[Uber đã thử nghiệm việc rút vốn vào cuối tuần trên blockchain, Primus cũng đã nộp đề xuất phát triển] @primus_labs @CantonNetwork Uber đã thử nghiệm khả năng rút tiền đã đầu tư vào quỹ ngay cả trong những ngày cuối tuần, khi các ngân hàng không hoạt động. Trong thử nghiệm được công bố ngày 30 tháng 10, Uber đã mua quỹ thị trường tiền tệ của Franklin Templeton bằng tiền gửi được token hóa từ HSBC và xác minh rằng họ có thể thanh toán một phần số tiền này ngay cả vào cuối tuần. Blockchain được sử dụng trong giao dịch này là Canton Network. Primus và HashCloak đã nộp đề xuất tích hợp công nghệ xác thực dữ liệu zkTLS vào quỹ phát triển chung của Canton. Quy mô yêu cầu là 1.303.500 Canton Coin (CC), tương đương khoảng 150.000 USD tại thời điểm nộp đề xuất. Thời gian phát triển được ước tính là 14 tuần. Thử nghiệm của Uber tập trung vào quy trình doanh nghiệp đầu tư vốn và sau đó rút về khi cần thiết. Đề xuất của Primus nhằm bổ sung tính năng xác minh điều kiện mà không cần công khai tài liệu gốc, khi sử dụng thông tin tài chính bên ngoài cho giao dịch, vào ứng dụng Canton. Ví dụ, giả sử một doanh nghiệp cần xác minh điều kiện nắm giữ vốn của đối tác trước khi thực hiện giao dịch. Thay vì nhận và lưu trữ toàn bộ sao kê tài khoản, họ sẽ xác minh chứng minh rằng các điều kiện yêu cầu được đáp ứng dựa trên dữ liệu đã được xác thực từ nguồn được phép. Primus sẽ tạo ra chứng minh cho dữ liệu web, trong khi HashCloak sẽ phát triển công cụ để ứng dụng Canton có thể trực tiếp kiểm tra chứng minh đó. Trong đề xuất công khai, các sản phẩm đầu ra được nêu rõ bao gồm ví dụ về cách ứng dụng Canton có thể tự kiểm tra chứng minh toán học mà không nhận dữ liệu gốc, cùng với các công cụ công khai có thể được các nhà phát triển khác tái sử dụng. Khi được triển khai, các ứng dụng xác minh thông tin tài chính sẽ không còn phụ thuộc duy nhất vào chữ ký của Primus, mà có thể tự kiểm tra chứng minh. Thử nghiệm về việc vận hành vốn cuối tuần của Uber đã hoàn tất, trong khi đề xuất của Primus và HashCloak hiện đang trong quá trình đánh giá. Hai dự án này đang giải quyết các vấn đề khác nhau trong cùng hệ sinh thái Canton. Bước tiếp theo là xem liệu có thể thêm chức năng xác minh an toàn thông tin tài chính bên ngoài vào hạ tầng thực hiện giao dịch hay không. Sau đó, điều cần kiểm tra sẽ không phải là con số tài trợ, mà là khả năng hoạt động thực tế của chức năng xác minh. Tiêu chuẩn để đánh giá liệu ý tưởng này có tiến triển hay không là liệu có xuất hiện bài kiểm tra công khai cho thấy ứng dụng Canton có thể trực tiếp xác minh chứng minh của Primus mà không cần nhận thông tin tài chính gốc hay không. #Primus #CantonNetwork

[Lý do việc Solana nhận được phán quyết AI chưa đồng nghĩa với việc thanh toán đã hoàn tất] @GenLayer Hãy giả sử thị trường AI agent của Solana giao việc đánh giá chất lượng công việc cho GenLayer. Ngay cả khi các bên xác minh đã đạt được sự đồng thuận về kết quả, việc Solana ghi nhận phần thưởng vào tài khoản nào vẫn là một vấn đề riêng biệt. Mã cầu nối do GenLayer Foundation công khai bao gồm cấu trúc truyền tin giữa GenLayer và Solana thông qua LayerZero V2 và EVM hub. Ở đây, nơi thực hiện phán quyết AI và nơi thay đổi trạng thái ứng dụng dựa trên kết quả đó được tách biệt rõ ràng. Cách Solana nhận tin nhắn phụ thuộc vào cấu hình tài khoản: Nếu tài khoản nhận đã được xác định sẵn, bạn có thể cập nhật trạng thái nhận đã đăng ký trong đường dẫn DirectCpiReceiver. Việc gọi chương trình bên ngoài thực tế cần được triển khai bổ sung phù hợp với chương trình nhận. Ngược lại, nếu tài khoản cần thay đổi tùy theo lệnh hoặc người dùng, bạn cần lưu tin nhắn trước thông qua StoreAndClaim, sau đó chỉ định tài khoản cần thiết khi gọi claim_message. Solana yêu cầu bạn phải xác định danh sách tài khoản sẽ sử dụng trước khi thực thi giao dịch. Do đó, chỉ vì cầu nối đã nhận được tin nhắn không có nghĩa là bạn có thể hiển thị cho người dùng rằng thanh toán đã hoàn tất. Việc xác minh nguồn gốc tin nhắn cũng được thực hiện độc lập với phán quyết. Các triển khai công khai được thiết kế để xác minh các nút đối tác đáng tin cậy và ngăn xử lý trùng lặp cùng một yêu cầu thông qua message_id duy nhất. Tuy nhiên, việc ngăn trùng lặp hoặc truyền tin nhắn đúng cách không phải là bằng chứng cho thấy nội dung phán quyết AI là chính xác. Điều tôi đã xử lý khi xây dựng PolicyGuard tại Studio là đánh giá xem quy tắc trong tài liệu có thực sự thay đổi hay không. Thông qua mã cầu nối này, chúng ta có thể thấy rằng khi kết nối kết quả với dịch vụ trên chuỗi khác, bạn không chỉ cần thiết kế tiêu chí phán quyết, mà còn phải thiết kế đồng thời cơ chế truyền, nhận và trạng thái thanh toán. Hiện tại, kho công khai chỉ chứa hồ sơ kiểm thử hai chiều giữa Base Sepolia và Solana Devnet — nhưng bạn không nên coi đây là thành quả vận hành thực tế cho các dịch vụ Solana thương mại sử dụng phán quyết AI của GenLayer. Bằng chứng thành công trong ứng dụng AI đa chuỗi được chia thành ba yếu tố: Xác nhận cuối cùng từ phán quyết GenLayer, tin nhắn đến từ nguồn đáng tin cậy, và sự thay đổi thực tế trong trạng thái tài khoản đích. Mã công khai: https://t.co/N4zVSxjYG7 #GenLayer #GenLayerDOKDOPioneer

[ENSv2, 하나의 이름에 수천 개의 계정을 맡길 때 생기는 일] @ensdomains @ethereum ENSv2는 10월 27일 출시되었으며, https://t.co/NvxB4rnXZr.eth와 https://t.co/xwZsp1UT6i.eth를 서로 다른 관리자가 관리할 수 있습니다. 이것은 회사가 company.eth의 소유권을 넘기지 않고도 각 팀에 필요한 권한만 부여하는 방식입니다. 이 구조는 하나의 작은 도메인이 전체 서비스의 약점이 될 수 있다는 조건을 동반합니다. 부모 이름이 만료되면 그 아래의 하위 이름들도 조회되지 않습니다. ENS는 긴 지갑 주소 대신 alice.eth처럼 읽기 쉬운 이름을 사용하는 서비스로 알려져 있습니다. ENS가 10월에 공개한 규모는 .eth 이름 약 905,000개와 하위 이름 약 34,000,000개입니다. 총 3600만 개 이상의 이름에는 개인이 직접 등록한 이름과 조직이 발급한 하위 이름이 모두 포함됩니다. 하나의 이름으로 여러 사람과 서비스를 관리하는 구조는 이미 상당한 규모로 사용되고 있습니다. ENSv2는 이러한 하위 이름을 관리하는 기반을 개선했습니다. 각 이름은 필요에 따라 하위 이름 등록부를 가질 수 있으며, 소유자는 등록, 프로필 수정, 하위 이름 관리 등의 권한을 역할별로 분할할 수 있습니다. 예를 들어, 조직은 직원마다 고유한 이름을 발급하거나, 서비스 운영 팀별로 수정 권한을 구분할 수 있습니다. 이전 버전에서도 하위 이름을 만들 수 있었지만, ENSv2는 이러한 관리 기능을 핵심 계약 구조로 통합했습니다. 반면에 책임이 집중됩니다. ENSv2는 이름을 조회할 때 부모 등록부부터 차례로 따라갑니다. company.eth가 만료되거나 하위 등록부 연결이 끊기면, https://t.co/xwZsp1UT6i.eth를 소유하고 있어도 그 이름으로 지급 주소를 찾을 수 없습니다. 이름을 발급받은 사용자의 관리 능력과 부모 이름 운영자의 갱신 및 권한 관리가 서로 연결됩니다. 만료 규칙도 이 책임을 더욱 무겁게 만듭니다. 기존 ENSv1은 만료 후 90일 동안 이름 조회를 유지했습니다. ENSv2는 유예 기간이 28일이며, 만료 즉시 조회가 중단됩니다. 유예 기간 내에 갱신하면 다시 작동하지만, 갱신을 놓친 기간 동안 연결된 서비스가 영향을 받을 수 있습니다. 기존 이름을 v2로 이전할 때는 만료일을 62일 뒤로 연장하여 이 차이를 보정합니다. 예를 들어, v1 이름의 원래 만료일까지 100일 남았다면, v2로 이전한 후에는 약 162일이 남고, 다른 사람이 등록할 수 있게 되는 시점은 양쪽 모두 약 190일 후입니다. 재등록 가능 시점은 동일하지만, v2에서는 마지막 28일 동안 이름이 조회되지 않습니다. 다른 사람에게 넘어갈 위험과 서비스 일시 중단 위험은 서로 다른 타이밍으로 발생합니다. 개인 닉네임 하나라면 갱신 알림 문제일 수 있습니다. 하지만 조직이 고객, 직원, 에이전트에게 수천 개의 하위 이름을 발급했다면, 부모 이름 하나의 갱신 실패가 여러 서비스의 접근 문제로 확대될 수 있습니다. 역할을 세밀하게 분할하는 설계만큼, 부모 이름의 갱신 책임과 비상 복구 절차가 중요해집니다. 등록 가격 변화도 이 설계와 연결되어 있습니다. 5자 이상 .eth의 연간 기본 가격은 5달러에서 8달러로 60% 인상되었고, 6년 이상 한 번에 등록하면 연간 약 4.50달러로 낮아집니다. 짧은 기간 보유보다 장기 운영을 장려하는 가격 구조입니다. 그러나 이름에 연결된 계정이 많아질수록 갱신 실패로 인한 비용은 등록비보다 훨씬 커질 수 있습니다. ENSv2의 성장 여부는 새 이름의 발급량만으로 설명되지 않을 것입니다. 조직이 실제로 운영하는 하위 이름, 역할별 권한 위임, 그리고 이러한 이름을 안정적으로 조회하는 앱의 확산 여부가 더 설득력 있는 신호입니다. ENS는 이미 600개 이상의 앱에서 이름 조회를 지원한다고 밝혔습니다. 앞으로 이러한 이름들을 누가 책임지고 운영하느냐가 프로토콜의 신뢰를 좌우하게 될 것입니다. #ENS #Ethereum

Các câu hỏi mà phòng nghiên cứu AI sẽ nhận được trước khi mua 12.480 bản ghi dữ liệu @datafdn @SuiNetwork [Ba giai đoạn kết nối giữa Trace của DATA, Sui và Walrus trong việc mua dữ liệu] Giả sử một phòng nghiên cứu AI đang tìm kiếm dữ liệu để huấn luyện giọng nói. Khi nhà cung cấp đưa ra bộ dữ liệu gồm 12.480 bản ghi, người mua không thể biết được lượng dữ liệu mong muốn chỉ bằng cách xem tổng số tệp hoặc xem xét hợp đồng. Thực tế, ví dụ kiểm toán 1,42 TB mà Trace của DATA Foundation hiển thị bao gồm: 6.140 video, 3.770 hình ảnh, 1.710 tài liệu và 860 âm thanh. Do đó, nếu phòng nghiên cứu đang tìm dữ liệu âm thanh, họ sẽ bắt đầu xem xét 860 tệp âm thanh, chiếm khoảng 6,9% tổng số. Các con số này là dữ liệu demo của Trace, không phải kết quả giao dịch thực tế—đây là ví dụ hữu ích để người mua hiểu rõ những thông tin cần kiểm tra. Sau khi lọc theo loại tệp, cần kiểm tra xác thực danh tính nhà cung cấp, hồ sơ đồng ý và điều khoản, cũng như tính nhất quán của các tệp đã nhận. Tỷ lệ xác thực KYC 96,4% được hiển thị trên cùng giao diện demo là tính theo người đóng góp, trong khi tỷ lệ áp dụng điều khoản mới nhất 91,8% phản ánh phạm vi áp dụng phiên bản đồng ý. Vì đây là hai tiêu chí khác nhau, nên trong quá trình kiểm tra mua hàng, người mua cần xem xét riêng biệt trạng thái xác thực nhà cung cấp và hồ sơ điều khoản cho từng tệp. Sự hợp tác giữa DATA Network và Sui được công bố ngày 12 tháng 10 năm 2026 nhằm mục tiêu liên kết quy trình kiểm tra này với các tệp gốc thực tế và quyền sử dụng. Lúc đó, Trace đã ghi lại hơn 250 triệu bản ghi đóng góp dữ liệu AI và xử lý hơn 3 triệu hóa đơn mỗi ngày. Sui Foundation đã đầu tư 30 triệu USD vào DATA Network, và DATA có kế hoạch chuyển dần từ blockchain độc lập sang giao thức dựa trên Sui. [Năm bước còn lại trên hóa đơn 19,1 KB] Một hóa đơn Kled được công khai trên Trace chứa: hash (SHA-256) của hình ảnh HEIC dung lượng 19,1 KB, độ phân giải 196 × 348, trạng thái KYC của nhà cung cấp là “Verified”, cùng lịch sử tải lên/ ký/ đăng ký và liên kết giao dịch trên-chain. Thời gian tải lên là ngày 6 tháng 10 năm 2026; thời gian ký của nhà cung cấp và đăng ký trên Trace là ngày 7 tháng 10. Trang này hiển thị lịch sử đăng ký và các chứng cứ thay vì hình ảnh gốc. Chu kỳ sống của hóa đơn này gồm năm bước. Trong bước chụp ảnh (Captured), trạng thái hiển thị là “Not recorded yet”. Dữ liệu chi tiết bao gồm thời gian phát sinh tệp (occurred_at) và thời gian tải lên (uploaded_at), nhưng chỉ với hai trường này không thể xác định chính xác thời điểm chụp bằng camera. Điều khoản sử dụng cũng hiển thị “Not recorded” trong khu vực Nguồn gốc (Origin), và “Current” trong mục phiên bản của Identity & consent. Sự khác biệt này giúp người mua phân chia rõ ràng các mục kiểm tra: Hash là trình nhận dạng để đối chiếu thông tin tệp đã đăng ký; chữ ký và hồ sơ trên-chain là căn cứ để truy vết ai đã đăng ký thông tin này vào thời điểm nào. Trạng thái xác thực nhà cung cấp và phiên bản điều khoản là các mục riêng biệt. Quyền sử dụng của phòng nghiên cứu để huấn luyện phải được đánh giá dựa trên nội dung đồng ý thực tế và hợp đồng cấp phép. [Chức năng biến một hóa đơn thành 10.000 lần kiểm tra] Trên giao diện Verify của Trace, người dùng có thể dán tối đa 10.000 ID dữ liệu hoặc nộp danh sách lớn hơn dưới dạng CSV. Trace có thể tổng hợp các hóa đơn thuộc bộ dữ liệu để hiển thị trạng thái xác thực nhà cung cấp, phiên bản điều khoản sử dụng, loại phương tiện và lịch sử chỉnh sửa, đồng thời cho phép truy cập từng bản ghi chi tiết. Trong bộ demo 12.480 bản ghi nêu trên, tổng số video và hình ảnh là 9.910 bản, chiếm khoảng 79,4% tổng số. Phòng nghiên cứu muốn dữ liệu âm thanh và phòng nghiên cứu muốn dữ liệu video sẽ có cùng danh sách bán hàng nhưng bắt đầu kiểm tra từ các mục khác nhau. Lý do hiển thị đồng thời tỷ lệ xác thực nhà cung cấp và phạm vi áp dụng điều khoản là để giúp người mua chọn đúng tệp phù hợp mục đích và sau đó tìm các chứng cứ liên quan. Trace không chỉ chứa hóa đơn từ Kled mà còn cả dữ liệu âm thanh và video từ Numo, cũng như dữ liệu hội thoại âm thanh từ oto. Mỗi hóa đơn do ứng dụng cung cấp đăng ký đều được nhóm lại thành một Merkle root và cố định trên-chain. Do đó, khối lượng xử lý hơn 3 triệu hóa đơn mỗi ngày không có nghĩa là có cùng số lượng giao dịch trên-chain. Cấu trúc này cho phép đăng ký lượng lớn bản ghi đóng góp đồng thời cung cấp lộ trình kiểm toán cho từng bộ dữ liệu riêng lẻ. [Khi hồ sơ được liên kết với tệp gốc, quá trình kiểm tra sẽ thay đổi] Hiện tại, Trace lưu trữ hóa đơn và các siêu dữ liệu liên quan nhưng không lưu trữ tệp gốc. Trong thông báo hợp tác giữa DATA và Sui, họ đề xuất đưa Walrus làm lớp lưu trữ mặc định cho ứng dụng DATA Foundation và liên kết các tham chiếu tệp gốc đã mã hóa với hồ sơ trên Trace.Ví dụ, nếu phòng nghiên cứu nhận được tệp đã mua, bạn có thể thiết kế quy trình để lấy quyền truy cập vào tệp tham chiếu của Walrus và so sánh hash. Điều này cung cấp cơ sở để xác định liệu nội dung có bị thay đổi trong quá trình truyền tải hay không, cũng như cách tệp đã qua xử lý sau này khác biệt so với tệp tham chiếu đã đăng ký. Tuy nhiên, vì tệp tham chiếu ban đầu cũng do nhà cung cấp nộp, nên việc so sánh này chỉ chứng minh tính đồng nhất của tệp — không tự động đảm bảo tính xác thực của hoàn cảnh quay phim hoặc sự đồng ý ban đầu. Dữ liệu được lưu trữ trên Walrus có thể được truy cập công khai theo mặc định, do đó tệp gốc không công khai phải được mã hóa trước khi lưu. Seal trong hệ sinh thái Sui kết hợp mã hóa phía client, chính sách Move và máy chủ khóa để triển khai các điều kiện nhận khóa giải mã. Bạn có thể thiết kế dịch vụ chỉ cung cấp khóa cho người sở hữu giấy phép, nhưng không có chức năng thu hồi ngược các khóa đã cấp trước đó. Phạm vi sử dụng pháp lý phải được lưu trữ riêng biệt trong giấy phép và hồ sơ đồng ý. Trace là lớp để tìm kiếm lịch sử đăng ký và đồng ý; Walrus là lớp lưu trữ tệp gốc đã mã hóa; Sui và Seal có thể trở thành công cụ xử lý bộ dữ liệu như tài sản có thể lập trình và thực thi các điều kiện truy cập. Chức năng đăng ký và kiểm toán của Trace hiện đang hoạt động; ý tưởng tích hợp lưu trữ tệp gốc của Walrus và kiểm soát truy cập mua hàng dựa trên Seal vào dịch vụ này là mục tiêu triển khai trong tương lai. [Quyết định chuyển chuỗi riêng sang Sui] DATA Network giải thích rằng họ đang chuyển sang Sui để giảm gánh nặng duy trì L1 độc lập và tăng khả năng mở rộng. Mạng hiện tại sẽ tiếp tục hoạt động cho đến khi chuyển đổi hoàn tất; số dư $DATA sẽ được chuyển 1:1 và các điều kiện khóa và phân bổ sẽ được giữ nguyên. Việc triển khai Walrus và chuyển mạng sẽ được thực hiện từng bước; lịch trình chi tiết sẽ được công bố riêng. DATA sẽ mang theo lịch sử đăng ký từ Trace và các ứng dụng cung cấp dữ liệu đang hoạt động vào hệ sinh thái Sui. Sui có thể biểu diễn bộ dữ liệu và giấy phép dưới dạng đối tượng có thể lập trình, trong khi Walrus có thể lưu trữ tệp gốc dung lượng lớn. Điều này tạo ra cơ hội tập trung nguồn lực phát triển vốn dùng để vận hành chuỗi vào sản phẩm đăng ký dữ liệu, cấp phép và xác minh mua hàng. Tiêu chí đánh giá hiệu quả của sự kết hợp này không chỉ là tốc độ gia tăng số lượng biên lai đăng ký. Hiệu suất sản phẩm thực tế được đo bằng khả năng người mua chọn lọc đúng tệp họ muốn, đối chiếu xác thực nhà cung cấp và hồ sơ đồng ý, so sánh tệp nhận được với tệp gốc tham chiếu, và sử dụng dữ liệu theo quyền truy cập phù hợp với hợp đồng. 12.480 màn hình kiểm toán mẫu cho thấy cách người mua đọc bộ dữ liệu. Biên lai 19,1 KB cho thấy mức độ chi tiết có thể xác minh được lịch sử đăng ký của một tệp. Hợp tác giữa DATA và Sui nhằm kết nối hai luồng kiểm tra này với lưu trữ tệp gốc và kiểm soát truy cập. Nếu nhà cung cấp dữ liệu học AI có thể trình bày hồ sơ và người mua có thể cùng xem xét hồ sơ đó với tệp thực tế, thì hàng trăm triệu biên lai đăng ký sẽ trở thành hạ tầng có thể sử dụng trong từng hợp đồng mua hàng riêng lẻ. #DATAonSuiQuest

[Lý do Kaito công bố Aura miễn phí] @KaitoAI @KaitoStudio_ Trên X, dù ai đó nói “Tôi tin tưởng giao dịch này”, nhưng chúng ta khó biết liệu họ có thực sự đặt cược tiền thật hay không. Đây chính là khoảng cách thông tin mà Kaito muốn thu hẹp thông qua Aura. Mục tiêu là liên kết những câu chuyện được chia sẻ trên mạng xã hội với các hoạt động thực tế trong một hồ sơ cá nhân duy nhất. Aura là hệ thống danh tiếng của Kaito. Nó kết nối ảnh hưởng tích lũy trên X với các hoạt động giao dịch có thể xác minh, từ đó hiển thị và đánh giá lịch sử tài khoản. Kaito giới thiệu Aura như một chức năng đánh giá giao dịch đã xác minh và gán giá trị cho các hoạt động thực tế. Người dùng có thể kết nối tài khoản trên trang Aura để xem lịch sử của họ; số điểm tích lũy trong 48 giờ gần nhất có thể thay đổi do tính toán lại. Ví dụ, giả sử có một người thường xuyên đăng dự báo trên Polymarket. Chúng ta có thể biết bài viết của họ được lan truyền bao nhiêu thông qua phản ứng trên X. Nhưng việc họ có thực sự mở vị thế hay không là một thông tin hoàn toàn riêng biệt. Kaito Pulse hiển thị thông tin giao dịch đã kết nối cạnh các bài đăng trên X, còn Aura tận dụng những hoạt động này làm nguyên liệu xây dựng danh tiếng. Aura Arc tạo thành một đồ thị liên kết các hoạt động được kết nối từ nhiều dịch vụ khác nhau với tài khoản mạng xã hội. Việc kết nối dịch vụ phụ thuộc vào lựa chọn của người dùng, và phạm vi dữ liệu công khai cũng khác nhau tùy theo ứng dụng đối tác. Nói cách khác, Pulse hiển thị lịch sử hoạt động trên giao diện mạng xã hội, Aura xử lý lịch sử đó như một phần của danh tiếng, còn Aura Arc là nỗ lực mở rộng mối quan hệ này để các dịch vụ khác cũng có thể sử dụng. Kaito đã công bố chính sách cung cấp Aura Arc miễn phí và cho phép các sản phẩm bên ngoài sử dụng nó. Quyết định miễn phí này có thể xuất phát từ tính toán kinh doanh: càng nhiều người sử dụng rộng rãi dữ liệu chung về ai đã xây dựng được niềm tin trong lĩnh vực nào, thì nhu cầu tìm kiếm người phù hợp hoặc thực hiện hợp tác dựa trên dữ liệu đó càng tăng lên. Studio hỗ trợ thương hiệu lựa chọn, ký kết và quản lý thanh toán cho các creator, trong khi Katalyst liên kết các thành quả chiến dịch như click, đăng ký, gửi tiền với phần thưởng. Chiến dịch Jumper mà Kaito giới thiệu vào ngày 22 tháng 10 đã nhận được 2.065 đơn đăng ký từ creator, trong đó 69 người đã ký hợp đồng và tạo ra hơn 760.000 lượt hiển thị từ 119 bài đăng. Đây là một ví dụ minh họa khả năng thu hút người dùng và vận hành chiến dịch. Tuy nhiên, Aura cũng gặp khó khăn. Việc xác minh lịch sử giao dịch không phải là điểm kết thúc. Nếu chỉ kết nối các tài khoản thành công và giấu các tài khoản thua lỗ, thì dù từng hồ sơ cá nhân là thật, nhưng danh tiếng tổng thể vẫn có thể bị bóp méo. Việc một người có kỹ năng giao dịch tốt không đồng nghĩa với việc họ cũng xuất sắc trong phân tích kỹ thuật hay nghiên cứu bảo mật. Cuối cùng, chúng ta cần khả năng phân biệt rõ ràng giữa “ai nổi tiếng” và “ai đã làm gì trong lĩnh vực nào”. Nếu những danh tiếng theo lĩnh vực này thực sự cải thiện quyết định của doanh nghiệp, thì phạm vi kinh doanh của InfoFi có thể mở rộng. Các chỉ số quan trọng để quan sát bao gồm: tỷ lệ thương hiệu tái thuê creator, số khách hàng mới do chiến dịch tạo ra, loại hình hoạt động mà Aura liên kết, và liệu sự thiên lệch trong lựa chọn dữ liệu có giảm dần hay không. Khả năng cạnh tranh tiếp theo của Kaito sẽ không nằm ở kỹ thuật đo lường mức độ quan tâm mà người dùng nhận được, mà ở việc chứng minh rằng lịch sử đằng sau sự quan tâm đó thực sự trở thành cơ sở cho các quyết định lựa chọn thực tế. #Kaito #Aura #InfoFi

[Liệu AI đã đề xuất thương hiệu của tôi? AI kiểm tra điều đó chỉ từ 5 USD] @termix_ai Trên thị trường tác nhân TermiX AI, một dịch vụ bất ngờ đã được đăng lên. Tên nó là GEO Specialist. Dịch vụ này điều tra xem một AI khác nhắc đến một thương hiệu bao nhiêu lần, đề xuất ở đâu, và trích dẫn nguồn nào. Giá khởi điểm là 5 USD. Giả sử có một nhóm đang phát triển công cụ bảo mật trên BNB Chain. Dù họ xây dựng trang web rất tốt, nhưng khi ai đó hỏi AI: “Hãy đề xuất nơi kiểm tra bảo mật hợp đồng thông minh,” thì có thể chỉ xuất hiện các dịch vụ khác. Đây là vấn đề phát sinh khi khách hàng dựa vào câu trả lời của AI để thu hẹp lựa chọn, trước khi tự mình lướt qua kết quả tìm kiếm. Lĩnh vực này được gọi là GEO (Tối ưu hóa động cơ sinh tạo). Google cũng giải thích rằng câu trả lời và cấu trúc liên kết trong bản tóm tắt AI và chế độ AI có thể khác nhau. Các nguyên tắc cơ bản của SEO truyền thống vẫn còn hiệu lực, và không yêu cầu bất kỳ định dạng đặc biệt nào để xuất hiện trong tìm kiếm AI. Vậy thì, liệu ta có thể đo lường trực tiếp tần suất thương hiệu xuất hiện trong các câu hỏi thực tế của khách hàng không? Hãy chọn 10 câu hỏi của khách hàng không nhắc đến tên thương hiệu, sau đó lặp lại cùng một câu hỏi này trên hai dịch vụ AI trong ba ngày, ta sẽ thu được tổng cộng 60 câu trả lời. Ở đây, cần ghi lại ba nội dung: 1. Tên thương hiệu có xuất hiện không? 2. Có được bao gồm trong danh sách đề xuất thực tế không? 3. Liên kết được trích dẫn có phải là bằng chứng hợp lý cho dịch vụ đó không? Cách bạn viết câu hỏi có thể ảnh hưởng đến kết quả. Nếu bạn hỏi: “Công ty chúng tôi là gì?” và tên thương hiệu xuất hiện, thì giống như đã đưa sẵn đáp án vào đề thi. Nhưng nếu bạn hỏi: “Hãy đề xuất nơi giúp giải quyết vấn đề này,” và tên thương hiệu xuất hiện, thì mới gần với quá trình khám phá của khách hàng lần đầu tiên. Trên thị trường tác nhân của TermiX, các cuộc điều tra như thế này đã được đăng ký dưới dạng công việc trả phí. Cấu trúc giao dịch giữa các tác nhân và thanh toán trên-chain không chỉ liên quan đến phát triển hợp đồng thông minh hay phân tích dữ liệu, mà còn mở rộng sang việc điều tra cách thương hiệu được phát hiện trong môi trường tìm kiếm AI. Việc một người đã biết thương hiệu tìm kiếm tên nó, và việc một người lần đầu tiên nhận đề xuất từ AI — hai tình huống này bắt đầu từ những điểm khác nhau. Khi đo lường khả năng hiển thị của thương hiệu trong tìm kiếm AI, không chỉ cần ghi lại tần suất nhắc đến, mà còn phải ghi lại chính xác những câu hỏi nào đã dẫn đến sự xuất hiện của nó. #TermiX #GEO

[XO가 한국에서 열리려면 먼저 바뀌어야 할 것] @xomarket은 10월 20일, BTC가 5분 후 오를지 내릴지를 예측해 손익(PnL)로 순위를 겨루는 대회 ‘Pulse PnL Panache (PPP)’를 시작했습니다. 상위 10명에게 총 3,000 USDC와 30,000 CP가 지급됩니다. 참가 신청 후 거래만 집계되며, 단건 최소 5 USDC, 누적 거래량 100 USDC를 충족해야 순위에 오를 수 있습니다. 마감일은 11월 3일입니다. 그러나 한국에서는 참가 조건을 충족하더라도 거래가 합법적으로 허용되는 것은 아닙니다. 8월에는 Polymarket 접속 차단이 의결되었고, 9월에는 국내 사용자 26명이 도박 혐의로 입건되었으며, 그중 18명이 검찰에 송치되었습니다. 아직 유죄가 확정된 사례는 아니지만, 해외 서비스의 접속 및 거래 허용과 국내 법령의 허용은 명확히 다름이 분명해졌습니다. XO가 한국에 진입하려면 한국 접속 허용보다 먼저, 어떤 계약을 허용할 수 있는지를 명확히 해야 합니다. PPP의 BTC 5분 Up/Down은 가상자산 가격을 기준으로 결과가 결정됩니다. 반면, 선거나 스포츠 경기 결과에 돈을 거는 계약은 그 기준 사건의 성격 자체가 다릅니다. 2026년 국내 상사법 연구 역시 정치·스포츠 사건 기반 계약을 자본시장법상 파생상품으로 포섭하기 어렵다고 분석했습니다. BTC 가격 기반 계약은 별도로 기초자산, 거래 구조, 정산 방식에 대한 법률 검토가 필요합니다. 가격을 지표로 사용한다고 해서 자동으로 합법적인 금융상품이 되는 것은 아닙니다. 이 구분 이후에는 실제 허용 경로가 따라야 합니다. 해당 상품이 현행법상 합법적으로 취급될 수 있는지, 누가 어떤 인가 및 허가 하에 제공할 수 있는지, 도박 또는 사행행위 관련 규정과 어떻게 충돌하지 않는지를 관련 기관의 판단과 법적 근거로 정리해야 합니다. 현행 제도로 해결되지 않는 계약이라면 별도의 입법 논의가 필요할 수 있습니다. 금융 규제 샌드박스 지정만으로 형법상 도박 문제를 자동으로 면제받는 것도 아닙니다. 마지막으로 제품 설계입니다. 법적 근거를 확보하기 전까지 한국 사용자의 USDC 거래, 대회 참가, 현금성 보상을 상품별로 제한하고, 시장 데이터 열람이나 판정 규칙 분석처럼 자금을 걸지 않는 기능은 별도로 제공할 수 있는지 검토해야 합니다. XO의 이용 약관 자체도 현지 법령에 위반되는 지역의 이용을 금지하고 있습니다. 여기서 XO의 향후 경쟁력을 가르는 변수가 드러납니다. 더 많은 예측시장을 개설하는 능력만큼, 국가, 계약 유형, 사용자 행동에 따라 이용 권한을 다르게 적용하는 능력이 중요해질 수 있습니다. BTC 가격형 상품에 합법적 경로가 열린다고 해서 모든 정치·스포츠 예측시장과 보상형 대회가 함께 허용되는 것은 아니기 때문입니다. 한국 사용자를 위한 진정한 출시는, 허용되는 계약의 범위, 운영 주체의 법적 자격, 거래/정산/보상에 대한 국내 이용 조건이 공개되고 실제로 적용되는 순간입니다. #PredictionMarkets

[Nhận lương bằng USDC, đối tác có thể xem được số dư của tôi không?] @Americanfort_io Hãy giả sử một freelancer nhận USDC hàng tháng vào cùng một địa chỉ ví. Nếu bạn nhập địa chỉ ví đã cung cấp cho đối tác vào trình khám phá khối, họ có thể xem được tất cả các giao dịch nạp khác và số dư của địa chỉ đó. Thông tin bạn công khai để nhận chuyển khoản trở thành manh mối để theo dõi hoạt động tài chính của bạn. AmericanFortress của AmericanFort nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách tách biệt tên công khai và địa chỉ thực tế nhận tiền. Đầu tiên, bạn đăng ký một tên @ như “FortressName”. Đối tác sẽ nhập tên này thay vì địa chỉ ví phức tạp; trong quá trình chuyển tiền được hỗ trợ, hệ thống sẽ tự động tính toán một địa chỉ ẩn mới để gửi tài sản. Địa chỉ ẩn được thiết kế sao cho không dễ dàng liên kết với tên công khai hoặc các giao dịch nhận riêng lẻ. Bạn vẫn tiếp tục sử dụng tên đó, nhưng giảm thiểu việc lặp lại việc phơi bày địa chỉ nhận thực tế. Vậy khi cần chứng minh thanh toán thì sao? Trong SafeSend đang được phát triển, một tính năng được lên kế hoạch cho phép bạn chọn và chia sẻ chỉ các thông tin thanh toán cần thiết, thay vì toàn bộ lịch sử giao dịch của ví. Ví dụ: một freelancer có thể chứng minh việc nhận một khoản thanh toán cụ thể, hoặc một doanh nghiệp có thể cung cấp cho người kiểm toán chỉ các giao dịch liên quan. Giao dịch vẫn được ghi lại trên blockchain, nhưng nguy cơ liên kết toàn bộ hoạt động tài chính cá nhân vào một địa chỉ công khai sẽ được giảm thiểu. Hiện tại, ví macOS đã công bố là phiên bản beta. Các tên đăng ký trong beta không thể dùng để chuyển tiền thực tế và sẽ không được chuyển sang môi trường chính thức. SDK để tích hợp chức năng này với các ví và dịch vụ bên ngoài cũng đang trong quá trình chuẩn bị ra mắt. Trải nghiệm nhận tiền mà không cần tiết lộ trực tiếp địa chỉ ví, đồng thời chỉ cung cấp bằng chứng cho các giao dịch cụ thể khi cần thiết. Nếu thanh toán riêng tư mà AmericanFortress đang hình dung được hiện thực hóa, nó có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các hoạt động tài chính hàng ngày như lương stablecoin hay thanh toán freelancer.

[Saturn đầu tư vào cổ phiếu ưu đãi với lợi suất hàng năm 15%, tính theo số tiền công ty nhận được là 17,2%] @saturn_credit Cổ phiếu ưu đãi $SATS do Strive phát hành vào ngày 20 tháng 10 có tổng giá trị đợt phát hành là 630 triệu USD. Tuy nhiên, khi tính tổng số cổ tức tích lũy hàng năm theo hợp đồng đối với 7 triệu cổ phiếu này, con số đạt 105 triệu USD, tương đương khoảng 16,7% tổng giá trị đợt phát hành. Saturn cũng tham gia vào đợt IPO này bằng nguồn vốn treasury riêng của mình. Sự khác biệt bắt đầu từ mức giá trị danh nghĩa $10 mỗi cổ phiếu. SATS có tỷ lệ cổ tức hàng năm là 15%, nhưng cơ sở tính toán là giá trị danh nghĩa $100 mỗi cổ phiếu. Giá phát hành là $90. Do đó, cổ tức hàng năm tích lũy trên mỗi cổ phiếu là $15, và tỷ lệ so với giá phát hành là: 15 / 90 * 100 = khoảng 16,7% Bây giờ, ta có thể tính lại từ góc độ của công ty phát hành. Phí phát hành mà Strive công bố là $3 mỗi cổ phiếu, tổng cộng 21 triệu USD. Khi trừ đi khoản này khỏi tổng giá trị đợt phát hành, số tiền công ty thực nhận trước khi trừ các chi phí phát hành khác là 609 triệu USD. 105.000.000 / 609.000.000 * 100 = khoảng 17,2% Đây là tỷ lệ thể hiện mức cổ tức tích lũy hàng năm so với số tiền công ty thực nhận. Đây không phải là tỷ suất sinh lời đầu tư đã bao gồm biến động giá cổ phiếu, tái đầu tư hay thời điểm thực tế thanh toán cổ tức. Strive cũng nêu rõ trong hồ sơ đăng ký chứng khoán rằng họ sẽ chuyển $22,50 mỗi cổ phiếu—tương đương với cổ tức cho 18 tháng đầu tiên—vào tài khoản dự phòng. Với tổng số 7 triệu cổ phiếu, con số này là 157,5 triệu USD. Đây là biện pháp nhằm đảm bảo nguồn vốn ban đầu để thanh toán cổ tức cố định cao. Cổ phiếu này có thứ tự ưu tiên nhất định. SATS đứng sau cổ phiếu ưu đãi SATA nhưng đứng trước cổ phiếu thường ASST. Cổ tức được tích lũy, nhưng việc thanh toán bằng tiền mặt thực tế đòi hỏi sự tuyên bố của Hội đồng quản trị và nguồn vốn hợp pháp có sẵn để chi trả. Ngày thanh toán cổ tức định kỳ đầu tiên dự kiến là ngày 9 tháng 11. Giao dịch này để lại hai cách tính khác nhau cho nhà đầu tư và công ty phát hành. Nhà đầu tư chấp nhận rủi ro biến động giá, rủi ro thanh toán và sự ưu tiên của các chứng khoán có thứ hạng cao hơn để đổi lấy mức cổ tức cao. Công ty phát hành thu hút được vốn để sử dụng cho việc mua Bitcoin hoặc vốn lưu động, đồng thời gánh thêm gánh nặng chi trả cổ tức dài hạn. Ý nghĩa của việc Saturn tham gia cũng cần được phân biệt rõ ràng. Đợt đầu tư này là khoản đầu tư từ quỹ treasury riêng của Saturn, tách biệt hoàn toàn với tài sản của người dùng USDat hay sUSDat. Đây là trường hợp Saturn chọn sản phẩm tín dụng dựa trên Bitcoin làm đối tượng phân bổ vốn thực sự, và không có thông báo nào cho thấy điều kiện bảo đảm hoặc thanh toán của các sản phẩm hiện có cho người dùng đã thay đổi. Những điều cần theo dõi trong tương lai là việc thực tế chi trả cổ tức từ tháng 11 trở đi—khác với con số 15% trên giấy—giá thị trường của SATS, và cách quản lý quỹ dự phòng cùng nguồn vốn của công ty phát hành. Chỉ khi ba yếu tố này tương tác với nhau, chúng ta mới có thể đánh giá được mức cổ tức cao của tín dụng kỹ thuật số có bền vững đến đâu. #Saturn

[Chỉ với một GPU, đã chứng minh được Ethereum. Nhưng bài kiểm tra thực tế còn khác biệt.] @zksync đã chứng minh được 7.200 khối liên tiếp trên mạng chính Ethereum chỉ với một GPU. Trong đó, 99% được chứng minh trong vòng 10 giây, và tất cả các khối đều được chứng minh trong vòng 12 giây. Tuy nhiên, theo các chỉ số vận hành chứng minh thời gian thực của EthProofs – được hỗ trợ bởi Ethereum Foundation – trong số 8 trình chứng minh được đánh giá, chỉ có 2 trình đáp ứng tiêu chuẩn đủ điều kiện trong tuần gần đây. Hai kết quả này không thể so sánh trực tiếp vì chúng được đo lường trong các mục tiêu và môi trường khác nhau. Thay vào đó, sự khác biệt này làm nổi bật nhiệm vụ tiếp theo của công nghệ ZK. Tóm tắt ngắn gọn: - Airbender Prime đã chứng minh khả năng đáp ứng chu kỳ tạo khối khoảng 12 giây của Ethereum chỉ với một GPU. - Trong môi trường vận hành thực tế, ngoài tốc độ chứng minh, cần xem xét cả độ sẵn sàng, tỷ lệ thất bại chứng minh và yêu cầu phần cứng. - Về lâu dài, khả năng cạnh tranh của zkEVM có thể được quyết định bởi độ chính xác xác minh, chi phí chứng minh trong điều kiện xấu nhất và khả năng vận hành ổn định, hơn là tốc độ xử lý chứng minh. Airbender Prime, được ZKsync công bố ngày 13 tháng 10, đã chứng minh 7.200 khối liên tiếp trên mạng chính Ethereum chỉ với một GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. Vì Ethereum tạo khối khoảng mỗi 12 giây, nên 7.200 khối tương đương với khoảng 24 giờ khối tính theo lý thuyết. Điều đáng chú ý là 99% các khối được xử lý trong vòng 10 giây, kể cả thời gian chuẩn bị dữ liệu đầu vào (witness). Nếu tốc độ tạo chứng minh nhanh hơn tốc độ sinh khối mới, các trình xác minh có thể xác nhận kết quả thực thi thay vì phải thực thi lại toàn bộ giao dịch. Điều này mở ra khả năng giảm đáng kể lượng tính toán cần thiết để xác minh. Tuy nhiên, việc thử nghiệm hiệu suất trên 7.200 khối và việc cung cấp chứng minh liên tục trong môi trường vận hành thực tế là hai vấn đề khác nhau. EthProofs công khai đo lường hiệu suất và trạng thái vận hành của nhiều hệ thống đang chứng minh khối Ethereum theo thời gian thực. Tại thời điểm truy cập ngày 26 tháng 10, bảng điều khiển hiển thị các con số sau: - 8 trình chứng minh được đánh giá, trong đó chỉ có 2 trình đáp ứng tiêu chuẩn đủ điều kiện trong tuần gần đây. - Tỷ lệ thành công chứng minh trong vòng 10 giây so với tổng số khe khối: 69,7%. - Tỷ lệ trình bị phân loại là ngoại tuyến: 26,2%. Những con số này không phải là kết quả thử nghiệm GPU đơn lẻ của Airbender Prime. Đây là tổng hợp vận hành từ nhiều trình chứng minh khác nhau, với thiết bị, môi trường thực thi và tiêu chí đánh giá khác nhau. Tuy nhiên, chúng cho thấy rằng để sử dụng chứng minh trong mạng lưới thực tế, ngoài hiệu suất cá nhân, cần đảm bảo độ tin cậy vận hành. Ngay cả khi một trình chứng minh mất trung bình 5 giây để tạo chứng minh, nếu nó thường xuyên ngừng hoạt động hoặc không xử lý được một số khối nhất định, thì hệ thống xác minh dựa hoàn toàn vào nó sẽ khó hoạt động ổn định. Cần xác minh xem khi một trình chứng minh cụ thể thất bại, liệu có trình thay thế nào có thể cung cấp chứng minh không; và liệu các khối khó liên tiếp có gây ra sự tích lũy chậm trễ hay không. Cũng cần kiểm tra riêng các yêu cầu phần cứng. Hướng dẫn GPU trong kho lưu trữ công khai của Airbender nêu rõ: các giai đoạn chứng minh cơ bản và đệ quy sử dụng GPU, trong khi giai đoạn chứng minh cuối cùng yêu cầu CPU và khoảng 150 GB RAM. Chưa xác nhận liệu tài liệu này có mô tả cùng lộ trình thực thi như bản benchmark Prime mới nhất hay không. Do đó, không thể kết luận tổng nhu cầu bộ nhớ hay chi phí vận hành toàn bộ hệ thống chỉ dựa trên kết quả đo lường “một GPU”. Vào ngày 15 tháng 10, @VitalikButerin đã đánh giá cao thành tựu của nhóm Airbender và đề xuất ba nhiệm vụ tiếp theo cho zkEVM: Thứ nhất: Chứng minh toán học rằng các phép tính dùng để tạo chứng minh khớp với tiêu chuẩn thực thi thực tế của Ethereum. Thứ hai: Đặt giới hạn nghiêm ngặt về chi phí chứng minh so với lượng gas sử dụng của khối. Thứ ba: Xác minh tính an toàn mật mã của chính hệ thống chứng minh. Điều kiện thứ hai liên quan trực tiếp đến chi phí vận hành thực tế. Nếu một khối bình thường có thể được chứng minh trong vòng 10 giây, nhưng ai đó cố ý tạo ra các phép tính cực kỳ khó chứng minh trong giới hạn gas cho phép thì sao? Khối đó vẫn trả đúng phí để thực thi, nhưng để tạo chứng minh lại đòi hỏi quá nhiều phép tính và thời gian. Nếu tình huống này xảy ra, thì dù thời gian chứng minh trung bình mỗi khối rất ngắn, vẫn rất khó dự đoán tải tối đa mà mạng lưới có thể xử lý ổn định. Tính kinh tế của chứng minh thời gian thực phụ thuộc không chỉ vào chi phí chứng minh trung bình của khối, mà còn vào lượng tài nguyên cần thiết trong trường hợp xấu nhất. Đường đi của EthProofs cũng đang tiến theo hướng này.Giai đoạn cải thiện hiệu suất hiện đã hoàn thành và giai đoạn xác minh bảo mật đang được tiến hành. Sau đó, các bước tiếp theo dự kiến bao gồm tích hợp trực tiếp chứng minh vào cơ chế đồng thuận, chứng minh nghĩa vụ và chứng minh trễ. Lý do thứ tự này quan trọng là vì việc tạo ra một hệ thống chứng minh nhanh và việc khiến Ethereum tin tưởng vào chứng minh đó trong quá trình đồng thuận là hai việc khác nhau. Việc công bố Airbender Prime đã cung cấp bằng chứng mạnh mẽ cho thấy có thể giảm tải phần cứng của chứng minh thời gian thực. Thành tựu tiếp theo sẽ không dễ đánh giá chỉ dựa trên tốc độ ghi nhận nhanh hơn. Điều quan trọng là liệu hệ thống có duy trì được tỷ lệ thành công chứng minh cao trong thời gian dài trong môi trường vận hành thực tế, liệu chi phí chứng minh có được giới hạn ngay cả trong trường hợp khối tệ nhất, và liệu các triển khai khác nhau có chính xác chứng minh cùng kết quả thực thi Ethereum hay không. Công nghệ chứng minh ZK đang chuyển từ giai đoạn trình diễn tính toán nhanh sang giai đoạn trở thành hạ tầng mà mạng lưới thực sự có thể tin tưởng. #Ethereum #zkEVM