婷婷Tina

第四讲
比特币从2009年创世区块启动后，经历了从极客实验到全球关注的早期发展阶段（大致2009-2014年）。这一时期，比特币从零价值、无实际应用的技术玩具，逐步建立社区、实现首次现实交易、出现交易所，并引发媒体与监管关注。同时，也伴随价格剧烈波动、黑市应用与重大安全事件。这些里程碑不仅塑造了比特币的文化（如“HODL”精神），也奠定了其韧性与去中心化理念的基础。
早期发展特点：
社区驱动：主要由密码学爱好者（Cypherpunk）、程序员与自由主义者推动，无正式公司或基金会。技术迭代：中本聪主导早期代码，后移交给开源社区（如Gavin Andresen）。价格发现：从无价到首次交易所挂牌，波动极大，受媒体报道与事件驱动。争议与成长：黑市使用带来负面标签，但也证明了抗审查属性；重大黑客事件考验网络韧性。
（2010-2013年比特币早期价格走势图：从几分钱暴涨至千美元级别）
关键里程碑时间线
2009年1月12日：第一笔比特币交易
中本聪向密码学家Hal Finney发送10 BTC，作为测试。这是历史上第一笔点对点比特币转移。Hal Finney是早期重要贡献者，他率先运行节点并挖矿，还在2009年1月11日发布了比特币历史上第一条推文：“Running bitcoin”。

2010年5月22日：比特币披萨日（Bitcoin Pizza Day）
程序员Laszlo Hanyecz在Bitcointalk论坛发帖，用10,000 BTC购买两个Papa John's披萨（时值约41美元）。这是历史上第一笔用比特币购买现实商品的交易，由另一位用户Jeremy Sturdivant间接完成。今天，这10,000 BTC价值约9亿美元。该事件被社区定为年度纪念日，象征比特币从理论到实际价值的突破。

2010年7月：首个交易所与论坛上线Mt.Gox（Magic: The Gathering Online eXchange）改造成比特币交易所，成为早期主导平台。Bitcointalk.org论坛上线，成为比特币社区核心讨论地，中本聪亲自活跃。2011年2-6月：价格里程碑与中本聪消失2月：比特币首次达到1美元平价（与美元1:1）。4月23日：中本聪最后论坛帖子，随后完全消失，将项目移交给社区开发者Gavin Andresen。6月：价格短暂触及31美元，后暴跌。2011年10月：丝绸之路（Silk Road）兴起
Ross Ulbricht（化名Dread Pirate Roberts）创建暗网市场Silk Road，几乎独家使用比特币支付，促进了比特币流通，但也用于非法交易。丝绸之路高峰期月交易额超100万BTC，加速比特币普及，却带来“犯罪货币”标签。2013年10月FBI关闭网站，没收144,000 BTC。

2012年11月：第一次减半
区块奖励从50 BTC减至25 BTC，供应增长率下降，强化通缩叙事。
2013年：首次大牛市价格从13美元暴涨至11月超1200美元（单年涨幅超5000%）。原因：丝绸之路关闭后反弹、塞浦路斯银行危机（民众转向比特币）、媒体热炒、中国交易量激增。WikiLeaks等组织开始接受比特币捐赠，彰显抗审查价值。2014年2月：Mt.Gox崩盘
当时占全球比特币交易70%的Mt.Gox宣布丢失约85万BTC（时值约4.6亿美元），CEO Mark Karpelès被控欺诈。这是比特币历史上最大黑客/内盗事件，导致价格暴跌50%，社区信任危机。但比特币网络本身未受影响，证明去中心化韧性。随后，交易所安全标准大幅提升。

早期发展的意义总结
这一时期，比特币存活下来并成长的关键在于：
社区韧性：尽管中本聪消失、黑客事件、监管压力，开发者与用户坚持“HODL”（Hold On for Dear Life）理念。实际应用证明：从披萨交易到暗网支付，展示了点对点转移的实用性。价格周期启蒙：早期暴涨暴跌奠定“减半周期”叙事基础。去中心化胜利：Mt.Gox崩盘后，比特币价格最终恢复，证明没有单一失败点。
这些里程碑将比特币从密码学实验推向全球舞台，为后续机构采用（2017年牛市、2024年ETF）铺路。社区每年庆祝披萨日，正是对这段艰苦却荣耀历史的致敬。

Lezione 3
Chiave privata e transazioni: la chiave privata (numero casuale) controlla gli asset, deriva la chiave pubblica e l'indirizzo. Le transazioni sono verificate tramite firme digitali, trasmesse in modo peer-to-peer, senza bisogno di banche.

Che cos'è il mining?
Il mining è il processo di utilizzo della potenza di calcolo dei computer per risolvere complessi problemi matematici, al fine di verificare le transazioni di criptovaluta e registrarle sulla blockchain. I miner guadagnano nuove criptovalute e commissioni di transazione come ricompensa. Ha diversi ruoli fondamentali: verifica delle transazioni (assicurando la legittimità), mantenimento della sicurezza della rete (attraverso la decentralizzazione e la competizione di potenza di calcolo) e emissione di nuova moneta (come incentivo). Questo processo consuma molta energia e richiede hardware specializzato, ma oggi sono emerse anche modalità di mining non basate sulla potenza di calcolo, come lo staking.

Lezione Due di Bitcoin
Il libro bianco di Bitcoin è il documento fondamentale dell'intero settore delle criptovalute e della blockchain, delineando in modo conciso ma profondo un nuovo sistema monetario.
Dettagli di pubblicazione:
Data: 31 ottobre 2008, Halloween (simbolico di uno “scherzo” contro la finanza tradizionale).
Titolo: (Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System) (Bitcoin: un sistema di denaro elettronico peer-to-peer).
Lunghezza: solo 9 pagine (inclusa la bibliografia), struttura rigorosa: sommario, introduzione, transazioni, server di timestamp, proof of work, rete, incentivi, recupero dello spazio su disco, verifica dei pagamenti semplificata, pagamenti combinati e separati, privacy, calcolo, conclusioni.

Prima lezione: L'origine del Bitcoin
1. Contesto della nascita: una profonda risposta alla crisi finanziaria del 2008
L'emergere del Bitcoin non è un caso tecnico, ma una risposta e una critica diretta alle carenze strutturali del sistema finanziario tradizionale.
- Panoramica della crisi finanziaria globale del 2008: nel 2007-2008, esplosione della crisi dei mutui subprime negli Stati Uniti, che ha portato al crollo della bolla immobiliare.
La crisi finanziaria subprime negli Stati Uniti (2007-2008) è stata una tempesta finanziaria globale scatenata dal crollo del mercato dei mutui subprime americani, caratterizzata da un elevato numero di default da parte di mutuatari con cattivo credito (subprime), che ha portato al crollo della bolla immobiliare e si è propagata attraverso la cartolarizzazione di prodotti finanziari (come MBS, CDO) a tutto il sistema finanziario, causando infine il fallimento di istituzioni finanziarie, un inasprimento del credito e provocando la grande recessione globale del 2008.

I tuoi dati sulla salute, il battito cardiaco e persino quanti passi hai fatto in un giorno - tutti conosciuti dai dispositivi smart che indossi. Ma questi dati sanitari così privati ora si trovano su un server di qualche grande azienda.
Potresti non averci pensato a fondo: questi dati potrebbero essere esposti, e se l'azienda non dovesse avere successo, potrebbero persino essere venduti come beni. Sembra un po' assurdo, ma è davvero ciò che sta accadendo e potrebbe già essere successo.
Quindi, la domanda è: come possiamo risolvere questo problema?
Ora si parla di equità, libertà, trasparenza e decentralizzazione. Questo è esattamente ciò che @Walrus 🦭/acc ha realizzato: non ha semplicemente scaricato tutti i tuoi dati su un server cloud, ma ha utilizzato una tecnologia chiamata "codifica di cancellazione".

Da quando la lega si è sciolta, Tina non ha mai più giocato a giochi simili, oggi ha persino scoperto uno simile a quello della vecchia lega, e parlando, le fa un po' nostalgia dei giorni in cui si svegliava a giocare a baseball insieme, facendola venire voglia di giocare!
La grafica del gioco è piuttosto forte, a Tina piace abbastanza, anche se c'è stata una piccola interruzione, quando entri mostra un timeout di connessione, ma non preoccuparti, basta ricaricare una volta, se qualche amico incontra problemi simili, chiudere il vpn o entrare di nuovo va bene. Un piccolo avviso, attualmente il gioco ha solo la versione inglese, i giocatori con una scarsa conoscenza dell'inglese farebbero meglio a guardare il tutorial e le note del gioco prima di entrare, altrimenti, una volta entrati, non sapranno nemmeno perché sono entrati, perdendo così una buona esperienza di gioco 😂

Quando ripercorriamo la storia dello sviluppo tecnologico umano, scopriamo che le vere innovazioni che hanno cambiato il mondo non sono mai state solo delle scoperte tecnologiche, ma una combinazione perfetta di tecnologia, economia e governance sociale. @OpenLedger è proprio un tale esempio: è sia una soluzione tecnologica all'avanguardia che un movimento sociale riguardante la direzione futura dello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Il fulcro di questo movimento è: l'intelligenza artificiale non dovrebbe essere monopolizzata da pochi giganti tecnologici, non dovrebbe essere un "black box" misterioso e incomprensibile, non dovrebbe diventare una forza incontrollabile e non responsabile. Al contrario, l'IA dovrebbe essere trasparente, affidabile e inclusiva, e il valore che crea dovrebbe tornare equamente a ciascun contributore.

OpenLedger, come un ecosistema aperto e inclusivo, ha progettato percorsi di partecipazione diversificati e meccanismi di incentivazione per vari partecipanti. Che tu sia un #tecnico o un utente comune, che tu abbia conoscenze specialistiche o risorse inutilizzate, puoi trovare il modo più adatto per partecipare a questa rivoluzione dell'IA e condividere i dividendi dello sviluppo ecologico.
Per gli sviluppatori e i team di ricerca dell'IA, il modo più diretto di partecipazione è presentare una proposta di modello. Durante la fase di proposta, è necessario specificare in dettaglio la rotta tecnologica del progetto, il posizionamento di mercato e il piano di sviluppo, e stanziare una quantità corrispondente di token $OPEN. Dopo il voto della comunità, è possibile ricevere supporto dal fondo ecologico e collaborare con sviluppatori di tutto il mondo. I modelli implementati con successo continueranno a generare profitti; oltre a ricevere i premi per il contributo iniziale, gli sviluppatori possono anche condividere a lungo termine i ricavi dall'uso del modello.

Basata su @OpenLedger , un'infrastruttura AI affidabile e un modello economico di token sofisticato, un ecosistema applicativo vibrante sta prendendo forma rapidamente. Questo ecosistema non solo dimostra le possibilità della tecnologia, ma soprattutto apre un nuovo paradigma economico AI, consentendo a ogni partecipante di trarne beneficio.
Nel campo della creazione di contenuti, una piattaforma AIGC verificabile sta rivoluzionando i modelli di creazione tradizionali. Quando i creatori caricano opere originali per addestrare modelli AI, ricevono immediatamente un premio in $OPEN token; gli utenti pagano in $OPEN token quando utilizzano contenuti generati dall'AI, e questi guadagni vengono automaticamente distribuiti a tutti gli autori originali dei dati di addestramento in base al loro contributo. Ancora più importante, ogni opera generata dall'AI è dotata di un completo "albero genealogico della creazione", permettendo agli utenti di risalire alla fonte dei dati di addestramento e al processo di generazione, risolvendo efficacemente i problemi di copyright e credibilità dell'AIGC.

Il progresso della tecnologia di interfaccia cervello-macchina rende possibile l'AI di "livello pensiero". OpenLedger sta costruendo l'infrastruttura sottostante per questo futuro, garantendo che nell'era dell'interazione diretta del pensiero, l'umanità mantenga il proprio diritto sui dati.
Tutela e protezione dei dati neurali
Quando i dispositivi cervello-macchina leggono i segnali neurali, OpenLedger genera un'impronta digitale per ogni segmento di dati. La proprietà dei dati appartiene sempre all'utente, qualsiasi utilizzo richiede l'autorizzazione dell'utente. I registri di utilizzo sono completamente trasparenti, e l'utente può sempre vedere chi sta utilizzando i propri dati e per quali scopi.

Quando l'AI evolve per rappresentare autonomamente gli esseri umani in compiti complessi, inizia l'era del "Trusted AI Agent". @OpenLedger Attraverso la combinazione dello standard ERC-8004, è stato creato un sistema di fiducia completo per gli agenti AI.
Identificazione del代理
Ogni agente AI deve completare la registrazione dell'identità in@OpenLedger per ottenere un DID unico. Il processo di registrazione richiede di mettere in staking i token $OPEN, e l'importo dello staking determina il limite di credito dell'agente. Tutte le azioni dell'agente saranno registrate sulla blockchain, formando un "registro delle azioni" immutabile.
Sistema di valutazione delle capacità
La capacità dell'agente viene valutata attraverso molteplici dimensioni:
· Tasso di completamento delle attività: proporzione di successi nelle attività storiche

@OpenLedger L'innovazione più rivoluzionaria sta nel suo meccanismo di "prova di contributo" (Proof of Contribution, PoC) e nel modello di distribuzione economica associato. Questo sistema garantisce che ogni partecipante, dai fornitori di dati agli utenti finali, riceva un giusto compenso per il proprio contributo.
Sistema di quantificazione del contributo
Il meccanismo PoC valuta il contributo di ciascun partecipante attraverso indicatori multidimensionali:
· Contributori di dati: valutazione complessiva basata su fattori come scarsità dei dati, punteggio di qualità, quantità, ecc.
· Sviluppatori di modelli: valutati in base al miglioramento delle prestazioni del modello, grado di innovazione, qualità del codice, ecc.
· Ottimizzatori di test: premiati in base al numero di bug scoperti, valore dei suggerimenti di ottimizzazione, ecc.

Dopo aver ottenuto il supporto della comunità, il modello AI entra in una fase di sviluppo sostanziale. Questa fase mette in evidenza il concetto di @OpenLedger "Raccogliere l'intelligenza globale", assicurando la qualità del modello e i guadagni dei contributori attraverso un design di processo dettagliato.
Raccolta e marcatura dei dati
@OpenLedger È stata creata una rete globale di collaborazione sui dati. I contributori di dati devono prima superare la certificazione di qualità, e i contributori di diversi livelli godono di diverse valutazioni di affidabilità. Quando si contribuiscono dati medici, il peso dei dati dei medici degli ospedali di terzo livello è significativamente più alto rispetto agli utenti normali. Tutti i dati sono trattati in modo crittografico, e la privacy dei contributori è ampiamente protetta. La marcatura dei dati utilizza meccanismi di "validazione incrociata", dove lo stesso set di dati è completato in modo indipendente da più marcatori, e il sistema valuta la qualità della marcatura attraverso algoritmi, garantendo l'accuratezza.