投研早报丨Layer2 赛道年中回顾:增长数据是真是假?/ IOSG 周报:同质化 AI 基础设施的出路在哪儿?/ EigenLayer 作为 Web3 分布式云服务提供商是否可行?有哪些项目?

chainfeedPublicado em 2024-07-30Última atualização em 2024-08-07

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👨‍💻 ChainFeeds 投研简报 |2024.7.30

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1️⃣ 研究|EigenLayer 作为 Web3 分布式云服务提供商是否可行?有哪些相关项目?
2️⃣
治理|Compound 遭遇治理攻击,谁是幕后黑手?
3️⃣ 技术|为什么说 SP1 优于定制 ZK 电路
4️⃣ ZKP|ArkStream Capital:零知识证明四十年技术发展里程碑
5️⃣ Layer2|Layer2 赛道年中回顾:增长数据是真是假?
6️⃣ 研究|Galaxy:探索比特币的数据可用性
7️⃣ AI|IOSG 周报:同质化 AI 基础设施的出路在哪儿?
8️⃣ 项目进展|简要介绍 Jito Restaking,有哪些创新?
9️⃣ 研究|Telegram 创始人:以「言论自由」为使命,视马斯克为战友,以 TON 为基础构建盈利模式

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1️⃣ 【英文长推】EigenLayer 作为 Web3 分布式云服务提供商是否可行?有哪些相关项目?

导读:EigenLayer 和人工智能是过去一年里加密货币领域最热门的两个话题。本文探讨了它们之间的交叉点,以及目前正在这一方向构建的一些项目。

Decentralised.Co: 区块链中的 Operator 本质上是计算机。验证 Rollup 时,它们接受输入的交易,根据当前状态对其进行处理,然后输出新的状态。如果 Operator 能提供 GPU、SSD 和 ZK Provers 等硬件,这种输入 - 处理 - 输出范式就可以扩展到任何分布式计算操作。因此,EigenLayer 可被视为一个 Web3 分布式云服务提供商。如今,大多数 AI 流程都在云上运行,这使得 EigenLayer 作为 Web3 云非常适合 Web3 AI 应用程序。

其中一些项目:

Ritual 正在为区块链 AI 服务构建一个开放、隐私优先、抗审查和可验证的 AI 层。他们的第一个产品 Infernet 允许智能合约请求附带计算完整性证明的 AI 模型推理。未来,Ritual 计划通过构建主权链 Ritual Chain 进行扩展,提供微调和训练 AI 模型等扩展功能。Ritual Chain 将作为 EigenLayer 上的 AVS 构建。拥有 GPU 等专业硬件的运营商将执行该链所提供的 AI 查询服务,并为 Ritual Chain 提供基本安全性。

OpenLedger 旨在构建「AI 主权数据区块链」,为 AI 团队提供:确保有效训练和准确性的高质量注释数据,用于增强模型的强化学习和人类反馈(RLHF)服务,评估 AI 模型准确性、可靠性和安全性的工具。OpenLedger 也正在 EigenLayer 上构建 AVS。

Sentient 旨在构建「AGI 开发开放平台」,为 AI 开发带来所有权。它旨在创造一种技术,让研究人员和开发者能在保持 AI 模型开放性和安全性的同时将其货币化。当开发者使用 Sentient 创建的模型时,他们可以像托管开源模型一样确保其有效性。不过,他们需要支付推理费用以补偿模型创建者。Sentient 使用 Polygon CDK 技术,并作为 EigenLayer 上的 AVS 构建。【原文为英文】( 来源


2️⃣ Compound 遭遇治理攻击,谁是幕后黑手?

导读:7 月 29 日,DeFi 借贷协议 Compound 最近通过的提案引发了社区成员对治理攻击的指控。@t__norm 指出这并不是 Golden Boys 第一次作案,早在 2022 年他们就以相似手法对 Balancer 进行攻击,并引发了 Balancer 利益相关者、Humpy 和社区利益相关者 Aura 之间的「军备竞赛」。

StableScarab: Humpy 是多个 DeFi 协议的主要参与者,巧妙地利用激励设计来赚取大量治理代币。他的战术使他能够积累财富和有争议的控制权,最引人注目的是 2022 年对 Balancer 的控制。

在 2022 年的八个月里,Balancer 悄然经历了当年最具争议(和启发性)的治理传奇之一。Humpy 的策略很简单:主导矿池流动性,对仪表进行积极投票,并收集 BAL 排放。唯一的问题是,他使用的仪表为 Balancer 带来的收入非常少。Balancer 进行调整以阻止耕种低收入池。然而,Humpy 会在每次更新激励指标框架时发现新的漏洞。不幸的是,Humpy 不小心将资本困在流动性不足的 tetuBAL 池中,不得已加倍投入头寸以保护其仪表策略。这加剧了 Balancer 生态系统的冲突。随着治理活动升级,DAO 难以与 Humpy 的投票权竞争,导致多项提案重新投票,并导致一项有争议的策略,以减少解锁 Aura 总治理权力的摩擦。最终,DAO 在一项和平条约提案中与 Humpy 达成协议。

在最新一次治理攻击中,Humpy 利用他的投票权将 2500 万美元从 Compound 金库直接存入他自己的 goldCOMP 金库。这使用户可以在他们的 COMP 上获得收益,同时增强 Humpy 的影响力。虽然是合法的,但它引发了关于去中心化治理的问题。Humpy 的影响力超越了治理。他有自己的代币,用于「Golden Boys」社区。在 Compound 事件之后,其价值翻了一番,因为投机者押注 Humpy 有能力继续寻找「高利润」的治理或农业策略。

这一事件凸显了 DAO 和 DeFi 协议中的一个关键问题:当一头鲸鱼可以影响对他们有利的重大决策时,它们的去中心化程度如何?Humpy 的行动是去中心化治理和激励设计的权力动态的一个案例研究。这是治理攻击还是在游戏规则范围内?有一件事是肯定的,这不会是最后一次。( 来源


3️⃣ 【英文长推】为什么说 SP1 优于定制 ZK 电路

导读:一个常见误解是,对于特定应用程序来说,zkVM 比定制 ZK 慢。然而,实际上,Succinct 团队研究发现,SP1 的情况恰恰相反,在工程工作量、证明时间、成本等各个方面均优于定制 ZK 电路。

Uma Roy: Tendermint 轻客户端具体示例: 定制 ZK 电路(由我们的团队使用 plonky2 构建):证明时间:约 10 分钟(即使在验证器并行化之后);证明成本:几美元;LOC(Lines of Code,代码行数):约 8000 行;工程工作量:数月开发时间,约 5 名工程师。 SP1 Tendermint LC:证明时间: 约 1-2 分钟;证明成本:几分钱;LOC:300 行,使用 tendermint.rs(现有 tendermint 库);工程工作量:1 名工程师的周末项目。

看起来 SP1 似乎在所有方面都优于电路,为什么会这样?

SP1 预编译: SP1 的贡献之一是「预编译」概念 —— 用于哈希、签名验证等的专用电路,可与 RISC-V CPU 电路一起运行,并显著减少几乎所有实际区块链程序(rollup STF、轻客户端等)的周期计数。对于 keccak、sha256 等验证器密集操作,可以使用预编译将验证器开销降低一个数量级。对于其他操作,只需正常使用 RISC-V VM。

通用性的胜利:SP1 的通用性很强,可用于跨许多团队的各种用例(rollup、桥接等)。因此,对 SP1 的任何微小改进都会带来巨大的工程投资回报率。我们的团队花费数月时间制作 SP1 GPU 验证器,因为我们知道它能帮助数十名 SP1 用户。我们从未花费工程精力来制作 GPU plonky2 Tendermint 轻客户端,因为工程投资回报率不合理。

复合优化:「电路」框架的验证器有数十种。在这种碎片化环境中,对某一特定框架的优化不会惠及其他框架。而 SP1 中,对系统任何部分的优化都能改善使用 SP1 构建的所有应用程序。要使电路框架与 SP1 保持一致,所需的工程投入将比 SP1 更多。

我的观点是,1 年后将不会有人再写 Circom 或 Plonky2。相反,开发者只需编写普通的 Rust 代码并使用 SP1。【原文为英文】( 来源


4️⃣ ArkStream Capital:零知识证明四十年技术发展里程碑

导读:本文对零知识证明技术近四十年的历史文献和最新研究做了系统综述。首先,介绍了零知识证明的基本概念和历史背景。然后,重点分析了 zkSNARK 等基于电路的零知识证明技术模型的设计、应用和优化方法。探讨了 ZKVM 和 ZKEVM 如何提升交易处理能力、保护隐私和提高验证效率。介绍了 ZK Rollup 作为 Layer2 扩展方案的工作机制和优化方法,以及硬件加速、混合解决方案和专用 ZK EVM 的最新进展。最后,本文展望了 ZK Coprocessor、ZKML、ZKThreads、ZK Sharding 和 ZK State Channels 等新兴概念在区块链扩展性、互操作性和隐私保护方面的潜力。

ArkStream Capital: ZKEVM 专为以太坊设计,主要用于验证智能合约执行的正确性,同时保护交易隐私。ZKEVM 将 EVM 指令集转换到 ZK 系统中执行,每条指令都需提供证明,包括状态证明和执行正确性证明。目前比较主流的方案有:

  • STARKWARE :Ben-Sasson 等人(2018)创办,致力于使用 STARK 零知识证明技术提升区块链的隐私和扩展性。

  • zkSync:由 Alex Gluchowski(2020)等人创立 Matter Labs,提出基于 zk-rollups 的以太坊 Layer 2 扩展解决方案。

  • Polygon-Hermez:Hermez 原先是独立项目,于 2020 年发布。2021 年 8 月被 Polygon 收购后成为 Polygon Hermez,专注于高吞吐量的 zk-rollups 解决方案。

  • Scroll:Zhang 和 Peng(2021)创立,实现了更高的交易吞吐量和更低的 Gas 费用,从而提高了以太坊的整体性能和用户体验。

ZKThreads:2021 年,StarkWare 提出 ZKThreads 概念,旨在结合 ZKP 和分片技术,为 DApps 提供可扩展性和定制性,而不会产生碎片化问题。ZKThreads 通过在基础层直接回退,确保每一步的实时性,从而提高安全性和可组合性。ZKThreads 主要在单链结构,rollup 流动性问题,Proto-Danksharding 三方面进行优化。

ZK Sharding:2022 年,Nil Foundation 提出 ZK Sharding 概念,旨在通过结合 ZKP 和分片技术,实现以太坊的扩展性和更快的交易速度。这一技术旨在将以太坊网络分成多个部分,以更便宜高效的方式处理交易。这种方法利用零知识技术生成证明,确保跨不同分片的交易在提交到主链之前是有效的。不仅提升了交易速度,还减少了链上数据的碎片化问题,确保了经济安全性和流动性。

ZK State Channels:2021 年,ZK State Channels 的概念由 Virtual Labs 提出,结合了 ZKP 和状态通道技术,旨在通过状态通道实现高效的链外交易,同时利用零知识证明来确保交易的隐私和安全。ZK State Channels 替代了传统状态通道(State Channels)、多链支持、预定义地址限制等原有方案。( 来源


5️⃣ Layer2 赛道年中回顾:增长数据是真是假?

导读:2024 年上半年,Layer2 生态系统总锁仓价值从 1 月底的约 228 亿美元增长至 429.7 亿美元,增幅约 88%。尽管 Layer2 领域显示出强劲的增长趋势,市场对其数据的真实性仍存在疑问。此前,zkSync 的日均交易量和活跃地址数就曾受到质疑。那么,这些表面的繁荣是否真实反映了网络的实际使用情况呢?

LinaBell | ChainFeeds: TL;DR:

1)2024 年上半年,Arbitrum 继续领跑,总锁仓价值达到 171.5 亿美元,占市场份额的 40%,稳居第一。

2)Base 以 70 亿美元的 TVL 超越 Optimism,成为第二大 Layer2 平台。此外,截至 7 月 28 日,Base 的日均交易量达到 400 万笔,几乎是 Arbitrum 的两倍,同时活跃地址数量也超过 Arbitrum,达 60 万个以上。

3)zkSync 的 TVL 在 2024 年上半年达到 11.2 亿美元,较年初上涨约 99%,但空投后活跃地址数量下降了 83.5%,日均交易量也下降了 86%。类似地,Starknet 的 TVL 在 3 月达到历史高点 17.76 亿美元后回落至 6.85 亿美元,活跃地址数量下降了 92%,日均交易量下降了 64.2%。

4)Taiko 于 2024 年 5 月上线主网,其 TVL 在 6 月 5 日达到了 1.9 亿美元的历史高点,但随后回落至 1.6345 亿美元。活跃地址数量在 6 月峰值后下降了 78.3%。

5)Scroll TVL 上年年增幅达到 1544%,但其活跃地址数量和日均交易量的增幅相对较小。其中活跃地址数量较年初上涨了 13.4%,日均交易量则上涨了 27.7%。( 来源


6️⃣ 【英文】Galaxy:探索比特币的数据可用性

导读:Galaxy 研究分析师 Gabe Parker 发布研究报告,通过研究以太坊 ZK-Rollup 的数据并预测使用比特币实现数据可用性的 Rollup 的成本(以),分析了比特币 Rollup 的经济可行性。该分析探讨了这些项目在主网上启动后对比特币区块构成的潜在影响,并讨论了如果向比特币发布数据成本太高,Rollup 可能采用的替代策略。

Galaxy Research: 将数据发布到基础层的比特币 Rollup 将面临一个重大问题:发布数据的成本。比特币区块空间是所有链中每字节最昂贵的。此外,比特币的区块大小被严格限制在 4MB,而且费用与交易的数据权重挂钩,这使得任何数据密集型交易的执行成本都很高。将比特币每秒处理的兆字节数与以太坊和 Celestia 进行比较时,很明显,比特币从未被设计为 DA 层。

为了使 Rollup 与比特币完全一致,必须利用比特币来实现数据可用性。这种选择虽然成本高昂,但利用了比特币无与伦比的安全性、不变性和去中心化。选择替代 DA 解决方案的 Rollup 会在比特币网络之外引入额外的信任假设,可能会损害其完整性和「比特币 Rollup」的分类。比特币作为 DA 层的优势不仅在于其强大的安全性,还在于其广泛的节点分布以及设置轻节点或全节点的低门槛。这种可访问性确保任何运行比特币全节点的人都可以重建 Rollup 的最新 L2 状态,从而增强透明度和去中心化。

使用比特币提供 DA 的 Rollup 的展望:

  • 使用比特币提供数据可用性的 ZK-Rollup 需要从 L2 交易费中产生约 190-960 万美元的月收入,才能在 10-50 Sat/vByte 的费率环境中运行。

  • 费用估算引擎对于比特币 Rollup 实现盈利最大化至关重要。

  • 比特币区块空间根本无法支持 4-8 个 Rollup 每 6-8 个区块发布 400KB 证明

  • 想要在比特币上构建主权 Rollup 的团队需要使用让用户在 L2 上进行交易的应用程序来执行进入市场(go-to-market)策略。

  • 一些比特币 L2 将探索 L3 环境以执行交易,并使用 L2 和比特币 L1 的组合来实现数据可用性。

  • 比特币 Rollup 将增加区块包含的竞争,从而提高每个参与者的 L1 费用,包括 Rollup 本身。

  • 使用比特币 L1 进行 DA 的比特币 L2 将需要通过费率衍生品市场和带外挖矿交易来对冲意外的波动费用飙升。【原文为英文】( 来源


7️⃣ IOSG 周报:同质化 AI 基础设施的出路在哪儿?

导读:本研究旨在探讨对开发者而言哪些人工智能领域最为重要,以及在 Web3 和人工智能领域哪些可能是爆发的下一个机遇。

IOSG Ventures: 随着 Web3 与 AI 的结合成为加密货币界的瞩目话题,加密世界的 AI 基础设施构建兴旺起来,但实际利用 AI 或为 AI 构建的应用程序并不多,AI 基础设施的同质化问题逐渐显现。

  • 构建 AI Dapp 的主要工具包括去中心化 OpenAI 访问、GPU 网络、推理网络和代理网络

  • 之所以说 GPU 网络比「比特币挖矿时期」还要热门,是因为:AI 市场更大,并且增长快速且稳定;AI 每天支持数以百万计的应用程序;AI 需要多样化的 GPU 型号和服务器位置;技术比过往更成熟;面向的客户群也更广。

  • 推理网络和代理网络有相似的基础设施,但关注点不同。推理网络主要供有经验的开发者部署自己的模型,而运行非 LLM 模型并不一定需要 GPU。代理网络则更专注于 LLM,开发者无需自带模型,而是更注重提示工程和如何将不同的代理联结起来。代理网络总是需要高性能的 GPU。

  • AI 基础设施项目承诺巨大,仍在不断推出新功能。

  • 多数原生加密项目仍处于测试网阶段,稳定性差,配置复杂,功能受限,还需要时间来证明其安全性和隐私性。

  • 假设 AI Dapp 成为大趋势,还有许多未开发的领域,如监控、与 RAG 相关的基础设施、Web3 原生模型、内置加密原生 API 和数据的去中心化代理、评估网络等。

  • 垂直整合是一个显著趋势。基础设施项目试图提供一站式服务,简化 AI Dapp 开发者的工作。

  • 未来将是混合型的。部分推理在前端进行,而部分在链上计算,这样做可以考虑到成本和可验证性因素。( 来源


8️⃣ 【英文长推】简要介绍 Jito Restaking,有哪些创新?

导读:Jito 的最新产品 Jito Restaking 结合了 EigenLayer 和 Symbiotic 的精华部分,并进行了一些新颖的改进。加密研究公司 Kairos Research 撰文介绍 Jito Restaking 的创新设计改进和潜在影响。

Kairos Research: Jito 的保险库计划与 Symbiotic 类似,允许跨多个运营商定制委托策略,从而分散运营商风险,同时允许增加对不同 AVS 的敞口。然而,一个很大的区别是,Jito 拥有一个 LRT 模块,允许其他人通过 Jito 协议本身创建和运营 LRT,而不是外包 LRT 创建并将价值泄露给外部协议。这是 Jito 实现的一个重要差异,它允许进一步捕获垂直价值,并通过少量合理的采用率(待定)为协议创造另一个潜在收入来源。

Jito 提到的另一个有趣的区别在于,它允许创建流动性质押 AVS 代币,这些代币可以在 DeFi 中使用。关于如何将再质押奖励代币支付给再质押的终端用户,无论是通过原生再质押还是 LRT,仍有许多问题有待解答。但据我们所知,这是第一个例子,也是第一次有人提出为 AVS 铸造流动性收据代币(liquid receipt token)。 允许这些 AVS 代币被铸造为流动收据代币,有助于加强 AVS 的安全性,并在 DeFi 中有效使用这些代币。这可能会允许一些涉及流动性收据 AVS 代币的再质押策略,允许奖励复利,并可能帮助委托管理者找到向终端用户支付奖励的最佳策略。

总体而言,目前尚不清楚许多 AVS 能否在短期内产生可观的收入,但从中长期来看,很有可能会出现许多 AVS,以满足开发者、用户和协议的不同需求。这些 AVS 支付给再质押者的收入,可能会提供比原生质押奖励更高的收益,我们预计这将推动 rJitoSOL 等代币通过 Solana DeFi 得到广泛采用,甚至可能取代 JitoSol。Jito 继续将自己定位为 Solana 上的主导协议,涉及 MEV、Stake/Liquid Stake 以及现在的 Restake 等价值捕获关键点。【原文为英文】( 来源


9️⃣ Telegram 创始人:以「言论自由」为使命,视马斯克为战友,以 TON 为基础构建盈利模式

导读:加密研究员 starzq.eth 看完 Telegram 创始人 Pavel Durov 的采访后,对 Telegram 的使命以及 TON 对于 Telegram 的价值有了更深刻的理解。starzq.eth 整理了采访精华,同时补充了一些背景信息 / Comments / 对 TON 的分析。

starzq.eth: 初期为了保持独立,Telegram 没有引入第三方投资机构,因为其追求「言论自由」的使命不一定和投资机构一致,同时 Pavel 可以为 Telegram 的初期运营提供资金。但随着用户量增加,Telegram 每年的运营成本高达数亿美元,不可能一直靠 Pavel 提供运营资金,于是尝试了一系列筹资的方法。Pavel 提到了债券发行,但其实更重要的是先后 2 次对区块链的尝试:

  • 2018 年 1 月,Telegram 宣布推出「Telegram Open Network」(TON),一个高性能区块链,希望通过扩展达到每秒数百万笔交易,为 Telegram 当时 5 亿多用户提供快速、安全的去中心化支付、数字身份等服务。通过首次代币发行(ICO)筹集了 17 亿美元,为其建设提供资金。同时没有出售 Telegram 任何股权。

  • 这次 ICO 在 2020 年一季度被 SEC 叫停,Telegram 将资金返还给投资者,还支付了 1850 万美元罚款。2021 年 3 月,Telegram 发行了 10 亿美元债券,年利率 7-8%(看起来像是对 ICO 叫停的紧急应对)。

  • ICO 叫停后,Pavel 将 TON 的控制权交给了「社区」。一个名为 NewTON 的开源开发者团队接手了项目,并在 2021 年更名为 TON(The Open Network)基金会。

  • 2023 年 8 月,Telegram 推出基于 TON 的加密钱包,可供 Telegram 全球 9 亿用户使用。至此,Toncoin 的价格也开启了飙升之路,FDV 和 Market Cap 都进入了 Top10。

至此,我们应该不用再怀疑 Telegram 和 TON 的紧密关系,TON 可以为 Telegram 在保护用户隐私基础上,构建出强大且健康的盈利模式。

  • 广告为 Facebook / Instagram 等社交网络创造了主要的利润,但 Pavel 从 VK 时代起就以不喜欢广告而闻名,一方面会暴露用户隐私数据,和 Telegram 的使命冲突,另一方面用户体验不好;目前 Telegram 开放了基于频道订阅的广告,但因为不能开放用户隐私数据,会影响广告投放的精准度,短时间内比较难创造大体量营收;

  • 而增值服务和金融服务都和支付相关,Telegram 发力小游戏,支持 Ton 的原因就非常清晰了:通过小游戏的增值服务,一方面创造巨量收入,另一方面提升用户活跃度;

  • Ton 本质上为 Telegram 实现了全球支付的底层能力。有了支付,Telegram 就拥有了最基础的 2 个功能,发信息和发钱,建立各种金融服务就水到渠成。来源

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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.

487 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.

528 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.

459 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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