Блокчейн

Проекти DeSci (децентралізована наука) - це нова концепція та практика на основі технології блокчейн, спрямована на перетворення традиційних моделей наукових досліджень та поширення через децентралізацію. Метою DeSci є вирішення деяких ключових проблем у сфері сучасних наукових досліджень, таких як високі публікаційні внески, відсутність прозорості даних, суперечки щодо власності досліджень та відсутність довіри до механізмів фінансування серед громадськості та вчених.

Nektar Network дозволяє децентралізоване управління ресурсами, стейкінг та ліквідність з використанням DAMs та токенів NET, що підвищує масштабованість блокчейну.

Metal DAO (MTL) - це службовий та управлінський токен для екосистеми Metal, що працює на підвищення ефективності Metal L2, зниження комісій та управління стабільною монетою XMD.

Дізнайтеся про Theoriq AI, передовий блокчейн-протокол для колективів штучного інтелекту. Дізнайтеся, як він інтегрує децентралізовані штучні інтелектуальні агенти з технологією блокчейну для створення безпечної, прозорої та інноваційної екосистеми. Дослідіть його ключові особливості, технології та використання.

Phoenix - це блокчейн-екосистема, спрямована на додатки, що працюють на основі штучного інтелекту, яка забезпечує безпечне обмін даними, конфіденційність та розширену аналітику у всіх галузях.

Дослідіть запуск нового стейблкоїну RLUSD від Ripple Labs та його вплив на глобальні платежі та ринок криптовалют. Проаналізуйте, як RLUSD конкурує з існуючими стейблкоїнами щодо відповідності та ринкової стратегії, а також як регулятивна рамка від Департаменту фінансових послуг Нью-Йорка формує стандарти галузі.

Ця стаття надає всеосяжний аналіз швидкого росту та технологічних інновацій проекту Mantle у просторі Layer 2. Вона детально розглядає токеноміку Mantle, розвиток екосистеми, технічну архітектуру та ринкову динаміку, виокремлюючи його провідну позицію в галузі DeFi, GameFi та рідкісного стекінгу.

У 2024 році Bitcoin перевищує ринкову капіталізацію в $2 трлн, ознаменовуючи настання "BTCFi Era." Досягнення викликані приведенням до половини Bitcoin, схваленням ETF та зростаючим інституційним утриманням, BTC еволюціонує від "цифрового золота" до активу з ширшими фінансовими можливостями. BTCFi включає розподіл активів у часі та просторі, що надає Bitcoin здатність генерувати доходи та ліквідність. Інновації, такі як часові замки, бічні ланцюжки та технології другого рівня Bitcoin, допомагають BTCFi, приводячи до прийняття Bitcoin в позики, опікування, синтетичні активи та більше.

2024 сезон альткоїнів наступив! Ця стаття аналізує ринкові цикли, потік капіталу та тенденції домінування BTC, пропонуючи 6 стратегій, які допоможуть вам скористатися хвилю альткоїнів.

Чи справді академічні роботи повинні бути платними? Де криється ключ до викликів в академічних колах? У цій статті досліджується потенціал відкритості та прогресу в академічних колах через інтеграцію Web3 та нещодавні дискусії навколо теми DeSci.

PinGo - це децентралізована мережа GPU, яка використовує технологію блокчейн для оптимізації спільного використання обчислювальних ресурсів

Ця стаття аналізує, як проект Hyperliquid веде тенденцію DeFi на ринку криптовалют та переозначає модель розподілу токенів. Вона розглядає, як Hyperliquid ламає обмеження традиційних моделей фінансування, фокусуючись на потребах користувачів та інноваційній токеноміці, наголошуючи на важливості збереження фокусу на розробці продукту при погоні за фінансуванням.

Ця стаття віддає перевагу трейдерам, досліджуючи деякі з найвидатніших розблокувань токенів за останні кілька років. Ми аналізуємо, як розблокування різного розміру та типів отримувачів вплинули на траєкторії цін, виявляючи повторювані шаблони та ключові відмінності у поведінці в екосистемі.

Web3 представляє собою революційний зміщення в способі збереження даних та обробки платежів. Його прихід не буде таким видимо відмітним, як перехід від інтернету на ПК до мобільного інтернету, але поступово розгортатиметься, оскільки дані користувачів та цифрові активи збільшуються на ланцюжку.

З MoE замість того, щоб мати одну модель, що намагається зробити все, ви розбиваєте роботу на менші завдання й спеціалізуєте модель. У MoE система вибирає, який експерт використовувати в залежності від потреб завдання - тому це швидше й точніше.