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🕒 8月20 18:00 - 8月28日 24:00 UTC+
晚間必讀| 多維度解析LSD賽道全景圖
1.OPNX從門可羅雀到交易激增Su Zhu 開始“飛馳人生”?
作為世界上首個能夠進行加密債權和衍生品交易的公共市場,OPNX (Open Exchange)上線首日交易量僅為13.64美元,但隨後不到三個月時間裡,這一數字就變為了6500萬美元,並且記錄還在不斷刷新。點擊閱讀
2.訂單薄DEX生態格局及7個值得關注的訂單薄DEX項目
Orderbook DEX(訂單簿式去中心化交易所)有3種主要類型:rollup-based(基於rollup)、full-onchain(完全鏈上)、high-perf(高性能)。 dYdX v4、Hyperliquid、Vertex、Aevo、Orderly及ApeX正在該領域進行一些有趣的新的開發建設。對於Orderbook DEX來說,安全性、現有交易所的便利性及GTM上市策略是最為重要的。點擊閱讀
3.BAYC持有者自述:我是如何成為鑽石手的?
許多人可能並未見證其早期,也有許多人可能不記得當猿猴們在NFT Twitter 上如野火般燎原的情形。那時的時間線上充滿了無盡的#apefollowape(猿猴持有者互關)。一個人一旦購買了一隻猿猴,立即就會增加1000 名Twitter 的粉絲,甚至因為關注太多人而被「推特監獄」圍困。點擊閱讀
4.如何信任AI:零知識機器學習(ZKML)提供怎樣的思路?
**隨著AI以超乎想像的速度演化,必將引起對AI利劍的另一“刃”——信任——的擔憂。 **首先是隱私方面:AI時代,人類從數據隱私的角度如何信任AI?也許AI模型的透明度是更為擔憂的關鍵:類似大規模語言模型的湧現能力,對人類來說無異於一個無法看透的科技“黑匣子”,一般用戶並不能理解模型是如何運行的、運行結果又是如何獲得的——更麻煩的是,作為用戶可能並不知道服務商提供的AI模型是否如承諾的那樣運行。尤其是在一些敏感數據上應用AI算法和模型,如醫療、金融、互聯網應用等,AI模型是否具有偏見(甚至惡意導向)、或者服務商是否按照承諾那樣準確無誤地運行模型(以及相關參數),成為用戶最為關心的問題。零知識證明技術在這方面有著針對性的解決方案,於是零知識機器學習(ZKML)成為最新崛起的發展方向。點擊閱讀
5.多維度解析LSD賽道全景圖思考及行動指南
上次[LSDFi Map]發布後發布後,我們的預測的產品大部分都已經出現,比如LST支持的穩定幣(R,TAI,USDL等),veToken引發的Governance War(Pendle War)等。但也有很多出乎意料的數據與發現。本文將整理可查大部分LSD相關項目並提出問題,思考與行動指南。點擊閱讀