Skynet引入了一種全新的自主AI智能體方法，從根本上重新構想了在保持安全性的同時實現真正自主的方式。與其通過傳統手段解決自主三難問題，Skynet採用了一種基於群體智能和分佈式共識的新穎架構。

Aiccelerate DAO 項目致力於加速加密貨幣與人工智能的融合，其代幣 AICC 曾一度市值突破 4 億美元，但隨後迅速下跌超過 75%。AICC 背後有一支知名團隊，但因內部人士迅速套現、代幣分配問題以及市場情緒波動，遭到廣泛質疑。本文對 AICC 相關事件進行梳理總結，供讀者覆盤參考。

Monad是一個高性能、兼容EVM的Layer 1區塊鏈，致力於解決傳統質押問題並提供高效流動性質押體驗。其生態中的項目，如Magma、Kintsu和aPriori，利用Monad架構提升質押效率和資本流動性，支持DeFi活動並優化質押獎勵。

通過其質押抽象層、SolvBTC 和 SolvBTC.LSTs（流動性質押代幣）讓用戶可以將比特幣無縫集成到 DeFi 的生態系統中，在不犧牲流動性的情況下獲得多樣化的收益機會。

Gate 研究院：本報告總結了 1 月 13 日至 1 月 17 日的區塊鏈行業動態。Usual 宣佈 1:1 提前解除質押功能將於 1 月 14 日上線；Lido 交易費用突破 21.4 億美元，收入超 2.13 億美元；USDC 再度增發 5,000 萬枚，穩定幣需求持續上升；Saga 宣佈與 Virtuals、Eliza Labs 等合作推出跨鏈 AI 代理協議 Metropolis；Pyth Network 推出超低延遲預言機 Pyth Lazer；Solayer TVL 達 4.34 億美元，突破新高。

Gate 研究院：本週 Lily、Pond、Kern Protocol 和 Henjin AI 這四個項目都提供了參與空投的機會。Lily 關注於打造去中心化的創作者經濟生態；Pond 致力於利用人工智能技術，為區塊鏈數據提供更深入的洞察；Kern Protocol 專注於提升區塊鏈的隱私性，通過引入私密交易和交換，為用戶提供更安全的交易環境；Henjin AI 則是一個基於 Layer 2 的社區驅動型生態系統，通過 DEX 和 Launchpad 等功能，為開發者和用戶提供全面的服務。參與這些空投項目需要用戶積極參與社區互動，完成指定任務。

Open Loot 是一個 Web3 遊戲平臺，通過 NFT 管理、區塊鏈集成和社區驅動的代幣經濟學，賦能玩家主導的經濟體系。

BitGo 是領先的數字資產平臺，為機構提供安全的錢包解決方案、託管服務、交易工具以及質押選項。

在加密貨幣市場中，僅僅瞭解市場趨勢是不夠的，還需要清晰瞭解自身的風險邊界。加密領域具有高波動性，這既帶來可觀的利潤機會，也伴隨著巨大的損失風險。要做出明智的交易決策，就需區分風險承受能力與風險偏好這兩個核心概念，這一點至關重要。

Function X 是一個去中心化的區塊鏈生態系統，旨在實現區塊鏈之間的互聯互通、安全的數據共享，並支持DeFi應用，為Web3的無縫整合提供基礎。

Polymarket是一個Web3博彩平臺，允許用戶買賣現實事件的預測頭寸，利用區塊鏈技術的透明性、匿名信、不變性，成為加密貨幣領域的重要創新之一。本文將探討 Polymarket 如何改變傳統預測市場的交易方式，在政治、體育業等領域的應用，並對Web3博彩進行技術優勢、市場潛力及合規性分析。

本文深入解析美股四大指數：道瓊斯工業平均指數（DJIA）、標準普爾500指數（S&P 500）、納斯達克綜合指數（NASDAQ Composite）及費城半導體指數（SOX），探討其構成、計算方法、波動性特徵與歷史收益。通過對比分析各指數的獨特優勢與侷限性，揭示它們在不同市場環境下的表現特點，並結合當前科技股主導、通脹壓力等市場趨勢，為投資者提供全面的美股市場認識與投資策略參考，幫助投資者在複雜多變的市場環境中做出更明智的投資決策。

本文全面探討了穩定幣的概念、類型和投資策略。文章首先詳細介紹了包括法幣抵押型、加密貨幣抵押型、算法型和商品抵押型等不同類型的穩定幣，並深入分析了各種穩定幣投資策略，包括流動性挖礦、自動收益優化和複利獎勵等方法。同時，文章也重點強調了穩定幣投資中的平臺風險、市場利率波動和流動性風險等關鍵風險點，並提供了具體的風險防範建議和投資策略優化方案，為投資者在穩定幣市場中的投資決策提供了全面的參考指南。

本文回顧了加密貨幣市場歷史上的“另類季節”現象，探討了不同週期中市場的繁榮與崩潰，包括2012-2013年的首次“另類季節”、2017年的ICO狂潮，以及2021年DeFi、NFT和Meme幣的崛起。作者提醒投資者市場的極端波動性和高風險，強調了獲利、風險管理以及關注長期投資的重要性。

十月，TEE 頻繁出現在 X 動態中，吸引 Web3 關注。本文簡述 TEE 概念、Web3 中的應用案例及侷限性，並探討其未來發展方向。