Os projetos na Cookie têm a inovação tecnológica como núcleo, construindo um ecossistema Web3 eficiente e seguro, estabelecendo uma base sólida para a próxima geração da internet. Cada um alcançou inovações revolucionárias em seus respectivos campos. @VeloraDEX (#Velora#) Anteriormente conhecido como ParaSwap, utiliza uma arquitetura orientada por intenções para transações entre cadeias. Seu roteamento de Múltiplos Ativos (MAP) agrega liquidez de mais de 160 protocolos e 9 blockchains, processando um volume de transações de 120 bilhões de dólares. Através de leilões de solucionadores e proteção MEV, a Velora otimiza o caminho de execução, reduzindo a taxa de falhas em 22%, ao mesmo tempo que permite trocas sem Gas e por comandos de voz - uma mudança de paradigma para um DeFi centrado no usuário. @vooi_io (#VOOI) Através do sistema de Saldo de Abstração de Cadeia (CAB), este ponto é complementado, unificando a liquidez entre cadeias, através de um algoritmo de roteamento inteligente. Suporta 23 blockchains e mais de 500 pools, oferecendo uma taxa de sucesso de transação de 99,3% e uma economia de Gas de 37%. A mainnet V2 impulsionada pela YZi Labs introduz contratos perpétuos e RWA, abstraindo a ponte em um ambiente descentralizado, oferecendo uma experiência de usuário semelhante à de CEX. @Almanak__(#Almanak) Introduzindo a governança preditiva através do grupo de IA e do cofre ERC-7540. Seu módulo prevê o impacto das propostas com uma precisão de 2,3% de desvio, aumentando a eficiência da DAO em 55%. A execução não custodiada e as estratégias de auditoria garantem robustez, posicionando-a como a camada de desempenho das finanças on-chain. @OpenLedgerHQ(#OpenLedger) Como camada de dados, utiliza o Optimism Stack para modelos de linguagem dedicados (SLM). Através da rede de dados, ativa a prova de propriedade e o agente ERC-8004, monetizando um conjunto de dados de mais de 20PB, gerando uma receita de 14,7 milhões de dólares. @antix_in (#antix) Através da integração do GPT-4o, foi criado o AIGE (Entidade Gerada por IA), que cria humanos digitais com ligação espiritual para o metaverso. O NFT cresceu 300%, apoiado por um financiamento de 8,22 milhões de dólares, e a sua plataforma suporta streaming ao vivo e computação emocional, com identidade verificável protegida pela blockchain. @build_on_bob (#BuildOnBOB) Fornece Rollup modular, combinando a segurança do Bitcoin com a EVM do Ethereum. Suporte Com 127 tipos de esquemas personalizados, ele alcança 8000 TPS na cadeia DeFi, 0,3 segundos de finalização em jogos, e através da ponte BitVM - desbloqueando a liquidez BTC sem necessidade de empacotadores. @RaylsLabs (#RaylsLabs) Adoção de uma mistura de duas cadeias: uma L2 pública compatível com EVM que possui KYC, e uma sub-rede privada com ZKP/encriptação homomórfica. Pontes TradFi-DeFi, processando 2 milhões de transações diárias no piloto de CBDC, apoiado por 38 milhões de dólares da ParaFi e Framework. @recallnet (#Recall) Fornecendo memória on-chain através do AgentRank, validando o desempenho da IA, utilizando um histórico de edição imutável. Taxa de precisão na detecção de desinformação de 98,7%, adotada pela mídia para inferência zkML, habilitando unidades de conhecimento combináveis. @tenprotocol (#TenProtocol) Integra TEE e ZKP para Rollup confidenciais, processando 4500 transações criptográficas por segundo com uma taxa de erro de 0,1%. Compatível com EVM, suporta leilões selados e cofres privados, expandindo o Ethereum enquanto mantém o controle dos dados. @LABtrade_ (#LAB) Agregando liquidez de meme em 6 cadeias/12 DEXs, reduzindo o tempo de confirmação para 1,2 segundos e deslizamento de 0,5%. Seu motor modular facilita o rápido lançamento de projetos, impulsionando a eficiência em negociações de alta volatilidade. @cookiedotfun ｜#COOKIE #SNAPS

Era uma vez, os camponeses na base da montanha cultivavam pêssegos, mas tinham que entregar toda a colheita ao sacerdote do templo no topo da montanha para venda. Ninguém sabia quanto dinheiro era ganho, e ninguém recebia os Dividendos. O sacerdote dizia: “Vocês apenas precisam plantar.” Mais tarde, os jovens organizaram uma feira no meio da montanha, cada árvore tinha um nome marcado, quem regava, quem adubava, tudo era anotado, e o dinheiro das vendas dos pêssegos era automaticamente dividido entre todos. As pessoas finalmente disseram: "Os frutos foram nós que os plantamos, claro que devemos dividir juntos." Hoje, a IA não é outra "igreja no topo da montanha"? Nós produzimos os dados, mas o valor é monopolizado pelas grandes empresas. E @OpenledgerHQ é como aquele mercado na encosta da montanha - utiliza uma cadeia projetada especificamente para IA, permitindo que a comunidade construa uma "rede de dados" e treine modelos especializados (SLM) em áreas como saúde e finanças. Quem contribui, fica registrado na cadeia, e com a "prova de contribuição" não é possível aproveitar-se sem dar nada em troca; depois que os modelos geram lucro, os rendimentos são automaticamente distribuídos entre os participantes. O token OPEN é um combustível, utilizado para pagamentos e incentivos. Quanto mais próspera for a ecologia, mais pessoas se beneficiarão. O que se pretende não é construir mais um gigante da IA, mas sim permitir que todos possam ter uma fatia dos benefícios da era da IA. Se no futuro a IA se tornar tão importante quanto a água e a eletricidade, então ela, talvez, deva ser uma infraestrutura pública co-criada e compartilhada por todos. #Openledger #Cookie #Kaito #ETH

slm

Um dos exemplos mais comuns é que, ao usar o GPT para análise de dados financeiros, monitorização de equipamentos industriais ou classificação de documentos médicos, a maior parte dos resultados obtidos ou não responde à pergunta, ou depende muito da tentativa e erro com os prompts, e no final, você não sabe se ele realmente entende o que você está pedindo. Claro que muitas pessoas podem dizer que o modelo de IA não é apenas um processo de treinamento contínuo. Desde que você lhe forneça dados suficientes, ele certamente pensará como você e lhe dará o que você deseja. Na verdade, não é assim; para um indivíduo, a maneira mais ideal é, sem dúvida, criar um modelo de IA exclusivo para você, que entenda seus dados e se adapte ao seu negócio. Mas os problemas reais surgem um após o outro; para fazer isso, você precisa ter uma enorme quantidade de dados, pessoas para treinar os modelos e, o mais importante, ter a infraestrutura para executar os modelos, o que pode desmotivar basicamente 90% das pessoas. 1️⃣ Dica para chamar a interface Pode chamar qualquer SLM (Modelo de Linguagem Especializado) implantado diretamente através da interface /v1/completions. A gama de adaptação é muito ampla: bots de IA, raciocínio on-chain e até scripts de jogos podem ser usados. 2️⃣ Gestão de Modelos Interface Através de /v1/models, é possível acessar todos os modelos prontos, tanto os que você treinou como os que foram compartilhados por outros. Se você quiser ver informações detalhadas? Use /model/info para consultar parâmetros de configuração como preço, modo de inferência e grupos de permissões de acesso. Também suporta a gestão de team_id, é compatível com ferramentas OpenAI e pode agrupar por permissões de acesso, sendo muito adequado para colaboração em equipe e controle de permissões. 3️⃣Rastreamento de Custos e Despesas Chamadas de modelo em blockchain não são gratuitas, mas a questão é para onde vai esse dinheiro? OpenLedger ofereceu um mecanismo de rastreamento totalmente transparente: As taxas geradas a cada chamada serão automaticamente distribuídas entre duas categorias de pessoas: uma é a pessoa que fornece os dados, e a outra é a pessoa que treina e coloca este modelo em funcionamento. Você também pode usar /spend/logs para verificar quem usou qual modelo, quando e quanto pagou. É possível filtrar por ID de usuário, ID de solicitação, chave da API e intervalo de tempo, realizando uma transparência total do processo na blockchain. Pessoalmente, acho que esta é a maneira correta de abrir a "economia da IA". Na era dos grandes modelos, apenas otimizar a inferência não é útil. Para o sistema: ser capaz de dividir receitas, rastrear a origem, iniciar operações e manusear a produtividade dos dados é o núcleo da economia da IA. Pelo menos atualmente, o caminho que a OpenLedger está seguindo é passar de "ajustar modelos" para "construir modelos + distribuição de receitas + propriedade dos dados" nas atividades econômicas em blockchain. Tanto os usuários quanto os desenvolvedores podem beneficiar-se.

【Testnet 2000万交互意味着什么？OpenLedger 的冷启动答卷】 Até o início de julho de 2025, a OpenLedger Testnet já registrou mais de 22,18 milhões de transações, 1,23 milhão de endereços independentes, mais de 6,83 milhões de blocos e 20 mil contratos implantados, com uma média diária de cerca de 1.500 novos contratos. Esses números, na fase de "Testnet", já são muito impressionantes, mas a questão mais crítica é: o que eles significam? O que podemos ler sobre o caminho de inicialização fria a partir deles? 1. Interação real do usuário ou uma ilusão de aumento de números? Diante desses dados do Testnet com interações de alta frequência, as dúvidas comuns geralmente se concentram em "isso é uma interação de script" ou "é impulsionado por contas operacionais internas". No entanto, com base na estrutura de atividades on-chain atualmente pública, os dados de interação da OpenLedger apresentam características evidentes de um ciclo de produto fechado, que incluem principalmente: (1) A dimensão de implantação e chamada de contratos está equilibrada, e apareceram registros de execução de Prompt sustentáveis e transações de chamadas de modelo na cadeia; (2) Uma grande quantidade de interações não ocorre entre um número muito reduzido de endereços, mas apresenta uma estrutura com alta participação de endereços de cauda média e longa. (3) Combinando as entradas de dados dos módulos OpenChat, OpenTask, etc., algumas interações derivam da execução real de tarefas e da interação de conteúdo, possuindo suporte de origem empresarial. Em outras palavras, embora não se possa excluir os incentivos operacionais iniciais, os dados de inicialização a frio da OpenLedger realmente refletem uma certa trajetória de "uso real", o que fornece uma base verificável crucial para o subsequente lançamento da mainnet. 2. Estratégia de arranque a frio para desenvolvedores "pode-se jogar sem modelo" O caminho de cold start da OpenLedger claramente não escolheu "abrir somente quando o modelo estiver pronto", mas construiu um sistema de desenvolvedores baseado em dados, tarefas e chamadas. A nova versão da Dev Docs, que foi lançada recentemente, destaca três tipos de APIs básicas: Interfaces de Prompting, Rastreio de Gastos e Gestão de Modelos. Juntos, estes três constituem uma estrutura básica de desenvolvimento que é "utilizável, calculável e repartível". Mais importante ainda, este sistema não depende do modelo ontológico desenvolvido internamente pela OpenLedger, mas permite que qualquer modelo de IA seja carregado, registrado e integrado ao fluxo de chamadas. Isso significa que, mesmo que o modelo final em blockchain ainda não tenha sido implementado, os desenvolvedores já podem construir em torno das três coisas: "Prompt + Attribution + Pay" e participar da incentivação por pontos através da Testnet. Três, prioridade de cold start da infraestrutura SLM: dos dados à interação A OpenLedger não se posiciona como uma "nova geração do ChatGPT", mas sim como um sistema econômico em cadeia para a construção de Modelos de Linguagem Específicos (SLM). Neste sistema, o modelo não é a primazia, mas sim os dados e as chamadas. Na fase de Testnet, o seu caminho de design é mais como "deixar as pessoas usarem primeiro", através de interações contínuas de tarefas, chamadas de modelos e atribuição de contribuições, estabelecendo gradualmente uma verdadeira ecologia de dados "bilateral de oferta e demanda". Por trás dessa ordenação de prioridades, há uma hipótese extremamente Web3: o primeiro passo para uma IA descentralizada não é criar um modelo do zero, mas sim estabelecer uma ordem econômica em torno de mecanismos de interação e contribuição. E a OpenLedger está entregando essa resposta na fase de Testnet.

【Cada pessoa pode treinar um modelo? Como o OpenLedger Gota a barreira de entrada para a participação em IA】 No contexto do treinamento de modelos de IA tradicionais, treinar um modelo de alta qualidade geralmente significa que são necessários grandes recursos de dados, infraestrutura computacional cara e equipes de algoritmos especializadas. Este alto limiar exclui a participação da grande maioria dos indivíduos comuns e resulta em uma alta concentração do controle sobre o treinamento de modelos. A rede de dados de IA descentralizada construída pela OpenLedger está tentando quebrar esse antigo padrão, fazendo com que "todos possam participar do treinamento de modelos" não seja mais uma conversa vazia. Um, Mecanismo de Descentralização da Contribuição de Dados No sistema da OpenLedger, o treinamento de modelos de IA não depende da coleta de dados por uma única entidade, mas sim de uma colaboração multi-origem através de redes de dados chamadas Datanets. Cada usuário, cada nó, pode participar na coleta, rotulagem, filtragem e validação dos dados com base em tarefas abertas (OpenTask). Este processo é garantido por dois mecanismos de confiança e incentivo: (1) Mecanismo de certificação de dados PoA (Proof of Attention): garante que as ações de produção de dados possam ser registradas, rastreadas e quantificadas, realmente garantindo "quem participa, quem contribui, quem certifica"; (2) OpenTask Protocolo de Tarefas Padronizado: através de uma descrição modular dos requisitos da tarefa, permitindo que utilizadores de diferentes contextos compreendam e participem, Gota a barreira técnica. Em resumo, em OpenLedger, um utilizador Web3 apenas precisa de completar as tarefas iniciadas pela plataforma, como fornecer dados de amostra, participar na verificação e dar feedback sobre o desempenho do modelo, para já fazer parte do treino do modelo. Dois, o caminho para a leveza e transparência do treinamento do modelo OpenLedger não apenas terceiriza a origem dos dados para a comunidade, mas também tenta, através de uma arquitetura de modelo leve, Gota a barreira de hardware para o treinamento de ajuste fino. A plataforma tende a guiar o modelo a usar pequenos modelos dedicados (SLM), que geralmente são voltados apenas para tarefas de domínio específico em vez de necessidades de inteligência geral, portanto, os recursos de treinamento necessários são mais controláveis. Ao mesmo tempo, a OpenLedger, através do registo em cadeia dos metadados do processo de treino, confere um certo nível de verificabilidade e transparência ao processo de treino do modelo. Isso é especialmente crucial para desenvolvedores não especializados: eles não precisam mais entender os detalhes do algoritmo subjacente, basta seguir o fluxo de tarefas fornecido pela plataforma para participar e contribuir. Esta estrutura permite-nos ver uma direção clara: o futuro do treinamento de IA não será mais exclusivo de grandes instituições de pesquisa, mas sim uma "rede de co-construção de dados impulsionada pela comunidade". Três, como vincular o papel de "participante do treino" no sistema de incentivos? O design de incentivos da OpenLedger não se limita à divisão de lucros no lado da chamada do modelo, mas se estende a cada tipo de papel chave durante o processo de treinamento: (1) Contribuidores de dados: carregar, filtrar e organizar dados; (3) Colaborador de ajuste fino: participar na otimização do treinamento de modelos específicos através do OpenTask; (4) Nós de Avaliação: Validar o desempenho do modelo concluído. Cada uma das categorias de papéis acima pode obter certificados de contribuição através do sistema de pontos, que serão mapeados para o futuro sistema de tokens. Este design garante a participação descentralizada, ao mesmo tempo que incentiva a formação de redes de colaboração a longo prazo. No design da OpenLedger, o poder e os ganhos do treinamento de modelos retornarão gradualmente à comunidade. Cada usuário não é apenas um consumidor, mas um construtor, treinador e validador. Isso não é apenas um desafio aos sistemas tradicionais de IA, mas também uma extensão natural da lógica de participação do Web3 no campo da IA.

A economia de IA está indo para a blockchain e a OpenLedger está realmente construindo isso. Eles acabaram de lançar uma grande atualização na sua Documentação para Desenvolvedores. Agora você pode: • Consultar qualquer modelo de linguagem pequeno implantado (SLM) • Acompanhar gastos + fluxo de execução • Agentes de potência com lógica programável em cadeia • Conectar dados, modelos e comportamento em um único sistema vivo Então, o que isso significa? Isso significa que cada prompt se torna parte de uma mente distribuída. Cada chamada é registrada, verificada e incorporada em um novo tipo de memória. E agentes, não apenas aplicativos, começam a emergir do código. Seja você um experimento com agentes, ferramentas ou sistemas de IA aberta é aqui que as ideias deixam de ser estáticas e começam a ganhar vida. Os documentos estão ativos: Fio de atualização oficial: Web3 x AI não é o futuro. É o substrato onde a lógica, o valor e a autonomia convergem.

Qual é o verdadeiro valor central da OpenLedger? Acho que esta questão vale a pena discutir em profundidade. Muitas pessoas direm primeiro que é a tecnologia, de fato, veja a atualização recente dos Dev Docs deles: A API está mais clara e a modularização das funcionalidades está muito bem feita. Especialmente o mecanismo Proof of Attribution, que permite que cada chamada ao modelo liquide os ganhos em tempo real, com os provedores de dados e desenvolvedores recebendo imediatamente suas partes. Este design de "pagar uma vez, usar uma vez" é raro na área de IA. Mas eu acho que a tecnologia é apenas a superfície. Mais importante ainda é o sistema de colaboração transparente que eles estabeleceram: Desde a interface de gestão de modelos até a funcionalidade de rastreamento de despesas, todo o processo é realizado na blockchain. O que isso significa? isto significa que os contribuintes não precisam se preocupar em ter seu mérito ignorado, nem têm que temer que aqueles que se juntam mais tarde colham os frutos. O verdadeiro mérito pertence aos construtores de longo prazo, uma perspectiva que é muito escassa hoje em dia no círculo da IA. Vamos falar sobre a operação da comunidade. O pequeno polvo tem investido dinheiro recentemente na @KaitoAI e na @cookiedotfuncn. À primeira vista, parece ser uma atividade de marketing, mas na verdade reflete a sua valorização dos contribuintes iniciais. Os Top 100 a cada semana dividem o prêmio, e são distribuídos incentivos em tokens diretamente aos membros da comunidade... tudo isso é uma ação concreta para retribuir à comunidade. Comparado a alguns projetos que só sabem gritar slogans, a diferença é clara. O que mais me tocou foi, na verdade, a sua filosofia de design: Tornar a infraestrutura de IA plugável e fácil de escalar. Atualmente, muitos projetos de IA preferem criar ecossistemas fechados, mas a OpenLedger escolheu tornar a API suficientemente genérica, não apenas suportando os seus próprios modelos, mas também permitindo a conexão com toda a rede SLM. Esta mentalidade aberta é a forma correta de construir valor a longo prazo. Claro, a imagem da marca também é um grande atrativo. O design de IP daquele pequeno polvo é realmente encantador, dando um toque humano ao projeto técnico. Mas não se deixe enganar pela aparência adorável, a especialização da infraestrutura subjacente é a chave. Os três principais módulos de interface atualizados recentemente: Geração de sugestões, acompanhamento de orçamentos, gestão de modelos, cada bloco resolve uma dor central. No final das contas, o valor da @OpenledgerHQ reside na criação de uma rede de colaboração transparente e justa. Aqui, os contribuintes podem receber a recompensa que merecem, os desenvolvedores podem construir aplicações rapidamente, e os dividendos do crescimento de todo o ecossistema serão distribuídos de forma justa. Esta pode ser a aparência da infraestrutura de IA da próxima geração. #OpenLedger #KaitoYappers #KaitoAI #Cookie

Hoje, estou compartilhando uma atualização significativa da documentação de desenvolvedores do #OpenLedger. #A documentação para desenvolvedores do OpenLedger passou recentemente por uma atualização significativa! Esta atualização não é apenas um pequeno ajuste, mas sim o lançamento de uma nova estrutura de API destinada a pavimentar o caminho para a IA e a economia blockchain. Este documento foi atualizado em 3 de julho de 2025, exatamente dois dias atrás, tornando-se "fresquinho saindo do forno!" O cerne da atualização é fornecer ferramentas mais poderosas, permitindo que os desenvolvedores construam mais facilmente aplicações impulsionadas por IA, enquanto tornam todo o ecossistema mais transparente e sustentável. Esta atualização também reflete a abordagem evolutiva do OpenLedger—não um esforço pontual, mas uma iteração contínua baseada nas necessidades reais dos desenvolvedores. Explicação Detalhada das Três Principais APIs Esta atualização traz 3 novas APIs, cada uma desbloqueando novas mecânicas de jogo para desenvolvedores como "super armas:" Conclusões - Função: Através do endpoint /v1/completions, os desenvolvedores podem enviar prompts a qualquer SLM (Modelo de Linguagem Pequeno) implantado para obter saídas geradas de forma inteligente. Orçamento e Acompanhamento de Gastos - Função: Os desenvolvedores podem acompanhar os custos de utilização dos modelos de IA em tempo real através do endpoint /spend/logs. - Destaques: Você pode visualizar os detalhes de gastos por ID de usuário, ID de solicitação, chave de API ou período de tempo. Ainda mais interessante, as taxas são diretamente alocadas aos contribuintes de dados e desenvolvedores de modelos, alcançando um mecanismo justo de "ganhe tanto quanto você usa." É como um "livro-razão" transparente onde está claro quem contribui e quem ganha! Gestão de Modelos - Função: Através dos endpoints /v1/models e /model/info, os desenvolvedores podem navegar por todos os modelos disponíveis (incluindo aqueles criados por si mesmos ou contribuídos pela comunidade) e obter metadados detalhados (como preços, modos de inferência, grupos de acesso, etc.). - Destaques: Suporta filtragem de intervalo de equipe e compatibilidade com ferramentas OpenAI, proporcionando aos desenvolvedores uma imensa flexibilidade. É como um "supermercado de modelos" onde você pode facilmente escolher qualquer modelo ou verificar qualquer detalhe! Como é que estas atualizações beneficiam os desenvolvedores? O lançamento dessas APIs permite que os desenvolvedores criem aplicações de IA mais inteligentes, justas e sem preocupações: - Atualização de Controle: Os desenvolvedores podem gerir cuidadosamente a seleção de modelos e as permissões de acesso, como se estivessem no controle, assumindo o controle da situação geral. - Eficiência de custos duplicada: O rastreamento orçamental em tempo real evita o "buraco negro que queima dinheiro", permitindo uma alocação de recursos mais precisa, economizando dinheiro e preocupações. - Transparência e Justiça: Através da tecnologia blockchain, os contribuintes de dados e os desenvolvedores de modelos podem beneficiar-se diretamente, criando um ecossistema "recompensador". Os utilizadores também podem ver tudo por detrás da IA, experienciando uma maior tranquilidade. - Otimização da experiência de desenvolvimento: Estas ferramentas simplificam processos complexos, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na criatividade em vez de serem impedidos por detalhes técnicos. É como adicionar um buff aos "superpoderes" dos desenvolvedores!

Hoje, estou compartilhando uma atualização significativa da documentação de desenvolvedores do #OpenLedger. #A documentação para desenvolvedores do OpenLedger passou recentemente por uma atualização significativa! Esta atualização não é apenas um pequeno ajuste, mas sim o lançamento de uma nova estrutura de API destinada a pavimentar o caminho para a IA e a economia blockchain. Este documento foi atualizado em 3 de julho de 2025, exatamente dois dias atrás, tornando-se "fresquinho saindo do forno!" O cerne da atualização é fornecer ferramentas mais poderosas, permitindo que os desenvolvedores construam mais facilmente aplicações impulsionadas por IA, enquanto tornam todo o ecossistema mais transparente e sustentável. Esta atualização também reflete a abordagem evolutiva do OpenLedger—não um esforço pontual, mas uma iteração contínua baseada nas necessidades reais dos desenvolvedores. Explicação Detalhada das Três Principais APIs Esta atualização traz 3 novas APIs, cada uma desbloqueando novas mecânicas de jogo para desenvolvedores como "super armas:" Conclusões - Função: Através do endpoint /v1/completions, os desenvolvedores podem enviar prompts a qualquer SLM (Modelo de Linguagem Pequeno) implantado para obter saídas geradas de forma inteligente. Orçamento e Acompanhamento de Gastos - Função: Os desenvolvedores podem acompanhar os custos de utilização dos modelos de IA em tempo real através do endpoint /spend/logs. - Destaques: Você pode visualizar os detalhes de gastos por ID de usuário, ID de solicitação, chave de API ou período de tempo. Ainda mais interessante, as taxas são diretamente alocadas aos contribuintes de dados e desenvolvedores de modelos, alcançando um mecanismo justo de "ganhe tanto quanto você usa." É como um "livro-razão" transparente onde está claro quem contribui e quem ganha! Gestão de Modelos - Função: Através dos endpoints /v1/models e /model/info, os desenvolvedores podem navegar por todos os modelos disponíveis (incluindo aqueles criados por si mesmos ou contribuídos pela comunidade) e obter metadados detalhados (como preços, modos de inferência, grupos de acesso, etc.). - Destaques: Suporta filtragem de intervalo de equipe e compatibilidade com ferramentas OpenAI, proporcionando aos desenvolvedores uma imensa flexibilidade. É como um "supermercado de modelos" onde você pode facilmente escolher qualquer modelo ou verificar qualquer detalhe! Como é que estas atualizações beneficiam os desenvolvedores? O lançamento dessas APIs permite que os desenvolvedores criem aplicações de IA mais inteligentes, justas e sem preocupações: - Atualização de Controle: Os desenvolvedores podem gerir cuidadosamente a seleção de modelos e as permissões de acesso, como se estivessem no controle, assumindo o controle da situação geral. - Eficiência de custos duplicada: O rastreamento orçamental em tempo real evita o "buraco negro que queima dinheiro", permitindo uma alocação de recursos mais precisa, economizando dinheiro e preocupações. - Transparência e Justiça: Através da tecnologia blockchain, os contribuintes de dados e os desenvolvedores de modelos podem beneficiar-se diretamente, criando um ecossistema "recompensador". Os utilizadores também podem ver tudo por detrás da IA, experienciando uma maior tranquilidade. - Otimização da experiência de desenvolvimento: Estas ferramentas simplificam processos complexos, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na criatividade em vez de serem impedidos por detalhes técnicos. É como adicionar um buff aos "superpoderes" dos desenvolvedores!

【SLM vs LLM：O campo de batalha da próxima geração de IA está nos "modelos especializados"?】 Na percepção da maioria das pessoas, o desenvolvimento de modelos de IA é uma corrida por "maior e mais geral", desde o GPT-2 até o GPT-4, desde bilhões de parâmetros até trilhões de modelos, como se apenas LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) mais poderosos pudessem dominar o futuro. No entanto, fora desse caminho mainstream acelerado, uma corrente subjacente de "modelos especializados SLM (Modelos de Linguagem Especializados)" está em ascensão, e a OpenLedger é uma praticante firme desse novo paradigma. Um, SLM é um caminho razoável para lidar com a fragmentação das necessidades de IA. (1) O maior problema que os grandes modelos enfrentam não é apenas o custo, mas sim o "inércia da generalidade" que resulta em um gargalo de eficiência. Embora eles consigam fazer de tudo, muitas vezes não são suficientemente precisos, especialmente em cenários verticais onde não conseguem fornecer respostas verdadeiramente personalizadas. (2) A vantagem do SLM está em ser "pequeno e especializado": parâmetros menores, respostas mais rápidas, podendo ser rapidamente implementado em tarefas específicas como estratégias de negociação, operações sociais e análise de risco, e iterar rapidamente com ajustes baseados em dados. (3) A abordagem SLM da OpenLedger não gira em torno do próprio modelo, mas sim em uma "rede de tarefas de dados" como base, treinando pequenos modelos eficientes para cada cenário que pode ser estruturado. Seu núcleo não está na "grandeza" do modelo, mas na "especialização" dos dados. Dois, como o OpenLedger define "ecossistema de modelos"? (1) Extrair dados de treino do Datanets: cada Datanet foca numa área de tarefa, coletando dados brutos a partir das interações dos usuários e, em seguida, pontuando e certificando através do sistema PoA. (2) Treinamento e iteração de modelos através do OpenStream: dados multimodais fluem para a rede OpenStream, formando um conjunto de dados de treinamento de modelo, suportando ajuste fino e atualizações contínuas. (3) Lançamento do modelo Payable AI: O SLM treinado pode ser implantado na rede OpenLedger, como um modelo de IA chamável, pagável e com compartilhamento de lucros, participando de cenários de negócios reais. Três, SLM não é apenas uma rota técnica, mas também uma reestruturação da estrutura de poder. O que o OpenLedger representa não é apenas a redução do tamanho do modelo, mas sim um novo paradigma de "criação descentralizada de IA". Em comparação com a arquitetura fechada da OpenAI, o OpenLedger concede a cada contribuinte de dados e desenvolvedor o direito de participar na evolução do modelo, estabelecendo mecanismos de distribuição de interesses em todos os níveis de dados, treinamento e aplicação. O modelo deixa de ser um ativo exclusivo dos gigantes, tornando-se um ativo de rede compartilhável e colaborativo. Em outras palavras: SLM é a "força de desconstrução" do LLM, não para substituir, mas para romper com a arquitetura de modelo monopolista e construir um ecossistema de criação de IA mais democrático.

Hoje vamos compartilhar uma grande atualização da #OpenLedger Dev Docs #A documentação do desenvolvedor da OpenLedger recentemente recebeu uma atualização "de grande porte"! Esta atualização não é uma simples correção, mas sim o lançamento de uma nova estrutura de API, com o objetivo de pavimentar o caminho para a economia de IA e blockchain. Esta documentação foi atualizada em 3 de julho de 2025, exatamente dois dias atrás, considerada uma novidade "fresquinha"! O cerne da atualização reside em fornecer ferramentas mais poderosas, permitindo que os desenvolvedores construam aplicativos impulsionados por IA com mais facilidade, ao mesmo tempo que torna todo o ecossistema mais transparente e sustentável. Esta atualização também reflete a filosofia de evolução da OpenLedger - não é um salto repentino, mas sim uma iteração contínua com base nas necessidades reais dos desenvolvedores. Detalhes das três principais APIs Esta atualização trouxe 3 novas APIs, cada uma desbloqueando novas maneiras de jogar para os desenvolvedores, como se fossem "armas super". Completions (pontos de conclusão) - Função: através do endpoint /v1/completions, os desenvolvedores podem enviar prompts a qualquer SLM (modelo de linguagem pequeno) implantado, obtendo saídas geradas de forma inteligente. Orçamento e Acompanhamento de Despesas - Função: através do endpoint /spend/logs, os desenvolvedores podem acompanhar em tempo real os custos de utilização do modelo de IA. - Destaques: é possível visualizar os detalhes de gastos por ID de usuário, ID de solicitação, chave API ou período de tempo. O mais interessante é que as taxas são diretamente atribuídas aos contribuidores de dados e desenvolvedores de modelos, implementando um mecanismo justo de "quanto usa, quanto ganha". É como um "livro contábil" transparente, onde quem contribui ganha de forma clara! Gestão de Modelos - Função: através dos endpoints /v1/models e /model/info, os desenvolvedores podem navegar por todos os modelos disponíveis (incluindo os que criaram ou os contribuídos pela comunidade), obter metadados detalhados (como preços, modos de inferência, grupos de acesso, etc.). - Destaques: suporte para filtragem de alcance de equipe e compatibilidade com ferramentas OpenAI, oferecendo aos desenvolvedores uma flexibilidade incrível. Como um "supermercado de modelos", você pode escolher qualquer modelo ou verificar qualquer detalhe com facilidade! Como essas atualizações beneficiam os desenvolvedores O lançamento destas APIs permite que os desenvolvedores criem aplicações de IA mais inteligentes, mais justas e também mais tranquilas: - Atualização de controle: os desenvolvedores podem gerenciar com precisão a seleção de modelos e as permissões de acesso, como se estivessem no comando, controlando tudo. - Eficiência de custos duplicada: o rastreamento orçamentário em tempo real evita o "buraco negro de queimar dinheiro", permitindo uma alocação de recursos mais precisa, economizando dinheiro e preocupações. - Transparente e justo: através da tecnologia blockchain, os contribuidores de dados e os desenvolvedores de modelos podem beneficiar-se diretamente, criando um ecossistema "que recompensa". Os utilizadores também podem ver tudo por trás da IA, proporcionando uma experiência mais tranquila. - Otimização da experiência de desenvolvimento: essas ferramentas simplificam processos complexos, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na criatividade, em vez de serem atrasados por detalhes técnicos. É como dar um buff de "superpoder" aos desenvolvedores!

🎉 #OpenLedger Documentação de desenvolvimento com grande atualização! Como implementar? Torne estas várias APIs simples e compreensíveis: ▫️ Geração de sugestões: uma frase, AI entende na hora! ▫️ Rastreio de despesas: quanto gastar, tudo claro! ▫️ Gestão de Modelos: Escolha modelos à vontade, super fácil de usar! 🖥️ Quero usar o SLM (modelo de linguagem especializado) para resolver tudo de uma só vez! Super adequado: ✅ Assistente de IA, sempre à disposição ✅ Contrato inteligente, muito estável ✅ Desenvolvimento de dApp, inferência em tempo real, geração de linguagem à vontade Como usar? Dê uma dica e imediatamente terá uma resposta inteligente, confiável e verificável, tão simples como tudo! Dados: público e transparente, sem barreiras, qualquer um pode usar! Orçamento & Despesas: Gastar com transparência, ganhar com justiça! 💰 Use SLM, liquidação em tempo real, sem ambiguidades! Sempre que alguém usa o modelo, o dinheiro é automaticamente creditado, os contribuintes de dados e os desenvolvedores do modelo recebem cada um a sua parte, tudo é claramente distribuído na cadeia. Prova de Atribuição (Proof of Attribution), para que cada centavo seja público e justo! Os seus dados, você decide! Legal, não é? Gestão de Modelos: Todos os modelos que você deseja, tudo em um só lugar! 📦 /v1/models endpoint: ao clicar, você verá todos os SLMs, todos os estilos estão lá! O que se pode fazer? ⚙️ O modelo que você fez por conta própria 🌐 Contribuições dos grandes nomes da internet Mais divertido é: quer encontrar que modelo? Filtre por atributos e encontre imediatamente! Pode também integrar-se perfeitamente ao grande ecossistema de IA, aumentando diretamente a eficiência de desenvolvimento! Infraestrutura: transparente, modular, e fácil de escalar! OpenLedger🟠 permite que você navegue facilmente pela blockchain de IA, o desenvolvimento nunca foi tão fácil!

Isto não é outro "AI 加链", a OpenLedger realmente quer trazer os modelos para a blockchain. Recentemente, muitos projetos de "IA + blockchain" parecem impressionantes, mas poucos realmente funcionam. 1. Usar a cadeia para executar modelos de linguagem pequenos (SLM), 2. Quem contribui com dados, poder de computação ou código pode ser registrado na cadeia e receber automaticamente uma parte. 3. Por fim, o modelo também pode ser combinado e chamado como um contrato, não é algo que se usa uma vez e se descarta. 4. Não é uma "alternativa à IA", é uma camada realmente feita para os Agentes. Você contribuiu com dados, modelos e poder computacional para o treinamento de IA; por que, no final, os lucros não têm a ver com você? 🌿 A posição central também é muito clara: 🔹O que está a fazer é "a cadeia para pequenos modelos", não a especulação sobre grandes modelos. 🔹Os modelos podem ser combinados, reutilizados e invocados como contratos inteligentes. 🔹Não só corre inferências, mas também treinos, implementações e rotulagem de dados, cada passo tem um registro de valor. 🔹O limiar de participação não é alto, uma placa gráfica, um script, ou um conjunto de dados podem entrar no sistema. Em outras palavras, este é um ambiente de execução em cadeia realmente preparado para Agentes de IA, não é um projeto para enviar imagens ou brincar com APIs. Tecnicamente, eles usaram o OpenLoRA, que pode reduzir o custo de implantação do modelo, permitindo que uma máquina comum funcione. Usa ainda uma arquitetura compatível com EVM, não precisa de aprender tudo de novo. A rede de testes já está online, e a execução de nós, a realização de tarefas e a acumulação de pontos estão todas disponíveis. No futuro também serão liberados incentivos $OPN, o que pode ser considerado uma janela de oportunidade para participar antecipadamente. Entrar mais cedo nunca é uma má ideia 😎

Isto não é mais uma "AI Chain", a OpenLedger realmente quer levar o modelo para a cadeia. Recentemente, muitos projetos de "AI + blockchain" parecem impressionantes, mas poucos realmente funcionam. ◾️◽️Usar blockchain para executar modelos de linguagem pequenos (SLM), Quem contribuiu com dados, poder de cálculo ou código, pode ter isso registado na blockchain e receber automaticamente a sua parte. ◾️◽️O modelo final ainda pode ser combinado e chamado como um contrato, não é apenas executado uma vez e descartado. ◾️◽️Não é uma "alternativa de IA", é uma camada realmente destinada a ser usada por Agentes. Você contribuiu com dados, modelos e poder de computação para o treinamento de IA, por que no final os lucros não têm a ver com você? 🔲 A localização central também é muito clara: ◾️◽️ O que estamos a fazer é "executar uma cadeia para pequenos modelos", não especular sobre conceitos de grandes modelos. ◾️◽️ Os modelos podem ser combinados, reutilizados e invocados como contratos inteligentes. ◾️◽️ Não apenas corre inferências, treina, implementa e rotula dados, cada passo tem um registro de valor. ◾️◽️ O limiar de participação não é alto, uma placa gráfica, um script, ou um conjunto de dados podem entrar no sistema. Em outras palavras, este é um verdadeiro ambiente de execução em blockchain preparado para Agentes de IA, e não um projeto para enviar imagens e brincar com APIs. Tecnicamente, eles usaram o OpenLoRA, que pode reduzir os custos de implementação do modelo, uma máquina comum pode rodar; Usa ainda uma arquitetura compatível com EVM, não precisas de aprender um novo conjunto de coisas. A rede de testes já está online, e a execução de nós, a realização de tarefas e a acumulação de pontos estão todas abertas. No futuro, também serão liberados incentivos $OPN, o que pode ser considerado uma janela de oportunidade para participar antecipadamente. Entrar cedo nunca é uma má ideia 😎

【AI opaco? Veja como os dados se tornam "rastreáveis" a partir do Datanets】 Na onda de explosão da IA no último ano, os grandes modelos têm repetidamente ultrapassado os limites da tecnologia, mas também expuseram um problema que permanece sem solução - a questão da caixa preta das fontes de dados. Não temos como saber com quais corpora um modelo foi treinado, quem forneceu os dados-chave e também não podemos avaliar se a saída do modelo infringe os direitos de conteúdo de alguém. Essa "falta de transparência" está se tornando um obstáculo para a implementação em larga escala da IA. E o ponto de entrada da OpenLedger é a superação deste problema estrutural profundo — reconstruir a transparência e a lógica de incentivos da IA do lado dos dados, e seu principal eixo de atuação é: Datanets. Um. O que são Datanets? Uma arquitetura de rede de dados criada para a IA. Datanets é o sistema central construído pela OpenLedger, com o objetivo de tornar os dados utilizados por modelos de IA "rastreáveis" e "com incentivos mensuráveis". Não é uma simples base de dados ou uma plataforma de crowdsourcing, mas sim um sistema modular que combina a certificação em blockchain, gestão de tarefas e incentivos econômicos, podendo estruturar e organizar o processo de fornecimento, processamento e consumo de dados. Cada Datanet é um espaço específico de coleta de dados e colaboração em tarefas, centrado em um determinado domínio vertical, como indicadores DeFi, apresentações de projetos NFT, corpus de diálogos de IA, entre outros. Este design reflete a compreensão da OpenLedger sobre o ecossistema de "Modelos de Linguagem Específicos (SLM)": não se trata de obter o maior número de dados possível, mas sim de obter dados de maior qualidade e mais específicos para o domínio. II. Núcleo do mecanismo: PoA, Infini-gram e novo paradigma de colaboração de dados A OpenLedger introduziu dois mecanismos chave nos Datanets, reestruturando o fluxo tradicional "fornecimento de dados → treinamento de modelos": (1) Prova de Atribuição (PoA): um mecanismo utilizado para registrar a ligação entre os contribuidores de dados e a produção de IA. Isso permite que cada saída do modelo possa ser parcialmente "rastreada" até os dados utilizados no treinamento, possibilitando uma distribuição de incentivos rastreável. (2) Unidade do modelo Infini-gram: A OpenLedger utiliza um design de micro-módulos de modelo mais flexível, dividindo o modelo em componentes de granularidade mais fina, onde cada componente pode ser vinculado à sua respectiva fonte de dados. Este design não só melhora a combinabilidade do modelo, mas também torna possível a "responsabilização por dados". As Datanets não existem isoladamente, mas são conectados através de interfaces modularizadas com Agents e modelos de Payable AI, construindo uma cadeia de fluxo completa de "tarefa - dados - modelo - aplicação". Isso também significa que, no futuro, você não apenas poderá fornecer dados, mas também participar de tarefas de treinamento, usar modelos e obter feedback e ganhos. Três, o que é que a Datanets resolveu em comparação com plataformas tradicionais de crowdsourcing e anotação de dados? No passado, vimos muitas plataformas de dados de crowdsourcing Web2, como Amazon Mechanical Turk, Scale AI, etc., que alcançaram certos resultados em termos de escala, mas enfrentam dois problemas comuns: (1) Dados sem propriedade: os dados fornecidos pelos participantes pertencem exclusivamente à plataforma, e uma vez utilizados pela IA, é difícil realizar o acompanhamento ou a divisão de lucros posteriormente. (2) Tarefas dispersas e repetitivas sem incentivo: Muitas tarefas carecem de objetivos de longo prazo ou colaboração estruturada, resultando em trabalho repetido e dificultando a garantia da qualidade dos dados. O objetivo da Datanets é transformar a "tarefa de dados" em um ativo de colaboração a longo prazo, não mais uma exploração única da plataforma, mas sim estabelecer uma relação contínua. Os dados que você fornece são ativos na cadeia, as tarefas em que você participa são módulos combináveis, e sua contribuição pode ser chamada por qualquer modelo subsequente e receber recompensas. Quatro, Conclusão: Datanets é a infraestrutura de dados exclusiva da era da IA. A OpenLedger não tenta ser o próximo ChatGPT, mas sim resolver um problema fundamental que o ChatGPT não consegue: como a lógica de produção de dados da IA pode ser reestruturada? A proposta e a prática dos Datanets demonstram que a OpenLedger coloca a "transparência, colaboração e mensurabilidade" como princípios centrais dos sistemas de dados, o que é uma resposta essencial da AI no contexto do Web3. No futuro, se os modelos de AI são dignos de confiança, talvez não se deve olhar para a escala dos parâmetros, mas sim para se "sabe explicar quais dados estão a ser utilizados".

【Não é outro ChatGPT: Como o OpenLedger está a redefinir o paradigma dos modelos de IA?】 Um, o ChatGPT abriu a era da popularização da IA, mas também expôs as limitações dos modelos gerais. Desde o final de 2022, o ChatGPT impulsionou uma onda de "popularização" da inteligência artificial, mas essa onda também expôs um problema: os modelos grandes e gerais não são a solução ideal para todas as indústrias. Apesar de a série GPT ter uma poderosa capacidade de geração e generalização de linguagem, ela depende de um enorme volume de dados públicos para treinamento. Quando confrontado com áreas profissionais, altamente sensíveis e altamente estruturadas (como direito, saúde, finanças, etc.), o modelo frequentemente "fala confiantemente disparates". Além disso, o processo de treinamento do modelo geral é opaco e as fontes de dados são inrastreáveis, o que torna questões como equidade do modelo, responsabilidade de rastreio e divisão de lucros comerciais difíceis de resolver a longo prazo. Este é exatamente o ponto de partida da OpenLedger no mundo da IA: não se trata de fazer outro ChatGPT, mas sim de redefinir um paradigma de modelo de IA mais pequeno, mais preciso e mais transparente. Dois, o ponto de partida da OpenLedger: aproximar a IA das necessidades, enraizar nos dados OpenLedger não está a repetir a abordagem de "usar grandes modelos para dominar"; ao invés disso, opta por um caminho oposto, entrando pelo lado dos dados e das necessidades, para construir capacidades de IA em domínios verticais. O conceito central que eles propuseram é SLM (Modelos de Linguagem Especializados), que se distingue do modelo geral representado pelo ChatGPT (GLM). O SLM foca na otimização em setores ou cenários de tarefas específicos, com o objetivo de alcançar maior precisão, menor carga do modelo e maior controle sobre os dados. E por trás do SLM, a verdadeira barreira que a OpenLedger enfatiza é um conjunto completo de mecanismos de dados baseados em blockchain e DePIN (rede de infraestrutura física descentralizada): (1) Organizar a coleta, rotulagem e certificação de dados específicos em uma comunidade através da rede Datanets; (2) Utilizar o mecanismo de Modelos de IA Pagáveis (Payable AI Models) para fornecer um canal de retorno de receita para os contribuidores de dados e desenvolvedores de modelos; (3) Com a ajuda de mecanismos de rastreabilidade de dados (como o Proof of Attribution), garantir que cada conjunto de dados de treino possa ser rastreado, verificado e responsabilizado. Com o suporte desses mecanismos, a IA construída pela OpenLedger não é uma "caixa-preta", mas sim uma rede colaborativa com uma cadeia de responsabilidade em blockchain. Três, "Modelo Especial + Dados Rastreáveis": a nova combinação de paradigmas da OpenLedger A OpenLedger é, na verdade, uma "plataforma de desenvolvimento colaborativo distribuído" voltada para o futuro da IA: (1) Lado do modelo: SLM pode ser chamado, combinado e treinado por múltiplas partes, enfatizando a flexibilidade e personalização do modelo; (2) Lado dos dados: através de organizações descentralizadas de coleta e rotulagem de dados (Datanets), fornecer combustível de alta qualidade e contínuo para o modelo; (3) Lado da mecanização comercial: através de registos em cadeia e mecanismos de pagamento, alcançar a "distribuição múltipla de lucros" para fornecedores de dados, operadores de nós e desenvolvedores de modelos; (4) Caminho de participação: Através de nós de plug-in leve do Chrome e nós Android, permitir que mais desenvolvedores não profissionais também possam “minerar dados para ouro” e entrar na fábrica de construção da IA. Esta combinação não só construiu um projeto de IA, mas também criou um ecossistema distribuído em torno da circulação de dados de alta qualidade e da implementação de cenários de aplicação. A IA já não é apenas um processo unilateral de "treinamento e implementação", mas sim uma colaboração contínua impulsionada pela comunidade de dados. Quatro, por que isto não é "mais um projeto de IA"? A OpenLedger não tentou "igualar-se ao ChatGPT", mas sim evitar deliberadamente a ilusão de "apenas conversar". Eles não estão criando um supercérebro, mas sim um sistema operacional para mil "cérebros especializados"; não estão criando um novo mito da IA, mas respondendo a uma questão real: como fazer com que a IA atenda às necessidades reais do mundo real? OpenLedger, pode não ser o projeto de IA mais brilhante, mas está moldando a parte da base que é mais necessária no mundo da IA.

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Eu observei SLM BBRP Moon, em qualquer moeda aqueles que comentam apenas contas" isso mesmo você é um robô??? que é especificamente projetado para atrair uma presa,,,,?? 😅😅

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Gate.io doge BTC bolsa ganha olhar touros longos curtos antes de começar ok shiba slm xlm amor

#SLM#Os boots vão ficar testando sua paciência pra cima pra baixo até a maioria sair aí Foguete 🚀 🚀 🚀

#SLM#Comprem pois está muito Barato o trem vai partir a qualquer momento

#SLM#Se preparem para subir.

#SLM#Em breve vão fazer ela voar o aguarda e depois vão derreter.

#SLM#So Porque te vendi vc vai subirrrrr

#SLM#quando chegar prox da deslistagem vai explodir acontece sempre isso

#STOX# NOSSO NOVO HUNT (STOX) os compradores devem vir ao suporte e anunciar com paciência, não resistam, vamos ao nosso objetivo. Meus irmãos, vamos juntos para a grande caçada Espero 6 comentários emoji neste post, que será um post especial para quem me segue. Haverá uma postagem em 1 hora esta noite para a grande caçada. slm nó matriz ans luta neırocto unı5l ptc ole bxn walv ala hrt kıshu babbonk doge shiba bonk grok arkm jasmim #BTC# #GateioInto11# #ETH# #BTC# #ContentStar

#STOX# Remova as resistências até 15, meus irmãos vendedores. Estamos quase chegando aos 10k. Quando estivermos em primeiro lugar na lista, vocês ganharão muito mais. Vamos nos sentar no topo da lista, vamos continuarrrrrrr Grande caça final 1 HORA Esta publicação terá partilha especial para os seguidores. Aguardo 6 comentários com emoji. Haverá uma postagem da grande caçada daqui a 1 hora esta noite slm knot matrix ans luta neirocto unı5l ptc ole bxn walv ala hrt kıshu babbonk doge shıba bonk grok .

#SLM#to sabido... vai derreter.. o lucro já está bom... quando cair de novo eu compro...😘

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#SLM# booommm booomm boomm

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Não perca o trem #SLM#

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