Bitimmortal
vip
幣齡7年
DeFi分析師
加密市場研究員
用戶暫無簡介
音速比你想象的更快。
► 0秒最終性
► 400千TPS測試
► 最低區塊時間 (0.49s)
► 500千+ 日常交易
@SonicLabs - $S 👀
S-6.13%
THINK-3.71%
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Allora x Phala 來了 🤝
➥ @AlloraNetwork 的自我改進 AI 正在與 @PhalaNetwork 的 30K+ 設備 TEE 網路集成。
這兩個協議正在構建DeAI生態系統,其中AI代理必須默認保護敏感數據。
此次合作如何提升他們:
➢ 私有模型訓練:AI 從敏感數據集學習,而不會暴露原始數據。
➢ 安全推理聚合:結果被私密地組合,只有最終輸出可見。
➢ 機密交付:推論對生成它們的工作人員也是隱藏的,僅交付給最終用戶。
➢ 自適應AI代理:實時調整的模型,而不是運行靜態代碼。
➢ 可驗證計算:每個計算都是信任最小化的,並且可以在鏈上驗證。
Phala 提供無與倫比的數據隱私,而 Allora 提供持續學習和集體智能。
他們共同構建的 AI 代理是:
✦ 設計安全
✦ 去中心化的治理
✦ 不斷改進
✦ 準備好進行鏈上部署
通過將自適應智能與硬件級隱私相結合,Allora x Phala 爲如何構建、保護和在鏈上部署 AI 代理設定了新的基準。
PHA-6.37%
DEAI-6.73%
EVER-7.9%
IN-11.13%
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$USD剛剛突破$10B供應
@ethena_labs $ENA 👏 的大勝利
ENA-4.84%
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'@Polkadot 2.0 引入了幾個功能:$DOT 🔥
➜ 更好的用戶體驗 (UX)
➜ 更快的交易確認
➜ 動態可擴展性
➜ 減少區塊時間 (12s → 6s)
➜ 降低交易費用
➜ 提升交易處理速度
➜ 提升與其他區塊鏈的互操作性
DOT-5.14%
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'@ethena_labs 剛剛在第三季度創造了3200萬美元的收入,這是它有史以來最大的一個季度。
- $ENA
ENA-4.84%
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以太坊在2025年的價格漲幅中剛剛超越了比特幣。
ETH-3.43%
BTC-3.5%
IN-11.13%
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PopularQueenvip:
🌟 請爲PopularQueen投票!我現在位於第三位—通過在GateLive 2025年中盛典中投票幫助我保持這個位置!💖 投票連結:www.Gate.com/activities/community-vote
Injective 在火熱進行中 🔥
> 每週交易量創下歷史新高
> 2.4B+ 總交易量
> 自2024年以來的拋物線增長
@injective $INJ 增長正處於全速推進模式
INJ-3.24%
FIRE-0.85%
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SEND-12.91%
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Sonic在過去一年中錄得了$3.58B的資金流入,在所有鏈中僅次於以太坊和Solana。
- @SonicLabs $S
S-6.13%
IN-11.13%
ETH-3.43%
SOL-3.08%
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勢不可擋 👀
- @eigenlayer
EIGEN-8.25%
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這是怪物增長 @SEINetwork
➜ 4M 日交易
➜ 4.5M+ 每週活躍地址
➜ 每週新增3.8M+個地址
照這個趨勢,$SEI 可能會超越 $SOL 的網路活動。
EVERY-0.06%
SEI-6.15%
FLIP-1.28%
SOL-3.08%
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➥ @AlloraNetwork 不斷預測$SOL價格
它將真實市場價格(與其自身的預測)進行比較(網路推理)
幕後花絮:👇
- 15名工人提交最新的推斷
- 4個計算機保持模型的公正
- 177千 $ALLO/周的排放
SOL-3.08%
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RWA-5.02%
IN-11.13%
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$Pendle 總鎖定價值(TVL) 達到 $8.9B,創下新紀錄。
- @pendle_fi
PENDLE-2.24%
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- @pendle_fi 總鎖定價值(TVL)剛剛達到89億美元的歷史最高點。
👀 $Pendle
PENDLE-2.24%
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Eth在這裏看起來不錯😍
ETH-3.43%
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Sonic在24小時橋接流入中領先所有鏈。
@SonicLabs $S
S-6.13%
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'@PhalaNetwork 在 @Polkadot 上所有 Substrate 鏈的每日轉帳中排名 #1
- $PHA 👀
IN-11.13%
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去中心化金融運行在以太坊 👀
- @LidoFinance
- @aave
- @eigenlayer
- @以太
- @ethena_labs
- @pendle_fi
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ETH-3.43%
AAVE-4.29%
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4.66M $ETH 鎖定在 @eigenlayer
(姨太重新質押主導地位 ~94%)
ETH-3.43%
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EIGEN-8.25%
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虛假的加密信號是否正在侵蝕你的投資組合?
➜ @AlloraNetwork上的集成模型結合了多個人工智能,以便它們可以相互覆蓋盲點。
這些模型用於需要高預測準確性的現實世界應用中。
Web3中的用例: 👇
> 剔除隨機錯誤
> 提供更準確的呼叫
> 適應快速市場變化
> 改善交易機器人策略
> 增強鏈上數據分析
> 提供更可靠的價格預測
> 檢測早期趨勢反轉
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FAST75.85%
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