Rakenteen todellinen tila, joka yhdistää likvidin stakingin ja datan saatavuuden Bitcoinin natiiviomaisuuksissa @Lombard_Finance , @nubit_org , @MezoNetwork Tässä artikkelissa selitetään, miten Bitcoinin alkuperäisiä omaisuuseriä hyödynnetään ja varmistetaan likviditeettistakingin ja datan saatavuuskerrosten kautta. Bitcoinia on perinteisesti käytetty maksuna ja arvon säilyttäjänä, ja viime vuosina sitä on käytetty vakuutena omaisuutena ja turvallisuusviitepisteenä ulkoisille järjestelmille. Tässä trendissä Bitcoin-pohjaisia likviditeettistaikkaus-johdannaisomaisuuseriä ja datan saatavuusteknologiaa käytetään rinnakkain näiden varojen tilan varmistamiseksi. Hyvä esimerkki Bitcoinin likviditeettistakingista on Lombardin LBTC. LBTC on token, joka lasketaan liikkeelle yksilöllisen Bitcoin-talletuksen jälkeen, ja sitä käytetään ulkoisen proof-of-stake -verkon turvaan Babylon Bitcoin -staking -protokollan kautta. Tässä prosessissa syntyvät turvamaksut ovat tulonlähde, eikä Bitcoin-protokollaan tarvitse tehdä muutoksia. Lombard hallinnoi omaisuutta arvopaperikonsortion kautta, johon osallistuu useita globaaleja instituutioita, ja paljastaa Bitcoin-omistusten tilan varantojen todistuksena. Tämä rakenne edellyttää luottamusta konsortion toimintaan ja päätöksentekoon sen sijaan, että se tarjoaisi institutionaalista luottamusvakautta. Kun likvidit staking -varat kasvavat, tärkeämpää on varmistaa, ovatko ne todella talletetut ja lukittuja. Tässä vaiheessa Nubitin, datan saatavuuskerroksen, rooli nousee esiin. Nubit käyttää Bitvm-rakennetta, joka on suunniteltu varmistamaan Bitcoinin off-chain-laskentatulokset. Tämä varmistaa, että vaikka monimutkaisia tilanmuutoksia ja laskelmia ei kirjattaisi suoraan Bitcoinin pääketjuun, tulosten johdonmukaisuus varmistetaan Bitcoin-konsensuksella. Nubitin ehdottama keskeinen konsepti on todistusmenetelmä, joka kryptografisesti varmistaa talletettujen Bitcoinien kokonaismäärän ja tilan, ja jonka avulla varmistetaan, että likvidin staking -omaisuus vastaa todellista vakuusta. Bitvm-pohjainen vahvistus viimeistellään Bitcoin-lohkojen vahvistamisen perusteella, ja tila vahvistetaan yleensä useiden lohkovahvistusten jälkeen. Tällä on käsittelyviive verrattuna muihin älysopimusalustoihin, mutta se on ominaista Bitcoinin proof-of-work-hash-tehon pohjaisen turvallisuuden hyödyntämiselle. Nubit väittää suurta läpimenoa loogisesti erottamalla ja rinnakkaistamalla datan saatavuuden käsittelyn, mutta nämä luvut esitetään selityksinä rakenteellisen suunnittelun perusteella. Samaan aikaan on mezo esimerkkinä Bitcoiniin perustuvasta suorituskerroksesta. Mezo suunnittelee verkoston osallistumis- ja palkitsemisrakenteita lukitsemalla Bitcoin- ja Bitcoin-johdannaiset, ja siirtää Bitcoinin suoritusympäristöön siltojen kautta moniallekirjoituksen ja kynnyskryptografian avulla. Mezon konsensus ja toteutus toteutetaan erillisessä, nopeassa konsensusmoottorissa, ja lopullinen selvitys perustuu Bitcoiniin. Mezon vakaat omaisuuserät säilytetään Bitcoin-vakuudella, ja Lombardin likvidit staking tokenit eivät ole vakuutena nykyisen rakenteen vuoksi. Kun nämä esimerkit yhdistetään, likviditeettistaikkaus tarjoaa tavan käyttää Bitcoinia ulkoisten verkkojen turvaresurssina, ja datan saatavuuskerros vaikuttaa Bitcoiniin perustuvien varojen ja vakuiden tilan varmistamisessa. Lombardin ja Nubitin yhdistelmä osoittaa rakenteen, joka mahdollistaa talletettujen Bitcoinien määrän ja lukitustilan tarkistamisen ilman ulkoisten luottamusraporttien käyttöä. Kuitenkin jokainen kerros käyttää erilaista luottamusmallia ja toimintatapaa, ja kokonaisrakenne, mukaan lukien suorituskerros, on rinnakkain. Tämän seurauksena likvidin stakingin ja datan saatavuuden yhdistelmä Bitcoinin natiiviomaisuuksissa tarjoaa konkreettisen teknisen perusteen Bitcoinin käytölle vakuutena ja varmennuskriteerinä. Tämä rakenne mahdollistaa omaisuuden hallinnan ja valtion varmennuksen selittämisen erikseen Bitcoinin turvallisuuden perusteella, ja paljastaa selkeästi kunkin kerroksen roolit ja rajoitukset. Tämä on nykyinen tekninen tilanne, joka osoittaa, että Bitcoinia käytetään referenssivarallisena eri järjestelmissä yhden toiminnallisen omaisuuden ulkopuolella. $BARD $LBTC $MEZO

Luottamuksen varmistusrakenne läpinäkyvään hajautettuun tekoälymallin koulutukseen ja verifiointiin @gensynai , @nesaorg , @DeepNodeAI Ensimmäinen oletus, kun koulutetaan ja validoidaan tekoälymalleja hajautetussa ympäristössä, on se, että on mahdotonta olettaa, että kaikki osallistujat käyttäytyisivät aina rehellisesti. Todellisissa tutkimus- ja operaatiotapauksissa on tunnistettu erityisiä virheitä, kuten vapaa käyttö, jossa laskentasolmut tuottavat uskottavia mutta vahvistamattomia tuloksia laskennallisten kustannusten vähentämiseksi, datan myrkytys haitallisen koulutusdatan syöttämisen vuoksi, manipuloitu suorituslauseen lähettäminen vahvistusoppimisprosessissa, gradienttien manipulointi, jota ei ole tilastollisesti julkistettu, sekä tilanteet, joissa useat solmut tekevät yhteistyötä vääristääkseen konsensusrakennetta. Nämä riskit tarjoavat lähtökohdan selittämään, miksi mekanismit, jotka teknisesti takaavat läpinäkyvyyden ja luottamuksen takaamisen, ovat tarpeen. Tämän ongelman ratkaisemiseksi Gensyn ehdottaa suoritukseen perustuvaa rakennetta, joka ottaa laskennan itsensä varmistuksen kohteeksi. Tässä rakenteessa koneoppimistehtävä jaetaan toistettaviksi operaattoritason deterministisiksi laskennallisiin graafeihin, ja sama operaatio on suunniteltu toistamaan yhtä paljon bitti kerrallaan eri laitteistoympäristöissä. Verde-protokolla yhdistää välimiesmenettelyn delegoinnin kaksijakoiseen peliin löytääkseen ensimmäisen toimintapisteen, jossa laskentatulos on väärässä kohdassa, ja tehdä se uudelleen minimaalisella kiistanalaisen osan uudelleensuorituksella, säilyttäen tehokkuuden. Taloudelliset muutokset hoidetaan Ethereum-pohjaisilla rollupeilla, ja todelliset laajamittaiset operaatiot suoritetaan off-chainissa, mutta tärkeintä on, että tulosten tarkkuus on kryptografisesti taattu, jos ainakin yksi rehellinen solmu on olemassa. Saman pinon sisällä Gensynin Delphi vastaa mallin toimivuuden varmistamisesta, ei siitä, miten laskelmat on tehty. Delphi järjestää mallien suorituskyvyn arvioinnit ennustemarkkinoiden muodossa, antaa osallistujille mahdollisuuden lyödä vetoa suoritustuloksista ja määrittää tulokset läpinäkyvästi ketjun päättelylogiikan avulla. Tämä prosessi perustuu tilastolliseen varmennukseen ja taloudellisiin kannustimiin kryptografisten todistusten sijaan, mutta toimii mekanismina, joka takaa läpinäkyvyyden arviointikriteerien ja tulosten julkisuudessa. NESA puolestaan ottaa rakenteen, joka asettaa yksityisyyden suojan läpinäkyvyyden edelle. NESA käyttää lohkoketjupohjaista sekventiaalista neuroverkon shardingia jakaakseen mallin useisiin osiin ja soveltaa isomorfisia salaisen jakelun tekniikoita isomorfiseen salaukseen ja salattuihin upotuksiin, jotta yksikään solmu ei näe koko mallia tai koko dataa. Tämä lähestymistapa keskittyy tehokkaaseen parametrien hienosäätöön sovittimien avulla sen sijaan, että koko malli koulutettaisiin alusta alkaen, ja sille on ominaista yksityisyyden rajojen ylläpitäminen menettelyillä, jotka varmistavat ketjun ulkopuolella tehdyn päättelyn tulokset. Koska laskentaprosessi on salattu, on myös rakenteellinen rajoitus, että operaation suora kopioiminen tai varmentaminen ulkopuolelta on vaikeaa. DeepNode AI käsittelee läpinäkyvyyttä toiseen suuntaan. Järjestelmä hyödyntää markkinamekanismia, joka perustuu keskinäiseen arviointiin ja stakingiin solmujen välillä, eikä kryptografisiin todistuksiin laskennallisista prosesseista. Jokainen älykäs järjestelmä arvioi toisen järjestelmän tulostiedot, ja palkinto jaetaan panoksen painotetun tappiofunktion mukaan. Maine muodostuu toistuvien vuorovaikutusten kautta, virheellisestä lähetyksestä määrätään rangaistuksia, ja tämä taloudellinen paine auttaa vastaamaan osallistujien käyttäytymistä. Tämä rakenne erottuu siinä, että vaikka se ei tarjoa kryptografista todistusta, se rakentaa luottamusta tavalla, joka avoimesti paljastaa osallistumisen motiivin. Yhdessä nämä lähestymistavat osoittavat, että läpinäkyvyys hajautetussa tekoälyn koulutuksessa ja varmennuksessa ei ole yksittäinen käsite, vaan toteutetaan useissa kerroksissa. Gensynin Verde varmistaa, suoritetaanko tehtävä, Delphi arvioi tulosten suorituskyvyn ja DeepNode arvioi osallistujien panoksen ja rehellisyyden eri tavoin, joista Nesa keskittyy minimoimaan datan ja mallien altistumisen prosessin aikana. Samaan aikaan jännite on myös selvä: salatut laskennat rajoittavat toistettavuutta ja suoraa auditoitavuutta, ja rakenteet, jotka vaativat täydellistä toistettavuutta, tarjoavat vain vähän tietosuojaa. Tämän seurauksena nykyistä hajautettua tekoälypinoa arvioidaan siten, ettei se täysin käsittele esimerkiksi koulutusdatan alkuperää ja aitoutta, gradienttien synkronointia globaalissa ympäristössä sekä eri talousjärjestelmien välistä koordinointia. Siitä huolimatta on melko selvää, mitkä rakenteelliset elementit koostuvat läpinäkyvästä hajautetusta tekoälymallin koulutuksesta ja verifioinnista, sillä erilaiset mekanismit, kuten laskennallinen varmennus, suorituskyvyn arviointi, taloudelliset kannustimet ja yksityisyyden suoja, tarjoavat läpinäkyvyyttä todennettavuuden puitteissa. $NESA

Koulutuksen rahoituksen rakenne viimeistelty pelillistämällä @pip_world , @0G_labs , @fraxfinance Rahoituskoulutus on pitkään ollut rajoitettu tiedonsiirron ja todellisen sijoituskäyttäytymisen välisen kuilun vuoksi. Yksi lähestymistavoista tämän ongelman ratkaisemiseksi on kerätä tietoa oppijoiden käyttäytymisestä ja arvioista pelillisessä ympäristössä, analysoida ne todennetulla tavalla ja yhdistää ne varsinaiseen rahoitusjärjestelmään. Edu-Fi-malli, joka yhdistää kollektiivisen älykkyyden tekoälyn, korkean suorituskyvyn varmennusinfrastruktuurin ja automatisoidun taloudellisen toteutusympäristön, havainnollistaa tätä kehitystä konkreettisessa rakenteessa. PiP World tarjoaa simulaatioympäristön, joka pelillistää talouskoulutusta. Käyttäjät kokeilevat kaupankäyntistrategioita eri markkinaolosuhteissa virtuaalipääoman pohjalta, ja samalla määrälliset indikaattorit, kuten tuotot, volatiliteetti, tappiomarginaalit ja päätöksenteon tiheys, kirjataan samanaikaisesti. Tämä prosessi sisältää kollektiivisen älykkyysrakenteen, jossa useat tekoälyagentit ovat vuorovaikutuksessa parantaakseen strategioita, ja yksittäisten käyttäjien ja agenttien pohjat ja tulokset kertyvät selitettävässä muodossa. Tämä data ei ole pelkkä oppimistulos, vaan toistettavaa strategian ja käyttäytymisen historiaa. Tällä tavoin tuotetut strategiat ja suorituskykytiedot varmistetaan 0G Labsin hajautetun tekoälyinfrastruktuurin kautta. 0G Labs tarjoaa ympäristön, joka on suunniteltu ulkoisesti varmistamaan tekoälymallien suoritusprosessi ja tulokset, perustuen hajautettuun laskentaverkkoon ja tietovarastokerrokseen. Luotettavan toteutusympäristön ja nollatietopohjaisen todistusteknologian avulla voidaan todistaa, ettei strategian varmennusprosessia ole manipuloitu mielivaltaisesti, ja strategian toteutushistoria sekä varmennustulokset kirjataan muuttumattomassa muodossa. Tämän kautta on selvää, millaisia olosuhteita ja tietoja koulutusprosessissa luodut strategiat ovat saaneet. Todistetut strategiat ja data on yhdistetty Frax Financen rahoitusinfrastruktuuriin. Frax Finance käyttää stablecoin-järjestelmää, kerroksen 2 verkkoa ja automatisoituja DeFi-suoritustyökaluja, joissa omaisuuden hallinta ja uudelleentasapainotus suoritetaan automaattisesti ennalta määriteltyjen sääntöjen mukaisesti. Fraxtal-verkko on suunniteltu tarjoamaan Ethereum-yhteensopiva suoritusympäristö ja mahdollistamaan strategiapohjaiset toiminnot automatisoitujen holvien ja tokenisoitujen agenttirakenteiden kautta. Tämä rakenne osoittaa, että tavallinen strategia voidaan toteuttaa rahoitusjärjestelmän päällä ilman ihmisen puuttumista. Näiden kolmen elementin rakenteessa koulutus ei rajoitu pelkkään teoreettiseen oppimiseen. PiP Worldin oppiminen ja kokeilu säilyvät datana, joka on organisoitu varmennettavaan muotoon 0G Labsin infrastruktuuriin ja linkitetty strategiayksiköihin, jotka voidaan automaattisesti toteuttaa Frax Financen rahoitusjärjestelmässä. Koko prosessia hallinnoidaan erillään kunkin vaiheen kirjaamisesta ja varmennuksesta, ja koulutustulosten ja taloudellisen toteutuksen välinen yhteys paljastuu selvästi. Tämä Edu-Fi-malli eroaa nykyisestä talouskoulutuksesta siinä, että se erottaa koulutuksen, verifioinnin ja toteutuksen kolme kerrosta ja yhdistää ne yhdeksi flow'ksi. Oppimisprosessin aikana tuotettuja kollektiiviseen älykkyyteen perustuvia strategioita käsitellään todennettavina taloudellisina tietoina, eivät pelkkinä saavutusindikaattoreina, ja automatisoitu rahoitusinfrastruktuuri käsittelee niitä sääntöpohjaisesti. Tämän seurauksena koulutusohjelmat on organisoitu yhdeksi prosessiksi, joka on rakenteellisesti yhteydessä varsinaiseen talousjärjestelmään. $0G $FRAX $PIP