How to Stay Safe in a DeFi Era

BitcoinistDipublikasikan tanggal 2022-02-16Terakhir diperbarui pada 2022-02-16

Abstrak

Decentralized finance (DeFi) came into existence a few years ago but only recently rose to fame.

Decentralized finance (DeFi) came into existence a few years ago but only recently rose to fame. Like cryptocurrencies, this emerging financial technology runs on distributed ledgers and replaces intermediaries with smart contracts, making the entire asset management process automatic. With a $127.06B total market cap and $78.92B worth of crypto assets locked in P2P protocols, DeFi rightly holds the trophy of the fastest growing sector in the crypto space.

However, decentralized finance is not immune to common problems. The sector suffers from the same old disease that has been plaguing the crypto industry for a decade – scams.

The amount of money lost in DeFi is overwhelming. According to London-based firm Elliptic, users suffered losses totalling $12B, out of which scams were responsible for $10.5B. The figures are horrifying yet don’t condemn the sector. DeFi has a lot of potential – projects like Aave do give hope for the future. To avoid scams and find truly robust DeFi solutions, it’s vital to do your own research.

Product Reviews

Reviews help us learn about any underwater stones that the service or product have from former or current users. The feedback has a great value – it saves time and energy and, in some cases, money.

However, things don’t look simple when it comes to the crypto industry. After all, countries don’t have proper regulation mechanisms, and information can’t be easily verified. Yet, emerging review sources like TrustPilot started to pop up recently, e.g. RugDoc. The site has a big community and encompasses reviews on 2,600 crypto projects – yield farms, exchanges, OHM forks, play-to-earn games, and NFTs – spanning across 24 networks, including Solana, Binance, Polygon, Avalanche, and Cardano. RugDoc also monitors new projects with Launch Calendar.

At the moment, the crypto review niche is in its early development, but a few more projects are expected to emerge soon.

“Rugs” Under Rugs

Most scams are plain simple rug pulls. In the first phase, fraudsters add liquidity (usually in the chain native currency) to their tokens and attract investors. Then, they remove liquidity and run off with funds, pushing the token’s value to near zero and leaving holders with nothing.

There are other ways to fool the crowd, and Squid Game Token attributed to the show of the same name is a good example. Fraudsters simply disabled the ability to withdraw tokens for investors, leaving them with an unsellable asset. Thus, it’s vital to assess the projects from a technical standpoint.

Some companies have already implemented a strict audit and a special rating system. For example, RugDoc ranks projects from least risk to highest risk through a technical review of the project’s smart contracts- a controlling program deployed to the blockchain. The company also has a KYC Program that uses the process known as “doxxing” to verify the team members’ identities to hold them accountable in case of malicious events.

DeFi Monitor Tools

There are many DeFi tools that monitor crypto projects. Their sole purpose is to identify blind spots not visible to the general public and allow users to invest safely and efficiently in decentralized protocols. Some offer customized audits (e.g., DeFi Audits). In contrast, others have open-source tools (e.g., RugDoc), such as honeypot checker to verify if smart contract vetoes token sales, emergency withdrawal to let users remove funds from the project, and LP Breaker to separate LP tokens.

DeFi Knowledge

DeFi is a rapidly evolving industry with new projects popping up every single day. However, it’s essential to dive deep into details. That way, users can avoid scams and invest with certainty. That’s why many crypto projects have launched their own wiki hubs. In these hubs, users can find all the necessary info about decentralized finance and learn more about the product functionality. Projects like PolkaDot or Ethereum all have wiki hubs.

Furthermore, it gives users confidence that the project is up and running. However, not all have a portal of that kind, which is a reason to become suspicious. Wiki hub, just like White Paper, is essential for community development and trust.

In some cases, the project simply doesn’t have enough resources to create an entire separate wiki hub. In this case, users can turn to publicly available wiki libraries, like RugDoc Wiki, which covers tutorials and information on all Ethereum virtual machine compatible chains. Public knowledge sources are created for the community by the community. These places unite both crypto pros and investors where they share up-to-date information.

Wrapping Up

DeFi is one of the fastest-growing sectors in the finance industry. It offers great potential in transforming the financial industry and equally as many threats due to its decentralized nature. Thus, it’s vital investors adopt a security routine to analyze risk and access sources with additional information on the product or educational articles. That way, any user will be empowered to stay safe in the era of decentralized finance.

Bacaan Terkait

Mampukah DeepSeek Menghemat 1 Triliun Dolar untuk China?

**Ringkasan Artikel: Apakah DeepSeek Dapat Menghemat 1 Triliun Dolar AS untuk China?** Artikel ini membahas bagaimana DeepSeek, melalui serangkaian inovasi teknologinya, berpotensi secara drastis menekan biaya infrastruktur AI China dan berpotensi menghemat investasi hingga triliunan dolar AS. **Tantangan: Biaya AI yang Melonjak** Biaya perangkat keras AI, terutama memori berbandwidth tinggi (HBM), sedang meroket. Misalnya, pada sistem AI canggih NVIDIA Vera Rubin, biaya komponen memori saja mencapai sekitar $2 juta dan telah naik 435% dalam setahun. **Solusi DeepSeek: Tiga Inovasi Utama** DeepSeek mendekati masalah ini dengan tiga terobosan teknis utama untuk meningkatkan efisiensi token perangkat keras hingga 4 kali lipat: 1. **Kompresi Memori (KV Cache):** Melalui **Multi-head Latent Attention (MLA)**, DeepSeek mengompres "memori" konteks panjang model secara signifikan (hingga 90%+ pengurangan) tanpa mengorbankan kualitas, mengurangi ketergantungan pada HBM yang mahal. 2. **Aktivasi "Tubuh" Model Sesuai Kebutuhan:** Menggunakan arsitektur **Mixture of Experts (MoE)**, model hanya mengaktifkan sebagian kecil dari total parameternya untuk setiap tugas. Ini seperti hanya memanggil dokter spesialis yang relevan, bukan seluruh rumah sakit. 3. **Cache dan Penggunaan Ulang:** Hasil komputasi yang sudah dihitung disimpan dan digunakan kembali (cache hit), menghindari perhitungan berulang yang mahal. DeepSeek menerapkan ini bahkan dalam struktur harga layanannya. **Dampak dan Potensi Penghematan** Efisiensi ini mengubah ekonomi infrastruktur AI: * **Pengurangan Biaya Operasional:** Untuk tugas tertentu (misalnya, membaca ulang kode panjang), biaya menggunakan DeepSeek V4-Pro bisa **100 kali lebih murah** dibandingkan model seperti GPT-5.5 atau Claude Opus. * **Penghematan Infrastruktur Berskala Besar:** Artikel memperkirakan, dengan peningkatan efisiensi 4x, untuk memenuhi permintaan token harian masa depan China yang mencapai ribuan triliun, pendekatan DeepSeek berpotensi menghemat investasi setara dengan **puluhan ribu pusat komputasi cerdas**, yang nilainya bisa mendekati **$1 triliun**. * **Pergeseran Strategis:** Alih-alih hanya bergantung pada chip komputasi canggih (di mana China tertinggal), DeepSeek mengalihkan beban ke manajemen memori, cache, dan rekayasa sistem — area di mana industri China seperti produsen memori DRAM (contoh: CXMT) semakin kompetitif. Ini meningkatkan keamanan rantai pasokan. **Kesimpulan** DeepSeek tidak menghilangkan kebutuhan akan perangkat keras canggih, tetapi secara radikal mengurangi ketergantungan marjinal padanya. Dengan membuat AI lebih terjangkau melalui efisiensi teknis mendalam, DeepSeek berpotensi membentuk ulang buku besar infrastruktur AI China, menghemat investasi besar, dan yang terpenting, membuat daya AI dapat diakses oleh industri luas di China. *(Catatan: Artikel ini didasarkan pada analisis industri dan proyeksi, bukan fakta yang sudah pasti.)*

marsbit32m yang lalu

Mampukah DeepSeek Menghemat 1 Triliun Dolar untuk China?

marsbit32m yang lalu

Menggugat Gagasan Utama Menangani Halusinasi: Metakognisi, Solusi Baru untuk Menghancurkan Halusinasi Model Besar

Peneliti Google mengusulkan pendekatan baru untuk mengatasi "halusinasi" AI dalam makalahnya, **"Hallucinations Undermine Trust; Metacognition is a Way Forward."** Alih-alih berusaha membuat AI mengetahui segalanya atau menolak menjawab banyak pertanyaan (yang menimbulkan "pajak utilitas"), makalah ini mendefinisikan ulang halusinasi sebagai **AI memberikan informasi yang salah dengan keyakinan tinggi padahal ia tidak yakin.** Solusi intinya adalah **"ketidakpastian yang setia" (faithful uncertainty)** atau **metakognisi** – kemampuan AI untuk merasakan tingkat keyakinan internalnya dan mengekspresikannya dengan jujur dalam bahasa. Misalnya, jika AI ragu, ia harus mengatakan "Saya tidak terlalu yakin." Pendekatan ini lebih realistis karena hanya mengharuskan keselarasan antara sinyal internal dan output AI, bukan kebenaran mutlak yang mustahil. Metakognisi menjadi sangat penting di era **Agent AI** yang menggunakan alat eksternal seperti mesin pencari. Tanpanya, Agent tidak dapat memutuskan kapan harus mencari, kapan harus berhenti, atau bagaimana mengevaluasi informasi yang ditemukan. Namun, implementasinya menghadapi tantangan seperti **"paradoks bootstrap"** (data pelatihan yang statis untuk kemampuan dinamis), **"sinyak perusak keselarasan"** dari pelatihan RLHF yang mendorong AI selalu tampak yakin, dan kesulitan menilai apakah AI benar-benar memiliki metakognisi atau hanya berpura-pura. Makalah ini menyerukan perubahan paradigma: fokus pada pengembangan AI yang jujur tentang batas pengetahuannya, bukan AI yang sempurna tanpa kesalahan. Kepercayaan datang dari kejujuran tentang ketidakpastian, bukan dari klaim kepastian yang salah.

marsbit39m yang lalu

Menggugat Gagasan Utama Menangani Halusinasi: Metakognisi, Solusi Baru untuk Menghancurkan Halusinasi Model Besar

marsbit39m yang lalu

Belilah Emas dan Minyak untuk Hedging, AI untuk Pertumbuhan Cepat, Bitcoin yang 'Ketinggalan Zaman' Masuki Pasar Beruang

Bitcoin terus mengalami penurunan, mencapai level terendah dalam dua bulan di sekitar $66.123. Menurut analis, alasan di balik penurunan ini lebih dalam daripada sekadar aliran keluar dana ETF atau penjualan oleh Strategy. Inti masalahnya adalah Bitcoin kini kalah bersaing di tiga bidang utama. Pertama, sebagai lindung nilai inflasi, emas dan saham energi kini lebih disukai karena memiliki dukungan fisik dan logika yang lebih langsung. Kedua, untuk pertumbuhan tinggi, investor beralih ke perusahaan AI yang memiliki pendapatan dan laba nyata, di mana Bitcoin tidak menghasilkan arus kas. Ketiga, bahkan di dalam ekosistem kripto, eksposur kini dapat diperoleh melalui stablecoin, pertukaran, atau infrastruktur yang terkait dengan adopsi nyata, bukan hanya Bitcoin. Narasi "emas digital" Bitcoin tidak lagi mendapatkan reaksi positif otomatis terhadap kekhawatiran inflasi. Aliran keluar ETF dan penjualan oleh institusi mencerminkan gejala dari realitas baru: investor kini lebih selektif. Mereka memiliki lebih banyak pilihan dan mempertanyakan nilai tambah Bitcoin. Logika bearish baru untuk Bitcoin bukan lagi tentang penipuan atau kegagalan teknologi, melainkan bahwa kelangkaan saja tidak lagi cukup untuk menarik modal. Bitcoin terjepit di zona tengah yang canggung, bukan sebagai aset lindung nilai terbaik, aset pertumbuhan terbaik, atau satu-satunya pilihan kripto.

华尔街日报42m yang lalu

Belilah Emas dan Minyak untuk Hedging, AI untuk Pertumbuhan Cepat, Bitcoin yang 'Ketinggalan Zaman' Masuki Pasar Beruang

华尔街日报42m yang lalu

Terlewat Gelombang Kenaikan Saham AI, Sekarang Harus Bagaimana?

Penulis: Think AI, Aaron Saham AI telah naik selama tiga setengah tahun tanpa tanda-tanda berhenti. Mereka yang memperkirakan bubble AI atau kejatuhan pasar saham AS tahun lalu kini merenung. Pasar global menunjukkan kinerja kuat: indeks Korea telah circuit breaker 19 tahun ini, naik 4 kali lipat sejak tahun lalu. Saham SK Hynix naik 260%. Micron AS, raksasa memori, tembus valuasi $1 triliun. SoftBank Jepang, dengan taruhan besar pada AI, menjadi perusahaan bernilai tertinggi di Jepang. Di China, perusahaan seperti Yushu dan ChangXin akan masuk bursa dengan valuasi besar. Namun, situasi lain muncul: mereka yang meminjam untuk beli emas awal tahun masih rugi, saham konsumen China terus turun. Banyak investor merasa cemas karena melewatkan rally AI ini. Data menunjukkan, pada 2025, hanya 18.9% investor ritel A股 yang untung, 81.1% rugi. Saat pasar koreksi awal 2026, keyakinan pada AI goyah. Banyak institusi jual di titik terendah, seperti pemegang saham besar Zhongji Innolight yang jual RMB 4.9 miliar, lalu sahamnya naik 35%. Laporan menunjukkan kerugian potensial institusi karena jual terlalu awal di sektor komputasi AI bisa lebih dari RMB 200 miliar. Beberapa institusi yang bertahan justru salah arah, fokus pada aplikasi vertikal seperti AI pendidikan/kesehatan yang turun >20%, sementara sektor komputasi naik >50%. Di luar negeri, kesalahan serupa terjadi. Bridgewater jual besar-besaran saham seperti NVIDIA, Alphabet akhir 2025, tepat sebelum mereka rata-rata naik >80%. Posisi short di pasar AS mencapai level tertinggi sejak 2012. Warren Buffett juga banyak memegang kas, melewatkan rally AI. Namun, AI tetap dianggap sebagai peluang revolusioner paling pasti – bukan konsep jangka pendek, tapi revolusi infrastruktur seperti listrik atau internet. Bagi yang melewatkan gelombang pertama, masih ada peluang di lapisan aplikasi atau gelombang infrastruktur berikutnya. China punya ruang unik dalam pengembangan AI mandiri, penerapan, dan penyempurnaan rantai pasokan. Pemimpin industri memberikan perspektif. Ma Huateng (Tencent) menyatakan pentingnya fokus pada keunggulan sendiri di era AI, bukan sekadar mengejar tren. Jack Ma menyebut AI sebagai peluang revolusi industri setara penemuan listrik, dan era AI baru dimulai. Masih banyak peluang jangka panjang di sepanjang rantai industri, dari infrastruktur komputasi, platform model besar, hingga aplikasi AI sektoral. Peluang struktural berikutnya akan datang bagi mereka yang siap dan memiliki pola pikir stabil. Kuncinya adalah berpegang pada keunggulan sendiri dan berpikir jangka panjang.

marsbit1j yang lalu

Terlewat Gelombang Kenaikan Saham AI, Sekarang Harus Bagaimana?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片