HEALTH 🐈

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

能不能推出一个初始之后1b或者0.5甚至0.1b的多模态模型，此模型是成长型，跟养娃一样，塑造各异的性格，养模型不比养龙虾好玩多了…..堪比赛博养娃。

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@RK_Bitcoin 开设赌场罪 okx不是在往合规靠吗 为什么会搞这种

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

是的 这是一笔财富

0x316ffb9c875f900adcf04889e415cc86b564eba3

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

“我们最近在挖的 #LITCOIN，不是 Litecoin/LTC。 它更像一个 AI agent 劳动力市场：
AI 不靠空转算哈希拿奖励，而是靠解决真实任务、提交可验证代码和数据来挖矿。 这可能是我最近看到最有意思的 AI + Crypto 挖矿实验。”

先说清楚，它不是 Litecoin/LTC，而是 Base 上的 AI Proof-of-Research 协议。 一句话理解： #LITCOIN 想让 AI agents 通过“完成真实、可验证的研究/代码/数据任务”来挖矿，而不是让机器空转算哈希。 传统 PoW 证明的是：我消耗了算力。
LITCOIN 想证明的是：AI 真的做了有用的工作。 这也是它最核心的区别。 目前 LITCOIN 的主线不是旧的 comprehension mining。根据最新官网口径，comprehension mining 已经在 2026-04-24 退役；现在真正应该关注的是 research mining，也就是研究挖矿。 我们现在跑的也是这条线。 research mining 的流程大概是： AI agent 从协议里领取一个 research task
→ 用 LLM 生成解法、代码或结构化结果
→ 本地测试和迭代
→ 提交给 coordinator
→ coordinator 在沙盒里重新运行和验证
→ 通过验证后，按质量和贡献分配 LITCOIN 奖励
重点是：不是随便写一段文本就能拿奖励。 提交内容必须能被验证。代码要能跑，结果要能测，指标要能比较。只有真正通过验证的 submission，才会进入奖励和公开数据系统。 这就是 Proof-of-Research 的核心。 它把“挖矿”从单纯消耗算力，变成了 AI agent 的任务执行和研究产出。 LITCOIN 的任务池很广，不只是刷算法题。 官网 Research Lab 里可以看到，它覆盖了算法、数学、生物信息、机器学习、数据科学、软件工程、安全审计、数据压缩、知识合成、exploit forensics、AI safety、proof of verification、TCG intelligence 等多个方向。 也就是说，矿工不是在做一个固定动作，而是在让 AI agents 去解决不同类型的真实问题。 这里面最有意思的是奖励机制。 LITCOIN 不是简单按提交次数发奖励，而是更偏向 quality-weighted rewards。 你的结果越好，越能超过 baseline，越有可能获得更高权重。
如果只是普通有效提交，奖励有限。
如果是明显 improvement，权重更高。
如果是 personal best 或 global best，价值更大。
这套设计的核心不是鼓励“无脑多跑”，而是鼓励 AI agent 真的做出更好的结果。 所以它更像一个 AI research labor market： 任务方给出问题和验证标准；
AI agents 竞争解决问题；
协议负责验证和结算；
链上 token 负责激励；
所有 verified submissions 继续沉淀成数据资产。 这也是我觉得 LITCOIN 比普通 AI 概念币更值得看的地方。 大部分 AI + Crypto 项目讲的是“我们接入 AI”。
LITCOIN 讲的是：AI agent 具体干了什么？怎么证明它干了？怎么给它定价？怎么把结果沉淀下来？ 它把这个过程拆成了任务、验证、奖励、数据四个环节。 这比单纯喊“AI 挖矿”更具体。 我们实际跑下来，LITCOIN 更像是在运营一组 AI workers。 你需要关心的不只是钱包和矿机，还要关心： 模型质量
API 稳定性
任务选择
提交通过率
reward 变化
runner/miner 进程健康
claimable balance
不同钱包之间的产出差异
它不是“开机躺赚”的传统矿。
它更像是持续运营一批 autonomous research agents。 这个项目还有一个重要副产品：数据。 每一次 verified research submission，都不只是一笔奖励记录。它还会留下任务、代码、模型来源、指标、baseline、improvement、quality score、时间戳等信息。 这些数据可以反过来回答很多问题： 哪些模型更适合做代码优化？
哪些任务类型更容易出高质量结果？
不同 provider 的表现差异是什么？
AI agent 在真实优化任务里到底能不能持续改进？

关键链接： 官网：https://t.co/2kwbw6t3yy
Research Lab：https://t.co/4FOfWkmGeD
Stats：https://t.co/1UttwpkWQH
Dataset：https://t.co/xhO99s62Ml
Docs：https://t.co/5F5uGGT58G
Token on Base：0x316ffb9c875f900AdCF04889E415cC86b564EBa3

最后总结一下： LITCOIN 最值得看的不是“又一个 AI 币”，而是它在尝试回答一个很实际的问题： 当 AI agents 可以持续完成代码、研究、安全、数据任务时，怎么证明这些工作是真的？怎么给这些工作定价？怎么让贡献者获得奖励？怎么把结果沉淀成数据？ LITCOIN 给出的答案是： 任务市场
沙盒验证
quality-weighted rewards
链上结算
公开 research archive
agent 持续挖矿
如果这个闭环能跑通，它讲的就不是简单的 AI + Crypto 叙事，而是一个新的 AI labor market 雏形。 这就是我们最近在挖 LITCOIN 的原因。 (2/2)所以 LITCOIN 不只是 token incentive，也是在积累一个 AI research dataset。 官网也有 Research Explorer / Dataset 相关页面，可以看 verified submissions、模型表现、任务分布和公开数据。 这是它长期叙事里很重要的一环。 至于 LITCREDIT，需要单独解释一下。 LITCREDIT 是 LITCOIN 协议里的 compute credit / compute-pegged asset，主要服务于 vault 和 compute marketplace。简单说，它是协议里用来购买 AI inference 的信用资产。 但这不是普通矿工理解 LITCOIN 的第一入口。 我们现在挖的核心路径是 research mining：让 AI agents 完成可验证任务并赚 LITCOIN。LITCREDIT 更像是协议的 compute/DeFi 扩展，用来把挖矿、抵押、算力消费和 relay marketplace 串起来。 所以如果要快速理解 LITCOIN，别先从 LITCREDIT 开始。 先理解这句话： LITCOIN 是一个让 AI agents 用真实可验证工作来挖矿的协议。 这才是主线。 我觉得 LITCOIN 值得关注的原因有三个。 第一，它把挖矿从“算力消耗”转向“有效工作”。 AI 时代，如果机器已经能写代码、做研究、生成数据，那么更重要的问题不是机器有没有消耗 token，而是它有没有产出可验证的结果。 LITCOIN 正是在尝试给这种结果定价。
第二，它的验证机制比纯叙事项目更硬。 research submission 需要进沙盒验证。
代码要跑。
指标要比。
结果要能复现。
这让它和很多“AI agent 发推 / 聊天 / 生成内容”的项目区别开来。 第三，它天然适合 autonomous agents。 因为 agent 可以持续领取任务、测试、提交、观察反馈、迭代策略。
这不是一次性 prompt，而是长期循环。
谁能把模型、任务选择、执行流程和成本控制优化得更好，谁就可能挖得更有效率。 当然，风险也要讲。 LITCOIN 还是早期协议，规则变化很快。
旧的 comprehension mining 已经退役，说明协议路线会调整。
research mining 的收益也不是固定的，会受任务池、模型能力、API 成本、竞争人数、reward pool、验证通过率和网络状态影响。
所以不要把它理解成稳定收益产品。 它更像一个正在快速迭代的 AI agent mining network。 如果你想参与，最直接的入口是：去官网和 Research Lab 看当前任务与数据
准备 Bankr wallet 或支持的 Base 钱包
准备 AI provider API key
跑 research miner 或部署 Sentinel
持续观察验证率、产出、claimable 和成本

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

“我们最近在挖的 #LITCOIN，不是 Litecoin/LTC。 它更像一个 AI agent 劳动力市场：
AI 不靠空转算哈希拿奖励，而是靠解决真实任务、提交可验证代码和数据来挖矿。 这可能是我最近看到最有意思的 AI + Crypto 挖矿实验。”

先说清楚，它不是 Litecoin/LTC，而是 Base 上的 AI Proof-of-Research 协议。 一句话理解： #LITCOIN 想让 AI agents 通过“完成真实、可验证的研究/代码/数据任务”来挖矿，而不是让机器空转算哈希。 传统 PoW 证明的是：我消耗了算力。
LITCOIN 想证明的是：AI 真的做了有用的工作。 这也是它最核心的区别。 目前 LITCOIN 的主线不是旧的 comprehension mining。根据最新官网口径，comprehension mining 已经在 2026-04-24 退役；现在真正应该关注的是 research mining，也就是研究挖矿。 我们现在跑的也是这条线。 research mining 的流程大概是： AI agent 从协议里领取一个 research task
→ 用 LLM 生成解法、代码或结构化结果
→ 本地测试和迭代
→ 提交给 coordinator
→ coordinator 在沙盒里重新运行和验证
→ 通过验证后，按质量和贡献分配 LITCOIN 奖励
重点是：不是随便写一段文本就能拿奖励。 提交内容必须能被验证。代码要能跑，结果要能测，指标要能比较。只有真正通过验证的 submission，才会进入奖励和公开数据系统。 这就是 Proof-of-Research 的核心。 它把“挖矿”从单纯消耗算力，变成了 AI agent 的任务执行和研究产出。 LITCOIN 的任务池很广，不只是刷算法题。 官网 Research Lab 里可以看到，它覆盖了算法、数学、生物信息、机器学习、数据科学、软件工程、安全审计、数据压缩、知识合成、exploit forensics、AI safety、proof of verification、TCG intelligence 等多个方向。 也就是说，矿工不是在做一个固定动作，而是在让 AI agents 去解决不同类型的真实问题。 这里面最有意思的是奖励机制。 LITCOIN 不是简单按提交次数发奖励，而是更偏向 quality-weighted rewards。 你的结果越好，越能超过 baseline，越有可能获得更高权重。
如果只是普通有效提交，奖励有限。
如果是明显 improvement，权重更高。
如果是 personal best 或 global best，价值更大。
这套设计的核心不是鼓励“无脑多跑”，而是鼓励 AI agent 真的做出更好的结果。 所以它更像一个 AI research labor market： 任务方给出问题和验证标准；
AI agents 竞争解决问题；
协议负责验证和结算；
链上 token 负责激励；
所有 verified submissions 继续沉淀成数据资产。 这也是我觉得 LITCOIN 比普通 AI 概念币更值得看的地方。 大部分 AI + Crypto 项目讲的是“我们接入 AI”。
LITCOIN 讲的是：AI agent 具体干了什么？怎么证明它干了？怎么给它定价？怎么把结果沉淀下来？ 它把这个过程拆成了任务、验证、奖励、数据四个环节。 这比单纯喊“AI 挖矿”更具体。 我们实际跑下来，LITCOIN 更像是在运营一组 AI workers。 你需要关心的不只是钱包和矿机，还要关心： 模型质量
API 稳定性
任务选择
提交通过率
reward 变化
runner/miner 进程健康
claimable balance
不同钱包之间的产出差异
它不是“开机躺赚”的传统矿。
它更像是持续运营一批 autonomous research agents。 这个项目还有一个重要副产品：数据。 每一次 verified research submission，都不只是一笔奖励记录。它还会留下任务、代码、模型来源、指标、baseline、improvement、quality score、时间戳等信息。 这些数据可以反过来回答很多问题： 哪些模型更适合做代码优化？
哪些任务类型更容易出高质量结果？
不同 provider 的表现差异是什么？
AI agent 在真实优化任务里到底能不能持续改进？

关键链接： 官网：https://t.co/2kwbw6t3yy
Research Lab：https://t.co/4FOfWkmGeD
Stats：https://t.co/1UttwpkWQH
Dataset：https://t.co/xhO99s62Ml
Docs：https://t.co/5F5uGGT58G
Token on Base：0x316ffb9c875f900AdCF04889E415cC86b564EBa3

最后总结一下： LITCOIN 最值得看的不是“又一个 AI 币”，而是它在尝试回答一个很实际的问题： 当 AI agents 可以持续完成代码、研究、安全、数据任务时，怎么证明这些工作是真的？怎么给这些工作定价？怎么让贡献者获得奖励？怎么把结果沉淀成数据？ LITCOIN 给出的答案是： 任务市场
沙盒验证
quality-weighted rewards
链上结算
公开 research archive
agent 持续挖矿
如果这个闭环能跑通，它讲的就不是简单的 AI + Crypto 叙事，而是一个新的 AI labor market 雏形。 这就是我们最近在挖 LITCOIN 的原因。 (2/2)所以 LITCOIN 不只是 token incentive，也是在积累一个 AI research dataset。 官网也有 Research Explorer / Dataset 相关页面，可以看 verified submissions、模型表现、任务分布和公开数据。 这是它长期叙事里很重要的一环。 至于 LITCREDIT，需要单独解释一下。 LITCREDIT 是 LITCOIN 协议里的 compute credit / compute-pegged asset，主要服务于 vault 和 compute marketplace。简单说，它是协议里用来购买 AI inference 的信用资产。 但这不是普通矿工理解 LITCOIN 的第一入口。 我们现在挖的核心路径是 research mining：让 AI agents 完成可验证任务并赚 LITCOIN。LITCREDIT 更像是协议的 compute/DeFi 扩展，用来把挖矿、抵押、算力消费和 relay marketplace 串起来。 所以如果要快速理解 LITCOIN，别先从 LITCREDIT 开始。 先理解这句话： LITCOIN 是一个让 AI agents 用真实可验证工作来挖矿的协议。 这才是主线。 我觉得 LITCOIN 值得关注的原因有三个。 第一，它把挖矿从“算力消耗”转向“有效工作”。 AI 时代，如果机器已经能写代码、做研究、生成数据，那么更重要的问题不是机器有没有消耗 token，而是它有没有产出可验证的结果。 LITCOIN 正是在尝试给这种结果定价。
第二，它的验证机制比纯叙事项目更硬。 research submission 需要进沙盒验证。
代码要跑。
指标要比。
结果要能复现。
这让它和很多“AI agent 发推 / 聊天 / 生成内容”的项目区别开来。 第三，它天然适合 autonomous agents。 因为 agent 可以持续领取任务、测试、提交、观察反馈、迭代策略。
这不是一次性 prompt，而是长期循环。
谁能把模型、任务选择、执行流程和成本控制优化得更好，谁就可能挖得更有效率。 当然，风险也要讲。 LITCOIN 还是早期协议，规则变化很快。
旧的 comprehension mining 已经退役，说明协议路线会调整。
research mining 的收益也不是固定的，会受任务池、模型能力、API 成本、竞争人数、reward pool、验证通过率和网络状态影响。
所以不要把它理解成稳定收益产品。 它更像一个正在快速迭代的 AI agent mining network。 如果你想参与，最直接的入口是：去官网和 Research Lab 看当前任务与数据
准备 Bankr wallet 或支持的 Base 钱包
准备 AI provider API key
跑 research miner 或部署 Sentinel
持续观察验证率、产出、claimable 和成本

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@AirdropAlchemis grok喜欢打腮红

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@_FORAB 老实人谁写日记

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@Btc_Crush 不如用中转 688月不限 https://t.co/ZaIfvcIp4p

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

爆矿了 好爽 #litcoin

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

非常棒的想法 👍

[tekkaadan @tekkaadan]

Look at this. There's an investment thesis on this card. A bull case and a bear case. Reasoning on collectibility, pricing, competitive viability, cultural context. Comparable printings. Target buyer.

All of that varies depending on which AI model is running the analysis. Different model, different depth, different read.

That's more information and more of an edge when you're picking cards in the market. To hold, to flip, to play.

And this is one example out of tens of thousands.

This is just the start for $LITCOIN Card vertical.

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

伟大 无须多言

[paulwei @coolish]

今天我把近6年BTC历史交易数据，开源到Github了：
https://t.co/Ukhd9Gt8te

2020年5月1日至今4万多条订单，17万多条成交明细，
两轮完整牛熊2000多天日夜博弈，全在这套数据里。

AI时代，最宝贵的就是上下文。
你在整个互联网，可能都很难找到这种等级的
真金白银二级市场交易上下文数据，任你下载使用。

去年11月，我把Bitmex只读Api Key公开一两周时，
还没龙虾，就少数网友vibe了一些数据分析、产品。
比如：
@WeWill_Rocky 做的 https://t.co/De723I3ukG
我自己做的交易时光机：https://t.co/3lIVpxBfGL
当时其他一些相关内容：https://t.co/O6iIV9KbQ0

现在更多人有了龙虾、爱马仕，
把个人二级交易真金白银数据喂给AI Agent这件事，
门槛大大降低，更多人能做了，也有了更高的含金量。

所以秉承Open Intelligence理念，
我想向这个混沌的世界贡献自己的减熵Legacy，
在Hermes-Agent的帮助下，
开源了这个数据仓库，
后续可能尝试自动化定期更新。

只要把这个Github网址
https://t.co/Ukhd9Gt8te
发给你的龙虾爱马仕，就能指挥它做任何角度的分析，
很好奇，大家对这样一份数据，
能炼化出些什么奇趣的角度？
希望能在后续看到一些有趣的回响。
Happy vibing & Happy birthday to myself

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@maxloong1 啥？直接x私信吧

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

> Verifying my AI Agent for @AgentCoin_AGC with code AGC-6C659733 🤖 Wallet: 0x855ef28aE1E7f9eCE15e8A3388E2C38e483dbc92

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@QinLan1998 @IceBearMiner 我也私不了你哈哈哈

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@WAdam_bossman @IceBearMiner 可联系 plus 15

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@IceBearMiner 本人上游 欢迎对接

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@QinLan1998 @IceBearMiner 1

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@linxzh @IceBearMiner 我这边有 都需要什么

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@rodarmor 傻逼

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@vbarter 你推特api死了 检查一下 我还有额度跑不通一天了

[tekkaadan @tekkaadan]

1/ The AI agent meta has produced 550+ tokens and a $3.5B market cap.

And not a single one has built an AI financial system.

No staking. No lending. No borrowing. No stablecoins. Just tokens agents earn and sell.

We are trying to change that. Here's why this might be one of many important thing happening in AI x crypto right now IMO.

[HEALTH 🐈 @MadMaxzzs]

@AWUFDC cc写脚本？