UXLINK推出下一代社交增长全链基础设施,为建设者提供支持,并将应用程序扩展到数十亿用户

币界网Опубликовано 2024-08-12Обновлено 2024-08-12

币界网报道:

新闻稿。新加坡-UXLINK很高兴宣布推出其尖端的链抽象堆栈,旨在彻底改变开发人员和用户与区块链技术的交互方式。UXLINK的下一代链是一个全链基础设施,它使构建者能够创建能够扩展到所有区块链上数十亿用户的应用程序,无缝弥合Web2简单性和Web3创新之间的差距。

以用户为中心的功能:

UXLINK的架构通过抽象区块链技术的复杂性来优先考虑用户体验。借助由多链Gas Relayer服务支持的无缝交易,用户现在可以专注于可用性,而无需担心底层区块链。UXLINK的平台确保人们甚至不会意识到他们正在使用区块链,从而增强了Web3技术与日常应用程序的无缝集成。

此外,UXLINK通过允许用户在参与平台时获得奖励来激励参与,有助于有机地发展网络。UXLINK协议还提供SocialAuth等创新服务,可轻松创建和恢复帐户,免费使用帐户,并使用MPC签名服务控制不同链上的帐户。

开发者授权:

对于开发人员来说,UXLINK是社区赋权和应用程序增长的终极平台。通过提供从智能合约到索引器的全套工具,UXLINK简化了开发过程,同时确保了与其他链的完全互操作性。开发人员可以利用UXLINK组件构建可组合、可重用和去中心化的web应用程序。Rollup Data和Multichain Gas Relayer的集成确保了基于UXLINK构建的应用程序在多个区块链生态系统中具有可扩展性和高效性。

合作伙伴邀请函:

UXLINK邀请其合作伙伴参与即将到来的测试网阶段,在那里他们可以亲身体验该平台的功能。该公司致力于为用户增长、链上参与和资产分配提供一站式解决方案,使UXLINK成为下一波Web3创新的首选基础设施。

关于UXLINK:

UXLINK是下一代链抽象堆栈,旨在通过弥合Web2和Web3技术之间的差距来增强开发人员的能力和用户体验。UXLINK支持EVM和非EVM链,能够创建可扩展、可互操作的应用程序,这些应用程序可以覆盖所有区块链上的数十亿用户。

网状物:https://www.uxlink.io/推特:https://x.com/UXLINKofficial电报:https://t.me/uxlinkofficial2

媒体联系人:Rachita [email protected]


这是一份新闻稿。读者在采取与推广公司或其任何附属公司或服务相关的任何行动之前,应进行尽职调查。Bitcoin.com不对因使用或依赖新闻稿中提到的任何内容、商品或服务而造成或声称造成的任何损害或损失直接或间接负责。

Похожее

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.

marsbit6 мин. назад

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

marsbit6 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.

marsbit7 мин. назад

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

marsbit7 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».

marsbit12 мин. назад

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

marsbit12 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.

marsbit18 мин. назад

Агенты ИИ «поглотили» какие криптосекторы?

marsbit18 мин. назад

Страхование сталкивается с самым серьезным конкурентом: Рынки прогнозов — «варвары у ворот»?

Индустрия страхования сталкивается с новым конкурентом — рынками прогнозирования. Такие платформы, как Kalshi и Polymarket, начинают вторгаться в традиционные страховые сферы, предлагая альтернативные инструменты хеджирования рисков. Примеры включают сотрудничество Kalshi со страховым брокером Game Point Capital для хеджирования премий NBA-команд по более низким ценам, чем у традиционных страховщиков. Партнёрство Polymarket с Parcl позволяет делать ставки на индексы цен на недвижимость, что даёт возможность владельцам и покупателям жилья страховаться от падения или роста стоимости. Кейс нью-йоркского бара The Jeffrey, который застраховал на Kalshi акцию «бесплатная выпивка в случае победы «Никс», показывает, как малый бизнес может использовать прогнозные рынки для управления операционными рисками, связанными со спортом, погодой или политикой. Преимущества таких рынков — прозрачность ценообразования, ликвидность и нейтральная роль платформы — делают их привлекательной альтернативой традиционным ставкам и некоторым видам страхования. Исторический прецедент — успешные маркетинговые кампании с возвратом средств, подкреплённые ставками на спорт, как у «Матраса Мэка». Несмотря на проблемы с ликвидностью, нечётким регулированием и рисками манипуляций, рынки прогнозирования уже делают первые шаги, бросая вызов не только букмекерскому бизнесу, но и традиционным страховым компаниям.

Odaily星球日报18 мин. назад

Страхование сталкивается с самым серьезным конкурентом: Рынки прогнозов — «варвары у ворот»?

Odaily星球日报18 мин. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片