Ethenas $USDe nådde markedsverdi på 10 milliarder dollar på bare 500 dager

🧐Mind Network er et prosjekt som jeg har sporet, og kjernen i dette prosjektet er FHE fullstendig homomorf kryptering, som gjør at informasjon kan beregnes direkte under krypterte forhold uten dekryptering, og kan brukes ikke bare på blokkjede, men også på tradisjonelle bedrifter. Dette gir @mindnetwork_xyz også muligheten til å samarbeide med Web2-selskaper for å skape inkrementelle markeder. Mind foreslo nylig Encrypted Messaging Onchain-protokollen, som gjør at informasjon som ikke er egnet for direkte avsløring om kjeden kan avsløres privat for RWA-transaksjoner på kjeden, og fullfører beregning, verifisering og andre trinn i en privat tilstand for å oppnå pålitelig personvern. Og før. Innen AI samarbeider Mind med Deepseek og er en partner som faktisk er oppført på Deepseeks offisielle Github. Det kan ha vært bare en PR, men nylig kom det en oppfølger. Mind har også inngått samarbeid med ByteDance-økosystemet, og BytePlus vil tilby DeepSeek gjennom en standardisert API gjennom sin ModelArk-plattform. Hele slutningsprosessen som involverer DeepSeek vil bli sikret ved hjelp av Mind Networks proprietære FHE-moduler, for eksempel Mind FHE Rust SDK, som sikrer at data forblir kryptert og privat gjennom hele interaksjonen, fra brukerinndata til modellkall til endelig utgang. Alle validerings- og beregningsoppgaver vil bli utført på BytePlus' funksjonsdatabehandlingsinfrastruktur. For å si det enkelt, med Minds FHE fullstendig homomorfe kryptering, kan Deepseek betjene byte økologiske prosjekter uten å bekymre seg for sin egen modell personvernproblemer. Det store poenget med dette samarbeidet er at det kan betjene brukere av kontorprogramvaren Lark, og deretter Emmm, Lark har for tiden mer enn 10 millioner brukere. COZE AI Agent har ennå ikke levert personverntjenester, noe som kan oppleves. Faktisk samarbeidet Mind også med Alibaba Cloud før. Bidra til å løse problemet med at AI-data fortsatt er klarert for beregning i en privat tilstand. I tillegg sies det at det er oppnådd et foreløpig samarbeid med et større selskap. Fortsetter å observere, 🧐🧐

@mindnetwork_xyz er et prosjekt jeg har sporet, og kjernen i dette prosjektet er FHE fullstendig homomorf kryptering, som gjør at informasjon kan beregnes direkte under krypterte forhold uten dekryptering, ikke bare på blokkjeden, men også på tradisjonelle bedrifter. Dette gir også Mind muligheten til å samarbeide med Web2-selskaper for å skape et inkrementelt marked. Mind foreslo nylig Encrypted Messaging Onchain-protokollen, som gjør at informasjon som ikke er egnet for direkte avsløring om kjeden kan avsløres privat for RWA-transaksjoner på kjeden, og fullfører beregning, verifisering og andre trinn i en privat tilstand for å oppnå pålitelig personvern. Og før. Innen AI samarbeider Mind med Deepseek og er en partner som faktisk er oppført på Deepseeks offisielle Github. Det kan ha vært bare en PR, men nylig kom det en oppfølger. Mind har også inngått samarbeid med ByteDance-økosystemet, og BytePlus vil tilby DeepSeek gjennom en standardisert API gjennom sin ModelArk-plattform. Hele slutningsprosessen som involverer DeepSeek vil bli sikret ved hjelp av Mind Networks proprietære FHE-moduler, for eksempel Mind FHE Rust SDK, som sikrer at data forblir kryptert og privat gjennom hele interaksjonen, fra brukerinndata til modellkall til endelig utgang. Alle validerings- og beregningsoppgaver vil bli utført på BytePlus' funksjonsdatabehandlingsinfrastruktur. For å si det enkelt, med Minds FHE fullstendig homomorfe kryptering, kan Deepseek betjene byte økologiske prosjekter uten å bekymre seg for sin egen modell personvernproblemer. Det store poenget med dette samarbeidet er at det kan betjene brukere av kontorprogramvaren Lark, og deretter Emmm, Lark har for tiden mer enn 10 millioner brukere. COZE AI Agent har ennå ikke levert personverntjenester, noe som kan oppleves. Faktisk samarbeidet Mind også med Alibaba Cloud før. Bidra til å løse problemet med at AI-data fortsatt er klarert for beregning i en privat tilstand. I tillegg sies det at det er oppnådd et foreløpig samarbeid med et større selskap. Fortsetter å observere, 🧐🧐

I dag markerer mitt treårsjubileum 🧐 med @MantaNetwork Det er ingen liten sammensetning, bare saus 😜

Solana vil ha en sterk følelse av krise etter lanseringen av Hyperliquid, fordi den føler at Solanas mål er å oppnå en kraftigere og CEX-lignende Hyperliquid 😂😂

"Vi vil alle være E-vakter i fremtiden" (denne artikkelen tilhører egentlig den løpende og fortellende versjonen, jeg håper den bør snus.) 1/ ETH kopierer BTCs bevegelser i tradisjonelle markeder, og begynner å bli repriset av Wall Street. I andre halvdel av dette året forventes det å komme ut av en sterkere prisutvikling. 2/ I tillegg til BTC og ETH, følger andre tokens et mønster som ligner på MSTR eller SBET, som er mer hype. Forskjellene er: Hype-type: For å trekke opp forsendelsen Gulv-til-tak: for prisendring Dette skillet vil bli mer og mer tydelig i fremtiden. 3/ SOL kan være på vei inn i en "stor retrett". Vi må vente på et nytt narrativ for å drive prisen tilbake til oppsiden. 4/ Binance Alpha-modellen må gjennomgås på nytt: Ved å blande gode og dårlige prosjekter, kan den samlede avkastningen være større enn inntekten den første uken, noe som er verdt å følge nøye med på og delta aktivt. 5/ Markedsstrukturen har endret seg. Etter at BTC handlet sidelengs, er det vanskelig å reprodusere "altcoin-rotasjon"-markedet tidligere. I fremtiden vil det være mer kapitalrotasjon mellom BTC → ETH, og altcoin-gevinster vil ha en tendens til å være hypet swing trading. 6/ 📌 Hvem er den virkelige hovedkraften i markedet? Ikke en ETF (for det meste detaljinvestorer), heller ikke CTA/quant (trendfølger), eller en CEX/MM (passiv likviditetsleverandør). I stedet: retningsbestemte hedgefond, som Galaxy, Millennium Management, de er de virkelige market makers. Disse "bankfolkene" dominerer BTCs momentum. Når de begynner å bygge posisjoner, vil andre trendfølgere (CTA, MM) og detaljinvestorer videreformidle for å markedsføre det totale markedet for å danne en "synergi". Dette forklarer hvorfor mange tradisjonelle indikatorer begynner å svikte – markedsdrivere har endret seg. Det som virkelig fungerer er å forstå hvem som dominerer utgangspunktet for trenden. Treasury-selskaper (som MSTR) kjøper gjennom OTC og vil ikke påvirke markedssvingninger, og er ikke "bankfolk" eller fond som dominerer markedstrender. 7/ 💥 Tom Lee (Bitmine-styreleder) har ledet en strategisk reserveplan på 250 millioner dollar ETH, som har blitt anerkjent av Wall Street. Wall Street-institusjoner omformer ETHs prismodell. ETH er broen for stablecoin-likvidasjoner. For tiden skjer 50%+ av stablecoin-likvidasjonene på ETH. Den forventede størrelsen på stablecoin-markedet er 2 billioner dollar: I følge CRCL PE 300 skal ETH overstige 10 000 amerikanske dollar i henhold til PE 100, og det er langt fra rimelig. 8/ Wall Streets nåværende kjernesyn på krypto: 1. Tokenisering av amerikanske aksjer 2. Token amerikansk handel ETH er den største fordelen i denne logikken. 9/ Genesis Act og stablecoin-regulatorisk utbytte involverer ikke kjeder som SOL, BNB, etc. Den for øyeblikket etablerte makroprisingslogikken støtter bare BTC og ETH. ———————————————————————— Sammendrag: BTC, ETH = Landingslogikk, institusjonelt drevet og trendsynergi SOL, BNB og andre altcoins = ikke etablert foreløpig, mangler lovgivning og institusjonell støtte Den virkelige arbeidshesten har skiftet fra detaljinvestorer og rotasjonslogikk til retningsbestemte hedgefond

$ETH Bryt gjennom 1-timers pressnivået kraftig, og fortsett å angripe etter å ha gått tilbake på 4-timers nivået, og se på ATH🧐

$ENA spiller også mikrostrategimodus, gode gutter. @stablecoin_x kunngjorde at de har samlet inn 360 millioner dollar for å kjøpe $ENA og vil søke å notere sine ordinære A-aksjer på Nasdaq under tickersymbolet $USDE, inkludert en donasjon på 60 millioner dollar $ENA fra @ethena_labs Foundation $ENA har nesten berørt motstandsnivået på 0,6 kniv-ukentlig, og om den kan bryte kraftig gjennom de neste to ukene vil være avgjørende. Tilbakeringingsposisjonen på 4-timers nivå er omtrent 0.45, og tilbakeringingsposisjonen på 1-times nivå er omtrent 0.5. (Det er litt av et heltall, det ser ut til å være en bookmaker med tvangslidelse) Faktisk ser jeg frem til neste @convergeonchain hvordan det kan øke forbruksscenariene og inntektskildene for ENA ytterligere og heve verdsettelsestaket.

La oss snakke om et annet lagringsprosjekt utviklet av @SuiNetwork-teamet, @WalrusProtocol 🧐🧐 Mysten Labs, et Sui-utviklingsselskap, har også utviklet et datalagsprosjekt @WalrusProtocol. Walrus er et prosjekt som driver med datalagring og datatilgjengelighet. Etter at jeg var ferdig med å forske, hadde jeg en følelse - "fantastisk". Dette er det beste lagringsprosjektet jeg noen gang har sett. Følgende er teksten, Det er to hovedkategorier av desentraliserte lagringsprosjekter. Den første typen bruker full replikering, der ineffektiv redundans byttes mot sikkerhet, der hver node lagrer en fullstendig kopi av dataene, som representerer prosjektet @Filecoin Arweave. Den andre typen bruker Reed-Solomon slettingskodemetoden for å dele opp og lagre de originale dataene, som representerer prosjekter @Storj, Sia, etc. ———————————————————————————————— Forklar slettingskoder på en mennesketalende måte Lagringsmetoden til Erasure Codes må forklares, strengt tatt er det å dele den originale filen i f+1 originale skiver, generere 2f ekstra reparasjonsskiver, lagre en annen skive for hver lagringsnode, og enhver f+1-skive kan rekonstruere den originale filen. Vel, du kan hoppe over dette ikke-menneskelige uttrykket og se på følgende avsnitt. La oss si at vi ønsker å lagre 4 viktige tall: [3, 7, 2, 5], og disse 4 tallene er våre "originale skiver". Deretter må vi generere flere skiver, Fiks skiver 1 = 3 + 7 + 2 + 5 = 17 Reparer sektor 2 = 3×1 + 7×2 + 2×3 + 5×4 = 47 Reparasjonsskive 3 = 3×1² + 7×2² + 2×3² + 5×4² = 131 Nå har vi 7 skiver: [3, 7, 2, 5, 17, 47, 131], ikke sant. La oss si at systemet har 7 noder, og vi distribuerer dem, Zhang San: 3 Li Si: 7 Kongebok 5:2 Zhao Liu: 5 Penger 7:17 Sønn 8:47 Johannes 9:131 Hvis vi antar at Li Si, Zhao Liu og Zhou Jiu mister data, har vi bare: [3, _, 2, _, 17, 47, _]. Så hvordan gjenopprette de originale dataene? Husker du formelen for ekstra skiver? Det stemmer, løs en binær lineær ligning. 3 + X + 2 + Y = 17 3×1 + X×2 + 2×3 + Y×4 = 47 Resultatet er X=7, Y=5. Dette er selvfølgelig bare et enkelt eksempel. Du trenger bare å huske effekten oppnådd av slettekoden. Effekten er at så lenge mer enn 1/3 av nodene er friske. Med andre ord, i slettekodingssystemet lagrer noder bare dataskiver, så lenge mer enn 1/3 av nodene kan fungere, kan dataene gjenopprettes, men nodestabilitet er nødvendig på grunn av de høye kostnadene ved utskifting. I et fullstendig replikert system må det imidlertid være en full node for å laste ned alle kopier av dataene. Førstnevnte ofrer en del av sikkerheten i bytte mot lave kostnader, mens sistnevnte bytter redundans mot systemsikkerhet og stabilitet. ———————————————————————————————— Walrus' todimensjonale (2D) slettingskodeinnovasjon Walrus' tilnærming er faktisk å gå til mellomgrunnen og oppnå en viss balanse mellom de to. Kjernen bruker også slettekoding, men den skaper en forbedret teknologi Red Stuff på denne teknologien. Red Stuff bruker en smartere kodingsmetode for å hardere dataene. Husker du forrige eksempel på sletting av koder? For å lagre 4 viktige tall: [3, 7, 2, 5], generer flere skiver og løs til slutt den binære lineære ligningen. Igjen, dette er et eksempel for å forklare Red Stuff. Red Stuff-koding er en todimensjonal (2D) kodingsalgoritme som du kan tenke på som "Sudoku". 3 7 25 i Red Stuf-koden blir, [3 7] [2 5] Anta at kodingsregelen er, Kolonne 3 = Kolonne 1 + Kolonne 2 Kolonne 4 = Kolonne 1×2 + Kolonne 2×2 Rad 3 = Rad 1 + Rad 2 Rad 4 = Rad 1×2 + Rad 2×2 Dette er den ekstra skiven blir [3 7 10 20] [2 5 7 14] [5 12 18 34] [10 24 34 68] Deretter distribuerer vi dem til noder i rader og kolonner, Zhang 3: 3 7 10 20, det vil si den første linjen Lee IV: 2 5 7 14, linje 2 Kongebok 5:5, 12, 18, 34,... Zhao Liu: 10 24 35 68,... Penger 7:3 2 5 10, kolonne 1 8 Søn: 7 5 12 24,... JH 9:10 7 18 34,... Zheng Shi: 20 14 34 68,... Anta at Wang Wu mister data, det vil si at dataene i linje 3 går tapt. Faktisk trenger han bare å spørre Zhang San i første rad og Li Si i andre rad, og be dem om henholdsvis tallene 10 og 7. Den samme binære lineære ligningen løses for å oppnå resultatet. Fra de ovennevnte populære, men ikke så strenge eksemplene, kan vi oppsummere egenskapene til Red Stuff, Når du gjenoppretter data, trenger du ikke hele rader eller kolonner, bare stedsspesifikke data. Denne egenskapen kan kalles "lokalitet". I tillegg kan et tall gjenopprettes fra to dimensjoner: rader og kolonner, det vil si "gjenbruk av informasjon". For det andre, for komplekse data, kan du først gjenopprette dimensjonen som er mer "enkel" og praktisk å beregne, og deretter bruke vanskelighetsdimensjonen ved beregning av de gjenopprettede dataene, det vil si "progressivitet". I praksis, anta at en fil er kodet som 301-skiver under slettekodearkitekturen. I et typisk slettekodesystem tar det 101 skiver å gjenopprette 1 skive, men i Red Stuff tar det bare omtrent 200 individuelle symboler for å gjenopprette 1 par skiver. Forutsatt at en fil på 1 GB er lagret, har systemet 301 noder, det vanlige slettekodesystemet, etter en nodefeil, må laste ned 1 GB for å gjenopprette skiver, og Red Stuff, hver node lagrer: primær skive (3,3 MB) + sekundær skive (3,3 MB) = 6,6 MB. Bare omtrent 10 MB symbolske data lastes ned ved gjenoppretting, noe som sparer 99 % av båndbredden. Denne designen gjør det mulig for Walrus å opprettholde et storskala desentralisert lagringsnettverk med svært lave båndbreddekostnader, noe som reduserer gjenopprettingskostnadene fra O(|blob|) til O(|blob|/n). Det er derfor Red Stuff kalles "selvhelbredelse". I tillegg legger Walrus til en rekke sikkerhetsfunksjoner, for eksempel å være den første protokollen som støtter lagringsutfordringer i asynkrone nettverk. Den såkalte "utfordringen" her ligner på den optimistiske mekanismens stikkprøve på nodedatalagring. Red Stuff legger til verifiserbare kryptografiske forpliktelser til hver skive, hvert symbol kan verifiseres uavhengig, og så videre. For å oppsummere egenskapene, 1) Den første asynkrone sikkerheten: løser tillitsproblemet med distribuert lagring til noder; 2) Selvverifisering: innebygd anti-forfalskningsmekanisme; 3) Progressiv: Håndter dynamiske endringer i noder; 4) Skalerbar: støtter hundrevis til tusenvis av noder; for å finne den beste balansen mellom sikkerhet og effektivitet. (Ovennevnte er den første delen av denne artikkelen)

@boros_fi av Pendle-protokollen ser ut til å gå live. $PENDLE brøt gjennom trykksonen rundt 4.127 på dagslinjen i forgårs, og i dag brøt den gjennom enda sterkere.