Ціна Compound

Monarch готовий підтримувати 10+ ланцюгів, на яких розгорнуто Morpho Blue. Що ви хочете побачити далі?

Більше способів отримати доступ до сховищ Compound на @MorphoLabs на Polygon. пориньте в ефективне, оптимізоване для ризиків DeFi-кредитування

Що, якби існував криптопротокол, який спеціалізувався б на арбітражі в ончейн суперечках? Уявіть, що щоразу, коли ринки прогнозів, такі як Polymarket, врегульовуються суперечливим чином, користувачі мають формальний спосіб подати апеляцію через свого роду нейтральну судову систему в ланцюжку. Або якби децентралізовані автономні організації (DAO) могли покластися на ефективну, обізнану третю сторону, яка допоможе їм приймати рішення. Або якби страхові контракти могли автоматично виконувати виплати при виникненні конкретних реальних подій. По суті, це те, що Альберт Кастеллана Луїс і його команда будують за допомогою GenLayer, криптопроекту, який позиціонує себе як система прийняття рішень або інфраструктуру довіри. «Ми використовуємо блокчейн, у якому кілька штучних інтелектів координують і досягають згоди щодо суб'єктивних рішень, ніби вони є суддею», — сказав Кастеллана, співзасновник і генеральний директор YeagerAI в інтерв'ю CoinDesk. «По суті, ми будуємо глобальну синтетичну юрисдикцію, яка має вбудовану судову систему, яка не спить, це надзвичайно дешево і це надзвичайно швидко». Попит на такий арбітражний проєкт може різко зрости в найближчі роки з розробкою AI-агентів — складних програм на основі штучного інтелекту, які здатні виконувати складні завдання автономно. Коли справа доходить до криптовалютних ринків, агенти штучного інтелекту можуть використовуватися різними способами: для торгівлі мемкоїнами, арбітражу біткоїнів на біржах, моніторингу безпеки протоколів DeFi або надання інформації про ринок за допомогою глибокого аналізу, і це лише кілька випадків використання. Агенти зі штучним інтелектом також зможуть наймати інших агентів зі штучним інтелектом, щоб виконувати ще складніші завдання. Такі агенти можуть розмножуватися з несподіваною швидкістю, сказав Кастеллана. На його думку, більшість учасників крипторинку можуть керувати кількома з них до кінця 2025 року. "Ці агенти, вони працюють дуже швидко, вони не сплять, вони не сидять у в'язниці. Ви не знаєте, де вони. Чи збираються вони приймати правила боротьби з відмиванням грошей? Чи будуть у них банківський рахунок? Чи можуть вони взагалі користуватися карткою Visa?» – сказав Кастеллана. «Як ми можемо забезпечити швидкі транзакції між ними? І як може статися довіра в такому світі?» Завдяки своїй унікальній архітектурі GenLayer може надати рішення, дозволяючи організаціям — людям або штучному інтелекту — отримати надійну, нейтральну думку для прийняття будь-якого рішення в рекордно короткі терміни. "Де б ви зазвичай не мали третю сторону, що складається з купи людей... Ми замінюємо їх глобальною мережею, яка забезпечує консенсус між різними штучними інтелектами, мережею, яка може приймати рішення максимально правильним і неупередженим способом», — сказав Кастеллана. Синтетична судова система GenLayer не прагне конкурувати з іншими блокчейнами, такими як Bitcoin, Ethereum або Solana, або навіть з протоколами DeFi, такими як Uniswap або Compound. Скоріше, ідея полягає в тому, щоб будь-який існуючий криптопротокол міг підключатися до GenLayer і використовувати його інфраструктуру. Ланцюжок GenLayer працює на базі ZKsync, рішення рівня 2 Ethereum. Його мережа налічує 1 000 валідаторів, кожен з яких підключений до великої мовної моделі (LLM), такої як ChatGPT від OpenAI, Bert від Google або Llama від Meta. Припустимо, ринок на Полімаркеті влаштовується суперечливим чином. Якщо Polymarket підключений до GenLayer, користувачі ринку прогнозів мають можливість порушити це питання (або, як висловився Кастеллана, створити «транзакцію») за допомогою своєї синтетичної судової системи. Як тільки транзакція надходить, GenLayer випадковим чином вибирає п'ять валідаторів, щоб винести на неї рішення. Ці п'ять валідаторів запитують LLM на свій вибір, щоб знайти інформацію на поточну тему, а потім голосують за рішення. Звідси випливає рішення. Але користувачам Полімаркету, в нашому прикладі, не обов'язково задовольнятися рішенням: вони можуть прийняти рішення про оскарження рішення. У цьому випадку GenLayer вибирає інший набір валідаторів — за винятком цього разу, їхня кількість зростає до 11. Як і раніше, валідатори виносять рішення на основі інформації, яку вони збирають від LLM. Це рішення також може бути оскаржене, що змушує GenLayer вибрати 23 валідаторів для іншого рішення, потім 47 валідаторів, потім 95 і так далі, і так далі. Ідея полягає в тому, щоб спиратися на теорему присяжних Кондорсе, яка, згідно з презентаційною колодою GenLayer, стверджує, що «коли кожен учасник з більшою ймовірністю прийме правильне рішення, ймовірність правильного результату більшості значно зростає в міру того, як група стає більшою». Іншими словами, GenLayer знаходить мудрість у натовпі. Чим більше валідаторів задіяно, тим більша ймовірність того, що вони знайдуть точну відповідь. "Це означає, що ми можемо почати з малого і дуже ефективно, але також ми можемо ескалуватися до точки, коли щось дуже, дуже складне, вони все ще можуть виправити", - сказав Кастеллана. За словами Кастеллани, середня обробка транзакції займає приблизно 100 секунд, а рішення суду стає остаточним через 30 хвилин — часовий проміжок, який може бути продовжений, якщо відбудеться кілька апеляцій. Але це означає, що протокол може прийняти рішення з основних питань за дуже короткий проміжок часу, вдень або вночі, замість того, щоб проходити через важкі реальні судові процеси, які можуть зайняти місяці або навіть роки. Погляд на стимули У місії GenLayer закономірно виникає питання: чи можливо обіграти систему? Наприклад, що буде, якщо всі валідатори виберуть один і той же ШІ (скажімо, ChatGPT) для вирішення заданої пропозиції? Чи не означатиме це, що ChatGPT по суті виніс рішення? За словами Кастеллани, кожного разу, коли ви запитуєте LLM, ви генеруєте нове насіння, тому ви отримуєте іншу відповідь. Крім того, валідатори мають свободу вибору, який LLM використовувати, залежно від теми, що розглядається. Якщо це відносно просте питання, можливо, немає необхідності використовувати дорогий LLM; з іншого боку, якщо питання особливо складне, валідатор може вибрати більш якісну модель штучного інтелекту. Валідатори можуть навіть опинитися в ситуації, коли вони відчувають, що бачили певний тип питань стільки разів, що можуть попередньо навчити невелику модель для конкретної мети. «Ми думаємо, що з часом з'являться просто нескінченні нові моделі», — сказав Кастеллана. Існує сильний стимул для валідаторів бути на стороні виграшу в процесі прийняття рішень, тому що вони отримують за це фінансову винагороду, тоді як сторона, що програла, в кінцевому підсумку несе витрати, пов'язані з використанням обчислень, не отримуючи жодних винагород. Іншими словами, питання не в тому, чи надає валідатор правильну відповідь, а в тому, чи вдається йому стати на бік більшості. Оскільки валідатори поняття не мають, за що голосують інші валідатори, мета полягає в тому, щоб вони використовували необхідні ресурси для надання точної інформації з розрахунком, що інші валідатори також зійдуться на цій інформації — тому що отримання тієї ж неправильної відповіді, ймовірно, вимагатиме суворої координації. І якщо цей гамбіт не спрацює, система апеляцій готова вступити в роботу. «Якщо я знаю, що я повторно використовую хороший LLM, і я думаю, що інші люди використовують поганий LLM, і саме тому я програв, то у мене є досить великий стимул подати апеляцію, тому що я знаю, що чим більше людей, тим більше людей буде стимулом для них також використовувати кращі LLM», оскільки інші валідатори захочуть отримати винагороду за успішну апеляцію, – сказав Кастеллана. Система ускладнює змову валідаторів, тому що у них є лише 100 секунд, щоб прийняти рішення, і вони не знають, чи будуть вони обрані для вирішення конкретних питань. За словами Кастеллани, організація повинна контролювати від 33% до 50% мережі, щоб мати можливість атакувати її. Як і Ethereum, GenLayer використовуватиме власний токен для своїх фінансових стимулів. За словами Кастеллани, з уже запущеною тестовою мережею, проєкт має запрацювати до кінця року. «Буде дуже великий стимул для людей приходити і будувати речі на висоті», – сказав він.

Ву розповів, що згідно з моніторингом @EmberCN, адреса команди Compound перерахувала CEX 150 000 COMP (близько $6,24 млн) 20 хвилин тому: 75 000 (близько $3,12 млн) на Binance і 75 000 (близько $3,12 млн) на Kraken.

Одна з адрес команди Compound перерахувала 150 000 $COMP ($6,24 млн) на CEX 20 хвилин тому: 75 000 ($3,12 млн) надійшло на Binance і 75 000 ($3,12 млн) – на Kraken. Цю статтю спонсорувала компанія #Bitget|@Bitget_zh