Dữ liệu tiết lộ: Chuyển tiền Solana chậm lại, hóa ra là do người xác thực đang 'gây chuyện'?

比推Xuất bản vào 2026-01-08Cập nhật gần nhất vào 2026-01-08

Tóm tắt

Theo công cụ IBRL Explorer của JITO, nhiều trình xác thực (validator) trên Solana đang trì hoãn đóng gói giao dịch không bỏ phiếu (non-vote transactions) vào cuối mỗi slot để tối đa hóa phần thưởng, gây chậm trễ lan truyền trạng thái và làm giảm hiệu suất mạng. Điều này trái với thiết kế streaming ban đầu của Solana, khiến giao dịch bị "phun" ra thành đợt thay vì truyền liên tục. Jito đánh giá trình xác thực qua điểm IBRL dựa trên: thời gian slot (35%), phân bổ đều giao dịch (40%) và xử lý sớm giao dịch bỏ phiếu (25%). Tranh cãi nổ ra khi Harmonic chỉ trích thang điểm này thiên vị Jito, trong khi họ dùng cơ chế đấu giá để tối ưu phần thưởng. Giải pháp tiềm năng là Multi Concurrent Proposers (MCP) – cho phép nhiều người đề xuất khối song song, ngăn độc quyền sắp xếp giao dịch. Hiện Jito's BAM cũng đang được áp dụng rộng rãi để cải thiện tính minh bạch và giảm tác động tiêu cực của MEV.

Tác giả: Carlos, Luke Leasure

Tiêu đề gốc: Solana’s block-building wars

Biên dịch và tổng hợp: BitpushNews


26年1月5日, JITO đã ra mắt một công cụ công khai có tên IBRL Explorer, nhằm đo lường hành vi đóng gói khối của người xác thực trên Solana và tiết lộ "trò chơi thời điểm" vốn không thể thấy trước đây trong việc xây dựng khối.

Trước tiên, chúng ta cần hiểu một số bối cảnh về cấu trúc thị trường của Solana. Solana được thiết kế như một hệ thống xử lý theo luồng (streaming system): trong điều kiện lý tưởng, khi một khối đang được xây dựng, Người Lãnh đạo (Leader) sẽ liên tục phát tán các mảnh dữ liệu (các gói dữ liệu nhỏ). Hành vi này nhằm mục đích tối thiểu hóa độ trễ xử lý giao dịch (khoảng thời gian từ khi người xác thực nhận được một giao dịch cho đến khi giao dịch đó được xử lý). Tuy nhiên, liệu quy trình xử lý giao dịch của Solana có thực sự liên tục hay không, trên thực tế phụ thuộc vào cách các trình xác thực lắp ráp các khối của họ.

Jito đã định nghĩa hành vi đóng gói khối tối ưu từ góc độ người xác thực: xây dựng nhanh, truyền phát liên tục, phổ biến trạng thái sớm. Điểm số IBRL của Jito là sự kết hợp có trọng số của ba biến số này:

  • Thời gian Slot (35%): Người xác thực đạt điểm cao nếu khối của họ được xây dựng xong trong các ngưỡng sau: slot tiếp quản từ một người xác thực khác nhỏ hơn 550 mili giây, hoặc slot liên tục (tức là bất kỳ slot nào còn lại trong nhiệm kỳ của Người Lãnh đạo) nhỏ hơn 380 mili giây.

  • Đóng gói giao dịch không bỏ phiếu (40%): Người xác thực được thưởng điểm khi các giao dịch được phân bố đều trong 64 tick của slot (thay vì nhồi nhét phần lớn giao dịch không bỏ phiếu vào vài tick cuối cùng của slot, tức là "đóng gói trễ"). Đây là biến số gây tranh cãi nhất trong điểm IBRL, sẽ được giải thích chi tiết ở phần sau.

  • Bỏ phiếu sớm (25%): Người xác thực đạt điểm tối đa khi ít nhất 90% giao dịch bỏ phiếu được xử lý trong 32 tick đầu tiên. Điểm số giảm dần nếu việc bỏ phiếu bị đẩy lùi vào phần muộn hơn của khối.

IBRL Explorer cho thấy, nhiều người xác thực có tình trạng đóng gói trễ các giao dịch không bỏ phiếu, trong một số trường hợp thậm chí còn kéo dài thời gian slot. Việc đóng gói trễ làm trì hoãn việc phổ biến trạng thái, làm tăng phương sai của kết quả thực thi, phá vỡ thiết kế dạng luồng của Solana và do đó làm tăng độ trễ mạng. Bạn nhận được không phải là một luồng dữ liệu liên tục, mà là một đợt phun trào dữ liệu đột ngột.

Trong một khối tối ưu, như ví dụ từ trình xác thực Helius dưới đây, hầu hết các giao dịch bỏ phiếu được xử lý trong nửa đầu của khối ("phổ biến trạng thái sớm"), trong khi các giao dịch không bỏ phiếu được phân bố tương đối đều trong 64 tick của slot ("truyền phát liên tục").

Ngược lại, việc đóng gói trễ có chủ ý rõ ràng trong ví dụ khối của Galaxy dưới đây, phần lớn giao dịch không bỏ phiếu bị nhồi nhét vào vài tick cuối cùng của slot. Bằng cách này, người xác thực đã ưu tiên giá trị chiết xuất (extractive value) thay vì sức khỏe mạng, bằng cách trì hoãn chuyển đổi trạng thái đến phút cuối.

Theo Lucas Bruder, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Jito Labs, người xác thực được khuyến khích chờ đến thời điểm cuối cùng của slot để quan sát thêm các giao dịch đến, chọn các giao dịch trả phí cao nhất, từ đó tối đa hóa phần thưởng.

Nhưng tại sao người dùng nên quan tâm? Mặc dù việc tối đa hóa lợi nhuận là hành vi hợp lý đối với một người xác thực riêng lẻ, nhưng hành vi này sẽ tạo ra sự kiểm duyệt ngầm, trì hoãn việc phổ biến trạng thái và buộc Người Lãnh đạo tiếp theo phải "đuổi theo", từ đó làm chậm toàn bộ mạng lưới.

Quan trọng hơn, việc đóng gói trễ cũng liên quan trực tiếp đến động lực "Thanh toán cho dòng lệnh" (PFOF) mới nổi của Solana, như Benedict Brady đã phác thảo trong bài viết này. Bởi vì ví và ứng dụng thường tạo ra các giao dịch đã ký được định tuyến trước (tức lệnh thị trường với giới hạn trượt giá), nên quyền "chạy sau" (backrunning) có giá trị được nhúng trong lệnh. Cách làm có lợi cho người dùng là bán quyền chạy sau này cho các công ty giao dịch, còn cách làm có tính chiết xuất là thực hiện "tấn công kẹp" (sandwich attack). Dù bằng cách nào, cũng có động cơ làm chậm tốc độ xử lý giao dịch để tăng giá trị của việc chạy sau, đây chính xác là điều mà việc đóng gói trễ có thể đạt được.

Động lực này đẩy Solana tiến tới một cấu trúc thị trường đối kháng hơn đối với các ứng dụng và người dùng. Nó cũng làm suy yếu các đảm bảo quan trọng mà các nhà tạo lập thị trường dựa vào, đặc biệt là về việc hủy bỏ trong khối và thực thi xác định, dẫn đến chênh lệch giá mua-bán mở rộng. Không có truyền phát liên tục, bất kể logic ứng dụng xuất sắc đến đâu, thị trường thời gian thực thực sự vẫn còn xa vời đối với Solana.

Cuộc tranh luận giữa Temporal và Jito

Trước khi đi sâu vào cách Solana giải quyết vấn đề này, phải thừa nhận rằng, thậm chí còn có một cuộc tranh luận sôi nổi về việc thế nào là xây dựng khối "tốt". Nhà đóng góp cốt lõi của Harmonic, Temporal, đã phản đối khuôn khổ và phương pháp chấm điểm IBRL của Jito. Chỉ trích của họ là điểm số này nhúng một bộ sở thích thiết kế cụ thể, những sở thích này có lợi cho cách xây dựng khối của Jito và mặc định làm cho Harmonic trông tệ hơn, điều này được phản ánh qua việc những người xác thực chạy Harmonic liên tục đạt điểm số thấp hơn.

Theo đồng sáng lập Harmonic, các khối của Harmonic được thực thi liên tục mà không có độ trễ, nhưng các mảnh dữ liệu chỉ được giải phóng sau khi một cuộc đấu giá khoảng 300 mili giây hoàn tất. Phương pháp này cho người xây dựng khối đủ thời gian để cạnh tranh, và cũng cho phần còn lại của mạng đủ thời gian để phát lại khối của Harmonic. Hình ảnh trực quan dưới đây cho thấy cùng một slot (391,822,619) từ trình xác thực Temporal Emerald đang chạy Harmonic.

Xét trong ngữ cảnh cách khối được phổ biến (hình trên), việc thực thi của Harmonic có vẻ như được phân bố đều. Nói cách khác, người xây dựng khối liên tục xây dựng khối thông qua việc xây dựng khối song song, và lý do các giao dịch chỉ tập trung vào các tick cuối cùng (hình dưới) là vì đó là thời điểm quyết định đấu giá.

Trong 30 ngày qua, Harmonic đã vượt trội hơn cả Jito và Firedancer về tổng doanh thu trung bình và trung vị trên mỗi khối (phí ưu tiên + tiền tip), từ đó mang lại phần thưởng cao hơn cho người xác thực và người đặt cọc. Vấn đề còn bỏ ngỏ là, liệu hiệu suất vượt trội này có phải được thực hiện thông qua trò chơi thời điểm được mô tả ở trên, với cái giá phải trả là lợi ích của người dùng hay không.

Nguồn: https://reports.firedancer.io/

Đề xuất Đồng thời Nhiều (MCP) và BAM

Sau khi trình bày quan điểm của cả hai bên, một điểm vẫn đúng: truyền phát liên tục là cực kỳ quan trọng.

Luận điểm của Harmonic không phải là truyền phát không quan trọng, mà là IBRL không nắm bắt được cách Harmonic đạt được nó, và có thể phân loại sai cơ chế đấu giá của họ thành "trò chơi thời điểm". Ở giai đoạn này, tôi chưa có đủ nền tảng kỹ thuật hoặc dữ liệu để hình thành quan điểm rõ ràng, nhưng Solana đã và đang phát triển một giải pháp trong giao thức nhằm giải quyết vấn đề khuyến khích cơ bản.

Giải pháp đó là Đề xuất Đồng thời Nhiều (MCP), một kiến trúc được phát triển bởi Anatoly Yakovenko và Max Resnick. Động cơ rất đơn giản: trong mô hình Người Lãnh đạo đơn lẻ ngày nay, một người đề xuất kiểm soát việc sắp xếp thứ tự, và trên thực tế có thể hành động muộn hơn những người khác, từ đó cho phép đóng gói trễ và củng cố động lực kiểu PFOF nêu trên. MCP loại bỏ sự độc quyền của người lãnh đạo đơn lẻ bằng cách để nhiều người đề xuất xây dựng các khối ứng cử viên một cách độc lập và song song. Kiến trúc này ngăn chặn một Người Lãnh đạo đơn phương đàn áp giao dịch hoặc trì hoãn thực thi để chiết xuất lợi nhuận.

Tuy nhiên, một điều kiện tiên quyết cho MCP là Alpenglow phải ra mắt mainnet. Alpenglow dự kiến ra mắt vào năm 2026, nhưng lịch trình vẫn chưa chắc chắn. Trong khi chờ đợi, BAM của Jito có thể thúc đẩy sự thay đổi bằng cách làm cho logic sắp xếp thứ tự có thể kiểm tra được. BAM nhằm mở rộng không gian thiết kế vi cấu trúc của Solana, cho phép các ứng dụng cần kiểm soát sắp xếp thứ tự tinh vi hơn (ví dụ: ưu tiên xử lý lệnh hủy tại sàn giao dịch hợp đồng vĩnh viễn) đồng thời giúp giảm thiểu các tác động ngoại lai MEV tiêu cực, như giao dịch trước (frontrunning). Sơ đồ dưới đây phác thảo quy trình xử lý giao dịch của BAM.

BAM (Agave-BAM) hiện là client lớn thứ ba trên Solana tính theo thị phần stake (khoảng 12%), chỉ sau Agave-Jito và Frankendancer-Jito. Đã có khoảng 205 trình xác thực đang chạy BAM, điều này làm nổi bật việc áp dụng nhanh chóng của nó trong cộng đồng người xác thực Solana. Ngược lại, quy mô của Harmonic vẫn còn tương đối nhỏ, chỉ chiếm hơn 3% thị phần stake và khoảng 20 trình xác thực.

Đáng chú ý theo dõi động thái cạnh tranh về xây dựng khối sẽ phát triển như thế nào trong những tháng tới, và điều đó có ý nghĩa gì đối với cấu trúc thị trường của Solana.

Liên kết bài gốc:https://www.bitpush.news/articles/7601133

Câu hỏi Liên quan

QJITO đã giới thiệu công cụ nào để đánh giá hành vi đóng gói khối của các trình xác thực trên Solana?

AJITO đã giới thiệu công cụ IBRL Explorer nhằm đo lường hành vi đóng gói khối của các trình xác thực trên Solana và tiết lộ 'trò chơi thời gian' trước đây không thể quan sát được trong việc xây dựng khối.

QTheo Jito, ba biến số nào được kết hợp có trọng số để tạo thành điểm số IBRL?

AĐiểm số IBRL của Jito là sự kết hợp có trọng số của ba biến số: Thời gian Slot (35%), Đóng gói giao dịch không bỏ phiếu (40%) và Bỏ phiếu sớm (25%).

QHành vi 'đóng gói trễ' (delayed packing) của trình xác thực gây ra những tác động tiêu cực gì cho mạng lưới Solana?

AHành vi đóng gói trễ làm trì hoãn việc lan truyền trạng thái, làm tăng phương sai của kết quả thực thi, phá vỡ thiết kế dạng luồng của Solana và làm tăng độ trễ mạng lưới, thay vì một luồng dữ liệu liên tục, người dùng nhận được một đợt phun dữ liệu đột ngột.

QGiải pháp giao thức nào đang được Solana phát triển để giải quyết vấn đề khuyến khích cơ bản liên quan đến việc xây dựng khối?

ASolana đang phát triển một giải pháp trong giao thức có tên là Đề xuất Đồng thời Nhiều Người (Multi Concurrent Proposers - MCP) do Anatoly Yakovenko và Max Resnick thiết kế. MCP cho phép nhiều người đề xuất xây dựng các khối ứng cử viên một cách độc lập và song song, loại bỏ sự độc quyền của một người đề xuất duy nhất.

QTranh luận giữa Temporal và Jito xoay quanh vấn đề chính nào liên quan đến điểm số IBRL?

ATranh luận xoay quanh việc điểm số IBRL được cho là đã nhúng một tập hợp các thiên kiến thiết kế cụ thể có lợi cho cách thức xây dựng khối của Jito và mặc định làm cho Harmonic (mà Temporal đóng góp) trông tệ hơn. Harmonic cho rằng cơ chế đấu giá của họ bị phân loại nhầm là 'trò chơi thời gian' và điểm số IBRL không nắm bắt được cách Harmonic đạt được việc truyền phát liên tục.

Nội dung Liên quan

Hoàng Nhân Huân công khai thách thức Google, Amazon, doanh nghiệp chip hoàn toàn dựa vào Anthropic nuôi sống?

Trong cuộc trò chuyện với Dwarkesh Patel, CEO NVIDIA Jensen Huang đã công khai thách thức các đối thủ như Google và Amazon, đồng thời chia sẻ những quan điểm chiến lược về tương lai của AI và ngành chip. Ông định nghĩa NVIDIA là cầu nối biến "điện năng thành token", nhấn mạnh sự phức tạp trong việc tạo ra giá trị từ mỗi token AI. Huang tiết lộ NVIDIA có cam kết mua hàng gần 1000 tỷ USD và chỉ ra rằng nút thắt chính cho mở rộng AI không phải là sản xuất chip mà là cơ sở hạ tầng năng lượng. Huang chỉ trích mạnh mẽ các chip ASIC của Google (TPU) và Amazon (Trainium), tuyên bố rằng không có Anthropic, tăng trưởng của chúng sẽ bằng 0. Ông cũng thừa nhận đã sai lầm khi không đầu tư sớm vào OpenAI và Anthropic. Về kiểm soát xuất khẩu, Huang phản đối kịch liệt việc so sánh AI với vũ khí hạt nhân, cảnh báo rằng các hạn chế với Trung Quốc sẽ thúc đẩy nước này phát triển chip nội địa, khiến Mỹ mất vị thế dẫn đầu. Cuối cùng, ông giải thích việc mua lại Groq nhằm phân cấp token theo tốc độ phản hồi, tạo ra thị trường token cao cấp. Mọi hành động của Huang đều nhằm đảm bảo NVIDIA tiếp tục thống trị con đường biến điện năng thành trí tuệ AI.

marsbit1 phút trước

Hoàng Nhân Huân công khai thách thức Google, Amazon, doanh nghiệp chip hoàn toàn dựa vào Anthropic nuôi sống?

marsbit1 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 630Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.3kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2025.03.21

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片