O 0xScope é um protocolo para se tornar a camada de dados de IA para aplicativos Web3, oferecendo um conjunto de soluções de dados SaaS on-chain. O ecossistema 0xScope consiste principalmente em três produtos:
Seu público-alvo é muito amplo: Fundos de capital de risco da Web3, protocolos e Dapps em vários ecossistemas, incluindo Camada 1 e Camada 2, empresas de capital de risco que precisam tomar melhores decisões de investimento e monitorar concorrentes, comerciantes/pesquisadores que precisam investigar fluxos de capital, formadores de mercado, comunidades de desenvolvedores e investidores em geral.
Jackson Li é o fundador da 0xScope, com experiência em análise de dados e gerenciamento de produtos; o cofundador Pedro Torres atua como CEO, com vasta experiência em transações na cadeia. Outro cofundador, 0xWill, tem experiência como pesquisador e gerente de produtos. Outros membros importantes incluem o cofundador Colin Yu como CTO, e RAGINI Raffaele como CMO.
A partir de julho de 2022, a Watchers (posteriormente renomeada como Scopescan) iniciou uma operação de teste com um sistema de aplicativo de lista branca e, desde então, vem aprimorando o produto com base no feedback dos usuários. De acordo com dados públicos compilados pela rootdata, a 0xScope concluiu três rodadas de captação de recursos, levantando 8 milhões de dólares americanos de 14 instituições de investimento ou indivíduos. Em setembro de 2022, a agência de notícias de tecnologia profunda TechFlow informou que a 0xScope concluiu uma rodada de financiamento inicial de 3 milhões de dólares; em 16 de janeiro de 2024, concluiu uma rodada de financiamento pré-A de 5 milhões de dólares liderada pela HashKey Capital.
Fonte: Dados da tabela do rootdata
O Scopescan utiliza os efeitos visuais do "Knowledge Graphs", uma tecnologia baseada na teoria dos gráficos para representação e raciocínio do conhecimento. Isso ajuda os usuários a examinar intuitivamente os resultados do agrupamento de endereços. Aqui, começaremos com a função de agrupamento de endereços para apresentar os principais recursos do Scopescan.
Agrupamento de endereços: O agrupamento de endereços refere-se à agregação e à marcação de endereços que podem vir da mesma entidade no blockchain (como um único endereço é insuficiente para representar uma imagem precisa, os usuários da Web3 geralmente controlam vários endereços). Isso nos permite entender melhor o comportamento da entidade na blockchain, a proporção de tokens detidos, etc. Esses fatores podem influenciar os direitos de governança em uma comunidade, os direitos de proposta e nosso entendimento sobre smart money, VCs e baleias.
O recurso de agrupamento de endereços do Scopescan envolve dois conceitos: um é o rastreamento de endereços e o outro é a definição de entidades. Em primeiro lugar, até o momento deste artigo, a 0xScope rastreou um total de 176.719.155 endereços de blockchain; em segundo lugar, o Scopescan usa um algoritmo de agrupamento ponderado original que pode detectar a associação entre diferentes endereços EOA e definir entidades que representam mais assuntos reais de blockchain, com o intervalo de confiança ajustável entre 70%-90% de precisão. O princípio desse recurso é combinar o comportamento da blockchain entre endereços com os relacionamentos na biblioteca de rótulos. Abaixo está a interface do produto do recurso de agrupamento de endereços do Scopescan.
Fonte: Agregação de endereços Scopescan
O Scopechat é um assistente de IA desenvolvido por um grande modelo de linguagem, fornecendo dados e análises em tempo real na cadeia. Atualmente, ele abrange blockchains, incluindo Ethereum, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Base, Optimism, Avalanche e Mantle. Após sua fase Beta, o Scopechat foi aberto ao público em 16 de janeiro de 2024 e é compatível com dispositivos móveis. Atualmente, os usuários registrados podem fazer 25 perguntas por semana, enquanto os usuários não registrados podem fazer 3 perguntas diariamente.
De acordo com a introdução da interface do usuário, as principais funções do Scopechat são as seguintes:
Fonte: Interface de usuário do Scopechat
A agregação de endereços ajuda a entender o grau de centralização no mundo on-chain, contribuindo para a realização da visão de democratização e descentralização da Web3. Um exemplo clássico é o token de governança $UNI do protocolo Uniswap. Em teoria, os titulares de $UNI podem propor o desenvolvimento futuro do ecossistema do Uniswap com base nos ideais e visões da comunidade. No entanto, no instantâneo abaixo, de 29 de setembro de 2022, é possível ver que, embora a carteira de a16z detenha 1,5% de $UNI, os endereços agregados associados a essa carteira representam um total de 4,15% desse token, e o limite de tomada de decisão do Uniswap (quórum do Uniswap) é de 4%, o que significa que a16z poderia propor iniciativas de forma independente.
Fonte: instantâneo dos dados do bubblemaps.io
A 0xScope também compartilha a visão de democratização e descentralização dos dados da Web3. Um exemplo correspondente é a colaboração entre a LooksRare e a Layer3. No instantâneo de 15 de dezembro de 2022, podemos ver um aumento de 3.280 novos endereços, com uma contagem de entidades correspondente de 2.683, que é aproximadamente 25 vezes maior do que a taxa de crescimento natural do usuário. Isso indica que o evento colaborativo foi muito eficaz.
Fonte: Scopescan
A questão é que os investidores de varejo querem saber se esses novos endereços são operados por equipes profissionais de caça a bônus que gerenciam várias carteiras para participar de eventos ou se são provenientes de usuários genuínos. Os dados agregados pelo Scopescan mostram que, entre os 3.280 novos endereços que interagem com o LooksRare, há 2.685 entidades. A proporção entre entidade e endereço é de aproximadamente 82%, indicando que a maioria representa usuários reais.
A abordagem da 0xScope envolve o aproveitamento de tags agregadas e o estabelecimento de um padrão abrangente para coletar, limpar e gerenciar dados relacionados dentro e fora da cadeia por meio de uma camada de dados de IA da Web3. Isso exige que a equipe crie gradualmente uma camada de dados de código aberto, permitindo que as pessoas carreguem, verifiquem, processem e baixem dados Web2 e Web3.
Essas visões estão interligadas: devido ao anonimato dos dados na cadeia, a análise desses dados costuma ser muito complexa e ruidosa. Portanto, o 0xScope tem como objetivo filtrar os dados ruidosos para transformá-los em dados de alta qualidade; um grande desafio na integração da IA à Web3 é a falta de dados de alta qualidade. Elas podem usar conjuntos de dados de alta qualidade para treinar seus assistentes de IA e desenvolver esse serviço em um produto B2B.
Fonte: Arquitetura da camada de dados do 0xScope
O 0xScope utiliza a camada de dados empregada pelo Scopescan para treinar o Scopechat, um modelo de linguagem grande (LLM) centrado em casos de uso da Web3. Ele aumenta a precisão do modelo por meio de feedback contínuo e ajuste fino. Os desenvolvedores também podem treinar diretamente os assistentes de IA do Web3 com base nesse modelo. O principal desafio da tecnologia blockchain é a alta barreira de entrada e a baixa taxa de adoção. O objetivo do Scopechat é aumentar a eficiência do processamento de transações, dados e interações de contratos da Web3 por meio de grandes modelos de linguagem e assistentes de IA, promovendo a adoção em massa. Essencialmente, essa abordagem busca criar "GPTs para a esfera de criptografia".
O treinamento de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) continua enfrentando desafios significativos no combate às alucinações e no aumento da precisão. Colin Yu, um dos co-fundadores, fez duas análises importantes no Twitter:
Os LLMs têm dificuldade para entender as estruturas de dados da Web3, o que torna impossível garantir 100% de precisão nas saídas SQL geradas por IA. A abordagem mais viável é o ajuste fino, mas isso vincula a estrutura do banco de dados ao modelo, o que aumenta os custos de atualização e diminui a precisão dos resultados quando o modelo tem menos parâmetros.
Além do ajuste fino, estratégias como Embedding+searching e a abordagem agent+tools do projeto LangChain são promissoras. A técnica de incorporação, destacada pelo popular Projeto Alexander do ano passado, mostra-se excepcionalmente versátil, abrangendo funções como pesquisa, agrupamento, recomendação e classificação de forma mais eficaz. Por exemplo, a pesquisa de um artigo apenas por palavras-chave pode não produzir resultados sinônimos dessas palavras-chave; a incorporação supera facilmente esse desafio.
O projeto LangChain utiliza diferentes agentes (LLM + prompt) para tarefas especializadas. Esses agentes também podem recorrer a várias ferramentas (semelhantes a funções) adaptadas a usos e cenários exclusivos.
O produto Scopechat, que foi lançado há pouco mais de dois meses, ainda está em processo de iteração contínua. Portanto, além de adquirir Scopepoints por meio de códigos básicos de indicação, vinculação de contas de mídia social e participação em comunidades, o fornecimento de feedback eficaz para o Scopechat também rende Scopepoints correspondentes. De acordo com a documentação oficial, está confirmado que esses Scopepoints podem ser usados para comprar produtos e serviços da 0xScope ou desbloquear recursos avançados do Scopechat.
Na seção FAQ do documento oficial, em relação à possibilidade de emitir uma criptomoeda, a posição oficial prioriza a comunidade e o produto em si, mas dá a entender que "todo o resto virá depois" se o produto estiver no caminho certo, não descartando a possibilidade de um lançamento de token. Além disso, os Scopepoints também podem estar relacionados a possíveis lançamentos aéreos.
Em resumo, a 0xScope também desenvolveu um assistente de IA, além de serviços para análise de dados na cadeia, capitalizando a tendência de grandes modelos de linguagem. Isso é altamente competitivo no cenário acelerado do mercado em alta.
Compartilhar
İçerik
O 0xScope é um protocolo para se tornar a camada de dados de IA para aplicativos Web3, oferecendo um conjunto de soluções de dados SaaS on-chain. O ecossistema 0xScope consiste principalmente em três produtos:
Seu público-alvo é muito amplo: Fundos de capital de risco da Web3, protocolos e Dapps em vários ecossistemas, incluindo Camada 1 e Camada 2, empresas de capital de risco que precisam tomar melhores decisões de investimento e monitorar concorrentes, comerciantes/pesquisadores que precisam investigar fluxos de capital, formadores de mercado, comunidades de desenvolvedores e investidores em geral.
Jackson Li é o fundador da 0xScope, com experiência em análise de dados e gerenciamento de produtos; o cofundador Pedro Torres atua como CEO, com vasta experiência em transações na cadeia. Outro cofundador, 0xWill, tem experiência como pesquisador e gerente de produtos. Outros membros importantes incluem o cofundador Colin Yu como CTO, e RAGINI Raffaele como CMO.
A partir de julho de 2022, a Watchers (posteriormente renomeada como Scopescan) iniciou uma operação de teste com um sistema de aplicativo de lista branca e, desde então, vem aprimorando o produto com base no feedback dos usuários. De acordo com dados públicos compilados pela rootdata, a 0xScope concluiu três rodadas de captação de recursos, levantando 8 milhões de dólares americanos de 14 instituições de investimento ou indivíduos. Em setembro de 2022, a agência de notícias de tecnologia profunda TechFlow informou que a 0xScope concluiu uma rodada de financiamento inicial de 3 milhões de dólares; em 16 de janeiro de 2024, concluiu uma rodada de financiamento pré-A de 5 milhões de dólares liderada pela HashKey Capital.
Fonte: Dados da tabela do rootdata
O Scopescan utiliza os efeitos visuais do "Knowledge Graphs", uma tecnologia baseada na teoria dos gráficos para representação e raciocínio do conhecimento. Isso ajuda os usuários a examinar intuitivamente os resultados do agrupamento de endereços. Aqui, começaremos com a função de agrupamento de endereços para apresentar os principais recursos do Scopescan.
Agrupamento de endereços: O agrupamento de endereços refere-se à agregação e à marcação de endereços que podem vir da mesma entidade no blockchain (como um único endereço é insuficiente para representar uma imagem precisa, os usuários da Web3 geralmente controlam vários endereços). Isso nos permite entender melhor o comportamento da entidade na blockchain, a proporção de tokens detidos, etc. Esses fatores podem influenciar os direitos de governança em uma comunidade, os direitos de proposta e nosso entendimento sobre smart money, VCs e baleias.
O recurso de agrupamento de endereços do Scopescan envolve dois conceitos: um é o rastreamento de endereços e o outro é a definição de entidades. Em primeiro lugar, até o momento deste artigo, a 0xScope rastreou um total de 176.719.155 endereços de blockchain; em segundo lugar, o Scopescan usa um algoritmo de agrupamento ponderado original que pode detectar a associação entre diferentes endereços EOA e definir entidades que representam mais assuntos reais de blockchain, com o intervalo de confiança ajustável entre 70%-90% de precisão. O princípio desse recurso é combinar o comportamento da blockchain entre endereços com os relacionamentos na biblioteca de rótulos. Abaixo está a interface do produto do recurso de agrupamento de endereços do Scopescan.
Fonte: Agregação de endereços Scopescan
O Scopechat é um assistente de IA desenvolvido por um grande modelo de linguagem, fornecendo dados e análises em tempo real na cadeia. Atualmente, ele abrange blockchains, incluindo Ethereum, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Base, Optimism, Avalanche e Mantle. Após sua fase Beta, o Scopechat foi aberto ao público em 16 de janeiro de 2024 e é compatível com dispositivos móveis. Atualmente, os usuários registrados podem fazer 25 perguntas por semana, enquanto os usuários não registrados podem fazer 3 perguntas diariamente.
De acordo com a introdução da interface do usuário, as principais funções do Scopechat são as seguintes:
Fonte: Interface de usuário do Scopechat
A agregação de endereços ajuda a entender o grau de centralização no mundo on-chain, contribuindo para a realização da visão de democratização e descentralização da Web3. Um exemplo clássico é o token de governança $UNI do protocolo Uniswap. Em teoria, os titulares de $UNI podem propor o desenvolvimento futuro do ecossistema do Uniswap com base nos ideais e visões da comunidade. No entanto, no instantâneo abaixo, de 29 de setembro de 2022, é possível ver que, embora a carteira de a16z detenha 1,5% de $UNI, os endereços agregados associados a essa carteira representam um total de 4,15% desse token, e o limite de tomada de decisão do Uniswap (quórum do Uniswap) é de 4%, o que significa que a16z poderia propor iniciativas de forma independente.
Fonte: instantâneo dos dados do bubblemaps.io
A 0xScope também compartilha a visão de democratização e descentralização dos dados da Web3. Um exemplo correspondente é a colaboração entre a LooksRare e a Layer3. No instantâneo de 15 de dezembro de 2022, podemos ver um aumento de 3.280 novos endereços, com uma contagem de entidades correspondente de 2.683, que é aproximadamente 25 vezes maior do que a taxa de crescimento natural do usuário. Isso indica que o evento colaborativo foi muito eficaz.
Fonte: Scopescan
A questão é que os investidores de varejo querem saber se esses novos endereços são operados por equipes profissionais de caça a bônus que gerenciam várias carteiras para participar de eventos ou se são provenientes de usuários genuínos. Os dados agregados pelo Scopescan mostram que, entre os 3.280 novos endereços que interagem com o LooksRare, há 2.685 entidades. A proporção entre entidade e endereço é de aproximadamente 82%, indicando que a maioria representa usuários reais.
A abordagem da 0xScope envolve o aproveitamento de tags agregadas e o estabelecimento de um padrão abrangente para coletar, limpar e gerenciar dados relacionados dentro e fora da cadeia por meio de uma camada de dados de IA da Web3. Isso exige que a equipe crie gradualmente uma camada de dados de código aberto, permitindo que as pessoas carreguem, verifiquem, processem e baixem dados Web2 e Web3.
Essas visões estão interligadas: devido ao anonimato dos dados na cadeia, a análise desses dados costuma ser muito complexa e ruidosa. Portanto, o 0xScope tem como objetivo filtrar os dados ruidosos para transformá-los em dados de alta qualidade; um grande desafio na integração da IA à Web3 é a falta de dados de alta qualidade. Elas podem usar conjuntos de dados de alta qualidade para treinar seus assistentes de IA e desenvolver esse serviço em um produto B2B.
Fonte: Arquitetura da camada de dados do 0xScope
O 0xScope utiliza a camada de dados empregada pelo Scopescan para treinar o Scopechat, um modelo de linguagem grande (LLM) centrado em casos de uso da Web3. Ele aumenta a precisão do modelo por meio de feedback contínuo e ajuste fino. Os desenvolvedores também podem treinar diretamente os assistentes de IA do Web3 com base nesse modelo. O principal desafio da tecnologia blockchain é a alta barreira de entrada e a baixa taxa de adoção. O objetivo do Scopechat é aumentar a eficiência do processamento de transações, dados e interações de contratos da Web3 por meio de grandes modelos de linguagem e assistentes de IA, promovendo a adoção em massa. Essencialmente, essa abordagem busca criar "GPTs para a esfera de criptografia".
O treinamento de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) continua enfrentando desafios significativos no combate às alucinações e no aumento da precisão. Colin Yu, um dos co-fundadores, fez duas análises importantes no Twitter:
Os LLMs têm dificuldade para entender as estruturas de dados da Web3, o que torna impossível garantir 100% de precisão nas saídas SQL geradas por IA. A abordagem mais viável é o ajuste fino, mas isso vincula a estrutura do banco de dados ao modelo, o que aumenta os custos de atualização e diminui a precisão dos resultados quando o modelo tem menos parâmetros.
Além do ajuste fino, estratégias como Embedding+searching e a abordagem agent+tools do projeto LangChain são promissoras. A técnica de incorporação, destacada pelo popular Projeto Alexander do ano passado, mostra-se excepcionalmente versátil, abrangendo funções como pesquisa, agrupamento, recomendação e classificação de forma mais eficaz. Por exemplo, a pesquisa de um artigo apenas por palavras-chave pode não produzir resultados sinônimos dessas palavras-chave; a incorporação supera facilmente esse desafio.
O projeto LangChain utiliza diferentes agentes (LLM + prompt) para tarefas especializadas. Esses agentes também podem recorrer a várias ferramentas (semelhantes a funções) adaptadas a usos e cenários exclusivos.
O produto Scopechat, que foi lançado há pouco mais de dois meses, ainda está em processo de iteração contínua. Portanto, além de adquirir Scopepoints por meio de códigos básicos de indicação, vinculação de contas de mídia social e participação em comunidades, o fornecimento de feedback eficaz para o Scopechat também rende Scopepoints correspondentes. De acordo com a documentação oficial, está confirmado que esses Scopepoints podem ser usados para comprar produtos e serviços da 0xScope ou desbloquear recursos avançados do Scopechat.
Na seção FAQ do documento oficial, em relação à possibilidade de emitir uma criptomoeda, a posição oficial prioriza a comunidade e o produto em si, mas dá a entender que "todo o resto virá depois" se o produto estiver no caminho certo, não descartando a possibilidade de um lançamento de token. Além disso, os Scopepoints também podem estar relacionados a possíveis lançamentos aéreos.
Em resumo, a 0xScope também desenvolveu um assistente de IA, além de serviços para análise de dados na cadeia, capitalizando a tendência de grandes modelos de linguagem. Isso é altamente competitivo no cenário acelerado do mercado em alta.