0xScope - это протокол, который станет уровнем данных AI для приложений Web3, предлагая набор решений SaaS для работы с данными в цепи. Экосистема 0xScope состоит в основном из трех продуктов:
Его целевая аудитория очень широка: Венчурные фонды Web3, протоколы и Dapps в различных экосистемах, включая Layer 1 и Layer 2, венчурные фирмы, которым необходимо принимать более эффективные инвестиционные решения и следить за конкурентами, трейдеры/исследователи, которым необходимо изучать потоки капитала, маркет-мейкеры, сообщества разработчиков и обычные инвесторы.
Джексон Ли - основатель 0xScope, имеющий опыт анализа данных и управления продуктами; соучредитель Педро Торрес занимает должность генерального директора, имея богатый опыт в области транзакций на цепи. Другой соучредитель, 0xWill, имеет опыт работы исследователем и менеджером по продуктам. Среди других ключевых членов компании - соучредитель Колин Ю (Colin Yu) в качестве технического директора и Раджини Раффаэле (RAGINI Raffaele) в качестве CMO.
В июле 2022 года компания Watchers (позже переименованная в Scopescan) начала пробную эксплуатацию системы белых списков и с тех пор итерировала продукт, основываясь на отзывах пользователей. Согласно публичным данным, собранным rootdata, компания 0xScope провела три раунда привлечения средств, собрав 8 миллионов долларов США от 14 инвестиционных институтов или частных лиц. В сентябре 2022 года издание TechFlow сообщило, что компания 0xScope завершила раунд посевного финансирования в размере 3 миллионов долларов США; 16 января 2024 года компания завершила раунд предварительного финансирования в размере 5 миллионов долларов США под руководством HashKey Capital.
Источник: Табличные данные из rootdata
Scopescan использует визуальные эффекты "Графов знаний", технологии, основанной на теории графов для представления знаний и рассуждений. Это поможет пользователям интуитивно понять результаты кластеризации адресов. Здесь мы начнем с функции кластеризации адресов, чтобы представить основные возможности Scopescan.
Кластеризация адресов: Кластеризация адресов - это объединение и маркировка адресов, которые могут исходить от одного и того же лица в блокчейне (поскольку одного адреса недостаточно для получения точной картины, пользователи Web3 часто контролируют несколько адресов). Это позволяет нам лучше понять поведение организации в блокчейне, долю принадлежащих ей токенов и т.д. Эти факторы могут повлиять на права управления в сообществе, на права подачи предложений, а также на наше понимание умных денег, венчурных фондов и китов.
Функция кластеризации адресов в Scopescan включает в себя две концепции: одна - отслеживание адресов, а другая - определение сущностей. Во-первых, на момент написания этой статьи 0xScope отследил в общей сложности 176 719 155 блокчейн-адресов; во-вторых, Scopescan использует оригинальный алгоритм взвешенной кластеризации, который позволяет обнаружить связь между различными адресами EOA и определить сущности, представляющие более реальные субъекты блокчейна, с доверительным интервалом, регулируемым в пределах 70%-90% точности. Принцип этой функции заключается в том, чтобы привести поведение блокчейна между адресами в соответствие с отношениями в библиотеке меток. Ниже представлен интерфейс продукта для функции кластеризации адресов Scopescan.
Источник: Агрегация адресов Scopescan
Scopechat - это ИИ-помощник, разработанный на основе большой языковой модели, предоставляющий в режиме реального времени данные и анализ цепочки. В настоящее время она охватывает такие блокчейны, как Ethereum, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Base, Optimism, Avalanche и Mantle. После стадии бета-тестирования Scopechat был открыт для публики 16 января 2024 г. и поддерживает мобильные устройства. В настоящее время зарегистрированные пользователи могут задавать 25 вопросов в неделю, а незарегистрированные - 3 вопроса в день.
Согласно представлению пользовательского интерфейса, основные функции Scopechat заключаются в следующем:
Источник: Пользовательский интерфейс Scopechat
Агрегирование адресов помогает нам понять степень централизации в мире цепочек, способствуя реализации концепции демократизации и децентрализации Web3. Классическим примером является маркер управления $UNI протокола Uniswap. Теоретически, владельцы $UNI могут предлагать будущее развитие экосистемы Uniswap, основываясь на идеалах и видении сообщества. Однако на приведенном ниже снимке от 29 сентября 2022 года видно, что, хотя кошелек a16z владеет 1,5% $UNI, совокупные адреса, связанные с этим кошельком, составляют в общей сложности 4,15% этого токена, а порог принятия решений Uniswap (кворум Uniswap) составляет 4%, что означает, что a16z может самостоятельно предлагать инициативы.
Источник: снимок данных bubblemaps.io
0xScope также разделяет видение демократизации и децентрализации данных Web3. Соответствующим примером является сотрудничество между LooksRare и Layer3. На снимке от 15 декабря 2022 г. мы видим увеличение количества новых адресов на 3 280, при этом соответствующее количество субъектов составляет 2 683, что примерно в 25 раз превышает естественный прирост пользователей. Это говорит о том, что совместное мероприятие было очень эффективным.
Источник: Scopescan
Проблема в том, что розничные инвесторы хотят знать, управляются ли эти новые адреса профессиональными командами по поиску бонусов, управляющими многочисленными кошельками для участия в событиях, или же они исходят от настоящих пользователей. Данные, собранные Scopescan, показывают, что среди 3 280 новых адресов, взаимодействующих с LooksRare, есть 2 685 организаций. Соотношение сущностей и адресов составляет около 82%, что говорит о том, что большинство из них представляют реальных пользователей.
Подход 0xScope предполагает использование агрегированных тегов и создание комплексного стандарта для сбора, очистки и управления соответствующими данными в цепочке и вне цепочки с помощью слоя данных Web3 AI. Это требует от команды постепенного создания слоя данных с открытым исходным кодом, позволяющего людям загружать, проверять, обрабатывать и скачивать данные Web2 и Web3.
Эти представления взаимосвязаны: учитывая анонимность данных о цепочках, их анализ часто бывает очень сложным и шумным. Поэтому цель 0xScope - отфильтровать шумные данные и превратить их в высококачественные; основной проблемой при внедрении ИИ в Web3 является недостаток высококачественных данных. Они могут использовать высококачественные наборы данных для обучения своих ИИ-помощников и превратить эту услугу в B2B-продукт.
Источник: Архитектура уровня данных 0xScope
0xScope использует слой данных, применяемый в Scopescan, для обучения Scopechat, большой языковой модели (LLM), ориентированной на сценарии использования Web3. Это повышает точность модели благодаря постоянной обратной связи и точной настройке. Разработчики также могут напрямую обучать ИИ-помощников Web3 на основе этой модели. Основная проблема технологии блокчейн заключается в высоком входном барьере и низком уровне принятия. Scopechat стремится повысить эффективность обработки транзакций Web3, данных и взаимодействия по контрактам с помощью больших языковых моделей и ассистентов искусственного интеллекта, способствуя массовому внедрению. По сути, этот подход направлен на создание "GPT для криптовалютной сферы".
Обучение больших языковых моделей (LLM) по-прежнему сталкивается со значительными трудностями в борьбе с галлюцинациями и повышении точности. Колин Ю, один из основателей компании, сделал два ключевых анализа в Твиттере:
Магистрантам трудно разобраться в структурах данных Web3, поэтому невозможно гарантировать 100% точность SQL-выводов, генерируемых искусственным интеллектом. Наиболее жизнеспособным подходом является точная настройка, но это привязывает структуру базы данных к модели, что приводит к увеличению затрат на обновление и снижению точности результатов, когда модель имеет меньше параметров.
Помимо тонкой настройки, многообещающими являются такие стратегии, как "встраивание+поиск" и подход "агент+инструменты" проекта LangChain. Техника встраивания (Embedding), о которой говорилось в популярном в прошлом году проекте Alexander Project, оказывается исключительно универсальной и позволяет более эффективно выполнять такие функции, как поиск, кластеризация, рекомендации и классификация. Например, поиск статьи только по ключевым словам может не дать результатов, синонимичных этим ключевым словам; встраивание легко решает эту проблему.
Проект LangChain использует различные агенты (LLM + prompt) для выполнения специализированных задач. Эти агенты также могут обращаться к различным инструментам (подобно функциям), предназначенным для уникального использования и сценариев.
Продукт Scopechat, запущенный чуть более двух месяцев назад, все еще находится в процессе непрерывной итерации. Поэтому, помимо получения Scopepoints с помощью базовых реферальных кодов, привязки аккаунтов в социальных сетях и вступления в сообщества, предоставление эффективных отзывов для Scopechat также приносит соответствующие Scopepoints. Согласно официальной документации, подтверждается, что эти Scopepoints можно использовать для покупки товаров и услуг от 0xScope или разблокировки расширенных функций Scopechat.
В разделе FAQ официального документа, касающегося возможности выпуска криптовалюты, официальная позиция ставит в приоритет сообщество и сам продукт, но намекает, что "все остальное приложится", если продукт будет на правильном пути, не исключая возможности запуска токенов. Более того, Scopepoints также могут быть связаны с потенциальными воздушными каплями.
В итоге 0xScope разработала ИИ-помощника, а также услуги по анализу данных в сети, используя тенденцию создания больших языковых моделей. Это очень конкурентоспособно в условиях быстро развивающегося "бычьего" рынка.
0xScope - это протокол, который станет уровнем данных AI для приложений Web3, предлагая набор решений SaaS для работы с данными в цепи. Экосистема 0xScope состоит в основном из трех продуктов:
Его целевая аудитория очень широка: Венчурные фонды Web3, протоколы и Dapps в различных экосистемах, включая Layer 1 и Layer 2, венчурные фирмы, которым необходимо принимать более эффективные инвестиционные решения и следить за конкурентами, трейдеры/исследователи, которым необходимо изучать потоки капитала, маркет-мейкеры, сообщества разработчиков и обычные инвесторы.
Джексон Ли - основатель 0xScope, имеющий опыт анализа данных и управления продуктами; соучредитель Педро Торрес занимает должность генерального директора, имея богатый опыт в области транзакций на цепи. Другой соучредитель, 0xWill, имеет опыт работы исследователем и менеджером по продуктам. Среди других ключевых членов компании - соучредитель Колин Ю (Colin Yu) в качестве технического директора и Раджини Раффаэле (RAGINI Raffaele) в качестве CMO.
В июле 2022 года компания Watchers (позже переименованная в Scopescan) начала пробную эксплуатацию системы белых списков и с тех пор итерировала продукт, основываясь на отзывах пользователей. Согласно публичным данным, собранным rootdata, компания 0xScope провела три раунда привлечения средств, собрав 8 миллионов долларов США от 14 инвестиционных институтов или частных лиц. В сентябре 2022 года издание TechFlow сообщило, что компания 0xScope завершила раунд посевного финансирования в размере 3 миллионов долларов США; 16 января 2024 года компания завершила раунд предварительного финансирования в размере 5 миллионов долларов США под руководством HashKey Capital.
Источник: Табличные данные из rootdata
Scopescan использует визуальные эффекты "Графов знаний", технологии, основанной на теории графов для представления знаний и рассуждений. Это поможет пользователям интуитивно понять результаты кластеризации адресов. Здесь мы начнем с функции кластеризации адресов, чтобы представить основные возможности Scopescan.
Кластеризация адресов: Кластеризация адресов - это объединение и маркировка адресов, которые могут исходить от одного и того же лица в блокчейне (поскольку одного адреса недостаточно для получения точной картины, пользователи Web3 часто контролируют несколько адресов). Это позволяет нам лучше понять поведение организации в блокчейне, долю принадлежащих ей токенов и т.д. Эти факторы могут повлиять на права управления в сообществе, на права подачи предложений, а также на наше понимание умных денег, венчурных фондов и китов.
Функция кластеризации адресов в Scopescan включает в себя две концепции: одна - отслеживание адресов, а другая - определение сущностей. Во-первых, на момент написания этой статьи 0xScope отследил в общей сложности 176 719 155 блокчейн-адресов; во-вторых, Scopescan использует оригинальный алгоритм взвешенной кластеризации, который позволяет обнаружить связь между различными адресами EOA и определить сущности, представляющие более реальные субъекты блокчейна, с доверительным интервалом, регулируемым в пределах 70%-90% точности. Принцип этой функции заключается в том, чтобы привести поведение блокчейна между адресами в соответствие с отношениями в библиотеке меток. Ниже представлен интерфейс продукта для функции кластеризации адресов Scopescan.
Источник: Агрегация адресов Scopescan
Scopechat - это ИИ-помощник, разработанный на основе большой языковой модели, предоставляющий в режиме реального времени данные и анализ цепочки. В настоящее время она охватывает такие блокчейны, как Ethereum, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Base, Optimism, Avalanche и Mantle. После стадии бета-тестирования Scopechat был открыт для публики 16 января 2024 г. и поддерживает мобильные устройства. В настоящее время зарегистрированные пользователи могут задавать 25 вопросов в неделю, а незарегистрированные - 3 вопроса в день.
Согласно представлению пользовательского интерфейса, основные функции Scopechat заключаются в следующем:
Источник: Пользовательский интерфейс Scopechat
Агрегирование адресов помогает нам понять степень централизации в мире цепочек, способствуя реализации концепции демократизации и децентрализации Web3. Классическим примером является маркер управления $UNI протокола Uniswap. Теоретически, владельцы $UNI могут предлагать будущее развитие экосистемы Uniswap, основываясь на идеалах и видении сообщества. Однако на приведенном ниже снимке от 29 сентября 2022 года видно, что, хотя кошелек a16z владеет 1,5% $UNI, совокупные адреса, связанные с этим кошельком, составляют в общей сложности 4,15% этого токена, а порог принятия решений Uniswap (кворум Uniswap) составляет 4%, что означает, что a16z может самостоятельно предлагать инициативы.
Источник: снимок данных bubblemaps.io
0xScope также разделяет видение демократизации и децентрализации данных Web3. Соответствующим примером является сотрудничество между LooksRare и Layer3. На снимке от 15 декабря 2022 г. мы видим увеличение количества новых адресов на 3 280, при этом соответствующее количество субъектов составляет 2 683, что примерно в 25 раз превышает естественный прирост пользователей. Это говорит о том, что совместное мероприятие было очень эффективным.
Источник: Scopescan
Проблема в том, что розничные инвесторы хотят знать, управляются ли эти новые адреса профессиональными командами по поиску бонусов, управляющими многочисленными кошельками для участия в событиях, или же они исходят от настоящих пользователей. Данные, собранные Scopescan, показывают, что среди 3 280 новых адресов, взаимодействующих с LooksRare, есть 2 685 организаций. Соотношение сущностей и адресов составляет около 82%, что говорит о том, что большинство из них представляют реальных пользователей.
Подход 0xScope предполагает использование агрегированных тегов и создание комплексного стандарта для сбора, очистки и управления соответствующими данными в цепочке и вне цепочки с помощью слоя данных Web3 AI. Это требует от команды постепенного создания слоя данных с открытым исходным кодом, позволяющего людям загружать, проверять, обрабатывать и скачивать данные Web2 и Web3.
Эти представления взаимосвязаны: учитывая анонимность данных о цепочках, их анализ часто бывает очень сложным и шумным. Поэтому цель 0xScope - отфильтровать шумные данные и превратить их в высококачественные; основной проблемой при внедрении ИИ в Web3 является недостаток высококачественных данных. Они могут использовать высококачественные наборы данных для обучения своих ИИ-помощников и превратить эту услугу в B2B-продукт.
Источник: Архитектура уровня данных 0xScope
0xScope использует слой данных, применяемый в Scopescan, для обучения Scopechat, большой языковой модели (LLM), ориентированной на сценарии использования Web3. Это повышает точность модели благодаря постоянной обратной связи и точной настройке. Разработчики также могут напрямую обучать ИИ-помощников Web3 на основе этой модели. Основная проблема технологии блокчейн заключается в высоком входном барьере и низком уровне принятия. Scopechat стремится повысить эффективность обработки транзакций Web3, данных и взаимодействия по контрактам с помощью больших языковых моделей и ассистентов искусственного интеллекта, способствуя массовому внедрению. По сути, этот подход направлен на создание "GPT для криптовалютной сферы".
Обучение больших языковых моделей (LLM) по-прежнему сталкивается со значительными трудностями в борьбе с галлюцинациями и повышении точности. Колин Ю, один из основателей компании, сделал два ключевых анализа в Твиттере:
Магистрантам трудно разобраться в структурах данных Web3, поэтому невозможно гарантировать 100% точность SQL-выводов, генерируемых искусственным интеллектом. Наиболее жизнеспособным подходом является точная настройка, но это привязывает структуру базы данных к модели, что приводит к увеличению затрат на обновление и снижению точности результатов, когда модель имеет меньше параметров.
Помимо тонкой настройки, многообещающими являются такие стратегии, как "встраивание+поиск" и подход "агент+инструменты" проекта LangChain. Техника встраивания (Embedding), о которой говорилось в популярном в прошлом году проекте Alexander Project, оказывается исключительно универсальной и позволяет более эффективно выполнять такие функции, как поиск, кластеризация, рекомендации и классификация. Например, поиск статьи только по ключевым словам может не дать результатов, синонимичных этим ключевым словам; встраивание легко решает эту проблему.
Проект LangChain использует различные агенты (LLM + prompt) для выполнения специализированных задач. Эти агенты также могут обращаться к различным инструментам (подобно функциям), предназначенным для уникального использования и сценариев.
Продукт Scopechat, запущенный чуть более двух месяцев назад, все еще находится в процессе непрерывной итерации. Поэтому, помимо получения Scopepoints с помощью базовых реферальных кодов, привязки аккаунтов в социальных сетях и вступления в сообщества, предоставление эффективных отзывов для Scopechat также приносит соответствующие Scopepoints. Согласно официальной документации, подтверждается, что эти Scopepoints можно использовать для покупки товаров и услуг от 0xScope или разблокировки расширенных функций Scopechat.
В разделе FAQ официального документа, касающегося возможности выпуска криптовалюты, официальная позиция ставит в приоритет сообщество и сам продукт, но намекает, что "все остальное приложится", если продукт будет на правильном пути, не исключая возможности запуска токенов. Более того, Scopepoints также могут быть связаны с потенциальными воздушными каплями.
В итоге 0xScope разработала ИИ-помощника, а также услуги по анализу данных в сети, используя тенденцию создания больших языковых моделей. Это очень конкурентоспособно в условиях быстро развивающегося "бычьего" рынка.