Mekanisme pasokan likuiditas on-chain kelas CEX menggunakan mesin eksekusi mikrodetik @ferra_protocol , @GTE_XYZ , @o1_exchange Struktur pertukaran on-chain, berdasarkan mesin eksekusi mikrodetik, mewakili pergeseran struktural dari metode pemrosesan blok demi blok tradisional untuk mencapai kecepatan eksekusi tingkat pertukaran terpusat di lingkungan blockchain. Dalam blockchain tradisional, transaksi diproses dalam batch sesuai dengan siklus pembuatan blok reguler, menghasilkan penundaan yang tak terhindarkan antara pengiriman dan eksekusi pesanan, tetapi dalam sistem yang bertujuan untuk mengeksekusi dalam mikrodetik, proses menerima pesanan, mencocokkan, dan merespons dipecah menjadi saluran berkelanjutan. Dalam proses ini, tahap segera mengembalikan eksekusi pesanan kepada pengguna dan tahap penyelesaian on-chain di mana pergerakan aset aktual dan konfirmasi status dipisahkan dengan jelas. Contoh menonjol dari struktur ini termasuk Ferra di Sui, GTE di atas MegaETH, dan pertukaran o1, yang memanfaatkan lingkungan Base dan Solana. Sistem ini biasanya mengadopsi mesin pencocokan off-chain di pusat, hanya menyisakan penyimpanan dan penyelesaian akhir aset on-chain. Melalui ini, pencocokan pesanan diproses dalam mikrodetik sambil mempertahankan non-kustodian aset dan verifikasi penyelesaian. Secara khusus, MegaETH menggunakan struktur yang menghasilkan blok mini dalam peningkatan 10 milidetik yang berpusat pada sequencer tunggal untuk memberikan penyortiran dan respons pesanan yang cepat, dan kemudian memverifikasi validitas blok melalui bukti kriptografi. Karena dimungkinkan untuk dieksekusi dalam mikrodetik, struktur pemrosesan pesanan itu sendiri berbeda dari pertukaran on-chain yang ada. Pesanan diajukan dengan cara berbasis tanda tangan yang tidak secara langsung membayar biaya gas, dan dalam hal penukaran o1, tanda tangan Permit2 digunakan untuk memproses pembuatan dan pembatalan pesanan dengan cepat. Di dalam mesin pencocokan, aturan deterministik seperti siapa cepat dia dapat, pertama dilayani atau alokasi proporsional dirancang untuk dieksekusi dalam waktu yang konstan, dan dalam lingkungan di mana eksekusi paralel dimungkinkan, pesanan yang tidak bertentangan satu sama lain diproses secara bersamaan. Model berbasis objek Sui atau struktur pembangunan blok paralel MegaETH mendukung paralelisme ini. Mekanisme pasokan likuiditas juga dibagi lagi agar sesuai dengan lingkungan eksekusi berkecepatan tinggi. Ferra menawarkan tiga mesin mobilitas otomatis yang berbeda secara bersamaan. DLMM memberikan slippage rendah dalam kisaran harga yang sempit dengan membagi harga menjadi bagian terperinci dan memusatkan likuiditas. CLMM adalah struktur yang menyediakan likuiditas dengan menentukan kisaran harga, dan lebih efisien modal daripada AMM yang terdistribusi secara merata. DAMM merespons pergeseran pasar yang cepat dengan menyesuaikan biaya dan alokasi likuiditas secara dinamis berdasarkan volatilitas pasar. Struktur multi-mesin ini memungkinkan strategi likuiditas yang berbeda untuk beroperasi secara bersamaan tergantung pada karakteristik aset dan lingkungan perdagangan. GTE menyusun struktur likuiditas secara bertahap sesuai dengan siklus hidup token. Pada tahap awal, penemuan harga dilakukan melalui kurva ikatan dan AMM, dan ketika perdagangan diaktifkan, itu beralih ke struktur hibrida yang menggabungkan buku pesanan batas pusat dan AMM. Setelah itu, ketika likuiditas dan volume perdagangan yang cukup diamankan, ia beralih ke perdagangan berbasis buku pesanan murni. Proses ini secara otomatis dikelola dalam satu platform, dengan setiap langkah memanfaatkan karakteristik mekanisme likuiditas yang berbeda. Struktur yang terintegrasi secara vertikal ini, dikombinasikan dengan mesin eksekusi berkecepatan tinggi, memberikan pengalaman perdagangan yang mendekati bursa terpusat. O1 Exchange berfokus pada alat eksekusi dan alur kerja pesanan. Jenis pesanan lanjutan, seperti Pesanan Penembak Jitu atau TWAP, mengharuskan pengurutan untuk memproses pesanan sesuai dengan aturan yang telah ditentukan sebelumnya, berdasarkan struktur penyortiran terpusat yang dapat memastikan urutan deterministik. Pada saat yang sama, ia menyediakan alat analisis real-time untuk memeriksa hasil eksekusi dan kondisi pasar secara transparan. Fungsi-fungsi ini digunakan sebagai perangkat untuk mengurangi asimetri informasi yang mungkin terjadi di lingkungan eksekusi berkecepatan tinggi. Premis utama yang memungkinkan eksekusi mikrodetik adalah konsentrasi otoritas pengurutan. Sejumlah kecil sequencer digunakan untuk menentukan urutan pesanan dengan cepat, yang merupakan pilihan struktural dengan imbalan kecepatan. MegaETH secara eksplisit mengadopsi basis siapa cepat dia dapat untuk mengurangi kemungkinan pemesanan ulang, sementara o1 Exchange juga menerapkan aturan eksekusi deterministik untuk setiap jenis pesanan. Dalam kasus Ferra, alur eksekusi terpadu diperlukan untuk koordinasi antara beberapa mesin likuiditas. Struktur ini juga membuat perbedaan dalam penyebaran data pasar dan akses informasi. Informasi kutipan, yang diperbarui dalam mikrodetik, bervariasi dalam kecepatan akses tergantung pada jarak fisik dan kondisi infrastruktur, yang dimanifestasikan sebagai perbedaan penundaan yang dirasakan antara peserta frekuensi tinggi dan peserta umum. O1 Exchange menyediakan analitik real-time secara publik, tetapi tidak dapat menghilangkan penundaan fisik itu sendiri. Akibatnya, sistem mengelola paparan informasi yang berlebihan dan beban sistem melalui perangkat seperti batas frekuensi pembatalan pesanan atau waktu penahanan pesanan minimum. Dalam lingkungan eksekusi berkecepatan tinggi, stabilitas dalam situasi volatilitas cepat juga merupakan faktor penting. Dalam situasi di mana pembatalan massal terjadi pada saat yang sama, mesin yang cocok mungkin kelebihan beban, dan untuk mencegah hal ini, beralih ke pemrosesan batch atau perangkat pemutusan sirkuit digunakan. AMM hibrida dan struktur order book berperan dalam menjaga likuiditas minimum bahkan ketika order book kosong. Jika koneksi antara pencocokan off-chain dan penyelesaian on-chain terputus sementara, pemulihan dilakukan melalui prosedur sinkronisasi status. Singkatnya, mekanisme pasokan likuiditas on-chain menggunakan mesin eksekusi mikrodetik ditetapkan melalui struktur hibrida yang dengan jelas memisahkan pencocokan off-chain dan penyelesaian on-chain. Mesin multi-likuiditas Ferra menyediakan lapisan dasar penyediaan likuiditas, GTE menggabungkannya dengan infrastruktur eksekusi berkecepatan tinggi untuk mencapai throughput tingkat bursa, dan o1 Exchange menyediakan alat eksekusi khusus untuk beroperasi di lingkungan ini. Struktur ini dirancang untuk memenuhi faktor-faktor kecepatan, efisiensi modal, dan penyelesaian non-kustodian pada saat yang bersamaan, menghasilkan gambaran realistis dari sistem perdagangan on-chain saat ini, di mana lapisan eksekusi terpusat dan lapisan penyelesaian terdesentralisasi hidup berdampingan. $SUI $FERRA $GTE $MegaETH $BASE $SOL

Pembayaran bebas gas dan perlindungan aset cerdas Inovasi UX dalam lingkungan multi-chain @useTria , @rainbowdotme , @Rabby_io Karena lingkungan multi-rantai telah menjadi hal biasa, proses penggunaan dompet blockchain membutuhkan lebih banyak pilihan dan penilaian, yang juga meningkatkan beban kognitif yang harus ditanggung pengguna sendiri. Rantai yang berbeda memerlukan token gas dan aturan eksekusi yang berbeda, dan perilaku yang sama dapat menghasilkan hasil yang sama sekali berbeda tergantung pada rantainya. Dalam struktur ini, pengguna harus langsung mengelola detail tingkat protokol seperti persiapan biaya gas, pemilihan jaringan, konfirmasi ruang lingkup otorisasi, dan interpretasi transaksi, meskipun mereka hanya bermaksud untuk mentransfer atau menyelesaikan aset. Masalah ini dapat dipahami sebagai akibat dari struktur protokol multi-rantai yang mengekspos kesenjangan antara maksud pengguna dan persyaratan eksekusi daripada ketidaknyamanan antarmuka. Sistem pembayaran bebas gas telah muncul sebagai metode abstraksi eksekusi untuk mengurangi kesenjangan ini. Pengguna hanya menyatakan jumlah pembayaran atau hasil target, dan sistem menangani aset mana yang benar-benar digunakan pada rantai mana. Dalam struktur Tria, ketika pengguna mengirimkan intent, entitas eksekusi yang disebut PathFinder bersaing untuk mengusulkan rute yang optimal, dan BestPath AVS mengoordinasikannya untuk menyelesaikan eksekusi di lingkungan multi-rantai. Dalam proses ini, pengguna tidak perlu memegang token gas dan tidak secara langsung menanggung biaya kegagalan transaksi. Sebagai gantinya, biaya eksekusi dan risiko kegagalan diserap oleh pemecah masalah, dan penyelesaian dilakukan tanpa satu rekonstruksi kunci tunggal melalui TSS, metode tanda tangan terdistribusi. Pendekatan ini memerlukan perubahan struktural yang menyederhanakan pengalaman pengguna sambil mengalihkan tanggung jawab untuk eksekusi ke entitas lain. Abstraksi eksekusi ini menyiratkan premis kepercayaan baru sebanyak memberikan kenyamanan. Sulit bagi pengguna untuk secara langsung melihat jalur mana yang benar-benar dipilih, mengapa pemecah tertentu dipilih, dan kriteria apa yang ditangani ketika eksekusi atau penundaan parsial terjadi. Alih-alih membebankan biaya gas eksplisit, pemecah dapat menangkap nilai melalui spread selama proses perutean harga, yang tidak jelas bagi pengguna. Oleh karena itu, pembayaran tanpa biaya gas dapat dipahami sebagai struktur yang mengubah cara biaya dinyatakan dan subjek beban daripada menghilangkan biaya. Sementara itu, UX perlindungan aset cerdas telah berevolusi untuk membantu pengguna memahami konsekuensi dari tindakan yang disetujui sebelumnya. Rabby Wallet melakukan simulasi sebelum eksekusi transaksi yang sebenarnya, menunjukkan perubahan saldo kepada pengguna, rentang persetujuan, dan potensi tanda bahaya. Simulasi ini secara heuristik mendeteksi pola berbahaya yang diketahui atau permintaan otorisasi yang tidak biasa dan memberikan informasi kontekstual yang memperhitungkan status koneksi multi-rantai. Pengguna dapat membuat penilaian mereka sendiri dan menjalankan peringatan bahkan setelah mengonfirmasinya, yang dapat dilihat sebagai desain untuk menjaga keseimbangan antara perlindungan dan otonomi. Namun, ada batasan yang jelas untuk perlindungan berbasis simulasi. Lingkungan gas pada saat eksekusi, waktu blok, data oracle, dan dependensi status antar-rantai sulit direproduksi sepenuhnya dalam lingkungan simulasi. Akibatnya, serangan yang hanya aktif selama fase eksekusi aktual atau serangan rantai multi-rantai dapat terlewatkan dari pra-deteksi. Pendekatan Rabby didasarkan pada keterbatasan ini, memberikan peringatan konservatif daripada optimisme yang berlebihan dan mengelola risiko dengan menyerahkan penilaian akhir kepada pengguna. Rainbow Wallet menawarkan UX yang berpusat pada konsumen yang memprioritaskan aksesibilitas dan intuitif daripada perlindungan ini. Proses pelacakan dan transfer aset ringkas, dan sebagian besar fungsi keamanan didelegasikan ke infrastruktur dan layanan eksternal. Ini menurunkan hambatan masuk bagi pengguna pemula, tetapi alat untuk manajemen otorisasi atau risiko izin jangka panjang relatif terbatas. Ketiga dompet tersebut menangani pembayaran bebas gas dan masalah perlindungan aset di lokasi yang berbeda, dan ada perbedaan yang mencolok dalam tingkat abstraksi dan ruang lingkup kontrol pengguna. Dalam lingkungan multi-rantai, persetujuan dan manajemen izin bertindak sebagai faktor risiko jangka panjang. Otorisasi tak terbatas atau hak istimewa yang luas tetap menjadi permukaan serangan bahkan setelah transaksi individu berakhir. Tria mencoba mengurangi cakupan dengan membatasi izin berdasarkan per niat, Rabby memvisualisasikan riwayat otorisasi dan menyediakan alat pencabutan, dan Rainbow memberikan visibilitas dasar dan panduan yang berfokus pada pendidikan. Perbedaan ini menunjukkan bahwa UX perlindungan aset bukanlah fitur tunggal tetapi terkait erat dengan filosofi desain dompet secara keseluruhan. Selain itu, kemampuan untuk menampilkan portofolio multi-chain secara terintegrasi menciptakan masalah baru. Penundaan RPC atau restrukturisasi rantai dapat menyebabkan ketidakakuratan sementara dalam informasi saldo, yang mungkin disalahartikan pengguna sebagai status aset riil untuk membuat keputusan. Ini adalah masalah struktural yang berasal dari ketegangan antara penyediaan data real-time dan finalitas konsensus, dan merupakan salah satu karakteristik UX multi-chain yang tak terelakkan. Penting juga untuk dicatat bahwa pembayaran bebas gas dan abstraksi eksekusi dapat memperluas cakupan dampak serangan jika berhasil. Jika pemecah atau paymaster disusupi, kerusakan tidak dapat terbatas pada satu rantai, dan serangan yang memanipulasi informasi harga atau rute eksekusi dapat memiliki konsekuensi di beberapa protokol. Ini dengan jelas menunjukkan bahwa abstraksi memposisikan ulang daripada menghilangkan risiko. Dalam konteks ini, arsitektur dompet multi-rantai perlu dikonfigurasi sehingga lapisan ekspresi intent, lapisan perutean eksekusi, lapisan simulasi risiko, dan lapisan antarmuka pengguna memiliki batas dan peran yang jelas satu sama lain. Verifikasi hasil eksekusi, prosedur pengembalian dana dan pemulihan jika terjadi kegagalan, dan penjelasan transparan tentang struktur biaya berfungsi sebagai faktor kunci bagi pengguna untuk mempertahankan kedaulatan atas aset mereka. Pada akhirnya, pembayaran bebas gas dan inovasi UX perlindungan aset cerdas dalam lingkungan multi-rantai dapat dipahami sebagai perubahan dalam cara kita mengelolanya, daripada menghilangkan kerumitan. Pengguna tidak lagi harus berurusan dengan semua detail protokol sendiri, melainkan perlu menyadari dengan jelas seberapa jauh sistem membuat penilaian dan di mana kepercayaan diperlukan. Mencapai keseimbangan antara kesederhanaan dan kontrol, kenyamanan dan transparansi, tetap menjadi tantangan utama dalam desain UX multi-rantai. $TRIA $RNBW

Mengotomatiskan Verifikasi Inferensi Pembelajaran Mesin Tanpa Pengetahuan di Jaringan Komputasi Terdesentralisasi @inference_labs , @OpenGradient , @nesaorg Masalah memverifikasi bahwa hasil inferensi kecerdasan buatan dihitung dengan benar dalam jaringan komputasi terdistribusi memiliki kendala kompleks yang berbeda dari lingkungan server pusat. Ini karena dalam struktur di mana beberapa peserta menjalankan model yang sama di lingkungan perangkat keras dan perangkat lunak yang berbeda, sulit untuk mengasumsikan keandalan hasil perhitungan terlebih dahulu. Dalam konteks ini, pembelajaran mesin tanpa pengetahuan telah muncul sebagai teknologi yang secara kriptografis membuktikan bahwa output tertentu dihasilkan dengan memproses input tertentu dengan cara tetap melalui model tetap. Metode ini dievaluasi sebagai sarana yang cocok untuk lingkungan terdistribusi karena dapat memverifikasi legitimasi eksekusi tanpa mengungkapkan proses perhitungan ke dunia luar. Namun, penalaran kecerdasan buatan pada dasarnya tidak menentukan. Karena sifat operasi floating-point yang tidak digabungkan, bahkan operasi yang sama memiliki perbedaan halus dalam hasil tergantung pada urutan perhitungan atau implementasi perangkat keras, dan perbedaan ini bahkan lebih menonjol di lingkungan GPU yang menggunakan operasi paralel. Jaringan terdistribusi mencakup berbagai peralatan, mulai dari GPU konsumen hingga akselerator khusus, menghasilkan penyimpangan komputasi karena perbedaan sistem operasi, driver, struktur memori, dan set instruksi. Karena verifikasi kriptografi memerlukan perjanjian bitwise, perbedaan lingkungan ini dapat menyebabkan kegagalan verifikasi. Untuk mengatasi masalah ini, sistem zkML mengukur operasi floating-point ke titik tetap dan mengubah operasi jaringan saraf menjadi bentuk sirkuit aritmatika. Kerangka kerja seperti JSTprove, EZKL, dan RISC Zero mewakili konvolusi, perkalian matriks, dan fungsi aktivasi sebagai serangkaian kendala, membuat proses inferensi dapat dibuktikan. Proses ini meningkat dengan cepat dengan kedalaman dan ukuran model, dan penggunaan waktu dan memori yang diperlukan untuk menghasilkan bukti juga meningkat secara non-linier. Pengukuran aktual menunjukkan bahwa bukti zkML untuk seluruh model membutuhkan ribuan hingga puluhan ribu kali lebih tinggi daripada menghitung ulang inferensi yang sama. Struktur biaya ini merupakan kendala utama saat merancang verifikasi inferensi otomatis pada jaringan terdistribusi. Jika biaya pembuatan bukti lebih besar daripada meragukan hasil kesimpulan, verifikasi kehilangan makna ekonominya. Akibatnya, sistem dunia nyata mengadopsi strategi untuk memverifikasi secara selektif hanya operasi utama atau bagian sensitif alih-alih membuktikan seluruh model. DSperse Inference Labs secara signifikan mengurangi penggunaan memori dan biaya pembuktian dengan memecah model menjadi beberapa irisan dan sirkuit dan membuktikan hanya bagian di mana keandalan sangat penting. Metode ini tidak memberikan bukti lengkap dari seluruh perhitungan, tetapi berkontribusi untuk memastikan efisiensi verifikasi dibandingkan dengan biaya. Alur verifikasi otomatis didasarkan pada strategi verifikasi opsional ini. Pipa JSTprove Inference Labs mengubah model ke titik tetap, mengkompilasi grafik format ONNX menjadi sirkuit aritmatika, dan menghasilkan bukti melalui sistem bukti berbasis GKR. Bukti yang dihasilkan diverifikasi on-chain atau off-chain, dan pada kenyataannya, sejumlah besar bukti diproses secara berkala pada jaringan terdesentralisasi tertentu. OpenGradient dirancang untuk memproses beberapa permintaan inferensi secara bersamaan melalui struktur eksekusi paralel yang disebut PIPE, dan setiap permintaan dapat memilih antara zkML, lingkungan eksekusi tepercaya, atau eksekusi yang belum diverifikasi. Ini menyesuaikan biaya validasi sehingga tidak menjadi hambatan langsung untuk pembuatan blok atau throughput keseluruhan. NESA mengambil pendekatan yang menggabungkan otomatisasi validasi dengan perlindungan komputasi. Ini menggunakan struktur yang mendistribusikan data input di beberapa simpul saat dienkripsi, melakukan inferensi dalam fragmen terenkripsi, dan kemudian menggabungkan hasilnya. Dalam proses ini, pemilihan node dan alokasi peran dikoordinasikan melalui angka acak yang dapat diverifikasi dan kriptografi kritis, dan kecurangan dihalangi melalui proses langkah commit dan pengungkapan. Pendekatan ini tidak hanya memastikan integritas hasil inferensi, tetapi juga kerahasiaan input dan parameter model. Integrasi verifikasi berbasis zkML ke dalam jaringan komputasi terdesentralisasi memperjelas pemisahan peran antara eksekusi dan verifikasi. Strategi paralelisasi OpenGradient memungkinkan beberapa inferensi diproses secara bersamaan sambil mengelola proses validasi secara terpisah, sedangkan lapisan koordinasi NESA bertanggung jawab untuk mendistribusikan peran dan memberi insentif antar node. Lapisan bukti Inference Labs bertanggung jawab untuk memverifikasi secara kriptografis bahwa perhitungan aktual dilakukan dengan benar. Saat setiap lapisan dipisahkan, verifikasi otomatis diterapkan melalui kombinasi beberapa komponen, bukan satu teknologi. Struktur insentif juga merupakan elemen kunci otomatisasi. Nesa mendorong node yang berpartisipasi untuk bertindak jujur melalui struktur pengungkapan staking dan komitmen, sementara Inference Labs mendistribusikan hadiah berdasarkan kemampuan dan akurasi pembuatan bukti. Layanan berbasis kembaran digital OpenGradient menerjemahkan hak untuk mengakses hasil inferensi terverifikasi menjadi nilai ekonomis. Struktur ini dirancang untuk mempertahankan tingkat kepercayaan tertentu bahkan tanpa administrator pusat. Namun demikian, verifikasi inferensi zkML otomatis memiliki batasan yang jelas. Asimetri antara biaya menghasilkan hasil yang salah dan biaya untuk membuktikan hasil yang benar meninggalkan kemungkinan serangan. Kesalahan dalam proses konversi sirkuit, penundaan pembuatan bukti, kolusi antar node, dan penyimpangan komputasi karena kesalahan perangkat keras tidak dapat sepenuhnya dihilangkan dengan teknologi saat ini. Sistem mengurangi risiko ini melalui praktik replikasi, reputasi, dan sanksi ekonomi, tetapi mereka tidak secara mendasar menghilangkannya. Secara bersama-sama, pembelajaran mesin tanpa pengetahuan, inferensi, dan otomatisasi verifikasi dalam jaringan komputasi terdesentralisasi menunjukkan pencapaian teknis yang jelas sebagai upaya untuk mengamankan keandalan komputasi secara kriptografis. Pada saat yang sama, ini mengungkapkan keterbatasan struktural dari biaya bukti yang tinggi, kendala lingkungan, dan asimetri ekonomi. Pendekatan saat ini menerapkan otomatisasi praktis dengan menggabungkan bukti selektif, eksekusi paralel, komputasi terenkripsi, dan desain insentif, yang dianggap sebagai contoh membawa verifikasi penalaran kecerdasan buatan ke kisaran realistis di lingkungan terdistribusi. $NESA