大多數 AI 生態系統仍在爭奪注意力，但 @DeepNodeAI 是圍繞一個更根本的指標架構的：持續的貢獻和經過驗證的使用。 DeepNode 並不是優化可見性、敘事動力或短期激勵工程，而是將依賴視為價值的核心信號。模型的相關性不是通過曝光獲得的，而是通過用戶因為系統持續提供效用而重複的現實世界採用。在這個框架中，使用本身成為證明，取代了可衡量的需求來取代市場營銷。 沒有設計來膨脹早期參與的人工激勵曲線。只有當真正的需求出現並有機地增長時，獎勵才會出現。解決真實問題的模型自然會吸引使用和經濟收益；那些未能做到的則會在系統中被過濾掉，而無需干預。這創造了一個基於性能而非推廣的自我調節反饋循環。 對於建設者來說，這種結構強調了一種不同的紀律。執行超越了故事講述，可信度是通過時間的一致性建立的，而不是公告或發布的戲劇性。這是一種設計上更安靜的模型，但也是一種更嚴謹和更具韌性的模型，這正是賦予生態系統結構完整性的原因。 #deepnodeAI @MindoAI