DeFi

TerminaがSVM CloudやSolana Stacksなどの革新的なソリューションでSolanaブロックチェーンの拡張性と効率を向上させる方法を発見してください。TerminaがSolanaブロックスペースの需要増加に対処する上で果たす重要な役割を探索してください。

暗号通貨界で人気のあるトップ10のミームコイン、ドージコイン、シバイヌ、ペペなどを発見してください。

この記事では、DeFiの最近の進展とイノベーションを10点紹介しています。技術のアップグレード、プロトコルのイノベーション、エコシステムの開発、AIとの統合などをカバーしています。

スケーラビリティ、セキュリティ、分散化を実現するために、Directed Acyclic Graph（DAG）技術を統合した革新的なブロックチェーンソリューションであるBlockDagをご紹介します。

FBTCはBTCのオムニチェーンバージョンであり、実際のBitcoinと1.1のバッキングを提供します。これにより、ユーザーはFBTCトークンを使用して取引しながらBTCへのアクセスを維持することができます。

Reefのスケーラブルでトランザクション手数料が低いEVM互換のブロックチェーンプラットフォームをチェックしてください。

Amnis Financeは、流動的なトークンであるamAPTとstAPTを使って、Aptos上で流動的なステーキングを先駆けています。これらのトークンでさらにステーキングしたり流動性を提供したりすることで、投資家は初期のAPTステークを増やしながら収益を最大化することができます。

Velodrome Financeは、Optimism上の分散型取引所および流動性レイヤーであり、低コストの取引、イールドファーミング、DeFiのガバナンスを可能にしています。

この記事は、Morphoプロトコルの進化を、簡単なアプリケーションから許可なしのインフラストラクチャーに追跡します。最小限のデザインとオープンなリスクパラメーターにより、Morphoはリスク分離、コスト削減、柔軟性向上を実現しています。プロトコルの革新的な金庫システムにより、誰でも貸出資産を作成および管理し、リスク露出をカスタマイズできます。リスクを第三者に転送し、AaveおよびCompoundを資本バッファーとして使用することで、Morphoは安定した信頼できるセキュリティプラットフォームとして確立されました。

ブレビスとは?ブレビスの特徴は何ですか?ブレビスのトークノミクスとは?ブレビスのトークンはどのように配布されますか?ブレビスの創設者は誰ですか?zkFabricの紹介?zkQueryNetはどのように機能しますか?

Pendleは、イールドトークナイゼーションと流動性マイニングの機能を通じて、DeFiイールドトレーディングの先駆者となっています。Pendle V3（Boros）の発表により、Pendleはマージンイールドトレーディングを導入し、キャピタル効率を向上させ、オンチェーンおよびオフチェーンのイールドアセットをサポートすることで、DeFiイールドマーケットの限界を押し広げています。この記事では、Pendleの歴史、既存のソリューションの制約、Pendle V3のイノベーション、およびDeFiにおける潜在的な影響と課題について探究します。

AIエージェントコレクティブのための先駆的なブロックチェーンプロトコル、Theoriq AIを発見してください。分散型AIエージェントとブロックチェーン技術を統合し、安全性、透明性、革新的なエコシステムを作り出します。主な特徴、技術、使用例を探索してください。

2024年、ビットコインの時価総額が2兆ドルを超え、"BTCFi時代"の幕開けとなりました。ビットコインのハーフィング、ETFの承認、機関投資家の保有増加により、BTCは"デジタルゴールド"からより広範な金融機能を備えた資産へと進化しています。BTCFiは時間と空間をまたいだ資産配分を含み、ビットコインに利回りを生み出す能力と流動性を持たせています。ビットコインのタイムロック、サイドチェーン、レイヤー2技術などの革新がBTCFiを支え、ビットコインの貸付、保管、合成資産などでの採用を推進しています。

本稿では、Hyperliquid プロジェクトが暗号通貨市場における DeFi トレンドをリードし、トークン配布モデルを再定義する方法について分析しています。Hyperliquid がユーザーのニーズと革新的なトークノミクスに焦点を当てることで、従来の資金調達モデルの制限を破り、資金調達を追求しながら製品開発に焦点を当てることの重要性を強調しています。

MoEでは、すべてを1つのモデルにやらせるのではなく、作業を小さなタスクに分割し、モデルを専門化します。MoEでは、システムがタスクに必要な専門家を選択するため、より速く正確です。