ビットコインのネイティブ資産における流動性のステーキングとデータ利用可能性を組み合わせた構造の実際の状態 @Lombard_Finance、@nubit_org、@MezoNetwork この記事では、ビットコインのネイティブ資産がどのように活用され、流動性ステーキングやデータ利用可能性層を通じて検証されているかを説明します。ビットコインは伝統的に支払いや価値の貯蔵手段として使われてきましたが、近年では外部システムの担保資産やセキュリティの基準点として利用されています。この傾向の中で、ビットコインベースの流動性ステーキングデリバティブ資産とデータ利用技術が並行して使われています。 ビットコイン流動性ステーキングの代表例がロンバードのLBTCです。LBTCは、ビットコインを1対1で預けた後に発行されるトークンで、Babylon ビットコインステーキングプロトコルを通じて外部のプルーフ・オブ・ステークネットワークのセキュリティを提供するために使用されます。このプロセスで発生するセキュリティ手数料が収益源であり、ビットコインプロトコル自体の変更は必要ありません。ロンバードは複数のグローバル機関を含むセキュリティコンソーシアムを通じて資産を管理し、ビットコイン保有の状況を準備金の証明として開示しています。この構造は、機関レベルの受託者としての安定性を提供するのではなく、コンソーシアムの運営や意思決定に対する信頼を前提としています。 流動性の高いステーキング資産が拡大するにつれて、それらが実際に預けられ、ロックされているかどうかの検証がより重要になっています。ここで、Nubit、すなわちデータ可用性レイヤーの役割が浮かび上がります。NubitはBitvm構造を採用しており、これはビットコイン上のオフチェーン計算結果を検証するために設計されています。これにより、複雑な状態変化や計算がビットコインメインチェーンに直接記録されなくても、結果の一貫性はビットコインコンセンサスによって検証されます。Nubitが提案した重要な概念は、預けられたビットコインの総量と状態を暗号的に検証する証明手法であり、これにより流動性の高いステーキング資産が実際の担保と一致していることを検証します。 Bitvmベースの検証はビットコインブロックの確認に基づいて最終決定され、通常は複数のブロック確認後にステータスが確認されます。これは他のスマートコントラクトプラットフォームと比べて処理遅延がありますが、ビットコインのプルーフ・オブ・ワーク(作業量証明)ハッシュパワーに基づくセキュリティを利用しているのが特徴です。Nubitはデータ可用性処理を論理的に分離・並列化することで高スループットを主張していますが、これらの数値は構造設計に基づく説明として提示されています。 同時に、ビットコインに基づく実行層の例としてMezoも存在します。Mezoはビットコインおよびビットコインデリバティブをロックすることでネットワーク参加と報酬構造を設計し、マルチシグネチャと閾値暗号を用いてビットコインを実行環境に移行させます。Mezoのコンセンサスと実行は別の高速コンセンサスエンジンで行われ、最終的な決済はビットコインに依存しています。Mezo内で使われる安定した資産はビットコインの担保で維持されており、Lombardの流動性あるステーキングトークンは現在の構造のため担保として使用されていません。 これらの例を総合すると、流動性ステーキングはビットコインを外部ネットワークのセキュリティリソースとして活用する手段を提供し、データ利用可能性層はビットコインに基づく資産や担保の状態を検証する役割を果たします。LombardとNubitの組み合わせは、外部の信頼報告書に頼らずに預けられたビットコインの金額やロック状態を確認できる構造を示しています。しかし、各層は異なる信頼モデルと運用手法を採用しており、実行層を含む全体の構造は並列に存在します。 その結果、ビットコインの本資産における流動性のステーキングとデータの利用可能性の組み合わせは、ビットコインが担保および検証基準として利用される具体的な技術的根拠を示しています。この構造により、資産管理と状態検証はビットコインのセキュリティに基づいて別々に説明でき、各層の役割と制限を明確に明らかにしています。これは、ビットコインが単一の機能的資産を超えたさまざまなシステムで参照資産として使われていることを示す現在の技術的状況です。 $BARD $LBTC $MEZO

透明な分散型AIモデルの訓練と検証のための信頼保証構造 @gensynai、@nesaorg、@DeepNodeAI 分散環境でAIモデルを訓練・検証する際に最初に考慮される前提は、すべての参加者が常に正直に行動するとは限らないということです。実際の研究や運用ケースでは、計算コスト削減のために計算ノードが妥当だが検証されていない結果を返すフリーライディング、悪意あるトレーニングデータ挿入によるデータポイゾン、強化学習プロセスにおける完了文の提出が操作される、統計的に明らかにされない勾配操作、複数のノードが共謀してコンセンサス構造を歪める状況など、特定の失敗が特定されています。これらのリスクは、透明性と信頼を技術的に保証する仕組みが必要である理由を説明する出発点となります。 この問題に対処するため、Gensynは計算自体を検証対象とする実行指向の構造を提案します。この構造では、機械学習タスクが再現可能な演算子レベルの決定論的計算グラフに分解され、同じ操作が異なるハードウェア環境で等しくビットごとに再現されるよう設計されます。Verdeプロトコルは仲裁委譲と二項ゲームを組み合わせ、計算結果が最初にずれている操作点を見つけて、争われた部分の再実行を最小限に抑えて再実行し、効率を維持します。経済調整はイーサリアムベースのロールアップで行われ、実際の大規模操作はオフチェーンで行われますが、重要なのは、少なくとも一つの正直なノードが存在すれば結果の正確性が暗号学的に保証される点です。 同じスタック内で、GensynのDelphiは計算の実行方法ではなく、結果モデルの動作の検証を担当しています。Delphiは予測市場の形でモデルのパフォーマンス評価を組織し、参加者がパフォーマンス結果に賭けられるようにし、オンチェーン判断ロジックを通じて結果を透明性で決定します。このプロセスは暗号学的証明ではなく統計的検証と経済的インセンティブに基づいていますが、評価基準と結果が公開される透明性を提供する仕組みとして機能しています。 一方、NESAは透明性よりもプライバシー保護を優先する構造を採用しています。NESAはブロックチェーンベースの逐次ニューラルネットワークシャーディングを用いてモデルを複数の部分に分割し、同型的な秘密配布技術を用いて同型暗号化や暗号化埋め込みを行っています。これにより、単一のノードがモデル全体やデータ全体を閲覧できないようにしています。このアプローチは、モデル全体を一から訓練するのではなく、アダプターを用いた効率的なパラメータ微調整に焦点を当てており、オフチェーンのオンチェーンで行われた推論の結果を検証する手順を通じてプライバシー境界を維持することが特徴です。しかし、計算過程が暗号化されているため、外部から直接再現や検証が困難である構造的な制約もあります。 DeepNode AIは透明性を別の方向で取り組んでいます。このシステムは、計算過程の暗号的証明ではなく、ノード間の相互評価とステーキングに基づく市場メカニズムを利用しています。各知能システムは相手のシステムの出力情報を評価し、報酬はステーク加重損失関数に従って分配されます。評判は繰り返しのやり取りによって形成され、誤った提出にはペナルティが科され、この経済的圧力が参加者の行動を調整する役割を果たします。この構造は暗号学的な証拠を提供しないものの、参加の動機を透明に明らかにする信頼を築く点で特徴づけられています。 これらのアプローチを総合すると、分散型AIの訓練と検証における透明性は単一の概念ではなく、複数の層で実現されていることを示しています。GensynのVerdeはタスクの実行状況を検証し、Delphiは結果のパフォーマンスを検証し、DeepNodeは参加者の貢献度や完全性を異なる方法で検証します。これらはすべて、Nesaがデータやモデルの露出を最小限に抑えることに重点を置いています。同時に、緊張関係も明らかです。暗号化された計算は再現性や直接監査性を制限し、完全な再現性を必要とする構造はデータのプライバシーをほとんど提供しません。 その結果、現在の分散型AIスタックは、訓練データの出所や真正性、グローバル環境における勾配同期、異なる経済システム間の調整といった課題に十分に対応していないと評価されています。それでも、計算検証、性能評価、経済的インセンティブ、プライバシー保護などの異なるメカニズムが検証可能性の範囲内で透明性を提供しているため、透明な分散型AIモデルの訓練と検証を構成する構造的要素は比較的明確です。 $NESA

ゲーミフィケーションによって完成した教育金融の構造 @pip_world、@0G_labs、@fraxfinance 金融教育は長い間、知識移転と実際の投資行動の乖離によって制限されてきました。この問題を解決するために生まれたアプローチの一つは、ゲーミフィケーションされた環境で学習者の行動や判断に関するデータを蓄積し、検証可能な方法で分析し、実際の金融システムに結びつけることです。集合知AI、高性能検証インフラ、自動化された財務実行環境を組み合わせたEdu-Fiモデルは、この傾向を具体的な構造で示しています。 PiPワールドは金融教育をゲーム化したシミュレーション環境を提供します。ユーザーは仮想資本に基づく異なる市場状況で取引戦略を試し、その過程でリターン、ボラティリティ、損失マージン、意思決定頻度などの定量的指標が同時に記録されます。このプロセスには、複数のAIエージェントが戦略を改善するために相互作用し、個々のユーザーやエージェントの基礎と結果が説明可能な形で蓄積される集合知構造が含まれます。このデータは単なる学習成果ではなく、戦略や行動の繰り返し可能な履歴です。 このように生成された戦略やパフォーマンスデータは、0G Labsの分散型AIインフラによって検証されています。0G Labsは、分散型コンピューティングネットワークとデータストレージ層に基づくAIモデルの実行プロセスと結果を外部から検証する環境を提供します。信頼できる実行環境とゼロ知識証明技術を通じて、戦略検証プロセスが恣意的に操作されていないことが証明され、戦略の実装履歴と検証結果が変更不可能な形で記録されます。これにより、訓練過程で作成された戦略がどのような条件やデータを導き出したかが明確になります。 実証済みの戦略とデータはFrax Financeの金融インフラと結びついています。Frax Financeはステーブルコインシステム、レイヤー2ネットワーク、そして資産管理とリバランスがあらかじめ定められたルールに従って自動的に実行される自動化されたDeFi実行ツールを運用しています。Fraxtalネットワークは、Ethereum互換の実行環境を提供し、自動化されたボールトやトークン化されたエージェント構造を通じて戦略ベースの操作を可能にするよう設計されています。この構造は、人間の介入なしに金融システムの上で定期的な戦略を実施できることを示しています。 これら三つの要素の構造において、教育は単なる理論的学習に限定されません。PiP Worldの学習と実験はデータの形で残り、0G Labsのインフラ上で検証可能な形で整理され、Frax Financeの財務システムで自動的に実行可能な戦略ユニットと連携しています。各段階の記録や検証とは別に管理され、トレーニング結果と財務実行の関連構造が明確に示されます。 このEdu-Fiモデルは、既存の金融教育とは異なり、トレーニング、検証、実行の3層を分離し、それらを一つのフローに結びつけています。学習過程で生成される集合知ベースの戦略は、単なる達成指標ではなく検証可能な財務データとして扱われ、自動化された金融インフラがルールベースで処理します。その結果、教育活動は実際の金融システムに構造的に結びついた単一のプロセスに組織されています。 0Gドル$FRAX $PIP