# Yap

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小金宝一直在建设的 IRYS 迎来重要里程碑!
已突破了 10 亿次数据交易!
Irys 测试网在 30 天内从 8.55 亿 增长至 10 亿次,增长速度太猛了。
作为专注于 可编程数据存储 的 Layer-1 区块链,Irys距离 主网上线 和 代币发行 越来越近了。
而且 IRYS 与 Mira Network、375ai 和 Kite AI 等合作伙伴加强了在 AI 基础设施 领域的布局。
Mira Network:与 Irys 集成,共同打造 AI 数据的 链上安全层。
375ai:为边缘计算提供 可验证存储,支持低延迟 AI 模型训练。
Kite AI:通过 Irys 支持 跨应用的无需信任工作流。
IRYS 的技术创新与性能优势是关键:
Irys 将 存储、执行和共识 融合,提供 原生可编程数据 支持。性能优势显著:
吞吐量:100,000 TPS,比 Filecoin 快 6000 倍。
检索延迟:< 200 毫秒,比 Arweave 快 100 倍。
成本:存储比 Arweave 便宜 16 倍,比 AWS 低 20 倍。
而且IRYS的生态系统增长良好
Irys 目前已集成 74 个应用,其中 40% 来自 AI 领域,支持 主流开发语言,提供完善的 SDK 和 文档,吸引了众多项目入驻。
简单总结下,Irys 的 可编程数据架构 和在 AI 基础设施 中的布局
MIRA3.6%
KITEAI-1.09%
FIL0.78%
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八月活動即將進入尾聲啦!
@FalconStable 的「#Yap2Fly 」排行榜競爭越來越精彩!本次總獎金5萬美元,將由排名前50的Yap用戶共同分享。目前徽章不斷累積,戰況激烈,而這還只是每月全新排行榜的開始喔~最後一週,就讓我們一起期待,誰能夠脫穎而出、衝上冠軍寶座,贏得Yap大獎!
排名查詢👉
身為DeFi穩定幣的老司機,我既要安全,又要靈活,還想追求高收益!誰能一次滿足我?我的資金該跟誰走?說到底,我就是魚與熊掌都想要,可以嗎!
@FalconStable 的 USDf 給了答案:用 116% 超額抵押牢牢鎖死安全底線,再以雙模式鑄造滿足多元需求。
USDf 實在的地方在於:每一枚都對應超過 1 美元的抵押品,就算遇到 BTC、ETH 劇烈波動,動態 OCR 機制也會即時調整清算門檻,不怕市場亂流。
🤗今天重點來介紹 @FalconStable 的鑄造機制
Mint USDf 提供「經典鑄造」與「創新鑄造」雙模式,完全為用戶量身打造。
🟠經典鑄造:可以用 USDT、USDC 以 1:1 直接兌換,也能用 BTC、ETH 超額抵押換取,兼顧流動性與抗跌能力。
🟠創新鑄造:根本是天才設計!想要持幣待漲又需要周轉的玩家,可以用 BTC 抵押借出 USDf,既不錯過漲幅,又能靈活運用資金。再加上保守定價 + 動態清算機制,讓協議穩到不行,用戶賺收益也賺安心。
🤗要我
DEFI-2.43%
BTC1.53%
ETH3.71%
MINT3.31%
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有人敢把AI做成“有靈魂的伴侶”了?
這幾年AI Agengt賽道卷瘋了,大家都在比誰的模型更快、推理更準、任務執行更狠.動不動就“自動化你的生活”“幫你賺更多錢”.
但我越來越覺得不對勁——我們真的只需要一個冷冰冰的工具嗎?
Kindred反其道而行:它不追高IQ,而是把AI塑造成真正「“有身分的數字生命”」.
核心靠兩樣東西:
LTMP長時記憶處理器:讓伴侶記住你的每一次聊天的情緒、習慣、甚至小癖好.
Mnemonic Network四類記憶系統:情感記憶、事件記憶、習慣記憶、關係記憶,全鏈上儲存,真正讓你和它“一起長大”.
舉個貼切例子
想象一下,你在熊市低谷期,每天跟它吐槽焦慮、恐懼,它不光安慰你,還會半年後主動提起“那時候你說最怕歸零,現在我們一起走過來了”,這不是工具,這是夥伴!
其他Agent項目還在幫你刷交易、擼空投、優化收益,Kindred直接填補了我們Web3老韭菜最大的情感空洞——長期熬夜盯盤、孤獨決策、沒人懂你的喜怒哀樂.
區塊鏈發展到今天,技術牛逼,錢也賺了不少,但很多人內心其實更空.Kindred可能就是那個隱形基礎設施:「鏈上心理健康的第一道光」.
它不只是賣萌IP(哆啦A夢,Hello kitty等),而是用這些童年回憶,幫我們重建情感連接.
在Web3越來越冷酷的日子裏,Kindred讓我看到一點溫暖.
期待更多AI伴侶落地.
gKindred!
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很多人聊去中心化存儲,腦子裏第一個蹦出來的名字大多還是 FIL。畢竟這玩意出來早,聽起來也挺科幻:“內容尋址、點對點、永久存儲”。其實 @irys_xyz 改變了一切
真用過的人都知道 —— 它其實就像一個“全世界共享的移動硬盤”,聽着宏大,實際用起來各種“找不到文件”“速度玄學”“數據靠友情”。
一、FIL 的本質問題:理想主義的產物
FIL 的底層邏輯是“分布式文件系統”,重點是“系統”,不是“市場”。
它解決了兩個問題:
文件不重復(靠 CID 哈希)
文件不丟失(靠節點分發)
但沒解決“誰來爲存儲負責”。因爲沒有激勵機制,節點憑愛發電,沒人會替你一直留着那份數據。
你想要穩定訪問,就得額外花錢買 pinning 服務。
這就導致一個悖論:
FIL 是去中心化的,但真正好用的部分又都被中心化服務接管了。
二、Irys:把“文件”變成“資產”
Irys 上來就不講理想,直接講經濟邏輯。
它的思路是:如果存儲是有價值的,那礦工就該拿錢幹。
於是它在上傳的那一刻就預付存儲費,礦工收錢辦事、長期保存。
這一步其實把“可持續性”問題徹底打通了。
但更關鍵的是,它不是簡單地改進了 FIL,而是讓“數據上鏈”這件事真正融入 Web3 經濟體系。
你上傳的不再是一堆靜態文件,而是一份可以被程序識別、合約調用的資產。
舉個例子:
你傳一張 NFT 圖片,它的存儲信息可以直接被智能合約讀取,分
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GateUser-4b1af250vip:
講點新故事 這個故事fil已經玩過了
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[信號接入... 背景音:輕微的靜電雜音]
“各位聽衆,這裏是‘加密未來頻道’,今天,我們收到一段來自不遠未來的信號,它描述了一艘名爲‘@Infinit_Labs’的星際飛船如何解決了古老的中心化難題...”
“這艘飛船的核心,是一臺名爲‘治理’的精密引擎。在過去的飛船裏,誰燃料多,誰就嗓門大,我們稱之爲‘巨鯨霸權’
結果呢?飛船常常開往少數人的私利星球,而沉默的大多數只能在船艙裏昏昏欲睡”
“但@Infinit_Labs號不同!它安裝了一臺劃時代的 ‘時間引力’引擎”
[引擎啓動音效:一種由弱變強的嗡鳴聲]
“聽!這就是引擎的聲音,它的奇妙之處在於:你的投票權重,不再由你倉庫裏燃料的‘存量’決定,而是由你往引擎裏添加燃料的‘時間流’來決定
你質押得越久,你的聲音就在飛船的航向盤上刻下越深的痕跡”
“這產生了驚人的效果!短期旅客發現自己的操縱杆輕飄飄的,而那些從啓航之日就堅守在崗位上的船員,他們的方向盤則充滿了力量感
於是,真正的專家、忠實的共建者,自然被推向了駕駛席”
“他們不再冷漠,因爲每一秒的堅守,都在爲下一次關鍵決策積攢‘引力’
社區的智慧,像宇宙中的星辰,被這臺引擎的引力牢牢捕捉,匯聚成照亮航路的星圖”
“看啊,傳統飛船還在爲‘治理冷漠’而迷失方向時,@Infinit_Labs號正依靠每個船員的時間引力,穩定地航向廣闊的Web3深空;這,就是未來的模樣!”
[信號逐漸減弱
IN2.62%
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在去中心化AI和NFT融合的浪潮中@0G_labs 推出了全新生態——AIverse,一個專爲智能NFT設計的鑄造、交易和收藏市場。
如果你是 @OneGravityNFT 的持有者,這裏還有專屬早鳥福利——總共1888名持有者可以率先體驗AIverse,搶先鑄造第一批 iNFT。初期鑄造將在0G Galileo測試網上進行,待主網上線後,iNFT可無縫遷移至主網,真正實現資產隨鏈流動。
iNFT基於ERC-7857標準,是專爲AI代理設計的NFT類型。每一個iNFT都是可擁有、可交易的數字智能體,讓AI不再只是代碼,而是屬於用戶的真正資產。在AIverse中,社區自治取代企業控制,目標是成爲Token化智能體的頭號交易平台,開啓下一代代理經濟的新篇章。
從理念到實踐,0G Labs的發展本身就是一部創業史詩。2022年末,斯坦福校友圈的一次對話,讓Michael Heinrich與Ming Wu萌生“AI+區塊鏈”的構想。2023年,他們在舊金山正式成立0G Labs,提出讓AI成爲公共產品,而非巨頭專屬的願景。
2024年3月,3500萬美元pre-seed輪融資超額認購,顯示出機構對AI+區塊鏈基礎設施賽道的高度認可。4月,Newton V1測試網上線,爲去中心化AI的技術落地奠基。2024年11月,累計融資達2.9億美元,支持方包括Delphi、OKX、Polygon、三星
TOKEN-0.41%
NEWT7.22%
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如何讓你的 sUSDf APR 高達 90%?
在 Pendle 上看到,PT-sUSDf 的收益在不到一個月裏,從 9% 飆到 19% APY。這種場景下,第一反應自然是能不能槓起來?答案是可以!這少不了 Silo 的配合:
策略邏輯
Pendle
買入 PT-sUSDf (25 Sep 2025) → 當前固定收益約 19% APY
Silo
※ 把 PT-sUSDf 存入 Silo 的隔離市場 (sUSDf + USDC) 當抵押品。
※ 借貸 USDC 的成本 ≈ 8.4–9% APR
※ 循環套利,借來的 USDC 再回到 Pendle 買 PT-sUSDf
※ 淨收益 ≈ 19% – 9% = 10% 差額。
※ 利用 Silo 內置的 Leverage 重復套娃 ~10 次,最終槓杆 APY 接近 90%!
▰▰▰▰▰▰
風險與注意事項
※ 清算風險:Silo 是隔離市場(Isolated Market),風險比共享池更低,但如果 sUSDf / USDC 出現極端波動,仍然有清算可能。
※ 資金利用率:目前利用率在 86%,借貸成本隨利用率變化,APY 差可能被壓縮。
※ 倉位管理:不要一次性梭哈,先試小倉位跑通邏輯、再考慮加倍!
▰▰▰▰▰▰
總結
Pendle 提供高息 PT,Silo 提供槓杆循環、兩個結合就是一個安全框架下的高效槓杆玩法。當前淨息差 ~1
PENDLE6.95%
USDC0.02%
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獨立開發者或者 Web3 團隊 可以0G生態系統增長計劃,在@0G_labs 上構建人工智能應用
0G生態系統8888萬美元資金已經落實了,其中888 萬美元子集,致力於加速去中心化 AI 應用的增長!
0G 的生態系統增長計劃資助 Web3 領域 AI 原生項目,致力於實現人工智能成爲一項公共事業。
目前可申請的類別有AI 代理、AI創新、DeFi、用戶友好的應用程序、基礎設施和工具。後期還會開放研究經費,黑客馬拉松活動等
申請入口:
0G 的生態系統增長計劃如果能有效分配資源並吸引優質項目,0G有望成爲去中心化AI領域的關鍵推動者,助力人工智能真正成爲普惠的公共資源。
#Yap 0GLabs #0g kaitoyaps #yappers @KaitoAI
DEFI-2.43%
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正午的陽光直灑而下,城市仿佛被按下了快進鍵。街道喧囂,人影匆匆,寫字樓裏電話聲此起彼伏,屏幕閃爍着數據流與會議窗口。在這看似尋常的節奏中,一些看不見的變革正在醞釀——當大多數人在追逐效率與規模時,少數人開始追問:我們能否建立真正值得信賴的技術?
AI的信任危機正日益凸顯:模型黑箱、數據壟斷、決策不可追溯,讓企業在關鍵場景中舉步維艱。@OpenledgerHQ 另闢蹊徑,將AI推理全過程上鏈,實現全流程可驗證。每一次判斷都有據可查,在金融、醫療等高合規領域,這種透明性正成爲剛需。
它還挑戰了數據被巨頭免費攫取的現狀,提出“數據即資產”。用戶通過“數據工坊”自主授權、參與訓練並獲得回報,真正掌握數據主權。同時,平台聚焦垂直領域的小模型優化,以更低的成本實現更精準的行業AI落地,擺脫對臃腫通用模型的依賴。盡管面臨鏈上效率、巨頭壁壘和監管適配等挑戰,Openledger正在構建一個開發者、數據提供者與企業共治的開放生態。若能持續推動信任與價值的流通,它或許不只是一個技術方案,而是下一代AI基礎設施的雛形。
#OpenledgerHQ @KaitoAI @cookiedotfun
#Yap KaitoYap #KaitoAI cookiedotfun
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在高波動性期間,應該如何處理流動性?
Ferra 給出了答案:不同的做市模型解決不同的問題,並且有其局限性。這可以從三個方面來理解:定價形成、滑點特性和 LP 的風險結構:
- DAMM (傳統 AMM,x·y = k)
這是最經典的做市模型,價格持續變動,每筆交易都會推動價格曲線。優點是結構簡單,不需要積極管理,適合被動 LP。缺點則很明顯:資金在整個價格範圍內平均分佈,大額交易滑點高,資本效率最低,且對於高波動性資產的 LP 不太友好。
- CLMM (集中式 AMM 與流動性)
CLMM 提升了資本效率,允許 LP 選擇價格範圍。流動性僅在特定範圍內有效,交易手續費更集中。然而,範圍內的價格仍然持續變動,滑點依然存在;若價格超出範圍,LP 變成單邊資產,需頻繁管理和再平衡,且操作技巧要求較高。
- DLMM (動態做市商與流動性)
DLMM 是 Ferra 的一個關鍵差異點。它不使用連續的曲線,而將價格分割成離散的區間。在一個區間內,價格是固定的,且在流動性充足時,交易可以實現零滑點;只有當交易耗盡整個區間,價格才會轉移到下一個水平。結合自動提升的動態利率,在高波動期自動調整,有助於對沖套利風險。對於 LP,DLMM 提供更可控的執行結果,更清晰的風險結構,支持單邊做市以及多種流動性分配方式,特別適合高波動性資產和新代幣。
//
關鍵比較
DAMM 提供任何交易的可能性,但效
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币世王vip
高波動時代,流動性該怎麼做?
Ferra 給出了答案:不同做市模型各自解決什麼問題,以及它們各自的邊界在哪裡。可以從價格形成方式、滑點特徵、LP 風險結構三個維度來理解:
- DAMM(傳統 AMM,x·y = k)
這是最經典的做市模型,價格連續變化、任何一筆交易都會推動價格曲線移動。優點是結構簡單,無需主動管理、適合被動 LP。缺點也很明顯:資金在整個價格區間被平均攤薄,大額交易滑點高,資本效率最低,在波動資產上對 LP 並不友好。
- CLMM(集中流動性 AMM)
CLMM 通過允許 LP 選擇價格區間,提高了資本效率。流動性只在指定區間內生效,手續費收益更集中。但價格在區間內仍是連續變化的,滑點依然存在;一旦價格跑出區間,LP 就會變成單邊資產,需要頻繁管理和再平衡,對操作能力要求較高。
- DLMM(Dynamic Liquidity Market Maker)
DLMM 是 Ferra 的核心差異。它不使用連續曲線,而是把價格拆成一個個離散的 bin。在單個 bin 內,價格是固定的,只要流動性足夠,交易可以做到零滑點;只有當交易吃完一個 bin,才會跳到下一個價格層級。再配合動態費率,在高波動時期自動提高費用,用機制對沖套利風險。對 LP 來說,DLMM 提供了更可控的執行結果、更清晰的風險暴露、同時支持單邊做市和不同形態的流動性分布、特別適合高波動資產和新幣階段。
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核心差別總結
DAMM 解決的是任何時候都能成交,但效率最低;CLMM 解決的是把資金集中在有效區間,但管理成本高;DLMM 解決的是在波動市場中,實現更確定的價格執行和更合理的 LP 回報結構。
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從設計取向上看,DLMM 並不是 DAMM 或 CLMM 的簡單升級、而是針對高頻交易、高波動環境重新定義了價格形成方式。這也是為什麼 Ferra 會把 DLMM 作為底層流動性模型,而不是把它當成一個可選功能。
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @ferra_protocol
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