當談到新原語時，炒作只能帶你走得很遠。
重要的是使用、流動性以及資本流向的地方。
$LBTC的最新數字講述了一個明確的故事：採用正在加速。
————————————————————
➩ 供應和市場總值
• $LBTC 供應：13,086 個代幣
• 市值：~$1.55B
• 增長曲線：從第二季度的發布到八月，$LBTC 已成爲供應量增長最快的 BTCFi 工具。
與包裝的 $BTC 不同，$LBTC 的供應量不僅僅是一個掛鉤。它反映了 $BTC 存款以及通過 Babylon 質押獲得的收益。
總鎖定價值：$1.615B
• $1.518B 已在比特幣主網安全保障
• 9,800萬美元分布在以太坊和其他鏈上
這使得 $LBTC 成爲 DeFi 中最大的 $BTC 計價資產之一，已經超越了許多早期競爭對手。
————————————————————
➩ $LBTC 實際上在哪裏被使用？
• @aave v3: $LBTC被列爲抵押品，將比特幣引入借貸市場。
• @pendle_fi: $LBTC 收益分爲 PT + YT，創建固定/變動收益市場。
• @maplefinance: $LBTC 已被接受爲機構信貸。
• @MorphoLabs: $LBTC 集成到自動管理的收益庫中。
• Base、Starknet、Etherlink (Tezos)：$LBTC現已通過 Chainli

在區塊鏈中，安全性是驗證者數量 + 獨立性。
在人工智能驗證中，模型數量 + 獨立性。
一個模型是單點故障。
如果它是錯誤的，那麼下遊的一切都是錯誤的。
多個獨立模型消除相關風險。
不同的訓練，不同的節點，不同的偏見。
統計上，他們都以相同的方式失敗的可能性更小。
@Mira_Network 將每個請求路由到多個 LLMs。
他們投票、籤名並僅返回經過驗證的共識。
那是你的人工智能安全預算。
更多多樣性，更多穩健性。
➩ 認知證明如何轉變爲計算證明
• 計算證明 = “我花費了 GPU 小時。”
並不能證明輸出是正確的。
• 認知證明 = “多個獨立模型一致認爲這是正確的。”
經過驗證的推理，經過加密籤名，鏈上。
@Mira_Network 使共識成爲真實機制。
你並沒有證明你工作過。
你證明了你想得很對！
➩ 爲什麼這很重要
金融、醫療、自動化系統；正確性是生存的關鍵。
DeFi中的一個糟糕輸出會耗盡流動性。
醫學中的一次不良輸出會傷害患者。
安全預算和認知證明不是可有可無的。
它們是實現大規模信任AI安全的唯一途徑。