deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

Odaily星球日报Опубликовано 2024-08-12Обновлено 2024-08-12

Введение

社区和启动部分在所有初始TGE解锁中占据最大的份额,旨在满足DBR启动的所有需求

deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

今天,deBridge 基金会正式成立并确定了其使命,即扩展、加强和加速 deBridge 生态系统的增长,同时推动构建去中心化金融(DeFi)应有的流动性互联网。

作为首个举措,基金会推出了 DBR 检查器,社区成员可以通过该工具提前预览由 Season 1 的 deBridge Points 活动生成的 DBR 代币。

关于 deBridge 基金会  

deBridge 基金会将通过多项举措帮助开发和壮大协议及生态系统,这些举措包括资助和长期激励计划。此外,基金会还将在推动去中心化进程中发挥关键作用。

deBridge 基金会将有义务为整个 DAO 及其关键参与者(包括核心贡献者、战略合作伙伴和社区)谋取利益。治理将赋予 DBR 持有者塑造协议未来的权力,标志着进一步去中心化治理的战略举措。

不久之后,DBR 持有者将能够对治理提案进行投票,并提出促进 deBridge 生态系统发展和壮大的想法。

社群和启动—— 第一季 DBR 分发

在 deBridge 的发展历程中,项目有意筹集了足够的资金,以在开始收入流入之前启动协议。该策略的目标是确保未来治理中的以下核心参与群体之间的平衡对齐:

  • 核心贡献者

  • 战略合作伙伴和验证者

  • 社区

每个群体都为我们共同的成功做出了平等的贡献。为了保持这一长期的平衡,代币分配经过深思熟虑设计,每个群体在治理中的份额相似,并将在未来 3.5 年内逐步解锁。

社区是推动 deBridge 生态系统发展的主要力量,该群体是第一个收到代币并启动生态系统治理的群体。

几个月前,我们在走向进一步去中心化的过程中,发布了 deBridge 协议代币(DBR)的代币经济学信息。为了帮助理解代币经济学的复杂性,我们在此强调一些重要参数。

DBR 的总供应量为 100 亿枚代币,初始流通供应量为 18 亿枚(18% ),代币将以 SPL 代币形式在 Solana 上发行:

deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

根据已公布的代币经济模型,社区和启动部分在所有初始 TGE 解锁中占据最大的份额(占总供应量的 10% 或 10 亿枚 DBR),旨在满足 DBR 启动的所有需求:

  • 2% (2 亿枚 DBR)— LFGVault:这部分将用于 LFGVault,以启动 DBR 的链上交易。这将是一个专属活动,只有活跃的 deBridge 用户和部分 Jupiter 社区成员有资格参与(所有未使用的代币将被退回并用于未来的分发季)。了解更多关于 LFG Vault 机制的信息。

  • 1% (1 亿枚 DBR)— Jupiter DAO LFG 奖励:将作为奖励分配给 Jupiter DAO,以表彰其在推动 LFG 过程及促进 deBridge 生态系统的增长和发展中发挥的重要作用

  • 1% (1 亿枚 DBR)— Meteora 动态池:将用于 Meteora 动态池,以确保 DBR 从启动时起在链上具有顺畅的流动性。

  • 6% (6 亿枚 DBR)— deBridge Points 第一季持有者:其余所有已解锁的代币将分配给第一季 Points 持有者,这是首次也是最大的分发。代币将根据每个地址在第一季快照宣布时累积的 Points 数量按比例分配。

deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

DBR 资格

在第一季积分计划中,用户、集成合作伙伴和社区成员共同积累了 15 亿积分,他们帮助传播了 DeFi 流动性互联网的理念。我们认为,所有活跃于 deBridge 生态系统中的人都为我们的使命做出了贡献,并应成为未来治理中的利益相关者,而积分是一种公平的方式来量化每个人对集体成功所做的贡献。每一个拥有积分的地址都在引导和塑造我们的技术,帮助将我们的产品带入 DeFi,并最终给予我们继续前进的动力。

第一季快照已于 2024 年 7 月 23 日 21: 00 UTC 成功完成,用户已经开始为 deBridge 第二季累积积分。

资格检查器

DBR 代币分配资格检查器现已上线。我们邀请所有尊贵的用户连接他们的钱包,并在 deBridge 基金会网站上查看第一季的分配情况。请关注有关 DBR 领取的更多信息,一旦功能启用将及时通知。

那些在 10 个不同的日子里与协议互动的忠实 deBridge 用户,以及 Jupiter 社区中排名前 10% 的 JUP 质押者,也会收到通知,告知他们有资格参与 LFG 上的 DBR 启动(即使他们不是第一季分配的参与者)。

deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

单击此处检查您的 DBR 资格。

我们还发布了一个公共分发文件,其中反映了所有涉及的地址、其指定的代币数量,以及针对每种类型的活动授予用户的积分的详细统计信息。任何人都可以根据上述机制验证代币余额的计算情况。如果您发现任何差异,请随时与我们联系。

第一季积分系统 DBR 分配计划:前 10% DBR 持有者

在第一季分配中,排名前 10% 的地址拥有约 76% 的所有代币。为了确保这些地址在长期内保持一致性,我们为这组用户制定了一个特别的分配计划:

  • 他们的 50% DBR 将在启动时可领取,剩余的部分将在 TGE(代币生成事件)后的 6 个月内可领取。这些用户将在下拉菜单中看到两个指定的分配选项。

deBridge基金会成立,DBR第一季空投检查器开放查询

其余 90% 的所有用户将在启动时领取 100% 的 DBR。

请注意,此公告仅适用于代币分配检查器的发布;有关 DBR 领取何时开始的更多信息将在启动准备就绪时提供。

通常情况下,所有用户将在 LFG Vault 关闭后的 48 小时内,当代币开始在 DEX 和 CEX 上交易时,可以领取他们的 DBR。

随着 DeFi 流动性互联网的快速增长,现在是迈向社区所有权的下一重要步骤的最佳时机。作为一个由社区主导的项目,确保所有数据和计算得到验证非常重要——如果你认为有任何不一致之处,请提出问题或疑虑。

DBR 的推出正逢其时。

LFG Vault

LFG Vault 旨在奖励最活跃的 deBridge 生态系统参与者和 Jupiter 社区。 DBR 通过 launch pool 启动的 LFG 将是一项非常独家的活动,仅适用于 deBridge 或 Jupiter 生态系统中活跃的某些地址。

LFG Vault 将以 2.5 亿美元 FDV(每个代币 0.025 美元)的价格出售 DBR 代币总供应量的 2% (200, 000, 000 枚),上限为 500 万美元 USDC。所有符合条件的用户将有最多 24 小时的时间将 USDC 存入 LFG 金库(每个钱包上限为 25, 000 美元),以 0.025 美元的价格购买 DBR。

资格

特殊的智能合约验证将只允许特定的符合条件的地址列表参与,从而为忠实的 deBridge 用户和精选的 Jupiter 用户提供参与和支持生态系统的机会。每个符合条件的地址都将被授予一个特殊的加密签名,该签名需要传递给智能合约。 

  1. 在至少 10 个不同的日子(截至第 1 季快照的日期)与 deBridge 协议进行交互的活跃 deBridge 用户。总共有 28, 029 个符合条件的地址。 

  2. 欢迎所有 JUP 质押者中排名前 10% 的人参与 LFG 的启动。

代币分配和归属

通过 LFG Vault 获得的 DBR 代币将分两个阶段分发: 50% 将在代币启动时(大约在 Vault 开启后 48 小时)可交易时分发,另 50% 将在启动后六个月分发。

1% 的 DBR 流动性将提供给 LFG Vault ,另外 1% 将在六个月后分发给 LFG 参与者。当 LFG Vault 关闭时,它将持有最多 500 万美元的 USDC,其中 300 万美元将与 DBR 总供应量的 0.5% 配对,提供给 Meteora 的动态池。Meteora 的流动性提供(LP)头寸和剩余的 USDC 流动性(最多 200 万美元)将保存在基金会的多重签名钱包中。

第一季积分的代币认领和交易将在 LFG 启动大约 48 小时后开始,确保所有人都能平等获取代币。LFG Vault 模式将按比例操作,即代币将按比例分配,多余的 USDC 将退还给参与者。

如果 LFG Vault 未达到上限,未分发的代币将退回基金会。我们设计了一个公平、流动性强且平衡的启动,并感谢 Jupiter 团队在整个过程中提供的宝贵支持。

更多信息,请参阅 LFG Vault 的文章

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 News11 мин. назад

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

Foresight News11 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.

marsbit16 мин. назад

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

marsbit16 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.

marsbit17 мин. назад

Проблемы вычислительной мощности в китайско-американской партии по искусственному интеллекту

marsbit17 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».

marsbit22 мин. назад

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

marsbit22 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.

marsbit29 мин. назад

Агенты ИИ «поглотили» какие криптосекторы?

marsbit29 мин. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片