想追求短期收益撸毛得小伙伴们看过来！！！
小金豆接下来要研究冲刺 @MorphLayer 这个项目
先说下奖励;Morph提供了价值 50 万美元的代币奖励分配给创作者。
在新上线的 InfoFi 平台 @Bantr_fun 进行
奖励发放时间节点：分三个月发放，每个月都有超 16 万美元的代币奖励。
还没参与得可以通过金豆邀请链接参与一下：
除了创作获奖励，其次还可以通过参与 Morph Hub ，完成社交任务和链上任务也能获得代币空投奖励。（一鱼双吃奥）
Morph Hub ：
Morph Hub 的玩法很简单，通过完成社交任务和链上任务来赚取 XP 和奖励。
第一个任务「Enter Welcome Code」，直接填「bantr」就能领取 100 XP。
- 链上任务主要是和 dApp 互动，比如跨链、Swap、Mint 等。
- 社交任务则是在推特平台完成特定的互动，比如关注、发推、三连互动等。
邀请机制，需要完成一笔 0.001 ETH 的跨链才能解锁邀请链接，而且邀请积分是单独统计的，大概率是有额外分配。
Morph Hub 这种平台形式实际体验操作起来很简单，登录后就能看到任务列表，完成一个任务就能领取对应的 XP。
@Morph_ZH 主网挺久了，之前盘前积分的价值挺高，下一步就是 TGE 了感兴趣小伙伴可以做一下奥！
现在正是冲的好时候！金豆也是刚刚才

小金豆一直在参与的 IRYS 银河任务上新啦！
不仅能抽 500USDC的奖励，还能同时获得EnsoFi 和 Irys 的奖励！
而且任务简单，都是推特社交任务，几分钟就能搞定！
这次活动大概率是限时的，不确定什么时候结束，所以要尽快参与。
👉活动链接：
Irys 与 EnsoFi 新上线的这个 Galxe 任务可以说是纯福利，双方建立合作的同时，为支持者提供奖励。
@cn_irys_xyz 作为去中心化存储赛道的明星项目，前两天也是刚刚完成 1000万美元的融资，得到了CoinFund、Hypersphere、Echo Group、Amber Group 等多家知名风投基金的支持。
Irys 与传统的存储解决方案有很大的区别，在更高效降低存储成本的同时，还实现了数据的可编程性。简单来说就是能通过智能合约来进一步管理和发挥数据的更多价值。
EnsoFi 则是一个跨链 DeFi 中心，旨在简化DeFi 的使用，让用户能够在多个区块链网络上轻松赚取收益。
项目专注于借贷、流动性提供、流动性 staking 代币和跨链等策略，帮助用户最大化利润，所有仓位可在单一平台管理。
双方的合作也是强强联合，IRYS 提供的底层基础设施能够更好让 EnsoFi 管理平台数据。所以，大家可别错过这个新任务哦。
@Ensofi_xyz #DeFi # Crosschain #APY
@irys_x

失眠了，去找点吃的吧！这个夜真漫长，昨天做噩梦梦见自己得癌症了，吓死老子了，梦里哭了一夜，今天好了，睡不着了！！！

秋天来了正好缺一件厚点的酷酷的短袖🥰
戴上配套的帽子别提多好看了🤠
保温杯泡枸杞喝一喝🫖
小金豆秒变炫酷养生达人😎。
感谢 @MGBX_ZH 送我的惊喜三件套
爱了爱了礼物正戳我意😗
这必须要拍照美美的记录一下啦！

小金豆近期一直推荐大家参与的 @irys_xyz 这个去中心化存储领域的创新项目。
为什么值得参与？Irys 可以说是 AI 时代重要的可编程数据链基础设施。
IRYS 不仅实现了低成本、高速度的数据存储，更通过原生执行层赋予了数据可编程性，让开发者能在应用间自由检索和共享数据。
核心亮点在于其独特的存储+可编程性组合。
数据能以结构化方式跨平台共享和货币化，无需重复上传。这对构建需要一致信息访问的应用程序至关重要。
alpha 测试网让开发者能在受控环境中测试这些功能，特别是对 AI、知识产权管理和消费者应用等场景的支持。
小金豆整理了下测试网发布后的几大关键进展：
1. Irys Arcade - 社区开发的复古游戏，所有玩家动作永久上链，生动展示了交互数据的可验证存储
2. Galxe 集成与 Questland 中心 - 通过任务奖励机制提升社区参与度
3. TGE 前 Yap 排行榜 - 与 KaitoAI 合作追踪社区贡献
4. Codatta 集成 - 40 TB 机器人训练数据上链，创建可验证的数据市场
5. Ensofi 合作 - DeFi 自动化决策数据存储，提升交易透明度
6. Openledger 伙伴关系 - 构建「可付费 AI」基础设施，实现数据访问自动支付
前几天，官方披露测试网数据，IRYS 的网络已处理超过 6.96 亿笔数据交易，已增长 10 倍

上周遇到个有意思的事：
朋友公司花大价钱部署了 AI 客服系统，结果发现同时只能跑3个模型，切换一次要 5 分钟。
技术总监急得直挠头，说这哪是智能客服，简直是人工智障。
直到他们试了 @OpenledgerHQ  的解决方案...
OpenLedger 最惊艳的地方在于：
它让 AI 部署变得像换手机壳一样简单。
一个 GPU 就能跑上千个定制化模型，内存占用只有传统方案的 1/4，模型切换比眨眼还快（<100 ms）。
这就像把笨重的台式机变成了随身携带的瑞士军刀。
具体来说，三大亮点让人眼前一亮：
1. 资源效率革命：
传统部署需要 40-50 GB 内存的模型，现在 8-12 GB 就能搞定。
单个 GPU 的吞吐量达到 2000+ tokens/秒，比传统方案快 4 倍。
这相当于用经济舱的票价享受头等舱服务。
2. 真正的个性化：
每个用户都能训练自己的 LoRA 适配器，就像给 AI 定制 DNA。
医疗、法律、编程等垂直领域，现在可以低成本拥有专属 AI 助手。
见过最酷的应用是律师用链上存证的 AI 助手，每个法律建议都能追溯训练数据源。
3. 边缘计算突破：
即将支持 Jetson Nano 等设备，意味着未来你的树莓派也能跑专业级 AI 模型。
就像把超级计算机装进了火柴盒。
最让我感慨的是技术民主化：
过去大公司垄断的 AI 能力，现在任何开发者都能用一杯