Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

Odaily星球日报Xuất bản vào 2024-01-31Cập nhật gần nhất vào 2024-01-31

Tóm tắt

压力测试规模已暴露空投范围?

原创 | Odaily星球日报

作者 | Azuma

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

北京时间 1 月 30 日晚间,Starknet 在 Goerli 测试网上执行了一场时长数小时的压力测试,测试期间共有 247512 笔被标记为“claim”的合约交互操作被执行。

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

长期跟踪 Starknet 社区动态的 KOL CryptoTraalala.stark 就此表示,这或许意味着 STRK 最终的空投地址数量将不足 20 万个,因为比真实空投交互规模更小的压力测试毫无意义,测试的目的本就是验证网络面临突然流量时的抗压能力,如果 Starknet 计划向 50 万个地址空投,那么他们就不会只测试 24 万笔交互。

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

作为社区关注度最高的潜在空投项目,Starknet 虽然频频被调侃“只打雷,不下雨”,甚至还嘲讽用户为“电子乞丐”……但事实上在过去一个多月内,Starknet 其实已就 STRK 进行了多轮明确的测试工作,我们也能从这些测试进度中看到 STRK 确实已经越来越近了。

STRK 相关动态一:STRK 的跨链转移

去年 12 月 14 日,社区用户根据 Sepolia 测试网上的记录发现,Starknet 已通过该测试网试验了 Layer 1 至 Layer 2 的 STRK 跨链转移。

  • Odaily 星球日报注:以太坊主网(Layer 1)上的 STRK 早在一年多以前便已部署,但除了一些用于测试或治理需求的转移外,并未正式流通。STRK 的合约地址为 0xCa14007Eff0dB1f8135f4C25B34De49AB0d42766

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态当日,用户发现以太坊 Sepolia 测试网上与主网 STRK 合约相同(0x ca 14 开头)的 STRK 测试币出现了多笔转账,其中一笔 1234 枚 STRK 测试币的转账疑似是在进行从 Layer 1 至 Layer 2 的跨链转移。

Starknet Sepolia 测试网数据则显示,上述交易确认几分钟后,该测试网上 0x 0137 开头的地址随即收到了 1234 枚 STRK 测试币。

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

12 月 26 日,距离上述试验十余天之后,Starknet 于 Github 库内正式添加了“bridged_tokens”文件,该文件披露了 Sepolia 测试网上的一些 STRK 相关参数:

  • Layer 1 的 STRK 合约地址为 0xCa14007Eff0dB1f8135f4C25B34De49AB0d42766(此前已披露,与主网一致);

  • Layer 2 上的 STRK 合约地址为 0x04718f5a0fc34cc1af16a1cdee98ffb20c31f5cd61d6ab07201858f4287c938d;

  • Layer 1 的 STRK 桥接合约地址为 0x6FE45BEFC2C0E0F619D5ccFB6fA4D40590f6bC53;

  • Layer 2 上的 STRK 桥接合约地址为 0x0594c1582459ea03f77deaf9eb7e3917d6994a03c13405ba42867f83d85f085d。

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

1 月 15 日,大概是试验一个月后,社区用户又发现 Starknet 在主网上试验了 Layer 1 至 Layer 2 的 STRK 跨链转移。

Etherscan 及 Starkscan 链上记录,当时先是以太坊主网上的 STRK 代币出现了多笔小额转账,之后 Starkscan 亦出现了数额等同的多笔 STRK 转账,疑似是团队是测试将 STRK 从 Layer 1 桥接至 Layer 2 。

此外该转账系桥接操作的另一个作证是,Starknet 主网上出现转移的 STRK 代币合约为 0x 0471 开头,与前文中提到 Starknet 在 Github 库内披露的 Sepolia 测试网代币合约一致。

STRK 相关动态二:gas 支持

1 月 10 日,Starknet 正式激活了 V 0.13.0 的大版本升级,该升级的主要内容是添加 V3 交易类型,其目的是为了让 Starknet 网络能够支持未来的一些功能升级,比如在 ETH 之外添加 STRK 作为 gas 代币。

当时社区内曾有不少人将 V 0.13.0 升级日期误解读为 STRK 激活 gas 属性的日期,但随后 Starknet 则“辟谣”表示:“V 0.13.0 升级涵盖了将 STRK 作为 gas 代币的技术准备工作,但这并不意味着现在便可使用 STRK 作为 gas……铁轨已经铺设完毕,但火车还没有运行。”

不过,似乎 STRK 正式激活 gas 属性的日期也不会太远了 —— 今日早间,Starknet 核心开发者 antiyro 分享了一笔链上交易并表示,Starknet 网络 524884 区块中的一笔交易使用了 STRK 支付 Gas 费的交易,这意味着 Starknet 团队已正式开始测试该功能。

STRK 相关动态三:测试网 claim 交互

相较于前两大动态,社区用户更为关心的可能还是与潜在空投相关的动态。

Starknet“福报”将至?一文梳理STRK近期相关动态

1 月 26 日,社区用户发现 Starknet 在测试网上执行多笔标记为 claim 的操作,疑似在测试 STRK 的空投申领。

同日,Starknet 宣布将于 1 月 30 日在 Goerli 测试网上进行压力测试,当时曾有部分社区用户猜测,测试的主要内容应该是通过执行大量的潜在 claim 交互来检查网络承压能力,昨晚的链上数据状况也证实了这一猜测。

福报将至?

根据历史信息来“刻舟求剑”,从在测试网试验 Layer 1 至 Layer 2 的 STRK 跨链(12 月 14 日),到在主网上进行实战演练(1 月 15 日),Starknet 大概用了一个月时间,以此类推,本月 Starknet 已在测试网上试验了空投 claim,那么下个月的故事会是什么?这很难不让人浮想联翩。

最后需要强调的是,本文内容仅为对 STRK 代币相关动态的一次梳理,没有人知道“福报”究竟哪天会来,但从确切的测试进程来看,这一天越来越近了。

Nội dung Liên quan

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit24 phút trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit24 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit32 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit32 phút trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit2 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片