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。

第三讲
私钥与交易：私钥（随机数）控制资产，衍生公钥和地址。交易用数字签名验证，点对点广播，无需银行。

什么是挖矿？
挖矿（Mining）是指利用计算机算力解决复杂的数学问题，以验证加密货币交易并将其记录到区块链上的过程，矿工通过这个过程获得新产生的加密货币和交易费用作为奖励。它有几个核心作用：验证交易（确保合法性）、维护网络安全（通过去中心化和算力竞争）和发行新货币（作为激励）。这一过程消耗大量电力，并需要专门硬件，但如今也出现了质押（Staking）等非算力挖矿方式。
什么是 PoW（工作量证明）？
PoW 是一种通过计算能力竞争的共识机制。矿工使用高性能硬件解决复杂的数学问题，第一个成功解题的矿工将获得验证区块的权利，并获得区块奖励和交易手续费。

难度调整与Nonce：每2016区块调整难度，确保10分钟出块。矿工尝试Nonce计算SHA-256哈希，直到符合目标。区块奖励与减半：当前奖励3.125 BTC（加交易费）。每21万区块减半（最新2024年），强化稀缺。51%攻击与安全性：需控制超51%算力才可攻击，2026年初难度约148-149万亿，哈希率历史新高，攻击成本天文数字，网络17年未破。

核心创新与技术突破：解决双花问题：传统数字现金易被复制花费，白皮书引入分布式时间戳服务器（区块链原型），通过哈希链确保交易顺序不可篡改。去中心化共识：提出工作量证明（PoW）机制，让节点通过计算力竞争记账，实现无需信任第三方的拜占庭容错。隐私保护：公钥地址匿名，所有交易公开但身份不关联（优于银行体系）。经济激励：区块奖励驱动矿工诚实行为，形成自维持网络。核心愿景与理念：点对点电子现金：让任何人可直接、安全、低成本转账，无需银行、中间商或政府许可。金融主权与抗审查：个体完全掌控私钥，即掌控财富，无法被冻结或没收。通缩硬通货：固定供应对抗无限印钞，回归“健全货币”原则。从信任到验证：用数学与密码学取代对机构的信任（“Don't trust, verify”）。
白皮书不仅是技术蓝图，更是货币哲学宣言：回应2008危机，终结中心化金融的垄断与不公，开创个体赋权的新时代

比特币第二讲
比特币白皮书是整个加密货币与区块链行业的奠基性文献，简洁却深刻地勾勒出全新货币体系。
发布细节：日期：2008年10月31日，万圣节（象征对传统金融的“恶作剧”）。标题：《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》（比特币：一种点对点的电子现金系统）。长度：仅9页（含参考文献），结构严谨：摘要、引言、交易、时间戳服务器、工作量证明、网络、激励、磁盘空间回收、简化的支付验证、合并与分割支付、隐私、计算、结论。
什么是比特币？
比特币（Bitcoin, BTC）是一种去中心化、点对点的数字加密货币，它不依赖中央银行或政府发行和管理，通过区块链技术保障交易安全。
数字货币：它完全存在于数字形式，没有物理实体，通过密码学保护。总量：2100万枚去中心化资产：没有中央机构（如银行或政府）控制发行或管理，全网节点共同维护。“数字黄金”：因其稀缺性和价值存储属性，被广泛视为现代版的黄金。

比特币与传统货币的区别
比特币与法币（如美元、人民币）有根本不同：
无中心化发行：法币由中央银行控制，可无限印钞；比特币由代码固定规则，无人能随意增发。无国界：转账全球即时、低成本，不受汇率或跨境限制。固定供应：总量严格限定2100万枚（数学保证），而法币可通胀贬值。
这些特性让比特币成为抗通胀、对抗审查的“硬通货”。

第一讲 比特币的起源
1. 诞生背景：2008金融危机的深刻回应
比特币的出现并非技术偶然，而是对传统金融体系结构性缺陷的直接回应与批判。
- 2008年全球金融危机全貌：2007-2008年，美国次贷危机爆发，导致房地产泡沫破裂。
美国次贷金融危机（2007-2008）是一场由美国次级抵押贷款市场崩溃引发的全球性金融风暴，核心是不良信用（次级）借款人大量违约，导致房地产泡沫破裂，通过金融产品证券化（如MBS、CDO）层层传导至整个金融体系，最终引发金融机构倒闭、信贷紧缩，并造成了2008年全球经济大衰退。

- 2008年9月15日，拥有158年历史的投资银行雷曼兄弟（Lehman Brothers）宣布破产，负债达6130亿美元。这是美国历史上最大破产案，触发全球连锁反应。股市暴跌、信贷冻结、数百万民众失去房屋与储蓄。
- 体系性问题暴露：
- 中心化信任脆弱：商业银行过度杠杆、衍生品泛滥，依赖评级机构与监管却失灵。
- 货币超发与不公救助：美联储与各国央行推出量化宽松（QE），大规模印钞救助大型机构（如贝尔斯登、AIG），却让普通纳税人承担通胀后果，形成“道德风险”。
- 资产冻结与审查：危机中，银行账户被冻结、跨境支付中断，凸显个体对中心化机构的依赖。
- 全球影响：危机波及欧洲、亚洲，导致失业率飙升、经济衰退，民众对传统金融失去信心。

正是在这一背景下，一位（或一群）化名中本聪（Satoshi Nakamoto）的密码学家，于2008年10月31日（雷曼破产后仅一个半月）在Cypherpunk邮件列表发布比特币白皮书，将危机转化为技术革命的催化剂。
中本聪身份至今未解：使用日式化名但英文母语级、代码风格英式、活跃于2008-2011年，后完全隐退。其持有约100万枚早期比特币（2026年价值超900亿美元），从未动用，足以体现对理念的极致坚持。

你的睡眠、心率，甚至一天走了多少步——你戴的智能设备全都知道。但这些你最私密的健康数据，现在正躺在某家大公司的服务器里。
你可能没细想过：这些数据可能会泄露，万一公司经营不下去了，它们甚至可能被当作资产打包卖掉。听起来有点离谱，但这确实是正在发生的事，而且可能已经发生了。
那问题来了，我们怎么解决它呢？
现在都是崇尚公平，自由，透明，去中心化。这一点恰好@Walrus 🦭/acc 做到了，它不是把你的数据整个丢到云服务器上，而是用了种叫“擦除编码”的技术。
它把你的健康数据像拼图一样打散、加密，然后把每一小块分散存到世界各地不同的独立节点上。最厉害的是，哪怕大部分节点都找不回来了，它也能把你的“数据拼图”完整复原。 这安全级别，差不多相当于你的日记本同时存放在全球好几个超级保险库里。
🤔 那这跟我和我的健康数据到底有啥关系？
关系大了，这能让你真正“拥有”自己的数据。
1.控制权完全归你：Walrus内置了精细的权限管理（他们叫SEAL），你可以像管理手机App权限一样，决定谁可以看、可以用你的数据。
2.省钱又省心：据说它的存储效率特别高，能大幅降低成本。这意味着长期安全地保存你海量的健康记录，不再是一件昂贵的事。
3.数据还能“活”起来：存在上面的数据可以变得“可编程”。比如说，未来你可以设置一个智能合约，自主、安全且有偿地把匿名化的健康数据提供给某个医学研究项目，让数据自己产生价值。
这已经不是纸上谈兵了。Walrus已经在为一些NFT项目（比如Pudgy Penguins）和去中心化AI网络提供存储了。它正慢慢变成Web3世界里的一块重要基石
#Walrus $wal

Od czasu rozwiązania sojuszu, Tina już nie grała w podobne gry, a dzisiaj odkryła grę, która przypomina tę z wcześniejszego sojuszu, co przypomniało jej o dawnych nocach spędzonych na grze w bejsbol, co wzbudziło w Tinie chęć grania!
Grafika w grze jest dość mocna, Tina ją lubi, ale miała mały incydent - podczas wchodzenia pojawia się komunikat o przekroczeniu limitu czasu połączenia, nie martw się, wystarczy odświeżyć raz i będzie dobrze. Jeśli ktoś napotka podobny problem, wystarczy wyłączyć VPN lub spróbować ponownie. Mała rada, gra obecnie dostępna jest tylko w wersji angielskiej, więc gracze, którzy nie znają angielskiego, powinni przed wejściem zobaczyć samouczek i notatki w grze, inaczej po wejściu nie będą wiedzieli, po co weszli, co spowoduje utratę dobrego doświadczenia w grze 😂

Kiedy przeglądamy historię rozwoju technologii ludzkiej, dostrzegamy, że te innowacje, które naprawdę zmieniły świat, nigdy nie były tylko przełomami technologicznymi, lecz doskonałym połączeniem technologii, ekonomii i zarządzania społeczeństwem. @OpenLedger To właśnie taki wzór - jest zarówno zestawem wiodących rozwiązań technologicznych, jak i ruchem społecznym dotyczącym przyszłego kierunku rozwoju sztucznej inteligencji.
Kernowym postulatem tego ruchu jest: sztuczna inteligencja nie powinna być monopolizowana przez nielicznych gigantów technologicznych, nie powinna być tajemniczą, nieprzewidywalną "czarną skrzynką", ani nie powinna stać się siłą, której nie można kontrolować ani rozliczać. Przeciwnie, AI powinna być przejrzysta, godna zaufania i dostępna dla wszystkich, a jej tworzona wartość powinna sprawiedliwie wracać do każdego wkładowcy.

OpenLedger jako otwarty i inkluzyjny ekosystem zaprojektował zróżnicowane ścieżki uczestnictwa i mechanizmy zachęt dla różnych uczestników. Niezależnie od tego, czy jesteś #technikiem, czy zwykłym użytkownikiem, niezależnie od tego, czy masz specjalistyczną wiedzę, czy niewykorzystane zasoby, możesz znaleźć odpowiednią dla siebie metodę, aby wziąć udział w tej rewolucji AI i dzielić się korzyściami z rozwoju ekosystemu.
Dla deweloperów AI i zespołów badawczych najprostszym sposobem uczestnictwa jest złożenie propozycji modelu. W fazie propozycji należy szczegółowo opisać technologiczną ścieżkę projektu, pozycjonowanie rynkowe i plan rozwoju, oraz stakować odpowiednią ilość tokenów $OPEN. Po głosowaniu społeczności można uzyskać wsparcie funduszu ekosystemowego i współpracę z globalnymi deweloperami. Pomyślnie wdrożone modele będą generować dochody, a deweloperzy, oprócz początkowych nagród za wkład, będą mogli długoterminowo dzielić się dochodami z użytkowania modelu.

Na bazie @OpenLedger zbudowanej wiarygodnej infrastruktury AI i złożonego modelu ekonomii tokenów, dynamiczny ekosystem aplikacji szybko się rozwija. Ekosystem ten nie tylko ukazuje możliwości technologii, ale co ważniejsze, wprowadza nowy paradygmat gospodarki AI, z którego każdy uczestnik może czerpać korzyści.
W dziedzinie tworzenia treści weryfikowalne platformy AIGC rewolucjonizują tradycyjne modele twórczości. Twórcy przesyłają oryginalne dzieła do trenowania modeli AI i natychmiast otrzymują $OPEN nagrody w tokenach; użytkownicy płacą $OPEN tokenami za korzystanie z treści generowanych przez AI, a te przychody są automatycznie dzielone pomiędzy wszystkich oryginalnych twórców danych treningowych zgodnie z ich wkładem. Co ważniejsze, każde dzieło generowane przez AI ma pełną "genealogię twórczości", dzięki czemu użytkownicy mogą prześledzić źródło danych treningowych i proces generowania, skutecznie rozwiązując problemy związane z prawami autorskimi i wiarygodnością AIGC.

Przełom w technologii interfejsów mózg-maszyna sprawia, że "myślowy" AI staje się możliwy. OpenLedger buduje fundamenty dla tej przyszłości, zapewniając, że w erze bezpośredniej interakcji myśli, ludzkość nadal zachowuje suwerenność nad swoimi danymi.
Potwierdzenie i ochrona danych neurologicznych
Gdy urządzenia mózgowe odczytują sygnały neurologiczne, OpenLedger generuje cyfrowe odciski palców dla każdego fragmentu danych. Prawo własności do danych zawsze należy do użytkownika, a wszelkie wykorzystanie wymaga zgody użytkownika. Historia użycia jest całkowicie przejrzysta, użytkownik może w każdej chwili sprawdzić, kto korzystał z jego danych i w jakim celu.

Kiedy AI ewoluuje do poziomu, w którym może samodzielnie reprezentować ludzi w realizacji złożonych zadań, nadejdzie era "wiarygodnych agentów AI".@OpenLedger Dzięki połączeniu standardu ERC-8004 stworzono pełny system zaufania dla agentów AI.
Zarządzanie tożsamością agenta
Każdy agent AI musi ukończyć rejestrację tożsamości w @OpenLedger i uzyskać unikalny DID. Proces rejestracji wymaga stawienia tokenów $OPEN, a kwota stawki decyduje o limicie kredytowym agenta. Wszystkie działania agenta będą rejestrowane w łańcuchu, tworząc niezmienny "rejestr działań".
System oceny zdolności
Możliwości agenta są oceniane w wielu wymiarach:
· Wskaźnik ukończenia zadań: proporcja sukcesów historycznych zadań

@OpenLedger Najbardziej rewolucyjną innowacją jest jego "dowód wkładu" (Proof of Contribution, PoC) oraz towarzyszący mu model podziału ekonomicznego. System ten zapewnia, że wkład każdego uczestnika, od dostawców danych po użytkowników końcowych, otrzyma rozsądne wynagrodzenie.
System kwantyfikacji wkładu
Mechanizm PoC ocenia wkład każdego uczestnika za pomocą wielowarstwowych wskaźników:
· Użytkownicy danych: ocena na podstawie rzadkości danych, oceny jakości, ilości i innych czynników.
· Twórcy modeli: ocena na podstawie poprawy wydajności modelu, poziomu innowacyjności, jakości kodu i innych wskaźników.
· Optymalizatorzy testów: nagrody przyznawane na podstawie liczby wykrytych błędów, wartości sugestii optymalizacyjnych itp.