技术

本文将介绍基于 Rollups 的解决方案，这种方法旨在解决经典 Rollups 存在的一些问题，例如排序器中心化、活性风险和抗审查问题。我们将探讨基于 Rollups 的运作方式、它们带来的好处以及在采用过程中可能遇到的挑战。

Project89 采用 ArgOS的 ECS（实体-组件-系统）架构，来设计 Agent Framework。其独特之处在于将系统分为有意识、潜意识和无意识三个层次，每个System独立运行且无耦合。通过感知、体验、思考、行动等系统的协同，实现了高度模块化和高性能的Agent框架。这种架构不仅适用于游戏开发，在复杂的DefAI场景下也具有潜在优势。

Gate 研究院（2025.2.1-2025.2.7），2 月 1 日，Uniswap CEO 称 V4 版本将为用户 Swap 提供更低的 gas 成本以及更多的 LP 利润。2 月 4 日，以太坊创始人 Vitalik 表示 Pectra 升级预计将在三月份执行。2 月 4 日，Movement 推出为期一年的 Cornucopia 流动性提升计划。2 月 6 日，Syndicate 与 Alchemy Rollup 基础设施集成，并合作推出加速器计划。

TEE 技术透过提供安全的隔离运算环境，解决社群、开发者和 AI Agent 之间的信任问题，为 AI Agent 的发展提供坚实的技术支援，文中详细介绍 Phala Network 如何透过与顶级 AI Agent 专案合作，将 TEE 技术应用于实际场景中，并即将进行代币经济模型升级，以支援更多 TEE 用例。

最近，一个名为 BuilderNet 的提案引起了广泛关注，它被认为能够有效解决区块构建中的集中化问题。在深入了解 BuilderNet 的潜在影响之前，我们先来回顾一下以太坊当前区块构建的现状。

SOON Network 在 Solana 虚拟机（SVM）中引入 Merkle 树结构，解决了其全局状态根缺失的问题。此举增强了 SVM 在汇总系统中的完整性验证、欺诈证明和跨层操作能力。通过将状态根直接嵌入 SVM 区块链，SOON 提升了安全性和可扩展性，为 SVM 汇总提供了更强的支持。

本文将深入探讨汇总的下一次演变：Booster汇总。Booster汇总不仅建立在基于汇总的基础上，还推动了以太坊可组合性的边界。那么，我们究竟是如何扩展这种可组合性的呢？

Gate 研究院（2025.1.18-2025.1.24），1 月20 日，Polyhedra 启动新的零知识训练营，包含 zkML 等五个赛道。1 月20 日，Tether 宣布在 Kraken 的以太坊二层网络 Ink 上部署全新代币 USDT0，这是一项基于 LayerZero 全链可替代代币标准的重大创新。1 月 21 日，EigenLayer 宣布其 Rewards v2 协议升级已于 1 月 21 日上线主网，标志着首个 EigenLayer 改进提案（ELIP-001）的成功执行。1 月 21 日， 以太坊基金会将拨款 5 万枚 ETH 参与 DeFi 生态，已在 Aave 上进行测试交易。

深入了解 DeFAI（Decentralized Finance + AI）的最新发展和市场潜力，文中详细介绍 DeFAI 的概念，包括其运作机制、相关项目和未来发展方向，DeFAI 透过 AI 智能体和各种 AI 平台，让用户能够自主管理投资组合，轻松参与加密市场交易，不仅分析 DeFAI 的技术基础，还介绍了多个相关项目，如 Griffain、Anon、Slate 等，并探讨 AI 智能体在 DeFi 领域的应用场景。

这篇文章深入探讨AI16Z 和ELIZA 在快速发展的AI 和加密领域中的表现，分析它们的营运、市场潜力和独特优势，AI16Z作为AI 驱动的创投基金，透过融合AI 分析与社群见解，挑战传统投资规范，管理超过2,500 万美元的资产，市值超过20 亿美元，ELIZA 框架透过创建和管理自主AI 代理，为AI16Z 提供动力，支援快速原型制作和多种用途。

本文由史丹佛大学生物工程系副教授Jan Liphardt 撰写，深入探讨自主智慧机器人与人类社会融合的挑战与机遇，以及区块链技术在其中扮演的关键角色，文中分析智慧机器人在教育、医疗、国防等领域的应用前景，讨论去中心化治理、智慧合约等技术如何支援人机协作和机器间协作，推动自主智慧机器人的快速发展。

Skynet引入了一种全新的自主AI智能体方法，从根本上重新构想了在保持安全性的同时实现真正自主的方式。与其通过传统手段解决自主三难问题，Skynet采用了一种基于群体智能和分布式共识的新颖架构。

本文从技术角度详细阐述了Eliza项目的快速增长、技术深度和可扩展性，同时强调了安全性、插件管理和碎片化等潜在问题。

虽然 L2s 在一定程度上提升了以太坊的扩展能力，但仍然存在一些局限性。Monad 的目标是打造一个新平台，融合以太坊的深厚文化与 Solana 和 Sui 的高效扩展性，创建一个能够满足新时代效率需求的以太坊兼容系统。

近年来，生成式人工智能的快速发展对基础设施和工作流程提出了新的要求，特别是在验证和评估方面。 Mira正在构建一个创新的第1层网络，为AI输出提供无需信任、可扩展且准确的验证。通过将复杂的AI输出分解为更小的可验证部分，并利用多个AI模型进行验证，Mira显著降低了错误率和幻觉。该平台已为多个拥有20万以上用户的AI应用提供验证服务。随着生成式AI市场预计在2030年突破1万亿美元，Mira致力于成为所有AI应用的可信任验证层，通过去中心化方式解决AI输出可靠性这一关键挑战。