投研早报丨EthCC 现场对谈 Vitalik:对加密协议、生态和代币的反思 / 意图是证明义务:从求解器视角解读意图系统 / Delphi 播客精选:去中心化 AI 开源革命会创造核威慑下的和平吗?

chainfeedPublicado em 2024-07-25Última atualização em 2024-07-26

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👨‍💻 ChainFeeds 投研简报 |2024.7.25

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1️⃣ 研究|比特币新纪元:跨链桥与 L2
2️⃣ 研究|解读 Cysic:硬件加速与 ZK 矿业的崛起前夜
3️⃣ 观点|Delphi 播客精选:去中心化 AI 的开源革命会创造核威慑下的和平吗?
4️⃣ 研究|意图是证明义务:从求解器视角解读意图系统
5️⃣ 访谈|专访 Taiko 联创:以太坊扩容方案应该更彻底的去中心化
6️⃣ 项目介绍|基本面季节即将到来?速览 23 个值得关注的协议
7️⃣ 项目进展|盘点 BTC LSD 协议:项目进展与参与机会
8️⃣ 研究|回顾以太坊现货 ETF 上线首日表现:链上协议如何承接流量?
9️⃣ 观点|EthCC 现场对谈 Vitalik:我对加密协议、生态和代币的反思

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1️⃣ 【英文】比特币新纪元:跨链桥与 L2

导读:比特币的应用有两个主要途径:通过桥梁将比特币转移到其他链上,或在比特币网络上创建 L2 来支持比特币的应用程序。而为了增强应用场景和扩展能力,L2 可能会做出某些安全性权衡。本文将探讨几种不同类型的跨链桥和 L2 方案。

Saurabh: 跨链桥 1)Trustless bridges 这种桥依赖于比特币验证外部链提交的证明,目前在比特币上难以实现。 2)Trust-minimised bridges relying on economic security 这种桥依靠多个公共方来处理 BTC 的转入和转出,保证一定程度的去中心化和安全性。典型例子包括 Threshold Network 的 tBTC。该网络通过随机选择的运营商组来保护用户的 BTC,并在其他链上铸造等值的合成代币。 3)Custodial Bridges 这种设计由中心化提供商控制用户的 BTC ,如 BitGo 的 WBTC,使用广泛但中心化风险较大。 4)BitVM 早期版本在流动性管理上存在问题,操作员需要维持大量资金储备以应对提取。

扩展方案与执行层 1)Babylon 通过远程质押机制实现了 BTC 质押的创新应用,但其复杂的机制可能会限制其大规模应用。 2)BOB 将分四个阶段推出:OP 堆栈汇总;以太坊与比特币安全结合;通过 BitVM 进行乐观比特币汇总;比特币上的 Zk Rollup。但最终实现依赖于比特币协议的修改。 3)Botanix 「蜘蛛链」提供了一种动态多重签名保护机制,解决了桥接安全问题,但其依赖的铭文发布仍需要进一步验证其可行性。 4)Citrea ZK Rollup 方案展示了未来比特币作为数据可用性层的潜力,但当前的 BitVM 实现还有待改进。 5)Mezo 端到端 BitcoinFi 体验和双重质押模型提供了创新的经济激励机制,可能会吸引更多用户和开发者。 6)Stacks 智能合约和侧链技术,为比特币生态带来了新的可能性,结合了以太坊的智能合约功能和比特币的安全性。【原文为英文】( 来源


2️⃣ 解读 Cysic:硬件加速与 ZK 矿业的崛起前夜

导读:Cysic 测试网即将于 7 月底上线,其 ZK 矿池的开放在即。极客 Web3 撰文解析了 Cysic 的产品原理与业务模式,并对 ZK 硬件加速原理进行简单科普。

极客web3: 对于一个把普通计算 ZK 化的系统而言,其核心流程概括如下:首先我们要通过前端与 ZK 系统交互,向其提交待证明的内容,前端会将这些内容进行格式转换,便于被 ZK 证明系统处理。之后,系统会通过特定的证明系统或框架(如 Halo2、Plonk 等)生成 ZK Proof。这个过程可以细分为以下几步:1. 问题设置;2. 算术化与 CSP;3. 将内容编译为可用的 ZKP 程序。像 zkEVM 等频繁在以太坊二层当中被采用的 ZK 系统,本质是先将智能合约编译为 EVM 的底层操作码,然后对每个操作码进行格式转换,转化为逻辑门电路 / 多项式约束的形式,再交由后端的 ZK 证明系统做进一步处理。

ZKP 的 Prover 生成证明的时间开销非常的大。为了高效的使用 ZKP 证明计算,有必要要将计算格式从经典程序转换为 ZK 友好。为了充分优化 ZKP 的生成效率,必须使用硬件加速,这就像 ASIC 和 GPU 最终称霸 BTC 和 ETH 挖矿市场。目前有多种硬件可以实现 ZK 加速,如 GPU、FPGA 或 ASIC,当然他们各有优劣。这几种方案各有优劣,适用在 ZK 赛道的不同发展阶段。而 Cysic 致力于成为 ZK 硬件加速的终极解决方案,其分步战略为:1)基于 GPU 开发 SDK 为 ZK 应用提供解决方案,并整合全网 GPU 资源;2)利用 FPGA 的灵活性和各项平衡的特点,快速实现定制化的 ZK 硬件加速;3)自主研发基于 ASIC 的 ZK Depin 硬件;4)Cysic Network 以 SAAS 平台 / 矿池的身份,整合 ZK Depin 与 GPU 的所有算力,为整个 ZK 行业提供算力与验证解决方案。( 来源

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3️⃣ Delphi 播客精选:去中心化 AI 的开源革命会创造核威慑下的和平吗?

导读:Delphi 播客围绕中心化与去中心化 AI 两种技术发展路径展开了激烈对话。四位嘉宾首先剖析了信任与隐私在 AI 采用中的重要性,区分了不同类型的 AI 和其背后的激励结构。并进一步剖析了消费者在便捷性与隐私保护之间的选择权问题,以及中心化权力所带来的脆弱性和安全隐患。本文由区块律动研究员思维怪怪整理。

思维怪怪: Ambient 联创 Travis Good 认为大公司将不得不转向更分布式的 AI 发展范式,以实现规模化。当前的范式成本高昂且难以达到超大规模,他们必须在某个节点上进行转变,而这种转变对他们来说是非常昂贵的。模型的扩展本身不会停止,但我们成功管理和部署这些模型的能力会在模型性能下降之前就开始下降。

Delphi 研究员 Pondering Durian 认为,目前资本市场和大公司之间存在一个反身循环。大公司获得了很多廉价资金,所以有很大的火力去追求规模法则。但问题在于,大公司是否有足够的收入来证明持续投资的合理性?如果不能,人们就会停止为它们提供资金,Google、Amazon 和 Facebook 都会受到严重打击,它们将无法建立那些 1000 亿的集群。

Gensyn 联创 Ben Fielding 认为大模型公司真正的护城河是实际的分发能力。OpenAI 将试图提供利用智能进行分发的软件,但很快,所有拥有分发能力的公司都会想要脱离 OpenAI。Meta 认识到他们的护城河是他们将这些模型分发给用户的能力。他们能够将这些模型应用于实际的现实世界中,而不仅仅是试图从模型本身赚钱。所以他们驱动开源模型,不是出于利他主义,而是为了实际的战略收益。

Delphi 研究员 Michael Rinko 认为加密能为 AI 解决的问题有三点:第一,加密是无信任的。在加密中你不必信任任何人,这对 AI 来说是一个很有吸引力的特性。第二,加密是确定性的。现实世界是随机的,充满不确定性,但 AI 不喜欢这种不确定性,它会更喜欢确定性执行,加密提供了这一点。第三,AI 可以通过加密实现超级资本主义。加密可以将任何东西金融化,AI 可以利用这一点来积累资源。( 来源


4️⃣ 【英文长推】意图是证明义务:从求解器视角解读意图系统

导读:Khalani Network 成员 knwang 总结了其在 SevenX 研究日的演讲,以求解器为中心的视角来理解意图。

knwang: Khalani 是一个内置协作求解的求解器平台。Khalani 使构建解算器就像部署智能合约一样,而无需构建和运行基础设施:只需将求解模块部署到 Khalani,然后将我们的节点作为你的求解器运行。Khalani 上的应用程序就像一个意图驱动的求解器网络。

有很多关于意图的定义,但它们通常是从用户的角度来描述的。我建议我们采用以求解器为中心的视角来理解意图,因为构建以意图为中心的应用程序的工程界面必然与求解器的工作界面相同。从这个角度出发,我们可以将意图大致建模为「求解器服务的满足条件」。或者更正式地说,意图是对证明义务的承诺,而求解就是生成证明,或者简单地说就是「证明」。

意图系统一直都是求解器。求解器使以意图为中心的应用程序能够超越链上智能合约,获取跨时空的有价值信息,从而提供与用户意图相一致的最佳解决方案。意图系统将链外带到链上。以意图为中心的应用程序的常见设计模式是「傻瓜合约,智能求解器」。开发人员将重点转移到链上验证,利用求解器来路由、执行和优化任务。当盈余可以在用户、协议利益相关者和解算器之间分配时,这种方法尤为有效。【原文为英文】( 来源

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5️⃣ 专访 Taiko 联创:以太坊扩容方案应该更彻底的去中心化

导读:金色财经专访 Taiko 联创 Daniel Wang,探讨 Taiko 的项目机制特点、未来规划及其对整个 L2 赛道的看法。

金色财经: 构建 Type-1 zkEVM 的主要难点在于将 Type-1 和 zkEVM 结合,以及相关人才的稀缺。我们不仅需要进行 rollup 的整体设计,还需要编写 zk 电路和开发 zk 证明程序,甚至是分布式的 zk 证明系统。在 zk 方案的选择上,我们确实走了一些弯路。大约一年前,我们做出了一个关键决策:放弃自主研发 zkEVM,转而选择等待和采用第三方的通用 zk 证明方案,即 zkVM 方案。从长远来看,这是一个非常明智的选择。它使我们能够更专注于整体系统设计和用户体验的优化,同时也能够更快地适应和整合未来可能出现的更先进的 zk 证明技术。目前,我们面临的另一个重要挑战是如何通过交易的预确认(preconfirmation)来提供更好的用户体验,并降低出块频率。

Taiko 扩容方案与其他 Rollup 项目相比最主要的区别:1)Based Rollup 机制:Taiko 的核心特点之一是采用了 Based Rollup 机制。意味着我们不依赖中心化的排序器,而是利用以太坊验证者对交易和区块进行排序。2)Based Contestable Rollup(BCR)概念:在 BCR 中,任何人都可以对区块状态转换提出争议,但需要支付 Taiko 代币作为保证金。3)多层次证明系统:Taiko 的 BCR 架构允许每个级别使用自己的证明系统。这种灵活性使我们能够根据需要组合不同类型的证明,如 Optimistic 证明、SGX 证明、zkEVM 或 zkVM 证明等。4)灵活性和可扩展性:Contestable Rollup 可以看作是对 zkRollup 和 Optimistic Rollup 的一种抽象。这种设计使 Taiko 具有极大的灵活性和可扩展性。

我认为比特币二层网络项目从长远来看并没有实质性意义,甚至应该停止发展。这些项目对以太坊的短期「冲击」主要体现在吸引了一部分原本可能参与以太坊生态建设的人群,造成了一定程度的注意力分散。然而,从长期角度来看,这些项目不会对以太坊二层网络构成真正的挑战。对于 Taiko 而言,加密市场注意力的短期转移并不会影响我们的发展进度和策略。我们坚信以太坊生态系统的长期价值和潜力。关于 L2 的大爆发期,我认为这个过程已经开始,但真正的高峰可能还需要一些时间。随着更多机构投资者通过 ETF 参与以太坊,他们会逐渐认识到 L2 解决方案的重要性和潜力。我预计在接下来的 12 到 24 个月内,我们可能会看到 L2 的使用和采用显著增加。来源


6️⃣ 【英文长推】基本面季节即将到来?速览 23 个值得关注的协议

导读:Bankless 盘点了 23 个协议,将其分为创收型、 大部分已解锁型以及同时具备二者特点的创收型 & 大部分已解锁型。Bankless 非常看好创收型 & 大部分已解锁型协议,并认为市场叙事正在向关注协议基本面转换。

Bankless: 创收型 & 大部分已解锁型:流动性质押提供商 Lido 一直是以太坊质押生态系统中的重要参与者。在过去的一年里,它创造了 9100 万美元的收入,其代币 100% 解锁,其中 89% 正在流通。Lido 最近推出的 Lido Alliance 使其重新成为焦点。MakerDAO 是去中心化稳定币 DAI 的借贷协议和发行方,在过去一年中获得了 2.71 亿美元的收入,92.5% 的供应量已解锁并流通。Maker 在过去一年中加大了对 RWA 的整合力度,目前持有的 RWA 超过 22 亿美元。Aave 是加密货币最大的去中心化借贷市场,已获得 5500 万美元收入,其 91% 的代币已解锁,其中 93% 目前正在流通。除了拥有 137 亿美元的 TVL 外,Aave 的代码库还占 DeFi 借贷协议价值的 75%,这意味着许多其他协议已经将其代码分叉或合并到他们的项目中。

创收型Jito:除了占据 Solana LST 近一半的市场份额外,Jito 在过去一年里还创造了 1.76 亿美元的收入;Ethena:尽管今年 2 月底才推出,但 Delta 对冲稳定币 USDe 背后的协议 Ethena 已经创造了 9270 万美元的收入;Aerodrome:在 L2 成功的推动下,作为 Base 上的顶级 DEX 在过去一年中获得了 9070 万美元的收入;dYdX:在自己的链上运行,在过去的一年中创造了 5500 万美元的收入;Pancake:BSC 最受欢迎的 DEX,过去一年产生了 5070 万美元的收入;Uniswap:部署在 11 个链上,在过去一年中创造了 4200 万美元的收入;BananaGun:以太坊、Blast、Base 和 Solana Telegram 交易机器人,过去一年获得了 3470 万美元的收入;Curve:尽管最近出现了一些问题,但在过去的一年里获得了 2900 万美元的收入;Velodrome:主要在 Optimism 上运营的 DEX,过去一年中获得了 2980 万美元的收入;GMX:Arbitrum 和 Avalanche 上最受欢迎的 perps DEX,在过去一年中获得了 3200 万美元的净收入。

大部分已解锁型Injective:基于 DeFi 的 L1,100% 解锁,97% 流通;LooksRare:NFT 市场,100% 解锁,99.5% 流通;Synthetix:以太坊上的去中心化衍生品交易协议,100% 解锁,99.8% 流通;Mask Network:专注于连接 Web2 和 Web3 的浏览器扩展,100% 解锁,100% 流通;Kujira:基于 Cosmos 的 L1,100% 解锁,99% 流通;Polygon:首批以太坊 L2,100% 解锁,92.8% 流通;Yearn:去中心化的收益率产品,99.9% 解锁,91% 流通;Cartesi:特定于应用程序的 Rollup 协议,93% 解锁,82% 流通;1inch:领先的 EVM DEX 聚合器,86% 解锁,82.6% 流通;Liquity:去中心化借贷协议,97% 解锁,96.3% 流通。

基本面季节即将到来?虽然还为时尚早,但对于收入可观且大部分供应都在流通中的蓝筹 DeFi 协议而言,最近的这种上升趋势可能预示着从炒作驱动的叙事向关注基本指标的转变,这在一定程度上回应了本轮周期高 FDV 项目的幻灭。在机构投资者及其传统评估流程的影响下,随着本轮牛市的持续,基本面稳健的协议可能会获得可观的回报,使行业更加成熟。【原文为英文】( 来源

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7️⃣ 【长推】盘点 BTC LSD 协议:项目进展与参与机会

导读:Trustless Labs 盘点了 Babylon、pStake、Lorenzo 等 8 个 BTC LSD 协议,并梳理了各个协议的进展和参与机会。

Trustless Labs: Lombard 则更加去中心化,用户资金直接质押到 Babylon 而不是由需要信任的第三方提供流动性,整体架构由用户,比特币节点,后端和 Consortium(用来管理质押流程,是一个去中心化的状态机,使用 Raft 算法达成共识)组成。Lombard 的质押流程由去中心化的 Consortium 管理,用户会将原生 BTC 发送给 Consortium 的地址,一旦后端监听到比特币节点的这个地址有存款后就会向 Consortium 触发存款公证流程,Consortium 会检查交易验证存款,然后质押 BTC 到 Babylon 上,并铸造用户质押数量的 LBTC。Lombard 目前处于第一阶段,并以 Private Beta 模式运行在以太坊主网上,符合条件的参与者可以质押原生 BTC 并铸造 LBTC。

Chakra 是一个 ZK 驱动的共享模块化比特币结算层,为所有二层网络提供统一的结算服务,构建一个聚合的流动性与互操作性网络,将比特币流动性释放到全链生态。Chakra 在比特币网络的资金将由 Cobo 提供的 MPC 方案服务托管,进而质押到 Babylon,获得质押收益。经过交易的检索与验证后,tlBTC 会作为质押凭证,允许质押用户 mint。Chakra 近期与 Babylon 多次推出联合测试网,在三个 Cap 阶段始终保持第一。Chakra 在测试网上线了积分系统,每质押 0.0005 sBTC 一天能够获得 1 分,通过邀请能够获得被邀请人的 10% 积分收益。测试网同时支持自托管质押与 MPC 质押,两种质押方式都能够获得积分。

BTC staking 首先是就如 ETH 的 DeFi 一样提高整体资产的收益率。目前 BTC 生息的市场规模超过 100 亿美元,收益率在 0.01% 到 1.25% 之间。而 PoS 区块链的质押奖励往往在 5% - 20% 之间不等,质押 BTC 为其他 PoS 链提供质押的收益能数十倍于传统 BTC 生息。即使有部分 BTC 社区更崇尚屯币不动的文化,但收益的增加是实实在在的。用户能从使用 BTC 中获得收益,溢出给 BTC L2 等生态,正向飞轮就能启动。由于 BTC 链本身没有原生收益,而更类似于 Eigenlayer 的重质押业务。因此,在 ETH 质押中呈现的巨头垄断格局很难在 BTC 质押中出现,交易所下场的动力也较弱,因为规模效应不会导致利润变得更稳定。来源


8️⃣ 【英文长推】回顾以太坊现货 ETF 上线首日表现:链上协议如何承接流量?

导读:Four Pillars 研究员 Heechan 认为以太坊 ETF 虽然不会对链上协议产生直接的影响,但极大可能带来对链上活动的关注。链上协议应加强对机构级用户的支持,推动将资产带到链上的进程。

Four Pillars: 以太坊 ETF 流入估计:根据投资公司的估计,随着时间的推移,以太坊作为技术平台的独特价值主张可能会推动资金流入。机构投资的增加、市场流动性的增强以及对以太坊技术的好奇心都有可能促进对以太坊的兴趣和资金流入。目前的流入量估计占比特币 ETF 流入量的 15%-50%。以太坊 ETF 上市首日(7 月 23 日),日流入量达 1.068 亿美元,交易量超 10 亿美元。尽管如此,以太坊的价格在发布当天还是出现了约 1% 的小幅下跌,这表明市场参与者采取了谨慎的态度。

协议应带来链上关注和资产:以太坊 ETF 的影响将大大提高人们对链上活动的关注,但目前主要受益者是托管人和发行人。然而,随着 ETF 持有人越来越意识到与持有未质押 ETH 相关的机会成本,其将资产转移至链上的兴趣可能会越来越大。与比特币不同,以太坊通过质押和 DeFi 提供了各种收益机会,包括流动性质押、重质押以及为 DEX 和货币市场提供流动性等。

为了推动更多资产上链,协议应关注两个关键领域:1. 开发更多机构级内容: DeFi 团队应针对机构受众创建更多内容。虽然相关信息在互联网上比比皆是,但对于新手来说,要把握全局、了解协议提供的内容并认识到潜在风险并不容易。2. 创建以机构为中心的 DeFi 平台和界面:这为 DeFi 项目提供了展示「货币乐高积木」潜力的机会。【原文为英文】( 来源

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9️⃣ EthCC 现场对谈 Vitalik:我对加密协议、生态和代币的反思

导读:Blockworks 成员 Mippo(Mike Ippolito)在 Bell Curve 播客节目中对谈以太坊创始人 Vitalik Buterin 和 Anoma 联创 Christopher Goes。Vitalik 分享了对加密货币迄今为止旅程的反思,以及他对以太坊诞生、拆分区块链组件以及与中心化协议竞争的见解。本文由深潮编译。

Mippo: 对过去 15 年加密货币的反思:核心设计理念:以太坊的核心设计理念是引入通用编程语言,使其区别于其他协议。其他重要设计决策包括线性增长的货币供应、抗 ASIC 的工作量证明算法,以及矿工可以投票决定 gas 限制等。白皮书和应用场景:Vitalik 在白皮书中列出了多个应用场景,如代币发行、稳定资产、金融衍生品、去中心化文件存储市场和参数化保险等。大部分应用场景都得到了尝试,但去中心化存储市场的发展令人失望。意外之喜和教训:NFT 的出现是一个意外之喜,而技术上的一些错误如 256 位虚拟机等则是需要改进的地方。Vitalik 还反思了低估开发时间的问题,认为如果能更好地预见开发时间,可能会简化路线图,集中精力于更简单的权益证明和扩展性解决方案。

以太坊的路线图:接下来会发生什么?Vitalik 认为,未来的重点将逐渐从 L1(Layer 1)问题转向更接近应用层的问题。他认为,开发者现在拥有了足够的工具来构建既用户友好又符合赛博朋克精神的应用。L1 两种可能的路线图:最小化 L1 路线图:L1 作为结算层,主要职责是确保安全性和抗审查性,让 L2 提供快速确认服务。更复杂的 L1 路线图:L1 提供更快的确认时间,从而减轻 L2 的负担,使得一些应用可以继续在 L1 上运行。Vitalik 强调了抗审查性的重要性。他指出,如果 L2 决定审查用户,用户体验可能会大幅下降。因此,他认为 L1 提供更快的确认时间是有价值的,这可以确保在 L2 审查的情况下,用户体验不会受到严重影响。

加密货币的成功与失败:Vitalik 认为,最终决定加密货币成功与否的是技术的实际应用。如果加密货币能成为主流,或者至少像 Linux 一样成为主流的可信替代品,那就算是成功。例如,以太坊账户可以替代社交账户登录,或者加密货币成为金融系统的一部分,DAO 成为企业或非营利组织的替代品,去中心化社交媒体或预测市场等应用取得成功。相反,如果加密货币领域被记住为一群逐渐减少的理想主义者不断喊叫,或者是一群人互相交易数字猴子和名人照片,那将是一个令人失望的结果。来源

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The 2026 Hong Kong Web3 Carnival marked a significant shift from previous industry discussions, signaling that Web3 has moved beyond theoretical validation into a phase of institutional and structural implementation. Hong Kong is not merely building a "Web3 industry cluster" but developing an operating system for the next-generation financial infrastructure. Key developments include the expansion of asset tokenization beyond cryptocurrencies to encompass bonds, real estate, and future income rights. This transition represents a fundamental restructuring of financial logic—shifting from institution-dominated asset control to rule-driven, programmable asset流动性 and distribution. Tokenization enables lower-friction participation and broader access to financial resources. Concurrently, AI is evolving from a tool into an autonomous economic agent. The proposed Decentralized Agentic Economy (DAE) framework suggests AI agents, empowered by blockchain-based identity and programmable money, will independently execute transactions and strategies—redefining market dynamics and reducing intermediation. Regulatory progress has been systematic: Hong Kong has expanded oversight to include exchanges, custody, staking, and derivatives, while gradually approving products like tokenized funds and stablecoins. The "same risk, same regulation" principle, combined with sandbox mechanisms, provides stability and transparency—key advantages in a globally fragmented regulatory landscape. Hong Kong’s approach integrates three core elements: real-world asset (RWA) tokenization, stablecoin settlement networks, and AI-driven economic agents. This systemic build-up positions Hong Kong not just as a participant but as a potential rule-maker in the next-era financial system, where asset flow, rules, and participants are simultaneously transformed.

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O que é GROK AI

Grok AI: Revolucionar a Tecnologia Conversacional na Era Web3 Introdução No panorama em rápida evolução da inteligência artificial, a Grok AI destaca-se como um projeto notável que liga os domínios da tecnologia avançada e da interação com o utilizador. Desenvolvida pela xAI, uma empresa liderada pelo renomado empreendedor Elon Musk, a Grok AI procura redefinir a forma como interagimos com a inteligência artificial. À medida que o movimento Web3 continua a florescer, a Grok AI visa aproveitar o poder da IA conversacional para responder a consultas complexas, proporcionando aos utilizadores uma experiência que é não apenas informativa, mas também divertida. O que é a Grok AI? A Grok AI é um sofisticado chatbot de IA conversacional projetado para interagir com os utilizadores de forma dinâmica. Ao contrário de muitos sistemas de IA tradicionais, a Grok AI abraça uma gama mais ampla de perguntas, incluindo aquelas tipicamente consideradas inadequadas ou fora das respostas padrão. Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. Criador da Grok AI A mente por trás da Grok AI não é outra senão Elon Musk, um indivíduo sinónimo de inovação em vários campos, incluindo automóvel, viagens espaciais e tecnologia. Sob a égide da xAI, uma empresa focada em avançar a tecnologia de IA de maneiras benéficas, a visão de Musk visa reformular a compreensão das interações com a IA. A liderança e a ética fundacional são profundamente influenciadas pelo compromisso de Musk em ultrapassar os limites tecnológicos. Investidores da Grok AI Embora os detalhes específicos sobre os investidores que apoiam a Grok AI permaneçam limitados, é reconhecido publicamente que a xAI, a incubadora do projeto, é fundada e apoiada principalmente pelo próprio Elon Musk. As anteriores empreitadas e participações de Musk fornecem um forte apoio, reforçando ainda mais a credibilidade e o potencial de crescimento da Grok AI. No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. Lançamento Beta do Grok-2: Numa evolução significativa, o beta do Grok-2 foi anunciado. Este lançamento introduziu duas versões do chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—cada uma equipada com capacidades para conversar, programar e raciocinar. Acesso Público: Após o seu desenvolvimento beta, a Grok AI tornou-se disponível para os utilizadores da plataforma X. Aqueles com contas verificadas por um número de telefone e ativas há pelo menos sete dias podem aceder a uma versão limitada, tornando a tecnologia disponível para um público mais amplo. Esta cronologia encapsula o crescimento sistemático da Grok AI desde a sua concepção até ao envolvimento público, enfatizando o seu compromisso com a melhoria contínua e a interação com o utilizador. Principais Características da Grok AI A Grok AI abrange várias características principais que contribuem para a sua identidade inovadora: Integração de Conhecimento em Tempo Real: O acesso a informações atuais e relevantes diferencia a Grok AI de muitos modelos estáticos, permitindo uma experiência de utilizador envolvente e precisa. Estilos de Interação Versáteis: Ao oferecer modos de interação distintos, a Grok AI atende a várias preferências dos utilizadores, convidando à criatividade e personalização na conversa com a IA. Base Tecnológica Avançada: A utilização de Kubernetes, Rust e JAX fornece ao projeto uma estrutura sólida para garantir fiabilidade e desempenho ótimo. Consideração de Discurso Ético: A inclusão de uma função de geração de imagens demonstra o espírito inovador do projeto. No entanto, também levanta considerações éticas em torno dos direitos autorais e da representação respeitosa de figuras reconhecíveis—uma discussão em curso dentro da comunidade de IA. Conclusão Como uma entidade pioneira no domínio da IA conversacional, a Grok AI encapsula o potencial para experiências transformadoras do utilizador na era digital. Desenvolvida pela xAI e impulsionada pela abordagem visionária de Elon Musk, a Grok AI integra conhecimento em tempo real com capacidades avançadas de interação. Esforça-se por ultrapassar os limites do que a inteligência artificial pode alcançar, mantendo um foco nas considerações éticas e na segurança do utilizador. A Grok AI não apenas incorpora o avanço tecnológico, mas também representa um novo paradigma de conversas no panorama Web3, prometendo envolver os utilizadores com conhecimento hábil e interação lúdica. À medida que o projeto continua a evoluir, ele permanece como um testemunho do que a interseção da tecnologia, criatividade e interação humana pode alcançar.

349 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.26

O que é GROK AI

O que é ERC AI

Euruka Tech: Uma Visão Geral do $erc ai e as suas Ambições no Web3 Introdução No panorama em rápida evolução da tecnologia blockchain e das aplicações descentralizadas, novos projetos surgem frequentemente, cada um com objetivos e metodologias únicas. Um desses projetos é a Euruka Tech, que opera no vasto domínio das criptomoedas e do Web3. O foco principal da Euruka Tech, particularmente do seu token $erc ai, é apresentar soluções inovadoras concebidas para aproveitar as capacidades crescentes da tecnologia descentralizada. Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente da Euruka Tech, uma exploração das suas metas, funcionalidade, a identidade do seu criador, potenciais investidores e a sua importância no contexto mais amplo do Web3. O que é a Euruka Tech, $erc ai? A Euruka Tech é caracterizada como um projeto que aproveita as ferramentas e funcionalidades oferecidas pelo ambiente Web3, focando na integração da inteligência artificial nas suas operações. Embora os detalhes específicos sobre a estrutura do projeto sejam um tanto elusivos, ele é concebido para melhorar o envolvimento dos utilizadores e automatizar processos no espaço cripto. O projeto visa criar um ecossistema descentralizado que não só facilita transações, mas também incorpora funcionalidades preditivas através da inteligência artificial, daí a designação do seu token, $erc ai. O objetivo é fornecer uma plataforma intuitiva que facilite interações mais inteligentes e um processamento eficiente de transações dentro da crescente esfera do Web3. Quem é o Criador da Euruka Tech, $erc ai? Neste momento, a informação sobre o criador ou a equipa fundadora da Euruka Tech permanece não especificada e algo opaca. Esta ausência de dados levanta preocupações, uma vez que o conhecimento sobre o histórico da equipa é frequentemente essencial para estabelecer credibilidade no setor blockchain. Portanto, categorizamos esta informação como desconhecida até que detalhes concretos sejam disponibilizados no domínio público. Quem são os Investidores da Euruka Tech, $erc ai? De forma semelhante, a identificação de investidores ou organizações de apoio para o projeto Euruka Tech não é prontamente fornecida através da pesquisa disponível. Um aspeto que é crucial para potenciais partes interessadas ou utilizadores que consideram envolver-se com a Euruka Tech é a garantia que vem de parcerias financeiras estabelecidas ou apoio de empresas de investimento respeitáveis. Sem divulgações sobre afiliações de investimento, é difícil tirar conclusões abrangentes sobre a segurança financeira ou a longevidade do projeto. Em linha com a informação encontrada, esta seção também se encontra no estado de desconhecido. Como funciona a Euruka Tech, $erc ai? Apesar da falta de especificações técnicas detalhadas para a Euruka Tech, é essencial considerar as suas ambições inovadoras. O projeto procura aproveitar o poder computacional da inteligência artificial para automatizar e melhorar a experiência do utilizador no ambiente das criptomoedas. Ao integrar IA com tecnologia blockchain, a Euruka Tech visa fornecer funcionalidades como negociações automatizadas, avaliações de risco e interfaces de utilizador personalizadas. A essência inovadora da Euruka Tech reside no seu objetivo de criar uma conexão fluida entre os utilizadores e as vastas possibilidades apresentadas pelas redes descentralizadas. Através da utilização de algoritmos de aprendizagem automática e IA, visa minimizar os desafios enfrentados por utilizadores de primeira viagem e agilizar as experiências transacionais dentro do quadro do Web3. Esta simbiose entre IA e blockchain sublinha a importância do token $erc ai, que se apresenta como uma ponte entre interfaces de utilizador tradicionais e as capacidades avançadas das tecnologias descentralizadas. Cronologia da Euruka Tech, $erc ai Infelizmente, devido à informação limitada disponível sobre a Euruka Tech, não conseguimos apresentar uma cronologia detalhada dos principais desenvolvimentos ou marcos na jornada do projeto. Esta cronologia, tipicamente inestimável para traçar a evolução de um projeto e compreender a sua trajetória de crescimento, não está atualmente disponível. À medida que informações sobre eventos notáveis, parcerias ou adições funcionais se tornem evidentes, atualizações certamente aumentarão a visibilidade da Euruka Tech na esfera cripto. Esclarecimento sobre Outros Projetos “Eureka” É importante abordar que múltiplos projetos e empresas partilham uma nomenclatura semelhante com “Eureka.” A pesquisa identificou iniciativas como um agente de IA da NVIDIA Research, que se concentra em ensinar robôs a realizar tarefas complexas utilizando métodos generativos, bem como a Eureka Labs e a Eureka AI, que melhoram a experiência do utilizador na educação e na análise de serviços ao cliente, respetivamente. No entanto, estes projetos são distintos da Euruka Tech e não devem ser confundidos com os seus objetivos ou funcionalidades. Conclusão A Euruka Tech, juntamente com o seu token $erc ai, representa um jogador promissor, mas atualmente obscuro, dentro do panorama do Web3. Embora os detalhes sobre o seu criador e investidores permaneçam não divulgados, a ambição central de combinar inteligência artificial com tecnologia blockchain destaca-se como um ponto focal de interesse. As abordagens únicas do projeto em promover o envolvimento do utilizador através da automação avançada podem diferenciá-lo à medida que o ecossistema Web3 avança. À medida que o mercado cripto continua a evoluir, as partes interessadas devem manter um olhar atento sobre os avanços em torno da Euruka Tech, uma vez que o desenvolvimento de inovações documentadas, parcerias ou um roteiro definido pode apresentar oportunidades significativas no futuro próximo. Neste momento, aguardamos por insights mais substanciais que possam desvendar o potencial da Euruka Tech e a sua posição no competitivo panorama cripto.

397 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.02

O que é ERC AI

O que é DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

383 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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