Infraestrutura Financeira Nativa de IA, Protocolo Deluthium, lança Camada de Execução Deluthium Dark para Dark Pool Institucional

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O Deluthium Protocol anunciou uma atualização do protocolo com o lançamento do Deluthium Dark, uma camada de execução de dark pool on-chain para usuários institucionais e profissionais. As intenções de negociação permanecem confidenciais, com o emparelhamento e liquidação realizados em um ambiente seguro para prevenir front-running e ataques de sandwich. O motor de execução utiliza aprendizado por reforço para dividir ordens grandes e otimizar a qualidade da execução. O Deluthium Dark suporta confidencialidade de ordens, execução algorítmica, precificação determinística, acesso justo e liquidação auditável, visando impulsionar a adoção institucional.

Notícia da ME, 13 de abril (UTC+8): O Deluthium Protocol, infraestrutura financeira tecnológica nativa de IA, anunciou o lançamento oficial do Deluthium Dark, uma camada de execução de dark pool on-chain voltada para instituições e usuários profissionais. Nesse ambiente de execução, as intenções de negociação não entram no mempool público, sendo emparelhadas e liquidadas em um ambiente protegido, eliminando fundamentalmente o risco de front-running e sandwich attacks. O motor de execução subjacente é impulsionado por um sistema de aprendizado por reforço autootimizado, que divide inteligentemente ordens de grande volume com base no estado do mercado em tempo real e aprimora continuamente a qualidade da execução por meio de feedback em闭环 em cada transação. O Deluthium Dark oferece cinco capacidades principais: confidencialidade de ordens, execução algorítmica inteligente, cotações determinísticas de market makers institucionais, mecanismo de acesso justo e liquidação atômica auditável. O Deluthium posiciona-se como uma empresa de infraestrutura financeira tecnológica nativa de IA, dedicada a fornecer infraestrutura básica para a inteligência artificial no campo das finanças digitais por meio de sistemas de execução inteligente baseados em aprendizado por reforço. (Fonte: Foresight News)

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