操作指南:如何安全地质押DYDX并赚取USDC

Odaily星球日报Опубликовано 2024-03-06Обновлено 2024-03-06

Введение

dYdX Chain在上线不到2个月的时间内,已向超7,500名质押者发放了超200万枚USDC的质押奖励

原文来源:dYdX

原文编译:BlockBeats

在去中心化衍生品平台 dYdX 上,用户可以通过 Ledger 安全地质押 DYDX 并赚取 USDC。

质押 DYDX 并赚取 USDC

dYdX 链上的所有费用(吃单方(Taker)/挂单方(Maker)费用)均由验证者和质押者承担,主要以 USDC 形式分配。这创建了一种奖励机制,不会对原生代币造成通胀压力,并为验证者和利益相关者提供了实用性。

对于协议分配给质押者的任何质押奖励,验证节点都可以设置特定的佣金率,范围从最低 5% 到最高 100% ,并适用于每个验证节点的质押者。该佣金将从协议分配给这些质押者的质押奖励中扣除,并由相关验证人保留。目前,根据Minstcan 的数据,dYdX 链上的平均验证者佣金率为 6.08% 。

详情可参阅 dYdX 基金会关于质押 DYDX 的博客

截至 2024 年 1 月 12 日,质押 DYDX 的年利率从 9% 到 25% 不等。这是因为 dYdX Chain 收到的费用金额取决于当天的市场状况。

操作指南:如何安全地质押DYDX并赚取USDC

用户可以在此处查看到目前为止向质押者和验证者支付了多少奖励

  • 由于质押者以 USDC 形式获得奖励,因此不必担心 DYDX 的波动性。

  • 由于 dYdX 交易费用是质押奖励的来源,因此质押者不必担心 DYDX 代币的通货膨胀。

DYDX 代币持有者可以通过 Keplr 将 DYDX 质押在任意活跃的验证节点,可参考该链接查询

操作指南:如何安全地质押DYDX并赚取USDC

关于使用 Keplr 质押 DYDX 的可以参考:https://www.dydx.foundation/how-to-stake/keplr-user

截至目前,dYdX Chain 在上线不到 2 个月的时间内,已向超过 7, 500 名质押者发放了超过 200 万枚 USDC 的质押奖励。

使用 Ledger 安全地进行质押

质押意味着用户需要长期持有 DYDX,其中的安全问题非常重要,用户可以通过与 Keplr 集成的 Ledger 轻松质押 DYDX。

以下是有关如何将 Ledger 与 Keplr 集成的说明:https://support.ledger.com/hc/en-us/articles/4411149814417-Set-up-and-use-Keplr-to-access-your-Ledger-Cosmos-Ecosystem-Accounts?docs=true

使用 Stride 进行流动性质押(即将推出)

DYDX 代币持有者可以使用 https://app.stride.zone/ 将其 DYDX 在 Stride 进行流动性质押。作为交换,持有者将收到 stDYDX,这将使他们能够继续获得质押奖励,同时保持代币的流动性。这将使用户能够灵活地同时获得质押奖励并在 DeFi 协议中使用这些代币,或者立即退出头寸,而无需等待 dYdX 的 30 天的质押取消期。

在此处查看更多信息:https://dydx.forum/t/announcing-stdydx-and-stride-s-initial-host-chain-validator-set/1960

原文链接

Похожее

Открытые системы в конечном итоге побеждают: почему Ethereum — следующий Linux?

**Открытые системы в конечном итоге побеждают: Почему Ethereum — это следующий Linux?** Исторические параллели показывают, что открытые, децентрализованные системы («базары») со временем превосходят закрытые, контролируемые («соборы»). Как Linux победил проприетарные UNIX-системы, а интернет — частные сети, так и Ethereum, благодаря своей беспристрастной нейтральности (credible neutrality), имеет все шансы стать доминирующей основой для мировой финансовой инфраструктуры. Ключевые причины: 1. **Беспризорное (permissionless) инновационное развитие:** Подобно модели разработки Linux с открытым исходным кодом, Ethereum позволяет любому разработчику вносить инновации без разрешения (примеры: ERC-20, ERC-721, Uniswap). Ни одна частная компания не может сравниться с совокупной скоростью инноваций глобального сообщества. 2. **Суверенитет и нейтральность:** Ethereum — это суверенная вычислительная платформа, правила которой прозрачны, равны для всех, устойчивы к изменениям и открыты для участия. Ни одна организация (будь то корпорация или государство) не может контролировать или произвольно менять сеть, что устраняет риски платформы и создает доверие. 3. **Провал частных альтернатив:** Частные блокчейны и консорциумы (например, We.trade, Marco Polo), продвигаемые банками, страдают от фундаментальных противоречий интересов участников и не могут обеспечить открытую компоновку (composability) и нейтральность, которые являются основной ценностью блокчейна. Многие подобные проекты уже потерпели неудачу. 4. **Эффект сетевого масштаба:** Доверие разработчиков и институтов (Coinbase, BlackRock, JPMorgan, Robinhood) привлекает в экосистему Ethereum больше инструментов, ликвидности и приложений, создавая самоподдерживающийся цикл роста. На Ethereum уже приходится подавляющая доля активности в DeFi, стейблкоинах и токенизированных активах. 5. **Ответственность на уровне приложения:** Аргумент о необходимости контролируемого субъекта для регулирования в финансовой сфере решается на уровне приложений (например, с помощью токеновых стандартов со встроенным KYC, как ERC-3643), а не базового расчетного уровня, который должен оставаться нейтральным. История технологий учит, что преимущества закрытых систем (скорость, фокус) в долгосрочной перспективе уступают силе открытых сетей. Ethereum, как платформа, обеспечивающая суверенитет, нейтральность и беспрепятственные инновации, находится на пути к тому, чтобы стать для финансов тем же, чем Linux стал для операционных систем, — повсеместно принятой, надежной и открытой основой.

Foresight News10 мин. назад

Открытые системы в конечном итоге побеждают: почему Ethereum — следующий Linux?

Foresight News10 мин. назад

Заканчиваются канальные преимущества. Как протоколы DeFi защищаются от захвата гигантами?

Рост за счет доступа к каналам дистрибуции подходит к концу. Такие гиганты, как Coinbase, Stripe и Kraken, стремятся контролировать всю цепочку создания стоимости, поглощая или создавая конкурирующую базовую инфраструктуру, чтобы захватить прибыль и избежать «платы за проезд». Coinbase с ее блокчейном Base собирает сборы за упорядочение, Stripe приобрела Bridge для удержания доходов от стейблкоинов, а Kraken купила NinjaTrader для получения лицензий на деривативы. Однако протоколы DeFi, такие как Morpho и Uniswap, строят защиту, активно расширяясь на множество блокчейнов. Это снижает риск зависимости от одной платформы. Их глубоко укоренившаяся, проверенная в боях технология создает высокие затраты на замену для крупных компаний, что ведет к взаимозависимости. Хотя будущее может двигаться к олигополии, текущая динамика — это гонка между вертикальной интеграцией гигантов и горизонтальным, мультичейн-расширением открытых протоколов. Краткосрочная стабильность есть, но долгосрочный итог этой борьбы определит архитектуру отрасли.

marsbit15 мин. назад

Заканчиваются канальные преимущества. Как протоколы DeFi защищаются от захвата гигантами?

marsbit15 мин. назад

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

**Краткое содержание статьи: "Проблемы вычислительных мощностей в контексте китайско-американского соперничества в области ИИ"** Ключевой проблемой развития ИИ в Китае является серьезное отставание в области вычислительных мощностей, особенно в сфере высокопроизводительных чипов для **обучения** моделей ИИ. В то время как китайские чипы, такие как продукты компаний Moore Thread, Biren Technology и других, находят применение в более доступных задачах **вывода (инференса)** (например, в приложении Doubao), они практически не представлены в требовательном сегменте обучения крупных моделей. Здесь безраздельно доминируют американские компании, в первую очередь Nvidia с ее чипами серии A100/H100/H200 и экосистемой CUDA. Разрыв огромен: США контролируют более 70% мирового рынка высококлассных GPU, их общие вычислительные мощности более чем в два раза превышают китайские (2400 против 1053 EFLOPS). Американские технологические гиганты, такие как Meta, Google, Microsoft и Amazon, вкладывают сотни миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ. Например, только у Google вычислительных мощностей столько же, сколько у 500 000 чипов H100, что составляет четверть от общемирового объема. Это позволяет им проводить десятки итераций обучения крупных моделей в год и экспериментировать с параметрами в триллионы и десятки триллионов, как это делает xAI Илона Маска. В результате, самые передовые американские модели (например, Anthropic Claude Mythos с 10 триллионами параметров) значительно превосходят лучшие китайские (например, DeepSeek V4 Pro с 1.6 триллионами параметров). Эксперты оценивают отставание Китая в 8-15 месяцев. Основная причина — физическое отсутствие необходимых мощностей для быстрого обучения сверхбольших моделей в соответствии с законом Scaling Law. Китай стремится к импортозамещению, разрабатывая собственные чипы (Huawei Ascend 910B, Cambricon и др.). Хотя по абсолютной производительности они пока отстают от лидеров на 30% и более, в сфере инференса разрыв сократился до 15-20%. Главная проблема — не только производительность железа, но и отсутствие зрелой программной экосистемы, подобной CUDA. Однако уже есть первые успехи: компании вроде Zhipu AI и Moore Thread начинают демонстрировать возможность полного цикла обучения моделей на отечественном оборудовании и фреймворках. Вывод: Китай сталкивается с фундаментальным вызовом в "гонке вычислений", которая лежит в основе "гонки моделей". Преодоление этого разрыва требует времени, масштабных инвестиций и построения собственной экосистемы. Страна обладает необходимым рынком, талантами и капиталом, но путь к паритету с США в области высокопроизводительных чипов для ИИ будет долгим.

marsbit16 мин. назад

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

marsbit16 мин. назад

Новая работа команды Хэ Каймина: после удаления VAE и приватных данных генерация текста в изображениях стала ещё лучше

Новая работа команды Хэ Каймина, MiniT2I, представляет собой минималистскую базовую модель для генерации изображений по тексту, которая бросает вызов существующим сложным подходам. В отличие от популярных моделей, таких как Stable Diffusion, MiniT2I отказывается от использования VAE, сложных механизмов введения условий (AdaLN), вспомогательных функций потерь, приватных данных и этапов выравнивания RL/DPO. Модель работает непосредственно в пространстве пикселей, используя потоковое согласование. Архитектура MM-JiT основана на чистом Transformer с двумя адаптерами для текста и без AdaLN. Обучение проводится в два этапа на полностью открытых данных: предварительное обучение на LLaVA-recaptioned CC12M и тонкая настройка на наборе высококачественных пар изображение-текст. Несмотря на небольшой размер (например, версия B/16 с 258 млн параметров), MiniT2I показывает конкурентоспособные результаты на бенчмарках GenEval (0.87) и DPG-Bench (84.2), превосходя более крупные модели. Модель L/16 (912 млн параметров) демонстрирует хорошее качество в стилях, композиции и воображении, приближаясь к SD3-Medium. Работа также честно указывает на текущие ограничения: артефакты на границах патчей, побочные эффекты CFG в пиксельном пространстве, потолок разрешения и отставание в рендеринге текста из-за использования только открытых данных. MiniT2I доказывает, что создание мощных тексто-графических моделей может быть более простым, эффективным и доступным, отмечая возможный переход от парадигмы «нагромождения» к парадигме «очищения».

marsbit21 мин. назад

Новая работа команды Хэ Каймина: после удаления VAE и приватных данных генерация текста в изображениях стала ещё лучше

marsbit21 мин. назад

Агенты ИИ «поглотили» какие криптосекторы?

Если вы, как и мы, последние несколько лет были глубоко вовлечены в индустрию, вы заметили, как изменилась атмосфера. Основной консенсус заключается в том, что отрасль активно оптимизируется под AI-агентов, что отодвигает на второй план продукты, ориентированные на прямое человеческое взаимодействие. Однако цепочка данных остается активной на новом уровне — уровне автономных агентов, недоступном для прямого человеческого вмешательства. Агенты уже доминируют в определенных сегментах: * **Деривативы (перпетуальные контракты):** Скорость и круглосуточное исполнение дают машинам явное преимущество, что подтверждают результаты конкурсов, где все AI-агенты завершили гонку, в то время как многие люди понесли убытки. * **Арбитраж (MEV):** Это абсолютно доминируемая роботами сфера, где масштабируемая человеческая деятельность невозможна. * **Оптимизация доходности:** Большинство новых протоколов DeFi включают автономных AI-агентов для управления, что показывает рост их внедрения. * **Спот-торговля:** По оценкам, автоматизированные боты отвечают за значительную долю общего объема торгов. В других сегментах наблюдается **смешанная активность**: * **Предиктивные рынки:** Агенты доминируют в краткосрочном арбитраже, но люди сохраняют преимущество в долгосрочных прогнозах, требующих адаптации. * **Кредитование в DeFi:** Хотя процессы ликвидации автоматизированы, ключевые решения о займах и депозитах по-прежнему принимаются людьми. Человеческое взаимодействие остается ключевым в областях, требующих доверия и контекста: * **Стейблкоины и платежи:** Подавляющий объем транзакций связан с реальными людьми, использующими криптовалюту для переводов и повседневных расходов. * **Кошельки:** Это последний рубеж, требующий человеческого одобрения и надзора. С ростом числа агентов **верификация человеческой деятельности** становится критически важной. Проекты, такие как World (AgentKit), t54, Self Protocol и Kite AI, разрабатывают инфраструктуру для безопасного связывания агентов с проверенными людьми, обеспечивая подотчетность и доверие в агент-ориентированной экономике. **Вывод:** Агенты превосходят людей в задачах, требующих скорости и оптимизации (трейдинг, MEV), и эта тенденция сохранится. Однако человеческий слой остается жизненно важным для сфер, связанных с реальной экономикой, платежами, доверием и сложными суждениями. Будущее, скорее всего, будет заключаться в симбиозе, где агенты эффективно выполняют задачи, но подотчетны и контролируются людьми.

marsbit28 мин. назад

Агенты ИИ «поглотили» какие криптосекторы?

marsbit28 мин. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片