Episode 9 has been released 🎙️ This Honest Majority Ep. 9 focuses on how the research direction and structural design of Pod Networks aim to create a “fast yet fair market.” 1. FasterPay vs. FastPay We explore whether a structure capable of simultaneously satisfying Speed, Consistency, and Fairness is possible, going beyond mere “faster payments.” 2. The Core Idea of ​​Pods ㆍExisting System: → The next transaction can only be processed after the previous transaction has reached finality. ㆍPod Method: → Processes transactions in parallel without waiting for the previous transaction. 👉 Result ㆍReduced latency ㆍIncreased processing speed ㆍConsistency is maintained simultaneously 3. Structurally Important Points ㆍValidators do not need to be strictly synchronized with each other ㆍLess reliance on global ordering ㆍFlexible processing method tailored to market structures (trading, etc.) 4. Why It Is Important ㆍThe bottleneck of existing blockchains was “ordering + waiting for finalization” ㆍPods are an approach that aims to break this while maintaining trust ㆍDesigned specifically optimized for trading/market environments 5. Future Direction ㆍFaster execution environment + fair transaction structure ㆍResearch is underway to achieve both scalability and practical usability simultaneously Check it out right away on the platform you want to hear about: Spotify: open.spotify.com/episode/2rB… YouTube: youtu.be/ilp5PVA0Tk8 Also, the Pod testnet is currently open to early users. If you would like to experience it for yourself, you can get started below: test.pod.network @poddotnetwork x.com/poddotnetwork/status/2…

Do all transactions need to be ordered? Pods know the answer. ⚡️ Payments at lightning speed (Fast Path), markets with precision (Solver). Check out Pod's design that reduces unnecessary overhead. @poddotnetwork

It appears that early access for initial users has begun. Those who have deposited USDC and completed the referral process may want to check it out right now. Since access is being granted sequentially, it feels like a structure that shows consideration for early participants. If you haven't joined the waiting list yet, registering now seems like a good choice. 👉 test.pod.network 👉 app.pod.network @poddotnetwork x.com/poddotnetwork/status/2…

Early access is live: Deposited USDC + referred friends? Checkout: test.pod.network Rolling out to our earliest supporters first. More soon - stay tuned.

The Pod Network Trading App Waitlist has been officially released to the public! ✔️ Deposit $10 USDC (Arbitrum) ✔️ Sign up + Submit a screenshot of your deposit ✔️ Get a role upon Discord verification If you have been waiting for a faster and fairer market, now is the moment. Show your support, share the link, and let's fill the waitlist. 👇 Apply now: app.pod.network discord.com/channels/1332398… x.com/shresth3103/status/204…

have you joined the waitlist anon? pod[dot]pro

We heard you! You can now increase your deposits while on the waitlist. Remember - deposits are on-chain and can be withdrawn instantly, anytime. pod[dot]pro

👀 Pod[dot]Network got a 3D glow up. Check it out 👇

33,000시간이 던진 질문: 누구의 목소리가 AI를 만드는가 AI 기술은 언제나 “보편성”을 말한다. 모든 사람을 위한 기술, 언어의 장벽을 넘는 플랫폼, 누구나 접근할 수 있는 도구. 그러나 현실의 AI 모델을 열어보면, 그 보편성은 단단한 기초 위에 세워진 것이 아니다. 오히려 편향된 데이터의 협곡 위에 임시방편으로 걸쳐 놓은 다리에 가깝다. 스튜디오 마이크로 녹음된 영어 문장들, 잡음 없는 환경, 특정 억양. 특정 문화, 특정 상황. 이것이 지난 십여 년간 AI가 바라본 ‘인간의 목소리’였다. 그래서 어떤 언어는 번역기에 넣으면 흐릿하게 부서지고, 어떤 억양은 음성 인식에서 계속 틀리고, 어떤 사람들은 “죄송합니다, 제대로 듣지 못했습니다”라는 AI의 사과를 매일 들어야 했다. 기술은 전 세계를 지원한다고 말하지만, 정작 세계 대부분의 사람들은 그 여백에 존재했다. 그 틈을 향해 한 데이터셋이 등장했다. Poseidon Voice AI Dataset. 33,000시간. 3주. 고도로 통제된 환경이 아닌, 현실 그 자체에서 캡처된 목소리들. 겉으로 보면 단순한 수치 경쟁처럼 보일 수도 있다. 이 데이터셋이 Common Voice나 FLEURS보다 몇 배 더 크다, 수집 속도가 몇십 배 빠르다. 하지만 이 프로젝트의 본질은 ‘속도’나 ‘스케일’이 아니다. 핵심은 누락된 사람들을 기술의 지도 위로 다시 그려 넣는 일이다. 저자원 언어는 지금껏 ‘데이터가 부족해서 모델 성능이 낮다’는 말로 간단히 설명됐다. 그러나 이것은 기술적 난제가 아니라 사회적 무관심의 결과였다. AI 모델이 특정 언어를 잘 이해하지 못한 것이 아니라, 처음부터 그 언어를 제대로 들어본 적이 없었던 것이다. Poseidon의 시도는 여기에서 의미가 생긴다. 잡음이 끼어 있는 현실적 환경, 서로 다른 억양, 다양한 삶의 배경을 가진 사용자들의 자연스러운 음성. 그 목소리들이 처음으로 체계적으로 수집되고, 평가되고, 정당한 권리 구조 안에서 정리되었다. 이 데이터셋의 존재는 기술의 방향을 묻는다. 우리가 만들고 싶은 AI는 누구의 세계를 이해해야 하는가? 그리고 그 세계에는 어떤 목소리들이 있고, 얼마나 오랫동안 들리지 않았는가? 33,000시간이라는 숫자는 결국 선언문이다. AI가 ‘대부분의 사람들’이 아닌 ‘모든 사람들’을 이해하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 보여주는 문장. AI가 더 이상 단일한 언어와 문화를 기준으로 설계되지 않는 세상. 그리고 각자의 목소리가, 각자의 언어로, 각자의 삶의 소리로 기술을 다시 형성하는 시대. 우리는 지금 그 첫 페이지를 넘기는 중이다. @psdnai @StoryProtocol x.com/StoryProtocol/status/2…

Physical AI 이야기가 나오면 항상 숫자부터 튀어나온다. 인건비를 얼마나 줄이느냐, 기계값은 언제 회수하느냐, 딜레이는 어떠냐, 고장은 없느냐, 결국 장사가 되느냐 마느냐다. 그런데 이상하게 아무도 묻지 않는다. 사람이 기계를 통해 일하면서 남긴 그 모든 흔적, 손의 움직임, 판단의 순서, 망설임과 요령 같은 것들이 전부 데이터가 되는데, 그건 누가 가져가느냐고. 그건 그냥 로그가 아니다. 앞으로 만들어질 AI의 뼈대가 되고, 학습 재료가 되고, 가장 값비싼 자산이 된다. 진짜 IP다. 사람은 몸으로 일하고, 기계는 그 과정을 전부 기록한다. 그리고 그 기록은 늘 그렇듯, 아무 말 없이 회사의 것이 된다. 우리는 아직도 그게 당연한 줄 안다. 그게 제일 무서운 부분인데도. x.com/StoryProtocol/status/2…