バイナンススクエアの新しいイベントが始まりました
今回のイベントはこちら @SpaceandTime
賞金総額 40000 USDC
#sxt $SXT
オンチェーン金融は今、AIによる自動化、資産のトークン化、そしてより複雑なDeFiのルールへと同時に進んでいます。こうしたユースケースで本当に必要とされるのは、単なる新たなデータインターフェースではありません。残高、取引履歴、準備金、利用状況、そして現実世界からの入力を照合できることが重要です。Space and Timeの中核となるビジョンは明快です。AI、トークン化、DeFiに検証可能なデータを提供することです。
オンチェーンの記録とカスタムのオフチェーンデータセットを同じクエリで処理し、計算結果に対する暗号学的証明を生成します。アプリやスマートコントラクトはクエリを再実行しなくても、その結果が提出済みで改ざんされていないデータに基づくことを確認できます。これこそ、オンチェーン金融の拡大に欠かせない要素です。データは利用できるだけでなく、検証できなければなりません。
AIのユースケースでは、エージェントが財務上の判断を下す前に、通常はプロトコル手数料、アクティビティ、過去の取引を確認する必要があります。一定期間のプロトコル手数料を検証可能なクエリ結果として提供すれば、エージェントが使うのは単なるインターフェースの返す数値ではなく、情報源と計算過程を照合できるデータになります。
トークン化のユースケースでは、保有資産、キャッシュフロー、評価額のすべてが照合可能でなければなりません。Space and Timeでは、オンチェーンデータに加えてカスタムデータセットを取り込み、それらの記録に対する計算の証明を提供できます。たとえば、純資産価値(NAV)レポートの計算を検証可能にしたり、複数のプールにおけるトークン化株式の取引アクティビティを1つの取引量に集計し、その集計が提出済みデータに対して正しく実行されたことを証明したりできます。
DeFiのユースケースでは、スマートコントラクトが証明済みの過去のアクティビティを使ってルールを実行できます。たとえば、報酬の対象資格を確認したり、ユーザーの過去の取引に基づいてロイヤルティ割引を決めたりできます。Uniswap hooksの公開資料にも、過去のデータクエリを使ってスワップ手数料の割引を実現するテンプレートが紹介されています。
SXTは、AIの大きなトレンドを正式に取り入れました
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賞金総額 40000 USDC
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オンチェーン金融は今、AIによる自動化、資産のトークン化、そしてより複雑なDeFiのルールへと同時に進んでいます。こうしたユースケースで本当に必要とされるのは、単なる新たなデータインターフェースではありません。残高、取引履歴、準備金、利用状況、そして現実世界からの入力を照合できることが重要です。Space and Timeの中核となるビジョンは明快です。AI、トークン化、DeFiに検証可能なデータを提供することです。
オンチェーンの記録とカスタムのオフチェーンデータセットを同じクエリで処理し、計算結果に対する暗号学的証明を生成します。アプリやスマートコントラクトはクエリを再実行しなくても、その結果が提出済みで改ざんされていないデータに基づくことを確認できます。これこそ、オンチェーン金融の拡大に欠かせない要素です。データは利用できるだけでなく、検証できなければなりません。
AIのユースケースでは、エージェントが財務上の判断を下す前に、通常はプロトコル手数料、アクティビティ、過去の取引を確認する必要があります。一定期間のプロトコル手数料を検証可能なクエリ結果として提供すれば、エージェントが使うのは単なるインターフェースの返す数値ではなく、情報源と計算過程を照合できるデータになります。
トークン化のユースケースでは、保有資産、キャッシュフロー、評価額のすべてが照合可能でなければなりません。Space and Timeでは、オンチェーンデータに加えてカスタムデータセットを取り込み、それらの記録に対する計算の証明を提供できます。たとえば、純資産価値(NAV)レポートの計算を検証可能にしたり、複数のプールにおけるトークン化株式の取引アクティビティを1つの取引量に集計し、その集計が提出済みデータに対して正しく実行されたことを証明したりできます。
DeFiのユースケースでは、スマートコントラクトが証明済みの過去のアクティビティを使ってルールを実行できます。たとえば、報酬の対象資格を確認したり、ユーザーの過去の取引に基づいてロイヤルティ割引を決めたりできます。Uniswap hooksの公開資料にも、過去のデータクエリを使ってスワップ手数料の割引を実現するテンプレートが紹介されています。
SXTは、AIの大きなトレンドを正式に取り入れました

