0xjacobzhao
Открытая сделка
Случайный трейдер
5.1 мес.
Crypto x AI | ex-Crypto VC | ENTJ/INTJ
1 подписок(и/а)
18 подписчиков(а)
15 понравилось
8 поделились
См. оригинал
Обучение с подкреплением: Парадигмальный сдвиг децентрализованного ИИ
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures. Процесс исследования и написания был вдохновлен работой Сэма Леймана (Pantera Capital) по обучению с подкреплением. Спасибо Бену Филдингу (Gensyn.ai), Гао Юаню (Gradient), Самуэлю Дэру и Эрфану Мияхи (Covenant AI), Шашанку Ядаву (Fraction AI), Чао Вангу за их ценные предложения по этой статье. Эта статья стремится к объективности и точности, но некоторые точки зрения могут включать субъективные суждения и содержать предвзятости. Мы ценим понимание читателей.
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures. Процесс исследования и написания был вдохновлен работой Сэма Леймана (Pantera Capital) по обучению с подкреплением. Спасибо Бену Филдингу (Gensyn.ai), Гао Юаню (Gradient), Самуэлю Дэру и Эрфану Мияхи (Covenant AI), Шашанку Ядаву (Fraction AI), Чао Вангу за их ценные предложения по этой статье. Эта статья стремится к объективности и точности, но некоторые точки зрения могут включать субъективные суждения и содержать предвзятости. Мы ценим понимание читателей.
См. оригинал
Обучение с подкреплением: парадигмальные изменения децентрализованных AI сетей
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Этот независимый отчет поддерживается IOSG Ventures, процесс исследования и написания был вдохновлен отчетом по обучению с подкреплением Сэма Леймана (Pantera Capital), благодарим Бена Филдинга (Gensyn.ai), Гао Юаня (Gradient), Самуэля Дейра и Эрфана Миахи (Covenant AI), Шашанка Ядава (Fraction AI), Чао Ванга за ценные советы, данные по этой статье. Мы стремимся к объективной и точной информации, некоторые мнения могут содержать субъективные суждения и неизбежно могут быть искажены, просим читателей отнестись с пониманием.
Искусственный интеллект переходит от статистического обучения, основанного на "подгонке моделей", к способности, сосредоточенной на "структурированном рассуждении", и важность постобучения (Post-training) быстро возрастает. Появление DeepSeek-R1 знаменует собой парадигмальный переворот в эпоху больших моделей в области обучения с подкреплением; сформировалось общее мнение в отрасли: предварительное обучение создает универсальную основу для модели, а обучение с подкреплением больше не является просто инструментом согласования ценности, а доказало свою способность систематически повышать качество цепочки рассуждений и сложные способности принятия решений, постепенно эволюционируя в технический путь для постоянного повышения уровня интеллекта.
Этот независимый отчет поддерживается IOSG Ventures, процесс исследования и написания был вдохновлен отчетом по обучению с подкреплением Сэма Леймана (Pantera Capital), благодарим Бена Филдинга (Gensyn.ai), Гао Юаня (Gradient), Самуэля Дейра и Эрфана Миахи (Covenant AI), Шашанка Ядава (Fraction AI), Чао Ванга за ценные советы, данные по этой статье. Мы стремимся к объективной и точной информации, некоторые мнения могут содержать субъективные суждения и неизбежно могут быть искажены, просим читателей отнестись с пониманием.
Искусственный интеллект переходит от статистического обучения, основанного на "подгонке моделей", к способности, сосредоточенной на "структурированном рассуждении", и важность постобучения (Post-training) быстро возрастает. Появление DeepSeek-R1 знаменует собой парадигмальный переворот в эпоху больших моделей в области обучения с подкреплением; сформировалось общее мнение в отрасли: предварительное обучение создает универсальную основу для модели, а обучение с подкреплением больше не является просто инструментом согласования ценности, а доказало свою способность систематически повышать качество цепочки рассуждений и сложные способности принятия решений, постепенно эволюционируя в технический путь для постоянного повышения уровня интеллекта.
См. оригинал
Экономический порядок машин: Полноценный путь к агентной коммерции
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures. Исследовательский и писательский процесс были вдохновлены связанными работами Рагава Агарвала (LongHash) и Джея Ю (Pantera). Спасибо Лексу Соколину @ Generative Ventures, Джордану@AIsa, Айви @PodOur2Cents за их ценные предложения по этой статье. Обратная связь также была запрошена у проектных команд, таких как Nevermined, Skyfire, Virtuals Protocol, AIsa, Heurist, AEON в процессе написания. Эта статья стремится к объективному и точному содержанию, но некоторые точки зрения могут включать субъективные суждения и неизбежно содержать отклонения. Понимание читателей ценится.
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures. Исследовательский и писательский процесс были вдохновлены связанными работами Рагава Агарвала (LongHash) и Джея Ю (Pantera). Спасибо Лексу Соколину @ Generative Ventures, Джордану@AIsa, Айви @PodOur2Cents за их ценные предложения по этой статье. Обратная связь также была запрошена у проектных команд, таких как Nevermined, Skyfire, Virtuals Protocol, AIsa, Heurist, AEON в процессе написания. Эта статья стремится к объективному и точному содержанию, но некоторые точки зрения могут включать субъективные суждения и неизбежно содержать отклонения. Понимание читателей ценится.
См. оригинал
Экономический порядок машин: полный стек пути коммерции агентов
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures, процесс написания исследования был вдохновлен отчетами Raghav Agarwal@LongHash и Jay Yu@Pantera. Благодарим Lex Sokolin @ Generative Ventures, Jordan@AIsa, Ivy@(支无不言) блог за ценные предложения по данной статье. В процессе написания также были учтены мнения команд проектов Nevermined, Skyfire, Virtuals Protocol, AIsa, Heurist, AEON и других. Статья стремится к объективности и точности, некоторые мнения включают субъективные оценки, что неизбежно может привести к искажениям, просим читателей отнестись с пониманием.
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures, процесс написания исследования был вдохновлен отчетами Raghav Agarwal@LongHash и Jay Yu@Pantera. Благодарим Lex Sokolin @ Generative Ventures, Jordan@AIsa, Ivy@(支无不言) блог за ценные предложения по данной статье. В процессе написания также были учтены мнения команд проектов Nevermined, Skyfire, Virtuals Protocol, AIsa, Heurist, AEON и других. Статья стремится к объективности и точности, некоторые мнения включают субъективные оценки, что неизбежно может привести к искажениям, просим читателей отнестись с пониманием.
См. оригинал
Сходная эволюция автоматизации, ИИ и Web3 в индустрии робототехники
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures. Автор благодарит Ханса (RoboCup Asia-Pacific), Ничанан Кесонпат(1kx), Роберта Кошига (1kx), Аманду Янг (Collab+Currency), Джонатана Виктора (Ansa Research), Лекса Соколина (Generative Ventures), Джея Ю (Pantera Capital), Джеффри Ху (Hashkey Capital) за их ценные комментарии, а также участников из OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network и CodecFlow за их конструктивные отзывы. Несмотря на все усилия для обеспечения объективности и точности, некоторые идеи неизбежно отражают субъективную интерпретацию, и читатели призываются критически относиться к содержанию.
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures. Автор благодарит Ханса (RoboCup Asia-Pacific), Ничанан Кесонпат(1kx), Роберта Кошига (1kx), Аманду Янг (Collab+Currency), Джонатана Виктора (Ansa Research), Лекса Соколина (Generative Ventures), Джея Ю (Pantera Capital), Джеффри Ху (Hashkey Capital) за их ценные комментарии, а также участников из OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network и CodecFlow за их конструктивные отзывы. Несмотря на все усилия для обеспечения объективности и точности, некоторые идеи неизбежно отражают субъективную интерпретацию, и читатели призываются критически относиться к содержанию.
См. оригинал
Представления о робототехнике: синергия автоматизации, искусственного интеллекта и Web3
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures, благодарим Ханса (RoboCup Asia-Pacific), Ничанан Кесонпат (1kx), Роберта Кошига (1kx), Аманду Янг (Collab+Currency), Джонатана Виктора (Ansa Research), Лекса Соколина (Generative Ventures), Джея Ю (Pantera Capital), Джеффри Ху (Hashkey Capital) за ценные советы по этому документу. В процессе написания также были запрошены мнения команд проектов OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network и CodecFlow. Этот документ стремится быть объективным и точным, некоторые мнения могут быть субъективными и не избежать искажений, просим читателей понять.
Этот независимый исследовательский отчет поддерживается IOSG Ventures, благодарим Ханса (RoboCup Asia-Pacific), Ничанан Кесонпат (1kx), Роберта Кошига (1kx), Аманду Янг (Collab+Currency), Джонатана Виктора (Ansa Research), Лекса Соколина (Generative Ventures), Джея Ю (Pantera Capital), Джеффри Ху (Hashkey Capital) за ценные советы по этому документу. В процессе написания также были запрошены мнения команд проектов OpenMind, BitRobot, peaq, Auki Labs, XMAQUINA, GAIB, Vader, Gradient, Tashi Network и CodecFlow. Этот документ стремится быть объективным и точным, некоторые мнения могут быть субъективными и не избежать искажений, просим читателей понять.
См. оригинал
Отчет о исследовании Brevis: Бессмертный Проверяемый Вычислительный Уровень zkVM и ZK Копроцессор Данных
Парадигма Проверяемых Вычислений — «вычисления вне цепи + проверка в цепи» — стала универсальной вычислительной моделью для блокчейн-систем. Она позволяет блокчейн-приложениям достигать почти бесконечной вычислительной свободы, сохраняя децентрализацию и отсутствие доверия как основные гарантии безопасности. Доказательства нулевых знаний (ZKP) составляют основу этой парадигмы, с приложениями, в основном, в трех фундаментальных направлениях: масштабируемость, конфиденциальность и совместимость & целостность данных. Масштабируемость была первым приложением ZK, достигнувшим производства, перемещая выполнение вне цепи и проверяя краткие доказательства в цепи для высокой пропускной способности и недорогого масштабирования без доверия.
См. оригинал
Brevis研报：ZKVM 与数据协处理器的无限可信计算层
“链下计算 + 链上验证”的可信计算（Verifiable Computing）范式，已成为区块链系统的通用计算模型。它让区块链应用在保持去中心化与信任最小化（trustlessness）安全性的前提下，获得几乎无限的计算自由度（computational freedom）。零知识证明（ZKP）是该范式的核心支柱，其应用主要集中在扩容（Scalability）、隐私（Privacy）以及互操作与数据完整性（Interoperability & Data Integrity）三大基础方向。其中，扩容是 ZK 技术最早落地的场景，通过将交易执行移至链下、以简短证明在链上验证结果，实现高 TPS 与低成本的可信扩容。
См. оригинал
Отчет по исследованию Cysic: Путь ComputeFi аппаратного ускорения ZK
Автор:0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Доказательства нулевого раскрытия (ZK) — как инфраструктура криптографии и масштабируемости следующего поколения — демонстрируют огромный потенциал в масштабировании блокчейна, приватной вычислительной деятельности, zkML и кросс-цепочной верификации. Однако процесс генерации доказательств крайне ресурсоемкий и требует значительного времени, что создает крупнейшую узкую горловину для промышленного внедрения. Аппаратное ускорение ZK, таким образом, стало основным катализатором. В этом контексте GPU превосходят в универсальности и скорости итерации, ASIC стремятся к максимальной эффективности и производительности на большом масштабе, в то время как FPGA служат гибкой средней ground, объединяя программируемость с энергоэффективностью. Вместе они формируют аппаратную основу, поддерживающую реальное внедрение ZK.
Доказательства нулевого раскрытия (ZK) — как инфраструктура криптографии и масштабируемости следующего поколения — демонстрируют огромный потенциал в масштабировании блокчейна, приватной вычислительной деятельности, zkML и кросс-цепочной верификации. Однако процесс генерации доказательств крайне ресурсоемкий и требует значительного времени, что создает крупнейшую узкую горловину для промышленного внедрения. Аппаратное ускорение ZK, таким образом, стало основным катализатором. В этом контексте GPU превосходят в универсальности и скорости итерации, ASIC стремятся к максимальной эффективности и производительности на большом масштабе, в то время как FPGA служат гибкой средней ground, объединяя программируемость с энергоэффективностью. Вместе они формируют аппаратную основу, поддерживающую реальное внедрение ZK.
См. оригинал
Cysic исследование: путь ComputeFi аппаратного ускорения ZK
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Доказательства с нулевыми знаниями (ZK) как новое поколение криптографической и инфраструктуры масштабирования уже продемонстрировали широкий потенциал в области масштабирования блокчейна, вычислений с конфиденциальностью, а также в новых приложениях, таких как zkML и кросс-цепная верификация. Однако процесс генерации доказательства требует огромных вычислительных ресурсов и имеет высокую задержку, что является крупнейшим препятствием для промышленного внедрения. Аппаратное ускорение ZK стало ключевым элементом в этом контексте. На пути аппаратного ускорения ZK, GPU выделяются универсальностью и скоростью итераций, ASIC стремятся к максимальной энергоэффективности и масштабируемости, а FPGA занимаются промежуточной формой, обладая гибкой программируемостью и высокой энергоэффективностью. Все три компонента вместе составляют аппаратную основу для внедрения доказательств с нулевыми знаниями.
Доказательства с нулевыми знаниями (ZK) как новое поколение криптографической и инфраструктуры масштабирования уже продемонстрировали широкий потенциал в области масштабирования блокчейна, вычислений с конфиденциальностью, а также в новых приложениях, таких как zkML и кросс-цепная верификация. Однако процесс генерации доказательства требует огромных вычислительных ресурсов и имеет высокую задержку, что является крупнейшим препятствием для промышленного внедрения. Аппаратное ускорение ZK стало ключевым элементом в этом контексте. На пути аппаратного ускорения ZK, GPU выделяются универсальностью и скоростью итераций, ASIC стремятся к максимальной энергоэффективности и масштабируемости, а FPGA занимаются промежуточной формой, обладая гибкой программируемостью и высокой энергоэффективностью. Все три компонента вместе составляют аппаратную основу для внедрения доказательств с нулевыми знаниями.
См. оригинал
Исследовательский отчет GAIB: Финансовизация инфраструктуры ИИ на блокчейне — RWAiFi
Написано 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Поскольку ИИ становится самой быстрорастущей технологической волной, вычислительная мощность рассматривается как новая "валюта", а графические процессоры превращаются в стратегические активы. Однако финансирование и ликвидность остаются ограниченными, в то время как криптофинансам необходимы активы, обеспеченные реальными денежными потоками. Токенизация RWA появляется как мост. Инфраструктура ИИ, сочетающая высокоценное оборудование и предсказуемые денежные потоки, рассматривается как лучшая отправная точка для нестандартных RWA — графические процессоры предлагают практичность в краткосрочной перспективе, в то время как робототехника представляет собой более долгосрочную перспективу. RWAiFi GAIB (RWA + ИИ + DeFi) вводит новый путь к финансовизации на блокчейне, обеспечивая работу маховика ИИ инфраструктуры (ГПУ и робототехника) × RWA × DeFi.
Поскольку ИИ становится самой быстрорастущей технологической волной, вычислительная мощность рассматривается как новая "валюта", а графические процессоры превращаются в стратегические активы. Однако финансирование и ликвидность остаются ограниченными, в то время как криптофинансам необходимы активы, обеспеченные реальными денежными потоками. Токенизация RWA появляется как мост. Инфраструктура ИИ, сочетающая высокоценное оборудование и предсказуемые денежные потоки, рассматривается как лучшая отправная точка для нестандартных RWA — графические процессоры предлагают практичность в краткосрочной перспективе, в то время как робототехника представляет собой более долгосрочную перспективу. RWAiFi GAIB (RWA + ИИ + DeFi) вводит новый путь к финансовизации на блокчейне, обеспечивая работу маховика ИИ инфраструктуры (ГПУ и робототехника) × RWA × DeFi.
См. оригинал
GAIB Исследование: Финансирование инфраструктуры ИИ на блокчейне - RWAiFi
Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
С ростом ИИ как самой быстрорастущей технологической волны в мире вычислительная мощность рассматривается как новая "валюта", а высокопроизводительное оборудование, такое как GPU, постепенно эволюционирует в стратегические активы. Однако долгое время такие активы сталкивались с ограничениями в финансировании и ликвидности. В то же время криптофинансы срочно нуждаются в качественных активах с реальными денежными потоками, и RWA (реальные активы) на блокчейне становятся ключевым мостом между традиционными финансами и крипторынком. Активы инфраструктуры ИИ, благодаря своей характеристике "высокая стоимость оборудования + предсказуемые денежные потоки", рассматриваются как лучшие точки прорыва для нестандартизированных активов RWA, среди которых GPU имеют наибольший потенциал, а роботы представляют собой более долгосрочные исследовательские направления. В этом контексте GAIB предлагает путь RWAiFi (RWA + AI + DeFi), предоставляя новое решение для "финансизации инфраструктуры ИИ на блокчейне" и способствуя синергии "инфраструктуры ИИ (вычисления и роботы) x RWA x DeFi".
С ростом ИИ как самой быстрорастущей технологической волны в мире вычислительная мощность рассматривается как новая "валюта", а высокопроизводительное оборудование, такое как GPU, постепенно эволюционирует в стратегические активы. Однако долгое время такие активы сталкивались с ограничениями в финансировании и ликвидности. В то же время криптофинансы срочно нуждаются в качественных активах с реальными денежными потоками, и RWA (реальные активы) на блокчейне становятся ключевым мостом между традиционными финансами и крипторынком. Активы инфраструктуры ИИ, благодаря своей характеристике "высокая стоимость оборудования + предсказуемые денежные потоки", рассматриваются как лучшие точки прорыва для нестандартизированных активов RWA, среди которых GPU имеют наибольший потенциал, а роботы представляют собой более долгосрочные исследовательские направления. В этом контексте GAIB предлагает путь RWAiFi (RWA + AI + DeFi), предоставляя новое решение для "финансизации инфраструктуры ИИ на блокчейне" и способствуя синергии "инфраструктуры ИИ (вычисления и роботы) x RWA x DeFi".
См. оригинал
От Федеративного Обучения к Децентрализованным Сетям Агентов: Анализ ChainOpera
Написано 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
В нашем июньском отчете "Священный Грааль Крипто ИИ: Пограничное Исследование Децентрализованного Обучения" мы обсудили Федеративное Обучение — парадигму "контролируемой децентрализации", находящуюся между распределенным обучением и полностью децентрализованным обучением. Его основным принципом является хранение данных локально при централизации параметров, что особенно подходит для отраслей, чувствительных к конфиденциальности и имеющих строгие требования к соблюдению норм, таких как здравоохранение и финансы.
В нашем июньском отчете "Священный Грааль Крипто ИИ: Пограничное Исследование Децентрализованного Обучения" мы обсудили Федеративное Обучение — парадигму "контролируемой децентрализации", находящуюся между распределенным обучением и полностью децентрализованным обучением. Его основным принципом является хранение данных локально при централизации параметров, что особенно подходит для отраслей, чувствительных к конфиденциальности и имеющих строгие требования к соблюдению норм, таких как здравоохранение и финансы.
См. оригинал
От федеративного обучения к децентрализованной сети агентов: анализ проекта ChainOpera
В июньском исследовании (Святой Грааль Crypto AI: передовые исследования децентрализованного обучения) мы упомянули федеративное обучение (Federated Learning) — это «контролируемая децентрализация», находящаяся между распределенным обучением и децентрализованным обучением: его суть заключается в локальном хранении данных и централизованной агрегации параметров, что соответствует требованиям конфиденциальности и соблюдения норм в таких областях, как медицина и финансы. В то же время мы продолжаем следить за ростом сети агентов (Agent) в наших предыдущих исследованиях — их ценность заключается в том, что с помощью автономии и разделения труда нескольких агентов можно совместно выполнять сложные задачи, способствуя эволюции от «большой модели» к «экосистеме многопользовательских агентов».
См. оригинал
Отчет OpenLedge: AI-цепочка, в которой данные и модели могут быть монетизированы
I. Введение | Переход модели Crypto AI на новый уровень
Данные, модели и вычислительная мощность являются тремя основными компонентами инфраструктуры ИИ, аналогично топливу (данные), двигателю (модель), энергии (вычислительная мощность) - каждое из них незаменимо. Подобно эволюционному пути инфраструктуры традиционной ИИ-отрасли, область Crypto AI также прошла через аналогичные стадии. В начале 2024 года рынок в значительной степени был подвержен влиянию децентрализованных GPU-проектов (Akash, Render, io.net и др.), которые в целом акцентировали внимание на логике грубого роста за счет «собрания вычислительной мощности». Однако начиная с 2025 года, внимание отрасли постепенно смещается к уровням моделей и данных, что обозначает переход Crypto AI от конкуренции за базовые ресурсы к более устойчивой и имеющей прикладную ценность среднесрочной конструкции.
Данные, модели и вычислительная мощность являются тремя основными компонентами инфраструктуры ИИ, аналогично топливу (данные), двигателю (модель), энергии (вычислительная мощность) - каждое из них незаменимо. Подобно эволюционному пути инфраструктуры традиционной ИИ-отрасли, область Crypto AI также прошла через аналогичные стадии. В начале 2024 года рынок в значительной степени был подвержен влиянию децентрализованных GPU-проектов (Akash, Render, io.net и др.), которые в целом акцентировали внимание на логике грубого роста за счет «собрания вычислительной мощности». Однако начиная с 2025 года, внимание отрасли постепенно смещается к уровням моделей и данных, что обозначает переход Crypto AI от конкуренции за базовые ресурсы к более устойчивой и имеющей прикладную ценность среднесрочной конструкции.
См. оригинал
Отчет по исследованию OpenLedger: Цепочка ИИ для монетизируемых данных и моделей
1. Введение | Переход на уровень модели в Крипто ИИ
Данные, модели и вычисления формируют три основные опоры инфраструктуры ИИ — сопоставимые с топливом (данные), двигателем (модель) и энергией (вычисления) — все незаменимые. Подобно эволюции инфраструктуры в традиционной индустрии ИИ, сектор Крипто ИИ прошел аналогичную траекторию. В начале 2024 года рынок был доминируем децентрализованными проектами GPU (такими как Akash, Render и io.net), характеризующимися ресурсноемким ростом, сосредоточенным на сырой вычислительной мощности. Однако к 2025 году внимание отрасли постепенно сместилось к уровням моделей и данных, отмечая переход от конкуренции на уровне низкой инфраструктуры к более устойчивой, ориентированной на приложение, разработке на среднем уровне.
Данные, модели и вычисления формируют три основные опоры инфраструктуры ИИ — сопоставимые с топливом (данные), двигателем (модель) и энергией (вычисления) — все незаменимые. Подобно эволюции инфраструктуры в традиционной индустрии ИИ, сектор Крипто ИИ прошел аналогичную траекторию. В начале 2024 года рынок был доминируем децентрализованными проектами GPU (такими как Akash, Render и io.net), характеризующимися ресурсноемким ростом, сосредоточенным на сырой вычислительной мощности. Однако к 2025 году внимание отрасли постепенно сместилось к уровням моделей и данных, отмечая переход от конкуренции на уровне низкой инфраструктуры к более устойчивой, ориентированной на приложение, разработке на среднем уровне.
См. оригинал
Стратегии доходности Pendle раскрыты: Парадигма AgentFi Pulse
От 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Несомненно, Pendle является одним из самых успешных протоколов DeFi в текущем криптоцикле. В то время как многие протоколы остановились из-за нехватки ликвидности и угасания нарративов, Pendle выделился благодаря своему уникальному механизму разделения дохода и торговли, став “площадкой для ценообразования” для активов с доходом. Глубоко интегрировавшись со стабильными монетами, LST и другими активами, генерирующими доход, он обеспечил свою позицию как основную инфраструктуру “DeFi доходности”.
Несомненно, Pendle является одним из самых успешных протоколов DeFi в текущем криптоцикле. В то время как многие протоколы остановились из-за нехватки ликвидности и угасания нарративов, Pendle выделился благодаря своему уникальному механизму разделения дохода и торговли, став “площадкой для ценообразования” для активов с доходом. Глубоко интегрировавшись со стабильными монетами, LST и другими активами, генерирующими доход, он обеспечил свою позицию как основную инфраструктуру “DeFi доходности”.
См. оригинал
От zkVM до открытого рынка доказательства: Анализ RISC Zero и Boundless
В блокчейне криптография является фундаментальной основой безопасности и доверия. Нулевые доказательства знания (ZK) могут сжимать любые сложные вычисления вне цепи в сжатые доказательства, которые могут быть эффективно проверены на цепи — без полагания на доверие третьей стороны — одновременно позволяя скрывать выборочные входные данные для сохранения конфиденциальности. Благодаря своему сочетанию эффективной проверки, универсальности и конфиденциальности, ZK стал ключевым решением для случаев использования масштабирования, конфиденциальности и взаимодействия. Хотя остаются проблемы, такие как высокая стоимость генерации доказательств и сложность разработки схем, инженерная осуществимость ZK и степень его принятия уже превысили другие подходы, что делает его наиболее широко используемой структурой для надежных вычислений.
См. оригинал
Отчет исследования Almanak: Инклюзивный путь ончейн количественных финансов
В нашем предыдущем исследовательском отчете «Интеллектуальная эволюция DeFi: от автоматизации к AgentFi» мы систематически сопоставили и сравнили три стадии развития интеллекта DeFi: автоматизация, ценностно-ориентированный помощник и AgentFi. Мы отметили, что значительная часть текущих проектов DeFAI все еще сосредотачивает свои основные возможности вокруг «интенционально-ориентированных + единичных атомных взаимодействий» обменных транзакций. Поскольку эти взаимодействия не включают в себя текущие стратегии доходности, не требуют управления состоянием и не нуждаются в сложной структуре исполнения, они лучше подходят для основанных на намерениях помощников и не могут быть строго классифицированы как AgentFi.
См. оригинал
Интеллектуальная эволюция DeFi: от автоматизации к AgentFi
Эта статья benefited from insightful suggestions of Lex Sokolin (Generative Ventures), Stepan Gershuni (cyber.fund), and Advait Jayant (Aivos Labs), along with valuable input from the teams behind Giza, Theoriq, Olas, Almanak, Brahma.fi and HeyElsa. While every effort has been made to ensure objectivity and accuracy, certain perspectives may reflect personal interpretation. Readers are encouraged to engage with the content critically.
Среди различных секторов текущего крипто-ландшафта, платежи с использованием стейблкоинов и DeFi-приложения выделяются как два вертикальных рынка с подтвержденным реальным спросом и долгосрочной ценностью. В то же время, процветающее развитие ИИ-агентов становится практическим интерфейсом для пользователей в индустрии ИИ, выступая ключевым посредником между ИИ и пользователями.
Среди различных секторов текущего крипто-ландшафта, платежи с использованием стейблкоинов и DeFi-приложения выделяются как два вертикальных рынка с подтвержденным реальным спросом и долгосрочной ценностью. В то же время, процветающее развитие ИИ-агентов становится практическим интерфейсом для пользователей в индустрии ИИ, выступая ключевым посредником между ИИ и пользователями.
Войдите, чтобы посмотреть больше материала