Sto guardando $VANRY Neutron perché si concentra su qualcosa che la maggior parte delle catene ignora: la scoperta. Possiamo memorizzare file on-chain o off-chain, ma trovarli in un modo significativo è ancora difficile. Se non sai già cosa stai cercando, di solito sei cieco.
Neutron cambia tutto questo utilizzando embedding AI. Invece di fare affidamento su parole chiave o semplici tag, convertono il contenuto in un'impronta semantica. Quell'impronta rappresenta il significato. Le app possono quindi cercare per somiglianza e contesto, non solo corrispondenze esatte.
Non stanno costringendo tutti i dati a essere pubblici. I file sensibili possono rimanere privati, mentre gli embedding o le prove possono ancorare il significato dove necessario. Questo lo rende utilizzabile per studi, marchi, team di ricerca e app guidate da AI.
Lo scopo è semplice: rendere il contenuto di Web3 scopribile senza dipendere da un indice privato. Se il significato diventa portabile tra le app, allora la memoria diventa infrastruttura. E quando gli ecosistemi iniziano a sentirsi coerenti invece di frammentati.
