Объемы торгов на DEX в сети Starknet взлетели на 113%

cryptonews.ruPublié le 2024-05-10Dernière mise à jour le 2024-09-10

За последние 7 дней в некоторых блокчейн-сетях был зафиксирован значительный рост объема торгов на децентрализованных биржах (DEX). Согласно данным DropsTab, лидером по данному значению стала Starknet. Она продемонстрировала впечатляющий рост на показателей 113,2%, достигнув объема торгов в размере $117 млн. Это отражает растущий интерес к платформе и увеличивающийся спрос для сектора децентрализованных финансов (DeFi) и других решений на блокчейне.

Следом идет Injective, где объем торгов которого вырос на 37,3%, что привело к общему обороту в $57,6 млн. Такой прирост подтверждает высокую активность трейдеров на данной платформе, что может быть связано с обновлениями и новыми предложениями в экосистеме Injective.

Блокчейн Sei продемонстрировал увеличение показателей на 24,4%, показав рост до $56,7 млн. Рост объемов сделок на этой платформе говорит о повышенном интересе к ее уникальным торговым механизмам, которые становятся популярными среди пользователей.

Один из крупнейших и наиболее известных блокчейнов, Ethereum, продемонстрировал стабильный рост на 18,5%, и объем торгов достиг $1,09 млрд за неделю. Этот результат подчеркивает устойчивую популярность Ethereum как основного игрока на рынке децентрализованных финансов.

Блокчейн Sui также вошел в список лидеров, увеличив объемы торгов на 14,9%, до $260 млн. Рост свидетельствует о постепенном укреплении позиций Sui на рынке, особенно в контексте появления новых DeFi-продуктов и приложений на его платформе.

Следом за ними идет TON с приростом в 14,3% и объемом торгов $168 млн, что подтверждает растущую активность пользователей на этой платформе. Платформа Blast зафиксировала увеличение на 10,8% и результат в $130 млн, а блокчейн Optimism завершает список с 10,5% и $510 млн. Рост объемов торгов на децентрализованных биржах свидетельствует о продолжающемся росте интереса к сектору DeFi и связанным с этим технологиям.

Lectures associées

Dernier article long de Fei-Fei Li : Lorsque la génération vidéo, la robotique et NVIDIA se disent tous des modèles du monde, nous avons besoin d'une taxonomie

Dans un article, Li Fei-Fei propose une taxonomie pour clarifier le terme largement utilisé et souvent confus de « modèle du monde » en IA. Elle s'appuie sur le cadre classique du POMDP (processus de décision markovien partiellement observable) où un agent exécute des actions qui modifient l'état du monde, et reçoit en retour des observations. Elle distingue trois catégories fonctionnelles de « modèles du monde » selon leur sortie dans cette boucle : 1. **Le moteur de rendu (Renderer)** : Génère des observations (pixels visuels). Son critère est la fidélité visuelle (ex : Sora, Genie). Commercialement mature, il a une limite car la beauté ne garantit pas l'exactitude physique. 2. **Le simulateur (Simulator)** : Génère ou modélise des états du monde, avec une représentation géométrique et physiquement précise (ex : Omniverse de NVIDIA). C'est le pont clé et sous-estimé, car il sert à la fois aux humains (visualisation) et aux machines (entraînement de robots, planification). Il travaille sur la structure même du monde (géométrie, physique). 3. **Le planificateur (Planner)** : Génère des actions. À partir d'une observation et d'un but, il détermine la prochaine action d'un agent (ex : modèles vision-langage-action). C'est le plus excitant mais le moins mature, avec un écart important entre les démonstrations en labo et un déploiement réel fiable. Li Fei-Fei argue que le simulateur est le pivot crucial, car la maîtrise de la simulation fournit une base pour le rendu et la planification. La tendance actuelle est à la fusion de ces trois catégories, reposant sur l'idée qu'elles partagent une compréhension sous-jacente commune du monde. L'objectif final est un modèle du monde unifié capable de basculer entre ces fonctions. Cette convergence redéfinira l'intelligence spatiale, permettant aux machines non seulement de parler du monde (via le langage) mais de le comprendre, de l'imaginer et d'interagir avec lui.

marsbitIl y a 4 h

Dernier article long de Fei-Fei Li : Lorsque la génération vidéo, la robotique et NVIDIA se disent tous des modèles du monde, nous avons besoin d'une taxonomie

marsbitIl y a 4 h

Trading

Spot
活动图片