لماذا تحتاج DeFi إلى Cartesi؟
معظم أنظمة DeFi تعمل بنسخة مبسطة من التمويل. يقوم المطورون بالتصميم اعتمادًا على ما تستطيع السلسلة تشغيله، وليس على ما يحتاجه النموذج. إما أنهم يستبعدون الحسابات، أو يشغّلونها خارج السلسلة ويطلبون الثقة.
قسّم المساهم جواو جارسيا الفكرة في مقال يستحق إعادة قراءته:
→ https://x.com/joaopdgarcia/status/2018688089258865078
تعمل فرق الكوانت في الأسواق التقليدية على محركات إدارة المخاطر عبر آلاف السيناريوهات باستخدام NumPy وSciPy وQuantLib.
لكن معظم بيئات العقود الذكية تفتقر إلى تلك المكتبات لإجراء عمليات رياضية حقيقية، وتصبح حالة الشبكة (state) مكلفة.
على Cartesi، يحصل كل تطبيق على rollup خاص به يعمل على Linux، ويتم تسويته على Ethereum. يمكن لأي مُتحقِّق صادق فرض النتيجة الصحيحة.
يكتب المطورون منطقهم بلغة Python أو Rust أو C++ مع مكتبات شائعة الاستخدام. والآن يمكن لمنحنى تسعير (bonding curve) على السلسلة أن يقترب كثيرًا من منحنى تربيعي حقيقي.
ما الذي يجعل هذا عمليًا:
- متطلبات ضمان تتحرك مع التقلبات
- أسواق توقعات مع محرك مطابق وتحديث الاحتمالات في كل حقبة (epoch)
- DCA يقوم بالشراء على شرائح صغيرة متواصلة بدلًا من مرة واحدة يوميًا
- درجات ائتمان من نموذج يمكن لأي شخص إعادة تشغيله
لا يزال على المطورين تصميم الأجزاء الصعبة: كيف يدخل البيانات، وكيف يتم التحقق من المدخلات، وكيف يتم تنسيق التنفيذ. مع زيادة مقدار الحوسبة، تزداد التعقيدات حولها. لكن إذا كان تطبيقك يحتاج إلى حسابات حقيقية، فهذا هو ما بُني من أجله Cartesi.
تعمّق أكثر في الوثائق: https://docs.cartesi.io/
إعادة نشر: https://x.com/cartesiproject/status/2102774491533488585
معظم أنظمة DeFi تعمل بنسخة مبسطة من التمويل. يقوم المطورون بالتصميم اعتمادًا على ما تستطيع السلسلة تشغيله، وليس على ما يحتاجه النموذج. إما أنهم يستبعدون الحسابات، أو يشغّلونها خارج السلسلة ويطلبون الثقة.
قسّم المساهم جواو جارسيا الفكرة في مقال يستحق إعادة قراءته:
→ https://x.com/joaopdgarcia/status/2018688089258865078
تعمل فرق الكوانت في الأسواق التقليدية على محركات إدارة المخاطر عبر آلاف السيناريوهات باستخدام NumPy وSciPy وQuantLib.
لكن معظم بيئات العقود الذكية تفتقر إلى تلك المكتبات لإجراء عمليات رياضية حقيقية، وتصبح حالة الشبكة (state) مكلفة.
على Cartesi، يحصل كل تطبيق على rollup خاص به يعمل على Linux، ويتم تسويته على Ethereum. يمكن لأي مُتحقِّق صادق فرض النتيجة الصحيحة.
يكتب المطورون منطقهم بلغة Python أو Rust أو C++ مع مكتبات شائعة الاستخدام. والآن يمكن لمنحنى تسعير (bonding curve) على السلسلة أن يقترب كثيرًا من منحنى تربيعي حقيقي.
ما الذي يجعل هذا عمليًا:
- متطلبات ضمان تتحرك مع التقلبات
- أسواق توقعات مع محرك مطابق وتحديث الاحتمالات في كل حقبة (epoch)
- DCA يقوم بالشراء على شرائح صغيرة متواصلة بدلًا من مرة واحدة يوميًا
- درجات ائتمان من نموذج يمكن لأي شخص إعادة تشغيله
لا يزال على المطورين تصميم الأجزاء الصعبة: كيف يدخل البيانات، وكيف يتم التحقق من المدخلات، وكيف يتم تنسيق التنفيذ. مع زيادة مقدار الحوسبة، تزداد التعقيدات حولها. لكن إذا كان تطبيقك يحتاج إلى حسابات حقيقية، فهذا هو ما بُني من أجله Cartesi.
تعمّق أكثر في الوثائق: https://docs.cartesi.io/
إعادة نشر: https://x.com/cartesiproject/status/2102774491533488585