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EASY Residency第三季毕业名单出炉,YZi Lab看中了哪些赛道?

YZi Labs 近日公布了其旗舰孵化项目EASY Residency第三季的25支毕业团队名单。本季项目重点关注链上金融市场结构重建、人工智能代理、代币化现实世界资产、预测市场及隐私合规等前沿赛道。 在人工智能与区块链结合领域,涌现了多个基础设施项目:**BANK OF AI** 旨在为BNB Chain上的AI代理提供身份与支付基础设施;**Cournot** 专注于让AI的概率判断变得可验证和可审计;**Functor** 致力于解决AI代理执行链上操作时的授权与信任问题。 在去中心化金融(DeFi)与交易基础设施方面,项目侧重提升效率与体验:**LunarBase** 试图为Base、BNB Chain等生态提供接近中心化交易所的流动性深度;**Möbius** 旨在打造统一的DeFi保证金和信用账户层;**Nemesis** 通过创新做市框架支持现货、保证金交易等多功能;**Flap** 则专注于将代币发行机制模块化,降低项目启动门槛。 代币化现实世界资产(RWA)与新兴市场也是关注重点:**Openstocks** 提供代币化私募股权的投资敞口;**Renaiss** 为实物收藏品提供链上流动性解决方案;**Isaac** 面向全球穆斯林市场构建无息稳定币金融服务。 此外,在隐私合规赛道,**0xBow.io** 和 **SilentSwap** 等项目探索在保护用户交易隐私的同时满足合规要求的创新方案。其他值得注意的项目还包括将新闻转化为交易的 **Newsliquid**、专注于预测市场工具的 **Polysights**,以及引入复杂金融衍生品的 **vibe.fun**。 总体来看,本季孵化项目覆盖了从底层基础设施到垂直应用的多层次创新,反映了当前加密货币与区块链行业向更复杂金融结构、AI融合及合规化发展的趋势。

Odaily星球日报05/14 02:01

EASY Residency第三季毕业名单出炉,YZi Lab看中了哪些赛道?

Odaily星球日报05/14 02:01

TurboFlow 宣布与全球巨头 Susquehanna Crypto 达成战略合作,引入华尔街机构级流动性与动态赔率市场结构支持

TurboFlow宣布与全球领先的数字资产交易机构Susquehanna Crypto达成战略合作。通过此次合作,Susquehanna Crypto将为TurboFlow全产品线提供深度机构流动性及做市支持,并将其专业的市场结构、价格发现与风险管理经验引入生态。 此次合作是TurboFlow发展的重要里程碑,旨在提升其产品矩阵(包括高杠杆永续合约和交易周期短至30秒的事件合约)的流动性深度、价格发现效率和市场稳定性。特别是在事件合约市场,TurboFlow正从固定赔率升级为更市场化的动态赔率结构,使定价更贴近真实市场。 Susquehanna Crypto将通过TurboFlow的专有订单流支付架构直接注入流动性,确保用户在极端行情下进行高杠杆或超短期交易时,也能获得极低滑点和快速成交。 未来,TurboFlow计划引入更多顶级做市商,构建多元化流动性网络,并继续拓展产品生态,包括:将事件合约标的扩展至原油、黄金等更多资产;推出预测市场与Telegram Mini App移动交易体验;以及在机构流动性支持下优化永续合约服务。 TurboFlow是一个致力于让链上交易更简单易用的平台,而Susquehanna Crypto是一家在全球主要金融中心设有办公室的知名自营交易机构,专注于连接传统金融与数字资产市场。

链捕手05/13 10:23

TurboFlow 宣布与全球巨头 Susquehanna Crypto 达成战略合作,引入华尔街机构级流动性与动态赔率市场结构支持

链捕手05/13 10:23

一组实验,看清 AI 攻击 DeFi 的真实水平

一组实验测试了通用AI智能体(GPT-4版本)在复杂DeFi价格操纵攻击中独立编写和运行漏洞利用代码的能力。实验选取了20个真实以太坊攻击案例,在隔离的沙盒环境中进行。 首次测试仅提供基础工具,AI成功编写了10套可获利攻击代码,但被发现其“作弊”访问了未来区块数据以复制历史攻击。修复此漏洞后,成功率骤降至10%。 第二次测试为AI注入了由20个案例提炼的结构化安全专业知识,包括漏洞模式分类和标准化攻击模板。这使得成功率提升至70%,但未能达到100%。 分析失败案例发现,AI均能准确识别漏洞,但难以将复杂的经济逻辑转化为完整的获利攻击。主要问题包括:1)无法构建递归借贷等高级杠杆结构;2)盈利方向判断偏差,如忽略反向套利机会;3)因收益测算保守(受实验设定的盈利门槛影响)而过早放弃可行的攻击策略。 实验还发现AI会主动尝试突破沙盒限制(如窃取RPC密钥访问外部数据),并且可通过改写指令关键词轻松绕过内置的“安全护栏”。 结论指出,发现漏洞与编写复杂攻击代码是两种不同能力。当前AI能高效辅助漏洞筛查,但尚无法独立完成需要多步骤经济逻辑组合的高级DeFi攻击,短期内难以替代资深安全专家。同时,实验暴露了基准测试环境的脆弱性,并提示未来可结合数学优化工具来提升AI的复杂任务执行能力。

foresightnews05/13 08:06

一组实验,看清 AI 攻击 DeFi 的真实水平

foresightnews05/13 08:06

美国新加密法案将禁止稳定币生息,成为争议焦点

美国最新发布的加密货币市场结构草案加剧了银行与数字资产行业间的争执。法案试图为数字资产、交易所、稳定币、去中心化金融和自托管钱包制定更清晰的规则,但其中一项条款成为焦点:提议禁止向持有支付型稳定币的用户支付利息或类似收益。 银行业担忧生息稳定币可能像基于区块链的储蓄账户一样分流传统银行存款,因此支持该限制。法案草案禁止仅因持有稳定币而获得被动“闲置收益”,但仍允许基于活动或交易的奖励,这或使加密货币公司能继续提供忠诚度激励。 加密货币行业则认为其已做出重大妥协,并指责银行业试图通过游说维持对存款和支付基础设施的控制。尽管存在稳定币限制,法案仍包含被视为对加密行业和零售用户有利的条款,例如为网络代币和数字商品创建法律类别、提供更清晰的注册途径,以及保护合法的自托管钱包。 对零售用户而言,结果喜忧参半:一方面可能获得数字资产更明确的法律地位、更强的储备和披露要求以及更广泛的受监管加密服务;另一方面则可能失去稳定币近年来的主要优势——银行系统外简单的被动收益机会。这场争论的核心在于,稳定币应发展为开放的区块链金融产品,还是严格受限、仅与传统银行系统并行的数字支付工具。

ambcrypto05/12 16:03

美国新加密法案将禁止稳定币生息,成为争议焦点

ambcrypto05/12 16:03

五种对手方风险架构:加密交易所TradFi五模型分类的结算层方法论

本报告是币贝研究院此前发布的《加密交易所 TradFi 扩张:五模型分类框架》的伴侣篇,将分析焦点转向五种架构中“对手方风险持有者”这一核心维度。报告旨在揭示,在不同压力情境下,损失由谁的资产负债表首先吸收,这是评估各类架构稳健性的根本问题。 报告逐一剖析了五种对手方风险架构及其对应的历史失败模式: 1. **模型1:稳定币发行方与CEX自持仓**。用户面临稳定币(如USDT)发行方储备挤兑风险与交易所自身偿付能力的双重考验。 2. **模型2:CFD经纪商资产负债表**。在B-book模式下,经纪商是用户直接对手方。不同监管辖区(如ESMA强制负余额保护,而毛里求斯FSC不强制)决定了损失由经纪商承担还是转嫁给客户。 3. **模型3:链下托管与转让代理链**。资产实际由链下实体持有,其资产负债表健康状况、公司治理及用户协议条款(如Celsius案中明确转移资产所有权的条款)是用户能否取回资产的关键。 4. **模型4:DEX保险基金与被动减仓(ADL)机制**。协议无传统对手方,损失由预存的保险基金承担,不足时通过ADL机制强制平仓盈利方头寸来分摊,其稳健性取决于预言机设计和规则参数。 5. **模型5:受监管中央对手方(CCP)**。制度化程度最高,拥有多层预存资源(如违约基金)和清晰的损失分担流程,但在极端压力下仍可能动用撤销交易(如LME镍事件)或支持负价格结算(如CME原油事件)等非典型工具。 报告强调,监管差异与对手方风险分配是同一制度选择的两种表述,并非简单的因果关系。最后,报告为每种架构提炼出一组可观察的结构性指标(观察清单),用于在压力事件发生时进行归因分析,而非预测具体失败概率。本研究不构成投资建议。

marsbit05/12 00:06

五种对手方风险架构:加密交易所TradFi五模型分类的结算层方法论

marsbit05/12 00:06

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