Layerzero's Zero có phải là "sát thủ Ethereum" không?

marsbitXuất bản vào 2026-02-14Cập nhật gần nhất vào 2026-02-14

Tóm tắt

Tác giả: Lan Hồ Bút Ký LayerZero vừa công bố sẽ ra mắt Zero, một chuỗi L1 dị thể, hợp tác với các gã khổng lồ Phố Wall (Citadel Securities, DTCC, ICE,...). Mục tiêu của Zero là đạt 2 triệu TPS và giảm phí giao dịch xuống còn 1/10.000 cent. Nếu đạt được, nó sẽ vượt qua mọi L1 hiện tại. Zero không phải là "sát thủ" của Ethereum mà là bộ khuếch đại hệ sinh thái. Nó giải quyết điểm nghẽn mở rộng mà không loại trừ việc neo bảo mật vào ETH. Về lâu dài, nó thúc đẩy Ethereum phát triển từ "máy đơn" thành "trung tâm đa nhân". Về mặt kỹ thuật, Zero sử dụng các công nghệ lõi như QMDB, FAFO và "thực thi phân vùng vô hạn", tương thích EVM. Quan trọng là nó không phải một vương quốc độc lập. Nó áp dụng mô hình "tính toán-chứng minh-xác thực": thực thi trên các lõi dị thể của Zero, nhưng bằng chứng ZK có thể được bridge đến lớp thanh toán L1/L2 của Ethereum để tận dụng bảo mật phi tập trung. Điều này giống với mô hình Rollup của L2 nhưng linh hoạt hơn. Về giá trị của ETH, việc di chuyển DApp sang Zero ban đầu có thể làm giảm phí gas hoặc chia cắt TVL, nhưng mô hình kinh tế của nó thông qua bridge OFT có thể định tuyến một phần giá trị xuyên chuỗi trở lại ETH, gián tiếp có lợi. Zero nhắm đến thanh toán RWA tần suất cao, và việc thanh toán DvP có thể dựa vào bảo mật của ETH. Với tư cách là "nền tảng tiền tệ", ETH được hưởng lợi từ định luật Metcalfe. Về hệ sinh thái, DNA khả năng tương tác của Zero biến Ethereum từ một ốc đảo thành một trung tâm. Các nhà phát triển có thể chọn "triển kha...

Tác giả: Lan Hồ Bút Ký

LayerZero gần đây đã công bố sẽ ra mắt chuỗi L1 dị thể Zero, và hợp tác với các ông lớn Phố Wall (Citadel Securities, DTCC, ICE,...). Mục tiêu của chuỗi Zero là đạt 200 triệu TPS, giảm phí giao dịch xuống còn 1/10000 cent. Nếu thực sự đạt được mục tiêu, nó sẽ vượt qua tất cả các L1 hiện tại.

Vậy chuỗi Zero đối với Ethereum là tốt hay xấu? Liệu nó có phải là "sát thủ Ethereum" mới?

Nói kết luận trước: Zero không phải là sát thủ của Ethereum, mà là bộ khuếch đại hệ sinh thái của nó. Nó giải quyết điểm đau về mở rộng, không bài trừ việc neo bảo mật vào ETH, về lâu dài, ngược lại sẽ thúc đẩy Ethereum tiến hóa từ "máy đơn" thành "trung tâm đa nhân".

Triển khai từ ba khía cạnh:

Thứ nhất, xét về mặt kỹ thuật, công nghệ cốt lõi của Zero bao gồm: QMDB (Lưu trữ lượng tử / tốc độ ghi 100X), FAFO (Thuật toán điều phối / thực thi song song) và "Thực thi phân vùng vô hạn" (Zone độc lập, 200 triệu TPS), đồng thời tương thích EVM, nhà phát triển không cần viết lại mã Solidity vẫn có thể di chuyển DApp tải cao.

Tuy nhiên, xem xét kỹ sách trắng của Zero, có thể thấy nó không phải là "vương quốc độc lập". Nó sử dụng mô hình "Tính toán - Chứng minh - Xác minh": thực thi được hoàn thành trên lõi đa dị thể của Zero, nhưng bằng chứng ZK (Jolt Pro zkVM, tốc độ cấp GHz) có thể được cầu nối đến lớp thanh toán L1/L2 của Ethereum, tận dụng tính bảo mật phi tập trung của hơn 1 triệu trình xác thực Ethereum. Điều này tương tự như mô hình Rollup của L2, nhưng linh hoạt hơn: không bắt buộc gửi calldata, mà là tùy chọn cầu nối "cắm nóng" (Tiêu chuẩn OFT của LayerZero, độ trễ <100ms). DApp di chuyển sang Zero, thường chuyển phần thực thi tải cao 30-50% (như đúc NFT), trong khi quản trị cốt lõi và đồng bộ trạng thái có thể được neo vào ETH thông qua cầu nối OFT, hỗ trợ triển khai hỗn hợp tùy chọn.

Tại sao không phải là sát thủ? Nếu Zero thực sự muốn lật đổ, nó không cần tương thích EVM (ví dụ Solana dùng Rust tự thành hệ thống); ngược lại, thiết kế của nó nhắm thẳng vào điểm đau của L2 — khuếch đại đọc và bộ sắp xếp tập trung. Bài đăng gần đây của Vitalik Buterin cũng đề cập, kiểu "tương tác ngoại vi" này có thể củng cố vai trò của ETH như một "điểm neo tin cậy" (mặc dù ở đây không chỉ nói về Zero, nhưng có hiệu ứng tương tự). Về mặt kỹ thuật, Zero có thể giống như "bộ não thực thi ngoại vi" của Ethereum, chứ không phải là sản phẩm thay thế.

Do đó, về mặt kỹ thuật, zero và Ethereum là bổ sung dị thể, chứ không phải lật đổ theo kiểu zero-sum.

Thứ hai, về mặt nắm bắt giá trị ETH, đây là điều nhiều người nắm giữ ETH quan tâm nhất.

Zero gây ra việc di chuyển DApp, có thể trong ngắn hạn dẫn đến thất thoát giá trị ETH, như phí gas giảm 5-10% hoặc TVL phân tán 2-3% (dựa trên mô phỏng lịch sử L2). Tuy nhiên, mô hình kinh tế của nó thông qua mức phí thấp thu hút lưu lượng, có thể thông qua định tuyến cầu nối OFT đưa một tỷ lệ phần trăm giá trị xuyên chuỗi trở lại ETH, gián tiếp có lợi cho điểm neo bảo mật và cơ chế đốt của Ethereum — đặc biệt trong thanh toán DvP RWA, tỷ lệ định tuyến có thể cao hơn.

Thiết kế phí gas của Zero cực kỳ thân thiện (<0.0001 USD/Giao dịch), tối ưu cho thanh toán tần suất cao RWA (như thanh toán bù trừ nghìn tỷ của DTCC), nhưng tiêu chuẩn OFT của giao thức LayerZero yêu cầu chuyển tin nhắn/tài sản xuyên chuỗi, có thể được xác minh thông qua ETH, tạo ra phí cầu nối 0.2-0.5%.

RWA là đòn bẩy then chốt: Zero hợp tác với Citadel/ICE, nhắm đến mã hóa tài sản TradFi, nhưng thanh toán DvP (Giao hàng vs Thanh toán) có thể dựa vào tính bảo mật của ETH (chiếm 60%+ TVL RWA). Quỹ BUIDL của BlackRock đã lên ETH, Zero chỉ mở rộng phần thực thi, định tuyến toàn bộ giá trị mỗi giao dịch hàng chục nghìn USD chảy về.

dir="ltr">Giả định một kịch bản, nếu Zero đạt 1 triệu TPS (giả định cơ sở), doanh thu cầu nối hàng năm 3 tỷ USD, trong đó một tỷ lệ đáng kể giá trị sẽ được ETH nắm bắt (ước tính gấp 2x calldata của L2). ETH với tư cách là "nền tảng tiền tệ", hưởng lợi từ định luật Metcalfe: giá trị tăng trưởng người dùng đa chuỗi.

Trái với trực giác, so với L2, Zero đối với việc nắm bắt giá trị ETH của Ethereum có lợi hơn.

Tóm lại, về kinh tế, Zero không phải là "kẻ cướp đoạt", mà có khả năng cao hơn là "máy bơm lưu lượng" — sau khi DApp chuyển đến, ETH thu được nhiều lợi ích tổng hợp hơn, chứ không phải tổn thất.

Thứ ba, về mặt hệ sinh thái, hệ sinh thái là huyết mạch của blockchain. Cộng đồng nhà phát triển Ethereum chiếm khoảng 70% (độ hoạt động GitHub), hệ sinh thái L2 khóa 80% DApp; nếu Zero là "sát thủ", cần xây dựng lại hệ sinh thái từ con số 0. Nhưng thực tế, DNA tương tác của nó biến ETH từ "ốc đảo" thành "trung tâm".

LayerZero đã kết nối 150+ chuỗi (bao gồm Solana/BNB), sau khi Zero上线, nhiều DApp chọn "triển khai hỗn hợp" (Thực thi trên Zero + Quản trị trên ETH). Phần lớn nhà phát triển sẽ coi Zero là "liều thuốc giải" — giải quyết tình trạng nội bộ L2, thúc đẩy Ethereum tiến tới Giai đoạn 2 phi tập trung.

Năm 2026 crypto bước vào "Kỷ nguyên RWA", lối vào TradFi của Zero sẽ thu hút người dùng không phải crypto, điều này có lợi cho việc mở rộng hệ sinh thái Ethereum, sẽ thúc đẩy Ethereum tiến tới vai trò trung tâm crypto.

Tóm lại, Zero và ETH có thể hợp tác trong lĩnh vực RWA, chúng không phải là quan hệ L1 và L2, nhưng từ góc độ giá trị và hệ sinh thái, cũng có cơ hội hợp tác tốt hơn so với L2. Sự xuất hiện của Zero không phải là khủng hoảng của Ethereum, mà là cơ hội.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

Câu hỏi Liên quan

QLayerZero Zero có phải là 'sát thủ Ethereum' không?

AKhông, LayerZero Zero không phải là 'sát thủ Ethereum'. Nó hoạt động như một bộ khuếch đại hệ sinh thái, giải quyết các điểm nghẽn về khả năng mở rộng và tận dụng bảo mật của Ethereum, thúc đẩy Ethereum phát triển thành một trung tâm đa lõi.

QCông nghệ cốt lõi của Zero là gì và nó tương tác với Ethereum như thế nào?

ACông nghệ cốt lõi của Zero bao gồm QMDB (lưu trữ lượng tử), FAFO (thuật toán lập lịch) và 'thực thi phân vùng vô hạn'. Nó tương thích EVM và sử dụng mô hình 'tính toán-chứng minh-xác thực', nơi các bằng chứng ZK có thể được cầu nối tới lớp thanh toán L1/L2 của Ethereum để tận dụng bảo mật phi tập trung của nó.

QZero ảnh hưởng đến việc nắm bắt giá trị của ETH như thế nào?

AMặc dù có thể gây ra dòng chảy giá trị ngắn hạn, Zero được kỳ vọng sẽ hoạt động như một 'máy bơm lưu lượng'. Thông qua tiêu chuẩn cầu nối OFT, nó định tuyến một phần giá trị xuyên chuỗi trở lại Ethereum, đặc biệt có lợi trong các giao dịch RWA, từ đó gián tiếp củng cố bảo mật và cơ chế đốt ETH.

QTại sao Zero không phải là mối đe dọa đối với hệ sinh thái của Ethereum?

AZero không phải là mối đe dọa vì DNA khả năng tương tác của nó biến Ethereum từ một 'hòn đảo' thành một 'trung tâm'. Nó cho phép triển khai hỗn hợp, thu hút các nhà phát triển từ hệ sinh thái Ethereum rộng lớn và mở ra làn sóng người dùng mới từ TradFi thông qua RWA, cuối cùng là mở rộng toàn bộ hệ sinh thái.

QLợi ích chính của việc hợp tác với các gã khổng lồ Phố Wall (Citadel, DTCC, ICE) là gì?

AHợp tác với các định chế tài chính truyền thống lớn nhằm mục tiêu tối ưu hóa việc thanh toán bù trừ tần suất cao cho tài sản được mã hóa (RWA). Điều này định vị Zero như một lối vào TradFi, thu hút lượng người dùng không phải crypto và thúc đẩy việc áp dụng hàng loạt, điều này cuối cùng có lợi cho hệ sinh thái Ethereum rộng lớn hơn.

Nội dung Liên quan

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit3 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit3 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit4 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit4 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

Bài báo phân tích xu hướng chuyển đổi từ lĩnh vực tiền điện tử (Crypto) sang trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào ba loại tài sản chính được kế thừa từ chu kỳ Crypto trước. **1. Cơ sở hạ tầng từ các trang trại khai thác Bitcoin:** Các công ty khai thác như Crusoe, CoreWeave, TeraWulf và nhiều công ty khác đang chuyển đổi trung tâm dữ liệu của họ để phục vụ AI. Giá trị cốt lõi không nằm ở phần cứng cũ (máy đào ASIC khó tái sử dụng cho AI), mà ở các tài sản như nguồn điện ổn định, đất đai, giấy phép kết nối lưới điện và kinh nghiệm vận hành. Khi lợi nhuận từ khai thác Bitcoin giảm và nhu cầu điện cho AI tăng, những cơ sở hạ tầng này trở thành tài sản chiến lược, với nhiều hợp đồng cho thuê dài hạn trị giá hàng tỷ USD được ký kết với các tập đoàn AI lớn. **2. Con người và kỹ năng từ hệ sinh thái Crypto:** Các kỹ sư và doanh nhân từng làm việc trong lĩnh vực Crypto đang áp dụng kinh nghiệm của họ vào AI. Ví dụ điển hình là Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) với OpenRouter - một nền tảng tổng hợp API cho hàng trăm mô hình AI, tương tự cách OpenSea kết nối người mua và bán NFT. Một ví dụ khác là Fal.ai (người sáng lập từng làm tại Coinbase), chuyên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình sinh ra hình ảnh/video. **3. Vốn từ chu kỳ Crypto trước:** Các khoản lợi nhuận khổng lồ từ Crypto đang được tái đầu tư vào AI. Jed McCaleb (người sáng lập Mt.Gox, Ripple) đã dùng 5 tỷ USD để mua GPU và thành lập Voltage Park. Các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) Crypto như Paradigm cũng đang rót vốn vào các công ty AI như Nous Research. Một trường hợp đặc biệt là khoản đầu tư từ FTX (sàn giao dịch đã phá sản) vào Anthropic và Cursor, sau này tăng giá trị lên rất nhiều lần. Bài báo kết luận rằng bản thân Crypto không "biến thành" AI, mà các nguồn lực (cơ sở hạ tầng, con người, vốn) tích lũy được từ thời kỳ bùng nổ trước đang được chuyển dịch một cách tự nhiên sang lĩnh vực mới đang cần chúng nhất - trí tuệ nhân tạo.

链捕手1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

HTX Learn: Tìm hiểu Về Conflux để Chia sẻ 8000 USDT

Để giúp bạn nắm bắt bản chất của Conflux, HTX Learn đã ra mắt chiến dịch Tìm hiểu & Kiếm tiền này.

Tổng lượt xem 1.1kXuất bản vào 2024.12.23Cập nhật vào 2024.12.23

HTX Learn: Tìm hiểu Về Conflux để Chia sẻ 8000 USDT

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 961Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

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 1.9kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

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.