[Uber протестировал возможность извлечения инвестиционных средств в выходные, Primus также подала предложение о разработке] @primus_labs @CantonNetwork Uber протестировал возможность извлечения средств, вложенных в фонд, вне банковских рабочих часов — в выходные. В эксперименте, опубликованном 30 октября, Uber приобрел денежный рыноковый фонд Franklin Templeton с помощью токенизированного депозита HSBC и подтвердил возможность частичного конвертирования средств в наличные даже в выходные. Блокчейн, использованный в этой транзакции, — Canton Network. Primus и HashCloak подали предложение о внедрении технологии проверки данных zkTLS в тот же фонд разработки Canton. Запрашиваемая сумма — 1 303 500 Canton Coin (CC), что на момент подачи составляло около 150 000 долларов США. Планируемый срок разработки — 14 недель. Эксперимент Uber сосредоточен на процессе извлечения средств, зарезервированных компанией для инвестиций, когда они становятся необходимы. Предложение Primus предлагает добавить в приложение Canton функцию проверки соответствия условиям без раскрытия исходных данных при использовании внешней финансовой информации в сделках. Например, предположим, что компания должна подтвердить наличие у контрагента достаточных средств перед проведением сделки. Вместо того чтобы получать и хранить полную выписку со счета, она может проверить доказательство, основанное на данных, подтвержденных авторизованным источником. Primus планирует создавать доказательства для веб-данных, а HashCloak — разрабатывать инструменты, позволяющие приложению Canton напрямую проверять эти доказательства. В публичном предложении указано, что результатом станет пример, в котором приложение Canton может напрямую проверять математическое доказательство без получения исходных данных, а также открытые инструменты, которые другие разработчики смогут повторно использовать. При реализации этого подхода приложения для проверки финансовой информации смогут проверять само доказательство, а не полагаться исключительно на подпись Primus. Эксперимент Uber завершен, а предложение Primus и HashCloak находится на рассмотрении. Оба проекта решают разные задачи в рамках одной экосистемы Canton. Следующим шагом станет возможность добавить безопасную проверку внешней финансовой информации в инфраструктуру исполнения сделок. Далее важно не количество выделенных средств, а реальная работоспособность функции проверки. Ключевым показателем прогресса станет публичный тест, в котором приложение Canton сможет напрямую проверять доказательства Primus без получения исходной финансовой информации. #Primus #CantonNetwork

Почему получение оценки ИИ на Solana еще не означает завершение расчета @GenLayer Предположим, что рынок агентов ИИ на Solana передает оценку качества выполнения заданий GenLayer. Даже если проверяющие пришли к согласию по результатам, это отдельная проблема — определить, на какой аккаунт Solana должен записать вознаграждение. Открытый код моста, опубликованный GenLayer Foundation, включает структуру передачи сообщений между GenLayer и Solana через LayerZero V2 и EVM-хаб. Здесь место выполнения оценки ИИ и место изменения состояния приложения разделены. Способ получения сообщения на стороне Solana зависит от конфигурации аккаунта. Если получатель заранее определен, можно сразу обновить зарегистрированное состояние получения по пути DirectCpiReceiver. Фактический вызов внешней программы должен быть дополнительно реализован в соответствии с программой-получателем. Если аккаунт для каждого заказа или пользователя отличается, сообщение сначала сохраняется через StoreAndClaim, а затем при вызове claim_message указываются необходимые аккаунты. Solana требует указания списка используемых аккаунтов до выполнения транзакции. Следовательно, просто зафиксировав факт получения сообщения мостом, нельзя считать, что расчет для пользователя завершен. Также отдельно проверяется источник сообщения. Открытая реализация спроектирована так, чтобы проверять надежного пира-отправителя и предотвращать дублирование запросов с помощью уникального message_id. Однако предотвращение дублирования и корректная доставка сообщения — это не доказательство того, что содержимое оценки ИИ верно. Когда я создавал PolicyGuard в Studio, я занимался вопросом определения, изменились ли фактически правила в документе. Этот открытый код моста подтверждает: чтобы интегрировать результаты с сервисами других цепочек, необходимо проектировать не только критерии оценки, но и механизмы передачи, получения и статуса расчета. В текущем открытом репозитории есть двусторонние тестовые записи между Base Sepolia и Solana Devnet, но их нельзя рассматривать как рабочие результаты для коммерческих сервисов Solana, использующих оценку ИИ GenLayer. Успешные доказательства для кросс-чейн ИИ-приложений делятся на три части: окончательное подтверждение оценки GenLayer, сообщение из надежного источника и фактическое изменение состояния целевого аккаунта. Открытый код: https://t.co/N4zVSxjYG7 #GenLayer #GenLayerDOKDOPioneer

[ENSv2: Одно имя, тысячи аккаунтов] @ensdomains @ethereum С запуском ENSv2 27 октября вы теперь можете назначить разных владельцев для https://t.co/NvxB4rnXZr.eth и https://t.co/xwZsp1UT6i.eth. Это позволяет предоставлять каждой команде только необходимые права, не передавая полное владение company.eth. Такая структура несёт с собой риск: один маленький домен может стать слабым звеном всей системы. Если родительское имя истекает, все его поддомены перестают быть доступными. ENS известен как сервис, заменяющий длинные адреса кошельков на удобные для чтения имена, такие как alice.eth. По данным ENS за октябрь, существует около 905 000 имен .eth и около 34 миллионов поддоменов. Общее количество более 36 миллионов имен включает как имена, зарегистрированные напрямую пользователями, так и поддомены, выданные организациями. Система, где одно имя управляет множеством пользователей и сервисов, уже широко используется. ENSv2 переработал основу для управления этими поддоменами. Каждое имя теперь может иметь собственный реестр поддоменов, а владелец может распределять права — например, на регистрацию, редактирование профиля или управление поддоменами — по ролям. Организация может выдавать отдельные имена каждому сотруднику или разграничивать права на редактирование для разных команд. Раньше поддомены можно было создавать, но ENSv2 интегрировал эти функции непосредственно в основную смарт-контрактную архитектуру. С другой стороны, возникает концентрация ответственности. ENSv2 при поиске имени последовательно проверяет родительские реестры. Если company.eth истекает или его связь с подреестром разрывается, даже обладатель https://t.co/xwZsp1UT6i.eth не сможет найти адрес для платежей по этому имени. Управление именем теперь зависит от способности владельца поддомена и от своевременного обновления и управления правами родительского имени. Правила истечения срока также усиливают эту ответственность. В ENSv1 имя оставалось доступным в течение 90 дней после истечения срока. В ENSv2 период льготы сокращён до 28 дней — и доступ к имени прекращается сразу после истечения. Если продлить в этот период — имя снова станет активным, но за это время связанные сервисы могут быть недоступны. При переходе существующего имени на v2 срок истечения продлевается на 62 дня для компенсации этой разницы. Например, если у имени v1 оставалось 100 дней до истечения, после перехода на v2 останется около 162 дней, а возможность регистрации другим пользователем появится через примерно 190 дней с обеих сторон. Срок повторной регистрации совпадает, но в v2 имя будет недоступно в последние 28 дней. Риск потери имени и риск временной недоступности сервиса теперь движутся по разным графикам. Для личного никнейма это может быть просто вопрос напоминаний о продлении. Но если организация выдала тысячи поддоменов клиентам, сотрудникам или агентам — сбой в продлении одного родительского имени может привести к массовым проблемам доступа к сервисам. Поэтому столь тонкая система распределения ролей требует особого внимания к ответственности за продление родительского имени и процедурам аварийного восстановления. Изменения цен на регистрацию также связаны с этой архитектурой. Базовая цена регистрации .eth-имени длиной более 5 символов на год увеличилась с 5 до 8 долларов — на 60%. Однако при регистрации на 6 лет и более стоимость снижается до примерно 4,50 доллара в год. Эта ценовая модель стимулирует долгосрочное владение, а не краткосрочное использование. Однако чем больше аккаунтов привязано к имени, тем выше стоимость сбоя в продлении — она может значительно превышать саму цену регистрации. Рост ENSv2 нельзя объяснить только количеством новых имён. Более убедительным сигналом будет рост числа поддоменов, реально используемых организациями, распределения прав по ролям и распространения приложений, стабильно читающих эти имена. ENS уже поддерживает поиск имён более чем в 600 приложениях. Теперь доверие к протоколу будет зависеть от того, кто именно берёт на себя ответственность за эксплуатацию этих имён. #ENS #Ethereum

Вопросы, которые AI-лаборатория получит перед покупкой 12 480 записей данных @datafdn @SuiNetwork [Три этапа покупки данных, которые Trace от DATA, Sui и Walrus стремятся соединить] Предположим, AI-лаборатория ищет данные для обучения голосовым моделям. Если продавец предлагает набор данных из 12 480 записей, невозможно определить объем нужных материалов, просто посчитав общее количество файлов или изучив договор. На самом деле, в аудиторском примере объемом 1,42 ТБ, показанном Trace от DATA Foundation, содержится: 6 140 видеофайлов, 3 770 изображений, 1 710 документов и 860 аудиофайлов. Если лаборатория ищет аудиоданные, она начнет с анализа именно этих 860 аудиофайлов — около 6,9% от общего объема. Эти цифры не являются реальными результатами сделок, а представляют собой демонстрационные данные Trace. Они полезны для понимания того, как покупатель может проверять информацию. После выбора типа файлов необходимо проверить аутентификацию поставщика, историю согласий и условий использования, а также подлинность полученных файлов. На той же демонстрационной странице указано: уровень KYC-аутентификации поставщиков — 96,4% (по количеству участников), а уровень применения актуальных условий использования — 91,8% (по охвату версий согласий). Поскольку эти показатели рассчитываются по разным критериям, при проверке покупатель должен отдельно анализировать статус аутентификации поставщика и историю условий использования для каждого файла. Сотрудничество между DATA Network и Sui, объявленное 12 октября 2026 года, направлено на связывание этого процесса проверки с фактическими исходными файлами и правами на их использование. На момент объявления в Trace было зарегистрировано более 250 миллионов записей о вкладах AI-данных, а ежедневно обрабатывалось более 3 миллионов чеков. Sui Foundation инвестировала 30 миллионов долларов в DATA Network, а DATA планирует постепенно перейти с собственной блокчейн-сети на протокол на базе Sui. [Пять этапов, зафиксированных в чеке объемом 19,1 КБ] Один из чеков Kled, опубликованных в Trace, содержит хеш (SHA-256) изображения HEIC объемом 19,1 КБ, разрешение 196 × 348, статус KYC поставщика — Verified, а также историю загрузки/подписи/регистрации и связь с транзакцией в блокчейне. Время загрузки — 6 октября 2026 года; время подписи поставщиком и регистрации в Trace — 7 октября. На этой странице отображаются не исходное изображение, а история регистрации и подтверждающие данные. Жизненный цикл этого чека включает пять этапов. На этапе «Captured» (съемка) указано «Not recorded yet». Хотя в детальных данных присутствуют поля «occurred_at» (время создания файла) и «uploaded_at» (время загрузки), по этим полям невозможно точно определить момент реальной съемки камерой. Условия использования также отмечены как «Not recorded» в разделе Origin и «Current» в разделе Identity & consent. Такие различия помогают покупателю структурировать проверку. Хеш служит идентификатором для сопоставления информации о файле; подпись и записи в блокчейне — доказательством того, кто и когда зарегистрировал эти данные. Статус аутентификации поставщика и версия условий использования — отдельные критерии. Право лаборатории использовать данные для обучения должно определяться на основе фактического содержания согласия и лицензионного договора. [Функция превращения одного чека в тысячи проверок] На экране Verify Trace позволяет вставить до 10 000 идентификаторов данных или загрузить большие списки в формате CSV. Система агрегирует чеки из набора данных по статусу аутентификации поставщика, версии условий использования, типу медиа и истории изменений, позволяя затем перейти к деталям каждой записи. В приведенном выше демонстрационном наборе из 12 480 записей видео и изображения вместе составляют 9 910 записей — около 79,4% от общего объема. Лаборатории, ищущие аудиоданные, и лаборатории, ищущие видеоданные, получают один и тот же список предложений, но начинают проверку с разных целей. Цель совместного отображения уровня аутентификации поставщиков и охвата условий использования — помочь покупателю выбрать подходящие файлы и найти соответствующие подтверждающие записи. В Trace также содержатся записи от Numo (работа с аудио- и видеоданными) и oto (работа с интерактивным аудио). Чеки, зарегистрированные каждым приложением-поставщиком, группируются в мerkle-корни и фиксируются в блокчейне. Поэтому объем обработки более 3 миллионов чеков в день не означает равное количество транзакций в блокчейне. Такая структура позволяет регистрировать огромные объемы вкладов данных при сохранении аудиторских путей для каждого отдельного набора данных. [Что меняется при связи записей с исходными файлами] Сейчас Trace хранит только чеки и связанные метаданные; исходные файлы не размещаются на его серверах. В объявлении о сотрудничестве DATA и Sui было предложено внедрить Walrus в качестве базового уровня хранения приложения DATA Foundation и связать зашифрованные ссылки на исходные файлы с записями Trace.Например, если лаборатория получила файл, который была куплена, можно разработать процедуру получения доступа к опорному файлу в Walrus и сравнения хешей. Это позволит определить, изменилось ли содержимое во время передачи и как закодированный файл отличается от зарегистрированного опорного образца. Однако сам опорный образец первоначально предоставляется поставщиком, поэтому это сравнение служит доказательством идентичности файла, но не гарантирует автоматически подлинность съемочных условий или первоначального согласия. Данные, хранящиеся в Walrus, по умолчанию доступны для публичного просмотра, поэтому конфиденциальные исходные файлы необходимо шифровать до загрузки. Seal в экосистеме Sui позволяет реализовать условия получения ключа расшифровки, объединяя клиентское шифрование, политики Move и сервер ключей. Можно разработать сервис, предоставляющий ключ только лицензиатам, однако он не предусматривает возможность отмены уже выданных ключей. Правовые рамки использования должны отдельно фиксироваться в лицензии и записи согласия. Trace может служить слоем для поиска истории регистрации и согласия, Walrus — слоем для хранения зашифрованных опорных исходных файлов, а Sui и Seal — инструментами для обращения с наборами данных как с программируемыми активами и обеспечения контроля доступа. Функции регистрации и аудита Trace уже работают; интеграция хранения исходных файлов в Walrus и контроля доступа на основе Seal в эту услугу планируется в будущем. [Решение о переходе на собственную цепочку Sui] DATA Network объяснила, что переходит на Sui для снижения бремени поддержки независимой L1 и повышения масштабируемости. Старая сеть будет продолжать функционировать до завершения перехода; остатки $DATA будут переведены в соотношении 1:1, а условия блокировки и вестинга сохранятся. Внедрение Walrus и переход сети будут осуществляться поэтапно; подробный график будет объявлен отдельно. DATA переносит в экосистему Sui записи регистрации уже работающих Trace и приложений для предоставления данных. Sui позволяет представлять наборы данных и лицензии как программируемые объекты, а Walrus — хранить крупные исходные файлы. Это открывает возможность сосредоточить разработческие ресурсы, ранее тратившиеся на эксплуатацию цепочки, на продукты регистрации данных, лицензирования и проверки покупок. Критерием успеха этой комбинации является не только скорость роста количества регистрационных квитанций. Более прямым показателем продуктивности является способность реальных покупателей отбирать нужные файлы, сверять аутентификацию поставщика и историю согласия, сравнивать полученные файлы с опорными образцами и использовать данные в соответствии с предусмотренными контрактом правами доступа. 12 480 демонстрационных экранов аудита показывают, как покупатели читают наборы данных. Квитанция объемом 19,1 КБ демонстрирует, насколько полно можно проверить историю регистрации одного файла. Сотрудничество DATA и Sui направлено на соединение этих двух путей проверки с хранением исходных файлов и контролем доступа. Если поставщики данных для обучения ИИ предоставляют записи, а покупатели могут совместно проверять эти записи и фактические файлы, то сотни миллионов регистрационных квитанций станут инфраструктурой, применимой и к индивидуальным покупательским контрактам. #DATAonSuiQuest

[Почему Kaito бесплатно открыл Aura] @KaitoAI @KaitoStudio_ Даже если кто-то на X говорит: «Я уверен в этой сделке», невозможно точно знать, поставил ли он на это реальные деньги. Вот в чем заключается информационный разрыв, который Kaito стремится сократить с помощью Aura. Цель — связать то, о чем люди говорят в соцсетях, с их реальными действиями в единую историю аккаунта. Aura — это система активности и репутации Kaito. Она связывает влияние, накопленное на X, с проверяемой торговой активностью, чтобы показать и оценить историю аккаунта. Kaito представляет Aura как функцию, оценивающую проверенные сделки и присваивающую ценность реальным действиям. Вы можете подключить свой аккаунт на странице Aura и проверить его историю; данные за последние 48 часов могут изменяться при перерасчете. Например, представьте пользователя, который часто публикует прогнозы на Polymarket. Вы можете увидеть, насколько широко распространяются его посты, по реакциям на X. Но то, действительно ли он занимает позиции — это отдельная информация. Kaito Pulse отображает связанную торговую информацию рядом с постами на X, а Aura использует эти действия как материал для репутации. Aura Arc строит графические связи между активностью, связанной с несколькими сервисами, и социальными аккаунтами. Подключение сервисов зависит от выбора пользователя, а объем открытых данных также варьируется в зависимости от партнерских приложений. То есть Pulse показывает историю активности на экране соцсети, Aura использует эту историю как основу для репутации, а Aura Arc стремится расширить эту связь на другие сервисы. Kaito заявляет, что будет предоставлять Aura Arc бесплатно и позволит использовать его сторонними продуктами. Это решение о бесплатном доступе может иметь коммерческую логику: чем шире будет использоваться общая база данных о том, кто завоевал доверие в какой области, тем больше спрос появится на поиск подходящих людей и реализацию совместных проектов на ее основе. Studio помогает брендам выбирать креаторов, управлять контрактами и выплатами, а Katalyst связывает результаты кампаний — клики, подписки, депозиты — с вознаграждениями. На кампанию Jumper, представленную Kaito 22 октября, поступило 2 065 заявок от креаторов; 69 из них заключили контракты и опубликовали 119 постов с более чем 760 000 охватов. Это яркий пример способности Kaito привлекать людей и управлять кампаниями. Однако у Aura есть и трудности. Они не ограничиваются лишь проверкой торговых записей. Если пользователи подключают только успешные аккаунты и скрывают убыточные, то даже если отдельные записи подлинны, общая репутация может быть искажена. Наличие хорошего торгового опыта не означает, что человек также отлично разбирается в техническом анализе или кибербезопасности. В конечном счете, необходимо уметь различать, кто известен, и что именно он делал в конкретной области. Если такие отраслевые репутации действительно улучшат выбор компаний, масштабы InfoFi могут значительно расшириться. Ключевыми показателями станут: частота повторного найма креаторов брендами, количество новых клиентов, привлеченных кампаниями, разнообразие типов активностей, связанных через Aura, и снижение предвзятости в выборе данных. Следующим конкурентным преимуществом Kaito станет не способность измерять, сколько внимания получают люди, а доказательство того, что за этим вниманием стоят реальные истории, служащие основой для принятия решений. #Kaito #Aura #InfoFi

[Может ли ИИ порекомендовать мой бренд? ИИ, который это проверяет, начинается с 5 долларов] @termix_ai На маркетплейсе агентов TermiX AI появился неожиданный сервис. Его название — GEO Specialist. Он исследует, насколько часто другая ИИ-система упоминает определённый бренд, где его рекомендует и какие источники цитирует. Начальная цена — 5 долларов. Представьте команду, которая создаёт инструменты безопасности для BNB Chain. Даже если у них отличный веб-сайт, когда кто-то спрашивает ИИ: «Где проверить безопасность смарт-контрактов?», в результатах могут появиться только другие сервисы. Это проблема, возникающая в ситуации, когда клиенты сужают список вариантов на основе ответов ИИ, прежде чем вручную просматривать результаты поиска. Эту область называют GEO (оптимизация генеративных движков). Google сама объясняет, что ответы и структура ссылок могут отличаться в режиме обзора ИИ и в режиме ИИ. Основные принципы традиционного SEO остаются в силе, и для появления в ИИ-поиске не требуется никакой специальной разметки. Тогда можно ли напрямую измерить, насколько часто ваш бренд встречается в реальных вопросах клиентов? Выберите 10 вопросов, в которых не упоминается ваш бренд, и повторите одинаковые запросы двум ИИ-сервисам в течение трёх дней — вы получите 60 ответов. Здесь нужно зафиксировать три вещи: 1. Упоминалось ли название бренда? 2. Был ли бренд включён в рекомендации? 3. Являются ли цитируемые ссылки подходящими доказательствами для этого сервиса? Результаты могут сильно зависеть от того, как сформулирован вопрос. Если вы спросите: «Что это за компания?» — и название появилось, это как если бы вам подсказали правильный ответ на экзамене. Но если вы спросите: «Порекомендуйте место, где можно решить эту проблему?» — и название бренда появилось, это гораздо ближе к тому, как новый клиент обнаруживает его впервые. На маркетплейсе агентов TermiX такой анализ зарегистрирован как платная услуга. Структура обмена между агентами и расчётов на цепочке связывает не только разработку смарт-контрактов и анализ данных, но и исследование того, как бренды обнаруживаются в среде ИИ-поиска. Разница между тем, как человек, уже знающий бренд, ищет его по названию, и как новый пользователь получает рекомендацию от ИИ — фундаментальна. При измерении видимости бренда в ИИ-поиске важно не только фиксировать, насколько часто он упоминается, но и отмечать, через какие именно вопросы он появляется. #TermiX #GEO

[Что должно измениться, прежде чем XO сможет выйти на рынок Кореи] @xomarket 20 октября запустил соревнование Pulse PnL Panache (PPP), в котором участники делают ставки на то, поднимется или опустится BTC через 5 минут, и соревнуются по показателю прибыли/убытка (PnL). Топ-10 участников получат в общей сложности 3 000 USDC и 30 000 CP. Для попадания в рейтинг необходимо выполнить минимум 5 USDC на одну сделку и накопить общий объем торгов не менее 100 USDC после регистрации. Срок завершения — 3 ноября. Однако даже при выполнении всех условий участия в Корее сделки не становятся автоматически законными. В августе было принято решение заблокировать доступ к Polymarket, а в сентябре 26 корейских пользователей были привлечены к ответственности по подозрению в азартных играх, из них 18 переданы в прокуратуру. Хотя окончательные приговоры еще не вынесены, стало очевидно, что разрешение на доступ к зарубежным сервисам и легализация таких операций в соответствии с корейским законодательством — это разные вещи. Чтобы XO вышел на корейский рынок, прежде чем разрешать доступ из Кореи, необходимо определить, какие именно контракты могут быть признаны законными. В PPP результаты BTC Up/Down 5 минут определяются на основе цены виртуальных активов. В то время как контракты, связанные с ставками на выборы или исход спортивных событий, имеют принципиально иной характер основного события. Исследование корейского коммерческого права за 2026 год также пришло к выводу, что контракты, основанные на политических или спортивных событиях, трудно классифицировать как деривативы в соответствии с Законом о рынке капитала. Контракты, привязанные к цене BTC, требуют отдельного юридического анализа по вопросам базового актива, структуры сделки и механизма расчета. Использование цены в качестве индикатора автоматически не делает продукт законным финансовым инструментом. После этого различия необходимо определить реальные пути легализации: можно ли классифицировать такой продукт как законный в рамках действующего законодательства, кто может предоставлять его и на основании каких лицензий или разрешений, и как избежать конфликта с нормами, регулирующими азартные игры и спекулятивные действия — все это должно быть четко зафиксировано на основе оценки компетентных органов и правовых оснований. Если текущая система не позволяет решить вопрос, может потребоваться отдельное законодательное обсуждение. Простое назначение продукта в финансовую регуляторную песочницу не автоматически освобождает от уголовной ответственности за азартные игры. Последний этап — проектирование продукта. До получения юридической основы необходимо по отдельности ограничить для корейских пользователей торговлю USDC, участие в конкурсах и денежные вознаграждения в зависимости от продукта. Также следует рассмотреть возможность предоставления отдельных функций, не связанных со ставками — например, доступ к рыночным данным или анализ правил определения результатов. Сами условия использования XO уже запрещают использование сервиса пользователями из регионов, где это противоречит местному законодательству. Здесь проявляется ключевой фактор будущей конкурентоспособности XO: способность не только создавать больше прогнозных рынков, но и гибко применять разные правила доступа в зависимости от страны, типа контракта и поведения пользователей. Даже если для контрактов на цену BTC будет найден законный путь, это не означает автоматического разрешения всех политических и спортивных прогнозных рынков и конкурсных вознаграждений. Настоящий запуск для корейских пользователей произойдет только тогда, когда будут официально опубликованы и применены на практике: диапазон разрешенных контрактов, юридический статус оператора и условия для торговли, расчетов и выплат для пользователей в Корее. #PredictionMarkets

[Если я получаю зарплату в USDC, сможет ли мой работодатель видеть мой остаток на счете?] @Americanfort_io Предположим, фрилансер каждый месяц получает USDC на один и тот же адрес кошелька. Если вы введете этот адрес в блокчейн-эксплорер, вы сможете просмотреть все другие поступления и остаток на этом адресе. Информация, которую вы публично предоставили для получения платежей, становится подсказкой для отслеживания вашей финансовой активности. AmericanFortress от AmericanFort решает эту проблему, разделяя публично известное имя и реальный адрес для получения средств. Сначала регистрируется имя вида @FortressName. Контрагент вводит это имя вместо сложного адреса кошелька, и в рамках поддерживаемого процесса перевода вычисляется новый скрытый адрес для отправки активов. Скрытый адрес — это адрес, специально разработанный так, чтобы его невозможно было легко связать с публичным именем или отдельными полученными транзакциями. Таким образом, вы можете продолжать использовать имя, минимизируя повторное раскрытие реальных адресов получения. А что, если потребуется подтверждение оплаты? В разрабатываемой функции SafeSend планируется возможность предоставлять не всю историю транзакций кошелька, а только необходимые данные о платеже. Например, представьте ситуацию, когда фрилансер должен подтвердить получение конкретного платежа, или компания предоставляет аудитору только нужные транзакции. Транзакции остаются записанными в блокчейне, но риск связывания всей вашей финансовой активности с одним публичным адресом снижается. Текущая публичная версия кошелька для macOS — это бета-версия. Имена, зарегистрированные в бета-версии, нельзя использовать для реальных переводов активов и они не будут перенесены в рабочую среду. Также в разработке находится SDK для интеграции функций с внешними кошельками и сервисами. Опыт получения денег без раскрытия реального адреса кошелька и предоставления подтверждения только конкретных транзакций при необходимости. Если приватные платежи, задуманные AmericanFortress, будут реализованы, они могут найти применение в повседневных финансовых операциях — например, при выплате стейблкоиновой зарплаты или расчетах с фрилансерами.

[Saturn инвестировала в привилегированные акции с годовым доходом 15%, что при расчете на сумму, полученную компанией, составляет 17,2%] @saturn_credit Привилегированные акции $SATS, выпущенные Strive 20 октября, имеют общую сумму размещения в 630 миллионов долларов США. Однако, если рассчитать годовые дивиденды, накапливающиеся по контракту на 7 миллионов акций, получится 105 миллионов долларов США — около 16,7% от общей суммы размещения. Saturn также участвовала в этом IPO за счет собственных средств казначейства. Разница начинается с номинальной стоимости в $10 за акцию. SATS имеет дивидендную ставку 15% годовых, но расчетная база составляет $100 за акцию. Цена размещения составляла $90. Таким образом, годовой накапливающийся дивиденд на одну акцию равен $15, и соотношение к цене размещения будет: 15 / 90 * 100 = около 16,7% Теперь можно провести расчет с точки зрения эмитента. Strive опубликовала комиссию за размещение в размере $3 за акцию, или $21 миллион в общей сложности. Если вычесть эту сумму из общей суммы размещения, то чистая сумма, полученная компанией до вычета прочих расходов на эмиссию, составит 609 миллионов долларов США. 105000000 / 609000000 * 100 = около 17,2% Это соотношение показывает, насколько велика годовая накапливающаяся дивидендная нагрузка относительно суммы, фактически полученной эмитентом. Это не показатель доходности инвестиций с учетом колебаний цены акций, реинвестирования или фактических сроков выплаты дивидендов. Strive также указала в регистрационной документации план положить на резервный счет сумму в $22,50 за акцию — эквивалент дивидендов за первые 18 месяцев. При общем объеме в 7 миллионов акций это составляет $157,5 миллиона. Это мера по обеспечению начальных средств для выплаты высоких фиксированных дивидендов. К этому добавляется приоритетность. SATS находится ниже привилегированных акций SATA и выше обыкновенных акций ASST. Дивиденды накапливаются, но фактическая денежная выплата требует объявления советом директоров и наличия законно доступных средств. Первая регулярная дата выплаты дивидендов запланирована на 9 ноября. Эта сделка оставляет разные расчеты для инвесторов и эмитента. Инвесторы принимают на себя риск колебаний цены, риски невыплаты и приоритет других ценных бумаг в обмен на высокий дивидендный доход. Эмитент получает капитал для покупки биткоинов или покрытия операционных расходов, но одновременно берет на себя долгосрочную дивидендную нагрузку. Значение участия Saturn здесь также следует отличать: Это инвестиция из собственного казначейства Saturn, отделенная от активов пользователей USDat или sUSDat. Это пример выбора Saturn в качестве реального объекта капитальных вложений криптовалютного кредитного продукта — никаких заявлений об изменении обеспечения или условий выплаты существующих продуктов пользователей не было сделано. Далее необходимо отслеживать три аспекта: фактические дивидендные выплаты с ноября (а не поверхностные 15%), цену SATS на рынке и управление резервами и финансами эмитента. Только взаимодействие этих трех факторов позволит оценить, насколько устойчивы высокие дивиденды цифрового кредита. #Saturn

[Одна видеокарта доказала возможность работы с Ethereum. Но реальные испытания на практике — другие.] @zksync продемонстрировал доказательство 7200 последовательных блоков Ethereum Mainnet с использованием всего одной видеокарты. 99% из них были доказаны менее чем за 10 секунд, а все блоки — менее чем за 12 секунд. Однако согласно реальным показателям работы EthProofs, поддерживаемым Ethereum Foundation, из восьми оцениваемых провайдеров доказательств лишь два соответствовали недельным критериям пригодности за последнюю неделю. Эти два результата нельзя напрямую сравнивать по производительности, поскольку они измеряются в разных условиях и на разных объектах. Наоборот, именно это различие выявляет следующую задачу для ZK-технологий. Краткое резюме: - Airbender Prime продемонстрировал возможность обработки одного GPU блоков Ethereum с интервалом примерно в 12 секунд. - В реальных условиях эксплуатации провайдера необходимо учитывать не только скорость генерации доказательств, но и доступность, частоту сбоев и требования к оборудованию. - В долгосрочной перспективе конкурентоспособность zkEVM будет определяться не скоростью обработки доказательств, а точностью верификации, стоимостью доказательства в худшем случае и устойчивостью операционной работы. Airbender Prime, представленный ZKsync 13 октября, успешно доказал 7200 последовательных блоков Ethereum Mainnet с использованием одной видеокарты NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Поскольку Ethereum генерирует блоки примерно каждые 12 секунд, 7200 блоков соответствуют примерно 24 часам блоков в номинальном смысле. Значимость заключается в том, что 99% блоков были обработаны менее чем за 10 секунд — даже с учётом времени на подготовку входных данных (witness). Если скорость генерации доказательств превышает скорость появления новых блоков, верификаторы могут подтверждать результат выполнения транзакций не путём повторного выполнения, а с помощью криптографических доказательств. Это значительно снижает вычислительные затраты на верификацию. Однако тест производительности на 7200 блоках и постоянная поставка доказательств в реальной эксплуатационной среде — это разные задачи. EthProofs публично измеряет производительность и состояние эксплуатации нескольких систем, генерирующих доказательства для блоков Ethereum в реальном времени. На момент проверки 26 октября на панели управления отображались следующие данные: - 8 оцениваемых провайдеров доказательств, из которых 2 соответствовали недельным критериям пригодности; - 69,7% всех оцениваемых блоков были доказаны за 10 секунд или быстрее; - 26,2% провайдеров были классифицированы как офлайн. Эти цифры — не результаты теста Airbender Prime на одной видеокарте. Это агрегированные показатели эксплуатации множества провайдеров, отличающихся по оборудованию, среде выполнения и критериям оценки. Однако они демонстрируют: для практического использования доказательств в сети необходимо обеспечить не только индивидуальную производительность, но и надёжность эксплуатации. Даже если провайдер генерирует доказательства в среднем за 5 секунд, частые прерывания или неспособность обрабатывать определённые блоки сделают систему ненадёжной при полной зависимости от него. Необходимо проверить: может ли другая реализация предоставить доказательство при сбое конкретного провайдера; способна ли система справляться с накоплением задержек при последовательном поступлении сложных блоков. Требования к оборудованию также требуют отдельной проверки. В руководстве по GPU в открытом репозитории Airbender указано, что для базовых и рекурсивных этапов доказательства используется GPU, а для финального этапа требуется CPU и около 150 ГБ оперативной памяти. Не подтверждено, совпадает ли эта конфигурация с той, что использовалась в последнем бенчмарке Prime. Следовательно, результат «одна видеокарта» не позволяет однозначно определить общие требования к памяти или операционные затраты всей системы. 15 октября @VitalikButerin высоко оценил достижение команды Airbender и обозначил три следующие задачи для zkEVM: Первая — математически подтвердить соответствие вычислений, используемых для доказательства, реальным спецификациям выполнения Ethereum. Вторая — установить строгий верхний предел стоимости доказательства относительно использования газа в блоке. Третья — проверить криптографическую безопасность самой системы доказательств. Второе требование напрямую связано с реальными операционными затратами. Что произойдёт, если кто-то намеренно создаст блок с вычислениями, которые крайне сложно доказать, но при этом находятся в пределах разрешённого лимита газа? Блок будет корректно выполнен с оплатой газа, но для генерации доказательства потребуется чрезмерно много вычислений и времени. Если такая ситуация возможна, то даже при очень низком среднем времени доказательства на блок невозможно точно предсказать максимальную нагрузку, которую сеть сможет стабильно обрабатывать. Экономическая эффективность реального времени доказательств зависит не только от средней стоимости доказательства для обычного блока, но и от того, сколько ресурсов потребуется в худшем случае. Роадмап EthProofs также развивается в этом направлении.Текущий этап улучшения производительности завершен, и сейчас проходит этап проверки безопасности. Далее запланированы этапы интеграции доказательств задержки, обязательных доказательств и прямой интеграции доказательств в протокол. Этот порядок важен, потому что создание одного быстрого доказательства и заставление Ethereum доверять этому доказательству в процессе согласия — это разные задачи. Анонс Airbender Prime предоставил убедительные доказательства того, что можно снизить аппаратную нагрузку при реальных доказательствах. Следующий результат будет сложно оценить только по более быстрым показателям. Важно, насколько долго система сможет поддерживать высокий процент успешных доказательств в реальных условиях эксплуатации, ограничены ли затраты на доказательства даже в худших блоках и одинаково ли точно разные реализации подтверждают одинаковые результаты выполнения Ethereum. Технологии ZK-доказательств переходят от этапа демонстрации быстрых вычислений к этапу становления надежной инфраструктуры, на которую сеть сможет реально полагаться. #Ethereum #zkEVM