La capitalizzazione di mercato di $USDe di Ethena ha raggiunto i 10 miliardi di dollari in soli 500 giorni.

Alle 3 del mattino, mentre scorrevo Twitter, ho visto un influencer che stava di nuovo facendo raccomandazioni. Pensavo tra me e me: "Questa volta dovrebbe essere affidabile, giusto?", e ho esitato a premere il tasto di acquisto per un bel po'. Ho paura di essere truffato se compro, ma ho paura di perdere un'opportunità di guadagnare centinaia di volte se non compro. Ho girato e rigirato nel letto. Hai mai vissuto un percorso mentale simile? Questo è il motivo per cui abbiamo creato Vibes, per aiutarti a discernere — ▫️ Questa ondata di entusiasmo è reale o è solo un'illusione? Le criptovalute che esplodono improvvisamente su Twitter, sono davvero oggetto di discussione o è solo un miraggio? ▫️ Quando è il momento di scappare? Quando un KOL inizia a fare raccomandazioni in modo frenetico, è il momento di essere cauti? Quindi, cos'è #OKX Vibes — Uno strumento di supporto al trading progettato specificamente per memecoin e token di tendenza, per risolvere le tue domande più importanti: ▫️ Chi sta facendo raccomandazioni? - Monitoraggio in tempo reale degli indirizzi ▫️ Sono affidabili? - Storico delle raccomandazioni e tassi di successo ▫️ Ci sarà un rug pull? - Riconoscere l'entusiasmo falso, avvisare dei rischi Benvenuto a utilizzare e fornire feedback sui suggerimenti per il prodotto🫡! La versione dell'app arriverà presto😉.

🧐Mind Network è un progetto che seguo da tempo, il cui nucleo è la crittografia omomorfica completamente omomorfica (FHE), che consente di calcolare informazioni in condizioni di crittografia senza doverle decrittare, utilizzabile non solo nella blockchain, ma anche nelle aziende tradizionali. Questo ha dato a @mindnetwork_xyz l'opportunità di collaborare con le aziende Web2 e di entrare in mercati incrementali. Recentemente, Mind ha proposto un protocollo di messaggistica crittografata on-chain (Encrypted Messaging Onchain), mirato alle transazioni RWA on-chain, per mantenere private le informazioni che non sono adatte a essere pubblicate direttamente sulla blockchain, completando calcoli e verifiche in uno stato di privacy, realizzando una privacy affidabile. In precedenza, nel campo dell'AI, Mind ha collaborato con Deepseek, ed è stato realmente elencato come partner ufficiale su GitHub da Deepseek. Inizialmente poteva sembrare solo un PR, ma recentemente c'è stata una continuazione. Mind ha collaborato anche con l'ecosistema di ByteDance, e BytePlus fornirà DeepSeek attraverso la sua piattaforma ModelArk tramite API standardizzate. L'intero processo di inferenza di DeepSeek sarà protetto dal modulo FHE proprietario di Mind Network, come il Mind FHE Rust SDK, garantendo che i dati rimangano crittografati e privati durante l'intero processo di interazione, dall'input dell'utente alla chiamata del modello fino all'output finale. Tutti i compiti di verifica e calcolo saranno eseguiti sull'infrastruttura di calcolo delle funzioni di BytePlus. In parole semplici, grazie alla crittografia omomorfica completamente omomorfica di Mind, Deepseek può servire i progetti dell'ecosistema Byte senza preoccuparsi della privacy del proprio modello. Il punto forte di questa collaborazione è che può servire gli utenti del software per ufficio Lark, che attualmente ha oltre dieci milioni di utenti. Ha anche fornito servizi di privacy dei dati all'agente COZE AI dell'ecosistema Byte, che può essere provato. In realtà, in precedenza Mind ha collaborato anche con Alibaba Cloud, aiutando a risolvere il problema della fiducia nel calcolo dei dati AI in uno stato di privacy. Inoltre, si dice che abbia già raggiunto una collaborazione preliminare con un grande colosso. Continuerò a osservare, 🧐🧐

@mindnetwork_xyz è un progetto che seguo da tempo, il cui nucleo è la crittografia omomorfica FHE, che consente di calcolare informazioni in condizioni di crittografia senza doverle decrittografare, utilizzabile non solo nella blockchain, ma anche nelle aziende tradizionali. Questo ha dato a Mind l'opportunità di collaborare con le aziende Web2 e di entrare in mercati incrementali. Recentemente, Mind ha proposto un protocollo di messaggistica crittografata on-chain (Encrypted Messaging Onchain), mirato alle transazioni RWA on-chain, per mantenere private le informazioni che non sono adatte a essere pubblicate direttamente sulla blockchain, completando i passaggi di calcolo e verifica in uno stato di privacy, realizzando una privacy affidabile. In precedenza, nel campo dell'AI, Mind ha collaborato con Deepseek, ed è stato realmente elencato come partner ufficiale su GitHub da Deepseek. Inizialmente poteva sembrare solo una PR, ma recentemente c'è stata una continuazione. Mind ha anche collaborato con l'ecosistema di ByteDance, e BytePlus fornirà DeepSeek attraverso la sua piattaforma ModelArk tramite API standardizzate. L'intero processo di inferenza di DeepSeek sarà protetto dal modulo FHE proprietario di Mind Network, come il Mind FHE Rust SDK, garantendo che i dati rimangano crittografati e privati durante l'intero processo di interazione, dall'input dell'utente alla chiamata del modello fino all'output finale. Tutti i compiti di verifica e calcolo saranno eseguiti sull'infrastruttura di calcolo delle funzioni di BytePlus. In parole semplici, grazie alla crittografia omomorfica FHE di Mind, Deepseek può servire i progetti dell'ecosistema Byte senza preoccuparsi della privacy del proprio modello. Il punto forte di questa collaborazione è che può servire gli utenti del software di ufficio Lark, che attualmente ha oltre dieci milioni di utenti. Ha anche fornito servizi di privacy dei dati per il COZE AI Agent dell'ecosistema Byte, che si può provare. In realtà, in precedenza Mind ha collaborato anche con Alibaba Cloud, aiutando a risolvere il problema della fiducia nel calcolo dei dati AI in uno stato di privacy. Inoltre, si dice che abbia già raggiunto una collaborazione preliminare con un grande colosso. Continuiamo a osservare, 🧐🧐

Oggi è il terzo anniversario della mia adesione a @MantaNetwork 🧐 Niente saggio, così è 😜

Solana avrà un forte senso di crisi dopo il lancio di Hyperliquid, perché ritiene che l'obiettivo di Solana sia quello di raggiungere un Hyperliquid 😂😂 più potente e simile a CEX

"Saremo tutti guardie E in futuro" (questo articolo appartiene davvero alla versione che corre e racconta, spero che venga ribaltato.) 1/ ETH sta copiando i movimenti di BTC sui mercati tradizionali, iniziando ad essere rivalutato da Wall Street. Nella seconda metà di quest'anno, si prevede che uscirà da una performance dei prezzi più forte. 2/ Oltre a BTC ed ETH, altri token seguono uno schema simile a MSTR o SBET, che è più hype. Le differenze sono: Tipo di hype: Per tirare su la spedizione Floor-to-ceiling: per il repricing Questa distinzione diventerà sempre più evidente in futuro. 3/ SOL potrebbe entrare in una "grande ritirata". Dobbiamo aspettare una nuova narrativa che riporti il prezzo al rialzo. 4/ Il modello Alpha di Binance deve essere rivisto: Mescolando progetti buoni e cattivi, il rendimento complessivo può essere maggiore del reddito della prima settimana, a cui vale la pena prestare molta attenzione e partecipare attivamente. 5/ La struttura del mercato è cambiata. Dopo che BTC è stato scambiato lateralmente, è difficile riprodurre il mercato della "rotazione delle altcoin" del passato. In futuro, ci sarà una maggiore rotazione del capitale tra BTC → ETH e i guadagni delle altcoin tenderanno ad essere swing trading di tipo pubblicizzato. 6/ 📌 Chi è la vera forza principale del mercato? Non un ETF (per lo più investitori al dettaglio), né CTA/quant (trend following), né CEX/MM (fornitore di liquidità passivo). Invece: gli hedge fund direzionali, come Galaxy, Millennium Management, sono i veri market maker. Questi "banchieri" dominano lo slancio di BTC. Quando iniziano a costruire posizioni, altri trend follower (CTA, MM) e gli investitori al dettaglio si collegano per promuovere il mercato generale per formare una "sinergia". Questo spiega perché molti indicatori tradizionali stanno iniziando a fallire: i driver di mercato sono cambiati. Ciò che funziona davvero è capire chi sta dominando il punto di partenza del trend. Le società di tesoreria (come MSTR) acquistano tramite OTC e non influenzeranno le fluttuazioni del mercato e non sono "banchieri" o fondi che dominano le tendenze del mercato. 7/ 💥 Tom Lee (presidente di Bitmine) ha guidato un piano di riserva strategica di ETH da 250 milioni di dollari, che è stato riconosciuto da Wall Street. Le istituzioni di Wall Street stanno rimodellando il modello di prezzo di ETH. ETH è il ponte per le liquidazioni di stablecoin. Attualmente, il 50%+ delle liquidazioni di stablecoin avviene su ETH. La dimensione prevista del mercato delle stablecoin è di 2 trilioni di dollari: Secondo CRCL PE 300, ETH dovrebbe superare i 10.000 dollari USA secondo PE 100, ed è tutt'altro che un prezzo ragionevole. 8/ Le attuali opinioni principali di Wall Street sulle criptovalute: 1. Tokenizzazione delle azioni statunitensi 2. Trading di token negli Stati Uniti ETH è il più grande beneficiario di questa logica. 9/ Il Genesis Act e i dividendi normativi delle stablecoin non coinvolgono catene come SOL, BNB, ecc. La logica di prezzo macro attualmente stabilita supporta solo BTC ed ETH. ———————————————————————— Sommario: BTC, ETH = Logica di atterraggio, istituzionale e sinergia di tendenza SOL, BNB e altre altcoin = non stabilite per il momento, prive di legislazione e supporto istituzionale Il vero cavallo di battaglia si è spostato dagli investitori al dettaglio e dalle logiche di rotazione agli hedge fund direzionali

$ETH Superare con forza il livello di pressione di 1 ora e continuare ad attaccare dopo essere tornati al livello di 4 ore, osservando l'ATH🧐

$ENA gioca anche in modalità microstrategia, che roba. @stablecoin_x ha annunciato di aver raccolto 360 milioni di dollari per acquisire $ENA e cercherà di quotare le sue azioni ordinarie di classe A al Nasdaq, con il simbolo azionario $USDE, che include una donazione di 60 milioni di dollari in $ENA dalla fondazione @ethena_labs. $ENA ha quasi raggiunto il livello di resistenza settimanale di 0,6 dollari, sarà cruciale vedere se nelle prossime due settimane riuscirà a superarlo con forza. Il livello di ritracciamento a 4 ore si trova intorno a 0,45, mentre il livello di ritracciamento a 1 ora è intorno a 0,5. (È piuttosto un numero tondo, sembra proprio un operatore con un po' di ossessione compulsiva.) In realtà, sono piuttosto curioso di vedere come @convergeonchain potrà ulteriormente aumentare gli scenari di consumo di ENA e le fonti di reddito, alzando il limite di valutazione.

Parliamo di un altro progetto di archiviazione sviluppato dal team di @SuiNetwork, @WalrusProtocol 🧐🧐 L'azienda di sviluppo Sui, Mysten Labs, ha in realtà sviluppato un progetto di livello dati, @WalrusProtocol. Walrus è un progetto per l'archiviazione e la disponibilità dei dati. Dopo averlo studiato, ho solo una sensazione: "Incredibile". È il miglior progetto di archiviazione che abbia mai visto. Di seguito il testo principale, I progetti di archiviazione decentralizzata si dividono principalmente in due categorie. La prima categoria utilizza un metodo di replica completa (full replication), scambiando l'inefficienza della ridondanza per la sicurezza, cioè ogni nodo memorizza una copia completa dei dati, rappresentata dai progetti @Filecoin e Arweave. La seconda categoria utilizza il metodo di codifica Reed-Solomon, che conserva i dati originali in frammenti, rappresentata dai progetti @Storj, Sia, ecc. ———————————————————————————————— Spiegazione della codifica di cancellazione (Erasure Codes) in termini semplici Il metodo di archiviazione delle codifiche di cancellazione (Erasure Codes) necessita di una spiegazione: in modo rigoroso, si tratta di suddividere il file originale in f+1 frammenti originali, generando 2f frammenti di riparazione (repair slivers) aggiuntivi, ogni nodo di archiviazione conserva un frammento diverso, e qualsiasi f+1 frammenti possono ricostruire il file originale. Va bene, puoi saltare questa parte non in termini semplici e passare al paragrafo successivo. Supponiamo di dover conservare 4 numeri importanti: [3, 7, 2, 5], questi 4 numeri sono i nostri "frammenti originali". Successivamente, dobbiamo generare frammenti aggiuntivi, Frammento di riparazione 1 = 3 + 7 + 2 + 5 = 17 Frammento di riparazione 2 = 3×1 + 7×2 + 2×3 + 5×4 = 47 Frammento di riparazione 3 = 3×1² + 7×2² + 2×3² + 5×4² = 131 Ora abbiamo 7 frammenti: [3, 7, 2, 5, 17, 47, 131], giusto? Supponiamo che il sistema abbia 7 nodi, distribuiamo i dati, Zhang San: 3 Li Si: 7 Wang Wu: 2 Zhao Liu: 5 Qian Qi: 17 Sun Ba: 47 Zhou Jiu: 131 Supponiamo che Li Si, Zhao Liu e Zhou Jiu perdano i dati, abbiamo solo: [3, _, 2, _, 17, 47, _]. Come possiamo recuperare i dati originali? Ricordi le formule dei frammenti aggiuntivi? Esatto, risolviamo un'equazione lineare. 3 + X + 2 + Y = 17 3×1 + X×2 + 2×3 + Y×4 = 47 Otteniamo X=7, Y=5. Naturalmente, questo è solo un esempio molto semplice. Devi solo ricordare l'effetto raggiunto dalle codifiche di cancellazione. L'effetto è che basta che oltre 1/3 dei nodi siano operativi. In altre parole, nel sistema di codifiche di cancellazione, i nodi possono memorizzare solo frammenti di dati, e finché oltre 1/3 dei nodi possono funzionare, i dati possono essere recuperati, ma è necessario che i nodi siano stabili, poiché il costo di sostituzione è alto. Ma nel sistema di replica completa, è necessario avere nodi completi che scarichino tutte le copie dei dati. Il primo sacrifica parte della sicurezza per ottenere costi ridotti, mentre il secondo sacrifica la ridondanza per ottenere sicurezza e stabilità del sistema. ———————————————————————————————— Innovazione delle codifiche di cancellazione bidimensionali (two-dimensional, 2D) di Walrus Il metodo di Walrus, in realtà, si colloca a metà strada, raggiungendo un certo equilibrio tra i due. Il nucleo utilizza anch'esso il metodo di codifica di cancellazione, ma ha creato una tecnologia innovativa chiamata Red Stuff. Red Stuff utilizza un metodo di codifica più ingegnoso per i frammenti di dati. Ricordi l'esempio precedente delle codifiche di cancellazione? Per conservare 4 numeri importanti: [3, 7, 2, 5], dobbiamo generare frammenti aggiuntivi e infine risolvere un'equazione lineare. Usiamo ancora questo esempio per spiegare Red Stuff. Il metodo di codifica Red Stuff è un algoritmo di codifica bidimensionale (two-dimensional, 2D), puoi immaginarlo come un "sudoku". 3 7 25 in codifica Red Stuff diventa, [3 7] [2 5] Supponiamo che le regole di codifica siano, La terza colonna = la prima colonna + la seconda colonna La quarta colonna = la prima colonna×2 + la seconda colonna×2 La terza riga = la prima riga + la seconda riga La quarta riga = la prima riga×2 + la seconda riga×2 Questi sono i frammenti aggiuntivi trasformati in [3 7 10 20] [2 5 7 14] [5 12 18 34] [10 24 34 68] Successivamente, distribuiamo ai nodi secondo righe e colonne, Zhang San: 3 7 10 20, cioè la prima riga Li Si: 2 5 7 14, la seconda riga Wang Wu: 5 12 18 34,… Zhao Liu: 10 24 35 68,… Qian Qi: 3 2 5 10, la prima colonna Sun Ba: 7 5 12 24,… Zhou Jiu: 10 7 18 34,… Zheng Shi: 20 14 34 68,… Supponiamo che Wang Wu perda i dati, cioè i dati della terza riga siano persi. In realtà, ha solo bisogno di chiedere a Zhang San della prima riga e a Li Si della seconda riga, rispettivamente i numeri 10 e 7. Ancora una volta, risolviamo l'equazione lineare per ottenere il risultato. Da questi esempi semplici ma non così rigorosi, possiamo riassumere le caratteristiche di Red Stuff, Durante il recupero dei dati, non è necessario avere righe o colonne complete, basta avere i dati in posizioni specifiche. Questa caratteristica può essere definita "località". Inoltre, un numero può essere recuperato da entrambe le dimensioni, righe e colonne, cioè "riutilizzo delle informazioni". Inoltre, per dati complessi, è possibile prima recuperare le dimensioni più "facili" da calcolare, e poi utilizzare i dati già recuperati per calcolare le dimensioni più difficili, cioè "gradualità". Nell'applicazione pratica, supponiamo che un file, nell'architettura delle codifiche di cancellazione, sia codificato in 301 frammenti. Nei sistemi di codifiche di cancellazione normali, per recuperare 1 frammento sono necessari 101 frammenti, mentre in Red Stuff, per recuperare 1 coppia di frammenti sono necessari solo circa 200 simboli separati. Supponiamo di memorizzare un file di 1GB, il sistema ha 301 nodi, nei sistemi di codifiche di cancellazione normali, dopo un guasto del nodo, è necessario scaricare 1GB per recuperare il frammento, mentre in Red Stuff, ogni nodo memorizza: frammento principale (3.3MB) + frammento secondario (3.3MB) = 6.6MB. Durante il recupero, è necessario scaricare solo circa 10MB di dati simbolici, risparmiando il 99% della larghezza di banda. Questo design consente a Walrus di mantenere una rete di archiviazione decentralizzata su larga scala a un costo di larghezza di banda estremamente basso, riducendo il costo di recupero da O(|blob|) a O(|blob|/n). Ecco perché Red Stuff è chiamato "autorisolvente". Inoltre, Walrus ha aggiunto molte caratteristiche di sicurezza, come il primo protocollo a supportare le sfide di archiviazione in reti asincrone. Qui, la cosiddetta "sfida" è simile a un controllo casuale della situazione di archiviazione dei dati dei nodi, simile al meccanismo ottimista. Ogni frammento di Red Stuff aggiunge impegni crittografici verificabili (commitments), ogni simbolo può essere verificato indipendentemente, ecc. Riassumendo le caratteristiche, 1) Primo sistema di sicurezza asincrono: risolve il problema della fiducia nei nodi per l'archiviazione distribuita; 2) Autoverifica: meccanismo antifrode integrato; 3) Gradualità: gestisce le variazioni dinamiche dei nodi; 4) Scalabilità: supporta da centinaia a migliaia di nodi; Trovando il miglior equilibrio tra sicurezza ed efficienza. (Questa è la prima parte dell'articolo)