emojicoin.fun诞生幕后故事

Odaily星球日报Publié le 2025-01-07Dernière mise à jour le 2025-01-07

Résumé

尖端研发和Meme币文化如何促进Econia Labs的最新发展。

emojicoin.fun诞生幕后故事

Econia Labs 正在不断突破去中心化金融 (DeFi) 的极限,其新项目,emojicoin.fun 正是这一探索的成果之一。该平台源于对流动性供应机制的一系列探索,并受到了最近 Meme 币炒作的推动,成功将趣味性与尖端的区块链技术融为一体。以下将带你了解 emojicoin.fun 背后的研发历程。

探索新颖的流动性机制

Econia Labs 已经在探索新颖的流动性供应机制,寻求超越传统模式的创新方法。早期的考虑之一是结合 Econia 订单簿和自动化做市商(AMM)的混合架构,这种方法使我们更深入地研究了两种特定的 AMM 模型:恒定产品 AMM (CPAMM) 和集中流动性 AMM (CLAMM),这两者都有稳健且可组合的流动性提供方法。

emojicoin.fun诞生幕后故事

CLAMM 作为固定量程的 CPAMM

Emoji 实验:意想不到的转折

最初,使用表情符号作为币种符号只是一个随机的灵感—我们认为这个有趣的想法可能会使内部测试更加轻松。然而,一次快速实验证实,表情符号与现有产品(如 Petra Wallet)完全兼容。这一发现为数字资产开辟了一个全新的互动水平,以一种简单而有效的方式融合了文化和金融。

emojicoin.fun诞生幕后故事

测试网上的首个 emojicoin 交易

利用 Meme 币炒作

鉴于最近围绕 memecoin launchpads 的炒作,我们认为我们可以尝试自己的快速实验。这一实验很快变得远远超出了我们的预期。随着更深入研究 CPAMM 和 CLAMM 模型背后的数学原理,很明显它们的结构可以直接应用于最终成为 emojicoin.fun 的项目中。

内部构建的一体化解决方案

emojicoin.fun 的独特之处在于它完全由团队内部设计。与其他依赖多个协议(如使用像 Raydium 这样的“外包 AMM”)拼凑解决方案的产品不同,我们从头开始构建了整个平台。项目的基础是基于第一性原理的数学推导,确保我们的方法在数学上是合理的,并且可组合用成未来的用例。

emojicoin.fun诞生幕后故事

完全定制的 DEX 架构,从头开始构建

由具有独特功能的基于 Move 的区块链提供支持

emojicoin.fun 完全是从零开始构建的,利用网络的独特功能,例如算术聚合器,它支持并行化全局计数器来跟踪交易量和 TVL 等指标。这允许在整个平台上进行实时、高效的更新,而不会牺牲任何一个单独市场的性能或需要串行交易执行。

emojicoin.fun诞生幕后故事

使用算术聚合器跟踪并行化市场的全局统计数据

专业而有趣:黑皮书诞生

为了给项目增加一层专业性,团队在 emojicoin.fun 黑皮书中加入了 LaTeX 进行数学推导和引用,模仿传统机制设计白皮书的风格。在起草时,团队主要在深色模式下工作以减少眼睛疲劳,随着项目的进行,我们在想“为什么不就这样发布呢?”

于是,emojicoin.fun 黑皮书诞生了——一份时尚、深色主题的文件,既反映了该项目严肃的技术基础,也反映了其背后的趣味和创新精神。

emojicoin.fun:用文化和实验重新定义 DeFi

emojicoin.fun 不仅仅是一个 Meme 币启动板——它是深入研究、创造性实验和尖端区块链技术的产物。通过融合新颖的流动性配置机制和互动性强的用户体验,团队构建了一个既创新又有趣的东西。emojicoin.fun 的愿景是让用户以一种易于访问、有趣且扎根于强大技术基础的方式参与去中心化金融。

可关注emojicoin.funEconia Labs的官方 X 账号以了解更多信息,也可以在 Medium 上查看 Econia Labs相关信息或加入 Econia Labs Discord 社区

Lectures associées

Tiger Research : Zuckerberg commence à miser sur les marchés de prédiction, tandis que les pays asiatiques les considèrent toujours comme des jeux d'argent

Les marchés prédictifs, autrefois cantonnés à des concepts académiques, se sont transformés en une industrie établie depuis 2020, avec un volume mensuel dépassant 140 milliards de dollars. L'entrée de Meta, avec l'application Arena dirigée par Mark Zuckerberg, valide ce modèle économique. Historiquement, ces marchés trouvent leurs racines dans des paris politiques informels du 18e siècle et se sont structurés via des expériences académiques comme le Iowa Electronic Market dans les années 1980. Leur mécanisme s'apparente aux options binaires, où un contrat paie 1$ si un événement se produit, 0$ sinon, le prix négocié reflétant la probabilité perçue par le marché. Aujourd'hui, ils couvrent des sujets variés (sports, politique, économie). Les prix émergent d'un carnet d'ordres, et les résultats sont validés par des « oracles », centralisés ou décentralisés. Leur force réside dans le « skin in the game » : les participants risquant leur propre capital, les prix intègrent efficacement l'information, souvent avec plus de précision que les sondages ou prévisions d'experts, comme observé lors d'élections ou pour des prévisions de taux d'intérêt. Cependant, la régulation diverge fortement. Aux États-Unis, une décision judiciaire a reconnu leur nature financière, ouvrant la voie aux institutions traditionnelles. En revanche, la plupart des juridictions asiatiques les assimilent encore au jeu de hasard, les excluant des discussions politiques. Cette approche pose trois problèmes : un arbitrage réglementaire poussant les utilisateurs vers des plates-formes offshore risquées, une perte de souveraineté sur des données informationnelles précieuses, et une absence de protection des utilisateurs. L'article conclut que l'Asie doit engager un débat prospectif pour intégrer ces marchés dans un cadre réglementaire transparent, les considérer comme une infrastructure d'information et canaliser les données générées en atout sociétal, plutôt que de tenter de les bloquer.

marsbitIl y a 36 mins

Tiger Research : Zuckerberg commence à miser sur les marchés de prédiction, tandis que les pays asiatiques les considèrent toujours comme des jeux d'argent

marsbitIl y a 36 mins

JPMorgan soutient le projet de loi sur les crypto-monnaies alors que Donald Trump promet de « ne signer aucun autre projet de loi » – Et maintenant ?

La Chambre des représentants a adopté le projet de loi "Digital Asset Market Clarity Act of 2025" il y a près d'un an, mais son adoption reste incertaine. Un soutien majeur est toutefois venu de JP Morgan, dont le ralliement public à ce texte est perçu comme un changement de jeu significatif, susceptible d'encourager les institutions financières traditionnelles à s'engager dans le secteur des crypto-actifs. Le soutien réglementaire est considéré comme l'obstacle clé à une adoption massive. Si la loi était adoptée, elle pourrait attirer davantage d'investisseurs institutionnels. Cependant, les chances d'approbation sur Polymarket sont tombées à 45%, en baisse par rapport aux mois précédents. Le projet de loi bénéficie également du soutien de personnalités politiques, comme le représentant French Hill, qui plaide pour un vote avant la pause parlementaire d'août afin de forcer un compromis. D'autres soutiens incluent l'ancien président de la CFTC, Michael S. Selig, et le cofondateur d'Ethereum, Joseph Lubin. La sénatrice Elizabeth Warren exprime, quant à elle, des réserves concernant les risques de contournement des sanctions. L'adoption finale est compliquée par la déclaration de Donald Trump, qui affirme ne vouloir signer aucun autre projet de loi avant que le "SAVE America Act" ne soit adopté par les républicains. Le "CLARITY Act" a donc une nouvelle échéance, fixée au 7 août, pour progresser.

ambcryptoIl y a 1 h

JPMorgan soutient le projet de loi sur les crypto-monnaies alors que Donald Trump promet de « ne signer aucun autre projet de loi » – Et maintenant ?

ambcryptoIl y a 1 h

En seulement 11 jours, Claude réécrit un million de lignes de code, un projet épique d'IA qui suscite la colère

Ces derniers jours, l'écosystème tech est en émoi suite à la réaction enflammée d'Andrew Kelley, créateur du langage de programmation Zig. La cause : le projet Bun, un runtime JavaScript/TypeScript performant initialement écrit en Zig et considéré comme un sérieux concurrent à Node.js, a été entièrement réécrit en Rust par son fondateur, Jarred Sumner. Cette réécriture, d'environ un million de lignes de code, a été réalisée en seulement 11 jours grâce à l'utilisation intensive de l'outil d'IA Claude Fable 5 d'Anthropic, qui a récemment acquis Bun. Le coût estimé de cette opération via l'API est d'environ 165 000 dollars. L'équipe de Bun a justifié cette décision radicale par des problèmes persistants de stabilité et de sécurité mémoire (use-after-free, double-free) dans la version Zig, difficile à éradiquer dans ce langage, alors que le système de propriété de Rust les aurait empêchés à la compilation. De plus, la politique stricte de la communauté Zig contre le code généré par IA était en contradiction avec la dépendance croissante de l'équipe Bun à ces outils. La réponse d'Andrew Kelley a été cinglante. Dans un billet de blog, il a attribué les problèmes de Bun non pas à Zig, mais aux mauvaises pratiques d'ingénierie de Jarred Sumner, qualifiant son code de "bricolages sur des bricolages" (hacks on top of hacks) et le traitant de "mauvais manager". Il a exprimé un certain soulagement que Bun abandonne Zig, craignant que le projet ne donne une mauvaise image du langage. Cette affaire a déclenché un vif débat dans la communauté. Certains critiquent le manque de professionnalisme de Kelley, tandis que d'autres le soutiennent pour sa défense de la qualité technique. Les interrogations principales portent désormais sur la maintenabilité à long terme du nouveau code Rust, généré automatiquement et contenant encore 27 000 blocs de code "unsafe", et sur la question de savoir si les économies de temps et d'argent réalisées aujourd'hui ne se transformeront pas en une dette technique colossale pour l'avenir.

marsbitIl y a 3 h

En seulement 11 jours, Claude réécrit un million de lignes de code, un projet épique d'IA qui suscite la colère

marsbitIl y a 3 h

De la finance automobile au Bitcoin, puis au moteur d'IA : Analyse de la stratégie « Ce qu'il ne faut pas faire » de Cango

De l'automobile au bitcoin, puis à l'IA : l'analyse de la stratégie « Ne pas faire » de Cango L'entreprise chinoise Cango, initialement plateforme de financement automobile, a radicalement changé de cap. Après une entrée remarquée dans le minage de bitcoin avec l'acquisition de matériel de Bitmain, elle opère aujourd'hui une nouvelle transformation en lançant EcoHash, une filiale dédiée à l'inférence d'intelligence artificielle (IA). Contrairement à la tendance des grands mineurs qui louent leur capacité électrique à des géants du cloud pour l'entraînement d'IA, Cango adopte une approche différente. Sa stratégie, résumée par « Savoir ce qu'il ne faut pas faire », consiste à éviter la concurrence frontale avec les hyperscalers sur le segment de l'entraînement. Au lieu de cela, Cango cible le vaste marché de l'inférence d'IA, qu'elle estime devoir être déployée de manière distribuée et proche des utilisateurs pour réduire la latence. L'entreprise mise sur son réseau d'une trentaine de sites miniers, généralement de petite taille (10 à 50 MW), inadaptés aux besoins massifs des géants mais idéaux pour l'inférence. Elle vise à former un écosystème symbiotique avec les nombreux petits opérateurs miniers indépendants (détenant plus de 70% de l'électricité du secteur) qui possèdent l'énergie et le terrain mais pas la technologie ou les clients IA. Son logiciel EcoLink permettrait de répartir la charge de travail entre ces sites pour assurer la fiabilité. Cango maintient néanmoins une activité de minage bitcoin (environ 31,7 EH/s) pour générer des liquidités, tout en ayant considérablement réduit sa dette. Le scepticisme existe quant à la viabilité financière de ces transitions et à leur impact sur le réseau Bitcoin, mais Cango parie que l'avenir de l'inférence IA réside dans cette myriade de petits sites énergétiques décentralisés.

Foresight NewsIl y a 3 h

De la finance automobile au Bitcoin, puis au moteur d'IA : Analyse de la stratégie « Ce qu'il ne faut pas faire » de Cango

Foresight NewsIl y a 3 h

Trading

Spot
活动图片