Blockchain

Proyek DeSci (Decentralized Science) adalah konsep dan praktik yang muncul berdasarkan teknologi blockchain, yang bertujuan untuk mengubah model penelitian ilmiah tradisional melalui desentralisasi. Tujuan DeSci adalah untuk mengatasi beberapa isu utama dalam bidang penelitian ilmiah saat ini, seperti biaya publikasi yang tinggi, kurangnya transparansi data, perselisihan atas kepemilikan penelitian, dan kurangnya kepercayaan pada mekanisme pendanaan di kalangan publik dan ilmuwan.

Nektar Network memungkinkan manajemen sumber daya terdesentralisasi, staking, dan likuiditas dengan DAMs dan token NET, meningkatkan skalabilitas blockchain.

Metal DAO (MTL) adalah token utilitas dan tata kelola untuk ekosistem Metal, mendukung penskalaan Metal L2, mengurangi biaya, dan mengatur stablecoin XMD.

Temukan Theoriq AI, protokol blockchain pionir untuk kolektif agen AI. Pelajari bagaimana mengintegrasikan agen AI terdesentralisasi dengan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang aman, transparan, dan inovatif. Jelajahi fitur utama, teknologi, dan kasus penggunaannya.

Phoenix adalah ekosistem blockchain yang berfokus pada aplikasi berbasis AI, memungkinkan berbagi data yang aman, privasi, dan analitik canggih di berbagai industri.

Telusuri peluncuran stablecoin RLUSD baru dari Ripple Labs dan dampaknya terhadap pembayaran global dan pasar cryptocurrency. Analisis bagaimana RLUSD bersaing dengan stablecoin yang ada dalam hal kepatuhan dan strategi pasar, dan bagaimana kerangka regulasi oleh Departemen Jasa Keuangan New York membentuk standar industri.

Artikel ini memberikan analisis komprehensif tentang pertumbuhan cepat dan inovasi teknologi proyek Mantle di ruang Layer 2. Ini membahas tokenomics Mantle, pengembangan ekosistem, arsitektur teknis, dan kinerja pasar, menyoroti posisinya terdepan dalam DeFi, GameFi, dan liquid staking.

Pada tahun 2024, Bitcoin melampaui kapitalisasi pasar $2 triliun, menandai awal era "BTCFi". Didorong oleh pemotongan Bitcoin, persetujuan ETF, dan peningkatan kepemilikan institusional, BTC berkembang dari "emas digital" menjadi aset dengan fungsionalitas keuangan yang lebih luas. BTCFi melibatkan alokasi aset di sepanjang waktu dan ruang, memberikan kemampuan menghasilkan hasil dan likuiditas pada Bitcoin. Inovasi seperti kunci waktu Bitcoin, sidechain, dan teknologi Layer 2 memberdayakan BTCFi, mendorong adopsi Bitcoin dalam pinjaman, penyimpanan, aset sintetis, dan lainnya.

Musim altcoin 2024 sudah tiba! Artikel ini menganalisis siklus pasar, arus modal, dan tren dominasi BTC, menawarkan 6 strategi untuk membantu Anda memanfaatkan lonjakan altcoin.

Apakah Kertas Akademik Benar-Benar Harus Dibalik Tembok Pembayaran? Di Mana Letak Kunci untuk Tantangan di Dunia Akademik? Artikel ini menjelajahi potensi keterbukaan dan kemajuan di dunia akademik melalui integrasi Web3 dan diskusi terkini seputar topik DeSci.

PinGo adalah jaringan GPU terdesentralisasi yang menggunakan teknologi blockchain untuk mengoptimalkan pembagian sumber daya komputasi

Artikel ini menganalisis bagaimana proyek Hyperliquid memimpin tren DeFi di pasar cryptocurrency dan mendefinisikan kembali model distribusi token. Ini membahas bagaimana Hyperliquid memecahkan batasan model pembiayaan tradisional dengan fokus pada kebutuhan pengguna dan tokenomics inovatif, menekankan pentingnya menjaga fokus pada pengembangan produk sambil mengejar pendanaan.

Artikel ini mengambil pendekatan yang difokuskan pada pedagang, menguji beberapa bukaan token paling menonjol dalam beberapa tahun terakhir. Kami menganalisis bagaimana bukaan token dengan berbagai ukuran dan tipe penerima memengaruhi lintasan harga, mengidentifikasi pola berulang dan perbedaan perilaku kunci di seluruh ekosistem.

Web3 mewakili pergeseran revolusioner dalam penyimpanan data dan pemrosesan pembayaran. Kedatangannya tidak akan terlihat secara jelas seperti transisi dari internet PC ke internet mobile, tetapi akan secara bertahap terungkap saat data pengguna dan aset digital semakin banyak dibuat secara on-chain.

Dengan MoE, daripada menggunakan satu model untuk melakukan segalanya, Anda memecah pekerjaan menjadi tugas-tugas yang lebih kecil dan mengkhususkan model. Dalam MoE, sistem memilih ahli yang akan digunakan berdasarkan kebutuhan tugas - sehingga lebih cepat dan lebih akurat.