⭐️ 그 와중에 맛도리 픽만 집중한 상으로 아직까지도 월급을 받고 있습니다.

오늘은 6,666$ TAKE, 4번째 오버테이크 월급을 받게 됩니다.
2,000$.. 300만원 정도를 받게 되네요.

지금까지 받은 $TAKE는 총 46,666 $TAKE 가 되겠습니다.
스테이킹 했다가 비상탈출해서 확보한 1만개까지 포함.. 총 56,666 $TAKE를 지금까지 확보했는데요..

0.3$ 기준으로 총 17,000$... 2,550만원을 오버테이크에게서 받게 되었네요.

솔직히 글도 많이 안썼습니다..

스토리텔러 빈집이던 시절도 그렇고, 야핑도 그렇고..
전 절대 장기 야핑 하지 않습니다.

단기로 야무지게 먹을 수 있는 야핑 잘 찾아서 공유하겠습니다.
오버테이크 너무너무 사랑해요!

이 수익도 IRYS에 영구저장!

⭐️ 그런 의미에서 저의 소신발언은 점점 현실이 되어가고 있는데..

아이리스와 리버, 노력하신 분들이 많은 만큼 무척이나 안타깝게 생각합니다.

그래도 이 공간은 '제 생각'을 여과없이 말하는 곳이기 때문에..

많은 사람들에게 사랑받는 야핑에 대해서도 작심발언을 해야 할 수밖에 없습니다.

——

저 발언을 했던 때와 달라진 점은..
'킨드레드는 야핑 할당을 명확히 공개했다는 점' 입니다.

그래서 야퍼들이 물량을 적게 받아 아쉬울 가능성은 사라졌습니다.

이 점은 다행이네요.
아이리스나 리버보다는 나은 결말을 기대할 수 있을 것 같습니다.

하지만 순수 fdv 기대치가 낮은 프로젝트기 때문에...

경쟁률과 노력 대비 보상치가 낮아 추천드리지는 않습니다.

지금 다른 야핑들이 다 망해서 킨드레드로 많이 몰리고 있는 것 같은데...

현재 진입하실 것이라면... 많이 각오를 하고 오셔야 합니다.

🐹예상대로 망해버린 아이리스 근황

오늘 IRYS의 TGE가 진행되었고 현재 원성이 자자한 상황인데요, 현재 욕 먹는 이유를 정리해 보겠습니다!

🔲낮은 밸류, 낮은 커뮤 기여자 보상

- 에어드랍 할당량이 늦게 공개됐는데 역대급 창렬

- 거래 초반 밸류가 약 FDV 160M 정도 (현재는 후펌으로 220M 정도)

- 제네시스 NFT 보유자 할당이 160M 기준 대충 100불 언저리였음

- 심지어 디코 롤 있는데 할당 안준 경우도 있음

- 조쉬가 자신있게 발표했던 밋업 참여 보상은 6불 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 인데 클레임 수수료가 4불 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

- 야핑 보상도 무려 7개월 야핑 시켜놓고 200~500불 가량이 대부분인 상황 (역대급 노맛이라네요)

🔲당일 주요 거래소 상장 죄다 실패

- 업비트 빗썸 바이낸스는 커녕 바이빗 조차 상장에 실패함

- 파운더인 조쉬가 3달간 한국 있어놓고 코인원 조차 상장이 안뜨는 모습

- 상장 된 알만한 CEX는 쿠코인, 비트겟, 바낸알파 뿐...

🔲파묘되는 파운더 Josh의 행보

- 한국에 3달이나 있었으면서 한국 거래소 하나도 상장 못한 건에 관하여 욕 먹는중

- 그러던 중 한국에 있으며 보여줬던 "여미새" 행보가 파묘되고 있음

- 조쉬는 실제로 괜히 여기저기 타 플젝 밋업 다니면서 여자를 밝히던 모습을 보여줬었음...

- 이전 게시물에도 말했지만 이 플젝은 그냥 파운더가 젤 문제임

사실 그냥 망할 프로젝트가 설거지 조차 못하고 망해버린 케이스긴 한데, IRYS라는 프로젝트에 진심으로 애정을 담으셨던 분들이 계셔서 안타까울 따름입니다.

사실 너무 총체적으로 하나부터 열까지 다 깔만한 것 밖에 없긴한데, 한국에 3달간 있으며 국내 거래소를 하나도 상장 못한게 가장 충격이네요

그 외 이전 게시물에서 말씀드렸지만, 저장소 플젝이 왜 NFT를 팔아먹고 되도않는 게임을 시켰는지... 게다가 NFT 홀더 통수까지 마치 이클립스를 보는듯 하네요.

프로덕트가 아닌 커뮤니티에 집착하는 플젝은 믿고 거르시면 됩니다.

#IRYS #아이리스 #TGE

⭐️ 단지 야핑만이 하락장을 피할 수는 없습니다.

에드작 역시도 마찬가지고, 예치작, 매매.. 모두 마찬가지입니다.

이번에 상심하셔서 그만두신다는 분들이 많은데요..
그러지는 않으셨으면 좋겠습니다.

다 끝났다 싶을 때 쯤에 뉴턴이 나왔고,
찐막이다 싶을 때 라우드가 나왔고,
정말로 이제 카이토에 뭐 없다 싶을때 팔콘이 나왔습니다.

연속으로 모든 야핑이 망하고 있지만...
하나쯤 터질 때가 됐다고 생각하네요.

근데 그게 센티언트는 아닐 것 같아요.
오픈마인드도 할당 공개 안해서 꼬롬하네요.
아 킨드레드도 뭔가 부실합니다..

——

단지 돈을 벌기 위한 야핑이 아닌...
프로젝트를 사용하면서 에드작도 할 수 있는..

'참여형 야핑'을 해보시는게 어떨까 싶네요.
팔콘도 이런 참여형 야핑이였고, 부이도 펍덱작과 병행할 수 있는 야핑입니다.

저만 그런지는 모르겠는데..
실제 제 돈이 돌아가면 재미도 생기고 애착도 생기더라구요.

실사용에서 우러난 글감도 계속 나오니..
글 뭐써야 할지 걱정도 없습니다.

야핑과 에드작, 한 쪽만 할당이 많은 경우도 있는데...
병행하면 둘 다 지분이 있으니 에어드랍때 든든하기도 하죠.

뭐가 됐든 야핑에 회의감을 느낀시다면..
이제 슬슬 다른 방식의 접근도 생각해 보심이 좋겠습니다.

야핑을 아예 놓지 마시고,
그저.. 지금과는 다른 방법으로 롱런할 수 있으면 좋겠네요.

⭐️ 스토리텔러... 복귀해볼까? Unibase 스토리텔러 참전합니다!

디스프레드가 AI 에이전트를 위한 탈중앙 메모리 & 상호운용성 레이어, 유니베이스와 함께 한국 커뮤니티 여러분을 위한 스토리텔러 캠페인을 준비했습니다.

이번 캠페인은 스토리텔러 활동뿐 아니라 커뮤니티 이벤트까지 모두가 함께 참여할 수 있도록 구성되었습니다.

🗓 캠페인 타임라인
• 시작: 2025년 11월 26일 (수)
• 종료: 2025년 12월 26일 (금)
• 보상 지급: 캠페인 종료 이후 한 달 이내

💰 총 보상 풀
• $50,000 상당의 $UB

🧩 보상 분배 구조
• 스토리텔러 (80%)
• 대시보드 기준 할당 (65%): 대시보드 기준 상위 25명에게 차등 지급
• 베스트 콘텐츠 (15%): 제시된 3개 주제에 대해 제작된 콘텐츠 중 팀이 우수 게시글 5개를 선정, 게시글당 1%씩 지급

• 커뮤니티 이벤트 (20%)
프로젝트 관련 이미지 또는 스티커를 해당 KOL 채널에 게시하면 참여 가능하며, 캠페인 종료 후 상위 25명의 KOL이 팔로워 작품 6개씩 선정해 제출합니다.

여러분들의 많은 관심과 참여를 기다립니다.

Unibase 스토리텔러 캠페인 - 3ridge
Unibase 스토리텔러 대시보드

#Unibase #유니베이스

⭐️Unibase 스토리텔러, 주제 1-1 참여!

: AI는 왜 기억을 못할까? — Unibase가 해결하는 No Memory 문제

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 많은 AI 시스템, 특히 AI 에이전트는 "기억 상실(No Memory)" 문제를 안고 있습니다.

이는 AI가 인간처럼 장기적인 기억을 유지하고 활용하지 못하는 근본적인 한계로, AI의 실용성과 지능 수준을 제한하는 주요 장애물입니다.

이 고봉밥 게시물을 통해, 문제의 원인을 분석하고, Unibase의 Membase가 이를 어떻게 해결하는지 설명하겠습니다.

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1. AI의 No Memory 문제: 왜 AI는 기억을 못할까?

AI 에이전트(예: AI16z, Virtual, Swarms 같은 프레임워크 기반 시스템)는 종종 "기억 상실증"을 겪습니다.

이는 AI가 학습된 모델이나 실시간 입력에 의존하지만, 장기적인 맥락이나 개인화된 데이터를 지속적으로 유지하지 못하기 때문입니다.

주요 원인은 다음과 같습니다.

🟠중앙 집중식 데이터베이스 의존성:

- 대부분의 AI 프레임워크는 중앙화된 서버나 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.
- 이로 인해 AI 에이전트는 세션 간(예: 대화나 작업 사이) 메모리를 유지하기 어렵습니다.
- 예를 들어, 한 번 학습한 지식을 다음 작업에서 잊어버리거나, 재학습해야 하는 비효율이 발생합니다.
- 이는 AI가 "stateless(상태 없음)"하게 설계된 경우가 많기 때문으로, 매번 새로운 입력으로부터 시작해야 합니다.

🟠프라이버시와 데이터 주권 부족:

- 중앙화된 시스템에서 데이터는 플랫폼 소유자가 통제하므로, 사용자의 개인정보가 노출되거나 제3자에게 공유될 위험이 큽니다.
- AI 에이전트가 사용자의 데이터를 "기억"하려 해도, 법적·윤리적 제약으로 인해 장기 저장이 제한됩니다.
- 결과적으로 AI는 단기 메모리(예: 대화 컨텍스트)만 활용하고, 장기 메모리를 형성하지 못합니다.

🟠상호운용성 및 확장성 한계:

서로 다른 AI 플랫폼 간 데이터 공유가 어렵습니다.
예를 들어, 하나의 AI 에이전트가 학습한 지식을 다른 에이전트나 플랫폼으로 이전하기 힘들어, 협업이나 자기 진화가 불가능합니다.

대규모 데이터 처리 시 지연(latency)이나 비용 문제로 인해 메모리 관리가 비효율적입니다.

🟠자기 진화의 부재:

AI는 인간처럼 경험을 축적하고 업데이트하지 못합니다. 학습이 일회성으로 끝나거나, 중앙 서버의 업데이트에 의존하므로, 실시간으로 지식을 "기억"하고 진화시키는 메커니즘이 부족합니다.

——

🤣 결론

🟠이러한 문제로 AI 에이전트는 반복적인 작업에서 효율이 떨어지고, 개인화된 서비스(예: 사용자 맞춤 추천)를 제공하기 어려워집니다.

🟠결국 AI는 "지능"이 있지만 "기억"이 없어, 장기적인 문제 해결이나 창의적 사고가 제한됩니다.