全链应用层Skate新阶段开启:Shadow主网正式上线

Odaily星球日报Publicado a 2024-10-29Actualizado a 2024-10-29

Resumen

Skate 主网第一阶段 Shadow 上线,从今天起,用户将能够在不同的区块链虚拟机上与 Stateless 应用程序进行实时交互。

全链应用层Skate新阶段开启:Shadow主网正式上线

通往未来的 Skate 之路

此前在 Nollie 测试网上的 Skateboard Workshop 中,我们向用户们展示了在不同链和区块链虚拟机中如何进行统一、流畅的单一应用程序体验。现在,借助 Shadow 主网,我们即将推出去中心化信任引擎来保护所有 Stateless 应用程序,具体包括:

- 登陆主网的 Hub Chain

- Eigenlayer 主网上的预确认 AVS

- 首个 Stateless 试点项目:在 TON 上启用 Polymarket

Skate Hub Chain 正式上线

作为 Stateless 应用程序模型的核心处理单元,Skate Hub Chain 现已上线。它将以以太坊 L2 网络的形式运行,通过 Avail 和 EigenDA 双重数据可用性解决方案来提升可扩展性和适应性。Hub Chain 管理和托管所有连接的外围链和虚拟机(包括 EVM、TonVM 和 SolanaVM)的统一状态和核心逻辑,这一设置能够使应用程序在多个区块链环境中无缝运行。与此同时,确保各类应用处于一致状态和逻辑层之中,满足执行高效且可互操作的跨链操作需求。

Skate 区块浏览器:scan.skatechain.org

Skate 预确认 AVS

此次发布的另一个关键组件是预确认 AVS,现已在 Eigenlayer 主网上线。该系统采用 Othentic 的技术栈加以构建,对 Skate 的 Stateless 基础设施至关重要,能够确保所有 Stateless 应用程序处理的回调操作都具备安全、公开可验证性和快速结果性的特点。

预确认 AVS 的重要性主要体现在以下方面:

- 去中心化的信任源:验证 TaskBox 的所有外部任务数据,确保 Skate 执行者网络在外围链上执行的任务始终有效

- 加密经济安全性:确保执行者诚实行事并承诺执行他们接收的意图

- 快速结果性:一旦经 AVS 验证,所有在 Skate 上处理的意图操作都可视为最终确认的结果,以此实现跨链意图的快速结果性

简而言之,我们的 AVS 确保通过 Skate 的 Stateless 基础设施处理的所有内容都是快速、安全和可信的。

首个 Skate Stateless 应用:Polymarket Pilot

全链应用层Skate新阶段开启:Shadow主网正式上线

首个 Stateless 试点应用现已启动,我们将在 TON 网络上启用 Polymarket 预测市场。这一集成能够让数百万使用 TON 区块链的 Telegram 用户直接与部署在 Polygon 上的头部预测市场 Polymarket 进行交互,而无需进行跨链桥接。

应用尝鲜体验链接:https://t.me/skate_app_bot/app

Skate 的 Stateless 设计模式使同一应用程序能够在不同的虚拟机(如 TON 和 Polygon)上无缝运行,确保用户在任一区块链环境中都能获得统一的用户体验。这一试点是实现 Skate 更加宏大愿景的新起点。我们计划将这一解决方案逐步扩展到其他链,如 Solana 和基于 EVM 的链(如 Mantle),进而展示 Skate 的 Stateless 基础设施如何统一应用程序开发并确保在各大区块链生态系统中高效访问各类功能强大的去中心化应用(DAPPs)。

作为初始启动活动的环节之一,我们在此邀请用户参与对应压力测试。首期活动的最大投注额为 1, 000 美元,且仅聚焦于一个预测事件—— 2024 年美国总统大选获胜者。在第一周,用户每投注 1 美元即可赚取 10 个 Ollies 积分。

欢迎大家在体验 Skate 旗下 Stateless 基础设施的各类强大功能的同时赚取对应奖励。

Lecturas Relacionadas

Detrás de ANSEM, que se multiplicó por 3 en una semana: la recuperación y la trampa de los memes de Solana

El meme coin ANSEM ha registrado un aumento del 299% en siete días, impulsando un repunte en el sector de los memes en Solana. Plataformas como Pump.fun han visto un volumen semanal de 53.300 millones de dólares, y los memes vuelven a superar el 20% del volumen de transacciones semanal de Solana por primera vez desde mediados de mayo. Este resurgimiento atrae a nuevos usuarios debido a su baja barrera de entrada y naturaleza viral. Sin embargo, también intensifica los riesgos inherentes. El entorno está dominado por operaciones ultrarrápidas (la tenencia media es de solo 100 segundos) y una manipulación generalizada. Estudios muestran que los bots y carteras coordinadas suelen acaparar tokens al lanzamiento, para venderlos luego a los pequeños inversores que llegan después. Investigaciones indican que la mayoría de los proyectos de memes con grandes ganancias presentan signos de manipulación, como wash trading. La pregunta clave es si este repunte, liderado por ANSEM, puede evolucionar hacia un mercado más sostenible y equitativo, o si simplemente repetirá el ciclo donde los inversores minoristas asumen las pérdidas mientras los actores sofisticados obtienen beneficios. El futuro del sector dependerá de si la actividad y la participación pueden mantenerse a niveles más altos, alejándose del patrón de bombeos fugaces.

Foresight NewsHace 1 hora(s)

Detrás de ANSEM, que se multiplicó por 3 en una semana: la recuperación y la trampa de los memes de Solana

Foresight NewsHace 1 hora(s)

El modelo de generación de imágenes «Mango» de Mark Zuckerberg solo pierde ante GPT Image 2, nadie le enseñó a corregir, aprendió solo

Meta ha lanzado su primer modelo de generación de imágenes avanzado, Muse Image (cuyo nombre en código es "Mango"), desarrollado por su Meta Super Lab (MSL). Aunque se posiciona segundo en el ranking de generación de imágenes por texto de Arena AI, tras GPT Image 2 de OpenAI, su enfoque innovador y sus capacidades de integración destacan. A diferencia de los modelos tradicionales, Mango actúa como un agente inteligente: investiga información en línea cuando es necesario, realiza cálculos previos e incluso aprende a autoevaluarse y autocorregirse a través del aprendizaje por refuerzo. Esta capacidad de "pensar antes de generar" mejora notablemente sus resultados. Meta aprovecha su inmensa base de usuarios de Instagram al introducir una función que permite generar imágenes personalizadas mediante el uso de @ para referenciar cuentas públicas. Esta integración social es única, pero plantea cuestiones sobre la privacidad, ya que la función está activada por defecto y no notifica a los usuarios. El modelo también se integra con Muse Spark (cuyo nombre en código es "Aguacate") para tareas más complejas. Además, Meta ha lanzado Muse Video, un modelo de generación de video que actualmente ocupa el tercer lugar en su categoría en Arena AI. Más allá de las capacidades técnicas, la ventaja clave de Meta es su escala: Mango está integrado directamente en aplicaciones como Instagram, WhatsApp, Facebook y Messenger, llegando a miles de millones de usuarios. Todas las imágenes generadas llevan una marca de agua invisible (Content Seal) para su identificación.

marsbitHace 2 hora(s)

El modelo de generación de imágenes «Mango» de Mark Zuckerberg solo pierde ante GPT Image 2, nadie le enseñó a corregir, aprendió solo

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot
活动图片