なぜDeFiはCartesiを必要とするのか？
ほとんどのDeFiは、金融の簡略化された版を動かしています。開発者は、モデルが必要とするものではなく、チェーンが実行できるものに合わせて設計します。数式を削ったり、オフチェーンで計算して、信頼を求めたりします。
貢献者のジョアン・ガルシアが、再読する価値のある記事で分解しています：
→ https://x.com/joaopdgarcia/status/2018688089258865078
金融（TradFi）のクオンツチームは、NumPy、SciPy、QuantLibを使って、数千のシナリオに対してリスクエンジンを動かします。
しかし、スマートコントラクトの環境の多くには、本格的な数値計算のためのそうしたライブラリがありません。また状態（state）が高コストになります。
Cartesiでは、各アプリにそれぞれ独自のロールアップが割り当てられ、Linux上で動作し、Ethereumで決済されます。正直なバリデータなら、正しい結果を検証できます。
開発者は、人気のあるライブラリを使ってPython、Rust、C++でロジックを書きます。これにより、オンチェーンのボンディングカーブも、真の二次曲線にずっと近づけられます。
これで実現できること：
- ボラティリティに応じて変動する担保要件
- マッチングエンジンと、エポックごとに更新されるオッズを備えた予測市場
- 1日1回まとめて買うのではなく、微小な連続スライスで購入するDCA
- 誰でも再実行できるモデルによるクレジットスコア
ただし、開発者は難しい部分を設計する必要があります。データがどう入ってくるか、入力がどう検証されるか、実行がどう連携（調整）されるか。計算量が複雑さのどこかに移ります。とはいえ、アプリに本物の計算が必要なら、それこそCartesiが作られた理由です。
ドキュメントの詳細： https://docs.cartesi.io/
Repost: https://x.com/cartesiproject/status/2102774491533488585
ほとんどのDeFiは、金融の簡略化された版を動かしています。開発者は、モデルが必要とするものではなく、チェーンが実行できるものに合わせて設計します。数式を削ったり、オフチェーンで計算して、信頼を求めたりします。
貢献者のジョアン・ガルシアが、再読する価値のある記事で分解しています：
→ https://x.com/joaopdgarcia/status/2018688089258865078
金融（TradFi）のクオンツチームは、NumPy、SciPy、QuantLibを使って、数千のシナリオに対してリスクエンジンを動かします。
しかし、スマートコントラクトの環境の多くには、本格的な数値計算のためのそうしたライブラリがありません。また状態（state）が高コストになります。
Cartesiでは、各アプリにそれぞれ独自のロールアップが割り当てられ、Linux上で動作し、Ethereumで決済されます。正直なバリデータなら、正しい結果を検証できます。
開発者は、人気のあるライブラリを使ってPython、Rust、C++でロジックを書きます。これにより、オンチェーンのボンディングカーブも、真の二次曲線にずっと近づけられます。
これで実現できること：
- ボラティリティに応じて変動する担保要件
- マッチングエンジンと、エポックごとに更新されるオッズを備えた予測市場
- 1日1回まとめて買うのではなく、微小な連続スライスで購入するDCA
- 誰でも再実行できるモデルによるクレジットスコア
ただし、開発者は難しい部分を設計する必要があります。データがどう入ってくるか、入力がどう検証されるか、実行がどう連携（調整）されるか。計算量が複雑さのどこかに移ります。とはいえ、アプリに本物の計算が必要なら、それこそCartesiが作られた理由です。
ドキュメントの詳細： https://docs.cartesi.io/
Repost: https://x.com/cartesiproject/status/2102774491533488585