Даркпул HumidiFi вышел в лидеры среди DEX на Solana

cryptonews.ruPublished on 2025-02-19Last updated on 2025-10-20

HumidiFi стала крупнейшей децентрализованной площадкой в экосистеме Solana. За последние сутки объем торгов на платформе достиг $1,1 млрд, а за 30 дней — $34 млрд.

Источник: DeFi Llama.

По этому показателю проект обошел Meteora, Raydium, Orca и Pump.

DeFi-проект HumidiFi работает как даркпул. У протокола нет публичного интерфейса, а сделки проходят через агрегаторы. Цены формируются в частном порядке, а не в публичных книгах ордеров.

Такой подход обеспечивает приватность и снижает проскальзывание. Это привлекает крупных трейдеров, которые не хотят раскрывать свои стратегии. По данным Sandwiched.me, подобные протоколы иногда достигают отрицательных спредов.

Эффективность даркпулов приводит к перетоку ликвидности с публичных площадок вроде Raydium и Orca. HumidiFi не проводит громких маркетинговых кампаний, но привлекает профессиональных участников рынка за счет глубокой ликвидности и конфиденциальности.

Напомним, в сентябре протоколы сегмента децентрализованных финансов сгенерировали около $600 млн доходов от комиссий.

Trending Cryptos

Related Reads

Dwarkesh Patel: The Next Generation of AI May Be Built Through Actual Work

In his latest podcast, Dwarkesh Patel explores the next paradigm for AI training. While current progress in fields like coding and math relies on Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), which requires tasks that are both verifiable and highly scalable ("grindable"), Patel questions whether this is sufficient for complex real-world objectives like starting a business, winning a legal case, or managing an organization. These tasks provide verifiable outcomes but lack the resetable, parallelizable environments needed for efficient RLVR training. Patel argues the key limitation of current models is their inability to convert valuable in-context learning from real deployment into permanent weight updates—a process he terms "learning back to the weights." He proposes two potential solutions: On-Policy Self-Distillation (OPSD), where a model distills knowledge from long, task-specific sessions back into its base weights, and "dreaming," where an AI constructs simulated environments from real-world observations to practice and refine strategies. Ultimately, Patel envisions a future training paradigm where AI advances not just through pre-training on static datasets but through continual, post-deployment learning from real-world experience. This shift would enable AI to move beyond "grindable" tasks and develop robust, generalizable agent capabilities for complex, real-world challenges.

marsbit30m ago

Dwarkesh Patel: The Next Generation of AI May Be Built Through Actual Work

marsbit30m ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of SOL (SOL) are presented below.

活动图片