自己的記憶。
verona_dev 關注的是信息需要驗證時會發生什麼。通過其 Truth Engine，事實可以在源頭得到驗證，並轉化爲可重複使用的證明。經授權的 AI 智能體可以使用這些證明，而無需訪問其背後的原始數據。這樣一來，AI 就能以另一種方式依賴信息，同時避免暴露超出必要範圍的個人詳情。
Verona 和 ZetaChain 相輔相成：將私有 AI 記憶與可實際驗證的事實結合起來。記憶幫助 AI 保持背景信息，而驗證則在任務取決於某個特定事實時，爲其提供可信依據。這些方法共同指向這樣一種 AI 智能體：它們能夠更加個性化、掌握更充分的信息，同時不會把記住的一切都視爲必然屬實。
更重要的問題在於，人們希望界限劃在哪裏。
AI 應該記住什麼？
哪些內容絕不應該保留？
由誰決定哪些內容可以分享？
權限被撤銷時會發生什麼？
Verona 和 ZetaChain 正通過一項面向所有 AI 用戶開放的聯合研究，探索這些問題。本次調查匿名進行，研究結果預計將於十一月公佈。
請在 10 月 27 日前參與
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
ZetaChain 通過 AnumaAI 及其私有記憶層來解決前一個問題。用戶背景信息經過加密，並且能夠在不同 AI 模型之間遷移，因此切換到其他模型並不意味着一切都要從頭開始。其目標是在讓 AI 更個性化的同時，讓用戶掌控自己的記憶。
verona_dev 關注的是信息需要驗證時會發生什麼。通過其 Truth Engine，事實可以在源頭得到驗證，並轉化爲可重複使用的證明。經授權的 AI 智能體可以使用這些證明，而無需訪問其背後的原始數據。這樣一來，AI 就能以另一種方式依賴信息，同時避免暴露超出必要範圍的個人詳情。
Verona 和 ZetaChain 相輔相成：將私有 AI 記憶與可實際驗證的事實結合起來。記憶幫助 AI 保持背景信息，而驗證則在任務取決於某個特定事實時，爲其提供可信依據。這些方法共同指向這樣一種 AI 智能體：它們能夠更加個性化、掌握更充分的信息，同時不會把記住的一切都視爲必然屬實。
更重要的問題在於，人們希望界限劃在哪裏。
AI 應該記住什麼？
哪些內容絕不應該保留？
由誰決定哪些內容可以分享？
權限被撤銷時會發生什麼？
Verona 和 ZetaChain 正通過一項面向所有 AI 用戶開放的聯合研究，探索這些問題。本次調查匿名進行，研究結果預計將於十一月公佈。
請在 10 月 27 日前參與
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#AI
162
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看漲
真實
能夠記住用戶習慣、偏好和行爲的 AI，顯然更有用。但同樣重要的是，如何確保 AI 使用的信息確實準確，同時又不必暴露所有個人數據。
ZetaChain x Verona
. @ZetaChain 通過 @AnumaAI 構建私密記憶層，確保 AI 記憶始終加密、由用戶掌控，並且能夠轉移到其他 AI 模型中。與此同時，@verona_dev 幫助 AI 根據信息來源覈實事實。這些證據可以由獲授權的代理重複使用，而無需透露其背後的原始數據。
簡而言之，ZetaChain 幫助 AI 記住上下文，Verona 幫助 AI 覈實事實。記住某件事和確保它屬實是兩回事，而 AI 想要變得更有用、更值得信賴，兩者缺一不可。
這項合作也引出了 AI 討論中常常被忽視的問題：哪些信息應該被記住，哪些應該保密？當 AI 幫助一個人與另一個人建立聯繫時，哪些信息可以共享？
因爲 AI 的未來不僅關乎它能記住多少，還關乎誰能掌控這些信息、什麼能夠得到證實，以及何時可以使用這些信息。
$ZETA #CryptoAi
能夠記住用戶習慣、偏好和行爲的 AI，顯然更有用。但同樣重要的是，如何確保 AI 使用的信息確實準確，同時又不必暴露所有個人數據。
ZetaChain x Verona
. @ZetaChain 通過 @AnumaAI 構建私密記憶層，確保 AI 記憶始終加密、由用戶掌控，並且能夠轉移到其他 AI 模型中。與此同時，@verona_dev 幫助 AI 根據信息來源覈實事實。這些證據可以由獲授權的代理重複使用，而無需透露其背後的原始數據。
簡而言之，ZetaChain 幫助 AI 記住上下文，Verona 幫助 AI 覈實事實。記住某件事和確保它屬實是兩回事，而 AI 想要變得更有用、更值得信賴，兩者缺一不可。
這項合作也引出了 AI 討論中常常被忽視的問題：哪些信息應該被記住，哪些應該保密？當 AI 幫助一個人與另一個人建立聯繫時，哪些信息可以共享？
因爲 AI 的未來不僅關乎它能記住多少，還關乎誰能掌控這些信息、什麼能夠得到證實，以及何時可以使用這些信息。
$ZETA #CryptoAi
ZetaChain x Verona
. @ZetaChain 通過 @AnumaAI 構建私密記憶層，確保 AI 記憶始終加密、由用戶掌控，並且能夠轉移到其他 AI 模型中。與此同時，@verona_dev 幫助 AI 根據信息來源覈實事實。這些證據可以由獲授權的代理重複使用，而無需透露其背後的原始數據。
簡而言之，ZetaChain 幫助 AI 記住上下文，Verona 幫助 AI 覈實事實。記住某件事和確保它屬實是兩回事，而 AI 想要變得更有用、更值得信賴，兩者缺一不可。
這項合作也引出了 AI 討論中常常被忽視的問題：哪些信息應該被記住，哪些應該保密？當 AI 幫助一個人與另一個人建立聯繫時，哪些信息可以共享？
因爲 AI 的未來不僅關乎它能記住多少，還關乎誰能掌控這些信息、什麼能夠得到證實，以及何時可以使用這些信息。
$ZETA #CryptoAi
185
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看漲
AI 智能體正逐漸能夠勝任不只是回答問題的任務。
它們可以搜索、比較、預訂、購買，最終還能代表他人處理交易。但當智能體開始接觸資金或作出承諾時，僅有智能還不夠。
有兩件事必須明確：
它所依據的信息是真的嗎？
智能體究竟代表誰行事？
Verona × Billions
. @verona_dev 通過將數據轉化爲經過驗證的事實來解決第一個問題，智能體可以使用這些事實，而無需暴露其背後的原始信息。
. @billions_ntwk 則通過驗證智能體身份來解決第二個問題，將智能體與經過驗證的人類身份關聯起來，讓其他人能夠確認該智能體是否合法，以及是否有責任人作爲後盾。
真正的價值在於兩者的結合。
智能體或許能夠獲取準確的信息，但這並不能說明是誰授予了它行事權限。而如果智能體依據僞造或未經驗證的數據作出決策，經過驗證的身份也無濟於事。
Verona 證明智能體知道什麼。
Billions 證明智能體代表誰行事。
隨着智能體涉足商業、支付以及其他出錯會造成實際後果的領域，這一點將變得更加重要。
這項整合並不只是爲 AI 增添另一層身份驗證。
它旨在構建更堅實的信任基礎，再賦予智能體更多現實世界中的權限。
#CryptoAi
AI 智能體正逐漸能夠勝任不只是回答問題的任務。
它們可以搜索、比較、預訂、購買，最終還能代表他人處理交易。但當智能體開始接觸資金或作出承諾時，僅有智能還不夠。
有兩件事必須明確：
它所依據的信息是真的嗎？
智能體究竟代表誰行事？
Verona × Billions
. @verona_dev 通過將數據轉化爲經過驗證的事實來解決第一個問題，智能體可以使用這些事實，而無需暴露其背後的原始信息。
. @billions_ntwk 則通過驗證智能體身份來解決第二個問題，將智能體與經過驗證的人類身份關聯起來，讓其他人能夠確認該智能體是否合法，以及是否有責任人作爲後盾。
真正的價值在於兩者的結合。
智能體或許能夠獲取準確的信息，但這並不能說明是誰授予了它行事權限。而如果智能體依據僞造或未經驗證的數據作出決策，經過驗證的身份也無濟於事。
Verona 證明智能體知道什麼。
Billions 證明智能體代表誰行事。
隨着智能體涉足商業、支付以及其他出錯會造成實際後果的領域，這一點將變得更加重要。
這項整合並不只是爲 AI 增添另一層身份驗證。
它旨在構建更堅實的信任基礎，再賦予智能體更多現實世界中的權限。
#CryptoAi
它們可以搜索、比較、預訂、購買，最終還能代表他人處理交易。但當智能體開始接觸資金或作出承諾時，僅有智能還不夠。
有兩件事必須明確：
它所依據的信息是真的嗎？
智能體究竟代表誰行事？
Verona × Billions
. @verona_dev 通過將數據轉化爲經過驗證的事實來解決第一個問題，智能體可以使用這些事實，而無需暴露其背後的原始信息。
. @billions_ntwk 則通過驗證智能體身份來解決第二個問題，將智能體與經過驗證的人類身份關聯起來，讓其他人能夠確認該智能體是否合法，以及是否有責任人作爲後盾。
真正的價值在於兩者的結合。
智能體或許能夠獲取準確的信息，但這並不能說明是誰授予了它行事權限。而如果智能體依據僞造或未經驗證的數據作出決策，經過驗證的身份也無濟於事。
Verona 證明智能體知道什麼。
Billions 證明智能體代表誰行事。
隨着智能體涉足商業、支付以及其他出錯會造成實際後果的領域，這一點將變得更加重要。
這項整合並不只是爲 AI 增添另一層身份驗證。
它旨在構建更堅實的信任基礎，再賦予智能體更多現實世界中的權限。
#CryptoAi
100
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看漲
verUSD 底層依託什麼？
verUSD 不只是 Verona 推出的一種新美元。它背後還有一套基礎設施，支持穩定幣發行、儲備金擔保，並使其能夠原生應用於多個網絡。
Brale 負責發行 verUSD、運營其背後的穩定幣計劃，並確保每枚 verUSD 都由存放在受美國監管的金融機構中的 $USD 儲備金按 1:1 擔保。
@verona_dev 與 @brale_xyz 的集成如今爲 verUSD 提供了底層基礎設施。Brale 提供原生穩定幣發行與編排服務，使 verUSD 能夠在受支持的鏈上原生髮行。
這種原生髮行是設計中的重要一環。verUSD 可以直接在 Ethereum 和 Solana 等受支持的網絡上鑄造，而不只是依賴跨鏈橋存在的封裝資產。這意味着，同一種美元可以原生存在於用戶或 AI 代理正在使用的網絡上。
雙方的分工十分明確。
Brale 負責美元基礎設施。
Verona 負責使用並支付已驗證事實的網絡。
對 Verona 而言，這意味着支付層可以繼續在後臺平穩運行。代理無需考慮穩定幣如何發行，也無需操心如何管理多鏈操作。用戶在表面上看到的內容則簡單得多：已驗證的信息、行動，然後通過 verUSD 付款或結算。
#stablecoin
verUSD 底層依託什麼？
verUSD 不只是 Verona 推出的一種新美元。它背後還有一套基礎設施，支持穩定幣發行、儲備金擔保，並使其能夠原生應用於多個網絡。
Brale 負責發行 verUSD、運營其背後的穩定幣計劃，並確保每枚 verUSD 都由存放在受美國監管的金融機構中的 $USD 儲備金按 1:1 擔保。
@verona_dev 與 @brale_xyz 的集成如今爲 verUSD 提供了底層基礎設施。Brale 提供原生穩定幣發行與編排服務，使 verUSD 能夠在受支持的鏈上原生髮行。
這種原生髮行是設計中的重要一環。verUSD 可以直接在 Ethereum 和 Solana 等受支持的網絡上鑄造，而不只是依賴跨鏈橋存在的封裝資產。這意味着，同一種美元可以原生存在於用戶或 AI 代理正在使用的網絡上。
雙方的分工十分明確。
Brale 負責美元基礎設施。
Verona 負責使用並支付已驗證事實的網絡。
對 Verona 而言，這意味着支付層可以繼續在後臺平穩運行。代理無需考慮穩定幣如何發行，也無需操心如何管理多鏈操作。用戶在表面上看到的內容則簡單得多：已驗證的信息、行動，然後通過 verUSD 付款或結算。
#stablecoin
verUSD 不只是 Verona 推出的一種新美元。它背後還有一套基礎設施，支持穩定幣發行、儲備金擔保，並使其能夠原生應用於多個網絡。
Brale 負責發行 verUSD、運營其背後的穩定幣計劃，並確保每枚 verUSD 都由存放在受美國監管的金融機構中的 $USD 儲備金按 1:1 擔保。
@verona_dev 與 @brale_xyz 的集成如今爲 verUSD 提供了底層基礎設施。Brale 提供原生穩定幣發行與編排服務，使 verUSD 能夠在受支持的鏈上原生髮行。
這種原生髮行是設計中的重要一環。verUSD 可以直接在 Ethereum 和 Solana 等受支持的網絡上鑄造，而不只是依賴跨鏈橋存在的封裝資產。這意味着，同一種美元可以原生存在於用戶或 AI 代理正在使用的網絡上。
雙方的分工十分明確。
Brale 負責美元基礎設施。
Verona 負責使用並支付已驗證事實的網絡。
對 Verona 而言，這意味着支付層可以繼續在後臺平穩運行。代理無需考慮穩定幣如何發行，也無需操心如何管理多鏈操作。用戶在表面上看到的內容則簡單得多：已驗證的信息、行動，然後通過 verUSD 付款或結算。
#stablecoin
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