我们谈论多链时仿佛它已经存在。实际上，大多数链仍然独立思考和行动 @c8ntinuum 资产可以在网络之间跳跃 但执行逻辑却是碎片化的 每一次跳跃都重写信任，重置保证，并削弱一致性 这种无声的断裂是互操作性通常失败的地方。不是在速度上，而是在协调上 c8ntinuum 从不同的角度来处理这个问题。问题不在于更快地移动价值，而在于使多个链在共享意图下进行协调执行 没有原生协调 多链只是许多系统并排放置，而不是一个系统协同工作

Taunt 通过激励和冲突来观察代理系统，而不是通过吞吐量图表。 @TauntCoin 该设计假设代理只有在压力下才会揭示他们的智慧，竞争有限的优势，而不是孤立地执行任务。行为是从摩擦中产生的，而不是预定义的流程。 系统不是奖励持续的行动，而是重视克制、时机和战略反应。在正确的时刻行动较少的代理，其重要性超过了那些不断产生输出的代理。 这将焦点从机械性能转移到情境判断。环境本身成为信号。 Taunt 更接近于一个对抗沙盒，而不是基准，揭示了当最佳路径不明确时，代理是如何思考的。

大多数AI生态系统仍然优化可见性。@DeepNodeAI优化贡献。 突出的不是展示或叙述的精致，而是价值的衡量。模型并不是通过关注周期获得相关性的，而是当人们反复依赖它们时获得相关性。使用成为信号，而不是营销。@MindoAI 这里没有人为的奖励曲线。没有预定义的激励来支撑事物。如果一个模型解决了真实问题，需求自然会增加，奖励也会随之而来。如果没有，它就会消失。 这种反馈循环迫使构建者有不同的心态。交付比讲故事更重要。信任是通过一致性获得的，而不是通过公告。 这是一个更安静的系统，但也是一个更严格的系统。 这正是它感觉结构稳固的原因。