O que é o 0xScope?

0xScope é um protocolo para se tornar a camada de dados de IA para aplicações Web3, oferecendo um conjunto de soluções de dados SaaS on-chain. O ecossistema 0xScope é composto principalmente por três produtos:

• Scopescan, uma plataforma de análise de dados em cadeia de blocos baseada em gráficos de conhecimento;
• Scopechat, uma plataforma de assistente de IA baseada em grandes modelos linguísticos;
• A ScopeAPI, destinada a empresas e programadores, pode distinguir entre utilizadores reais e contas de bots, compreender o comportamento na cadeia e agregar endereços, proporcionando assim um certo grau de monitorização de ataques Sybil.

O seu público-alvo é muito vasto: Fundos de capital de risco Web3, protocolos e Dapps em vários ecossistemas, incluindo Layer 1 e Layer 2, empresas de capital de risco que precisam de tomar melhores decisões de investimento e monitorizar os concorrentes, comerciantes/investigadores que precisam de investigar os fluxos de capital, criadores de mercado, comunidades de programadores e investidores em geral.

Contexto da equipa

Jackson Li é o fundador da 0xScope, com experiência em análise de dados e gestão de produtos; o cofundador Pedro Torres é o CEO, com uma vasta experiência em transacções na cadeia. Outro cofundador, 0xWill, tem experiência como investigador e gestor de produtos. Outros membros importantes incluem o cofundador Colin Yu como CTO, e RAGINI Raffaele como CMO.

Análise do investidor

A partir de julho de 2022, a Watchers (mais tarde rebaptizada Scopescan) iniciou uma operação experimental com um sistema de aplicação de listas brancas e, desde então, tem vindo a iterar o produto com base no feedback dos utilizadores. De acordo com os dados públicos compilados pela rootdata, a 0xScope completou três rondas de angariação de fundos, tendo angariado 8 milhões de dólares americanos de 14 instituições de investimento ou indivíduos. Em setembro de 2022, a agência noticiosa de tecnologia profunda TechFlow informou que a 0xScope tinha concluído uma ronda de financiamento inicial de 3 milhões de dólares; em 16 de janeiro de 2024, concluiu uma ronda de financiamento pré-A de 5 milhões de dólares liderada pela HashKey Capital.

Fonte: Dados de tabela do rootdata

Os principais produtos e características do 0xScope

Escopeta

O Scopescan utiliza os efeitos visuais dos "Gráficos de Conhecimento", uma tecnologia baseada na teoria dos gráficos para representação do conhecimento e raciocínio. Isto ajuda os utilizadores a examinarem intuitivamente os resultados do agrupamento de endereços. Aqui, começaremos com a função de agrupamento de endereços para introduzir as principais características do Scopescan.

Agrupamento de endereços: O agrupamento de endereços refere-se à agregação e marcação de endereços que podem ser provenientes da mesma entidade na cadeia de blocos (uma vez que um único endereço é insuficiente para representar uma imagem precisa, os utilizadores da Web3 controlam frequentemente vários endereços). Isto permite-nos compreender melhor o comportamento da entidade na blockchain, a proporção de tokens detidos, etc. Estes factores podem influenciar os direitos de governação no seio de uma comunidade, os direitos de proposta e a nossa compreensão do "smart money", dos "VC" e das baleias.

A funcionalidade de agrupamento de endereços do Scopescan envolve dois conceitos: um é o rastreio de endereços e o outro é a definição de entidades. Em primeiro lugar, até à data deste artigo, a 0xScope rastreou um total de 176 719 155 endereços de cadeias de blocos; em segundo lugar, a Scopescan utiliza um algoritmo de agrupamento ponderado original que pode detetar a associação entre diferentes endereços EOA e definir entidades que representam mais sujeitos reais de cadeias de blocos, com o intervalo de confiança ajustável entre 70%-90% de precisão. O princípio desta funcionalidade é fazer corresponder o comportamento da cadeia de blocos entre endereços com as relações na biblioteca de etiquetas. Abaixo encontra-se a interface de produto da funcionalidade de agrupamento de endereços Scopescan.

Fonte: Agregação de endereços Scopescan

• Dinheiro inteligente: Agrega detalhes de endereços de "dinheiro inteligente", ajudando os utilizadores a ver e analisar alertas de várias dimensões e até a filtrar determinados endereços para criar uma entidade separada para acompanhamento e alertas.
• ScopeVC: A camada de dados fornecida pelo Scopescan também pode ser utilizada para serviços B2B, criando produtos personalizados a nível empresarial. Um exemplo é o ScopeVC, uma ferramenta B2B para capitalistas de risco para investigação pré-investimento e gestão pós-investimento.

Scopechat

O Scopechat é um assistente de IA desenvolvido por um grande modelo linguístico, que fornece dados e análises em tempo real sobre a cadeia. Atualmente, abrange cadeias de blocos, incluindo Ethereum, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Base, Optimism, Avalanche e Mantle. Após a sua fase Beta, o Scopechat foi aberto ao público em 16 de janeiro de 2024 e suporta dispositivos móveis. Atualmente, os utilizadores registados podem fazer 25 perguntas por semana, enquanto os utilizadores não registados podem fazer 3 perguntas por dia.

De acordo com a introdução da interface do utilizador, as principais funções do Scopechat são as seguintes

• Visão geral da estratégia: A negociação de tendências é uma estratégia em que os negociadores tomam decisões com base na tendência atual do mercado, esperando que a tendência continue a dar lucro.
• Público-alvo: Os operadores de curto prazo podem concentrar-se nas tendências de preços dos tokens, entrando e saindo do mercado rapidamente com pequenas posições para lucrar com pequenas flutuações. Os investidores a longo prazo podem analisar o calor narrativo e os aspectos técnicos para identificar tendências a longo prazo.
• Riscos: As tendências podem inverter-se repentinamente, pelo que é crucial gerir o risco tomando medidas atempadas de retirada de lucros e de paragem de perdas. Além disso, o ruído do mercado provocado por notícias e rumores pode perturbar as decisões de negociação de tendências.

Fonte: Interface de utilizador Scopechat

Qual é o problema que o 0xScope resolve?

Democratização e descentralização

A agregação de endereços ajuda-nos a compreender o grau de centralização no mundo on-chain, contribuindo para a concretização da visão de democratização e descentralização da Web3. Um exemplo clássico é o token de governação $UNI do protocolo Uniswap. Em teoria, os titulares de $UNI podem propor o desenvolvimento futuro do ecossistema Uniswap com base nos ideais e visões da comunidade. No entanto, no instantâneo abaixo, de 29 de setembro de 2022, pode ver-se que, embora a carteira de a16z detenha 1,5% de $UNI, os endereços agregados associados a esta carteira representam um total de 4,15% deste token, e o limiar de decisão do Uniswap (quórum Uniswap) é de 4%, o que significa que a16z poderia propor iniciativas de forma independente.

Fonte: instantâneo dos dados de bubblemaps.io

A 0xScope também partilha a visão para a 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, o que é aproximadamente 25 vezes superior à taxa de crescimento natural de utilizadores. Isto indica que o evento de colaboração foi muito eficaz.

Fonte: Scopescan

A questão é que os pequenos investidores querem saber se estes novos endereços são operados por equipas profissionais de caça aos bónus que gerem numerosas carteiras para participar em eventos, ou se provêm de utilizadores genuínos. Os dados agregados pelo Scopescan mostram que, entre os 3280 novos endereços que interagem com o LooksRare, existem 2685 entidades. O rácio entidade/endereço é de cerca de 82%, o que indica que a maioria representa utilizadores reais.

O valor das camadas de dados de alta qualidade

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. Isto exige que a equipa construa gradualmente uma camada de dados de código aberto, permitindo que as pessoas carreguem, verifiquem, processem e descarreguem dados Web2 e Web3.

Estas visões estão interligadas: dado o anonimato dos dados na cadeia, a sua análise é frequentemente muito complexa e ruidosa. Por conseguinte, o 0xScope tem como objetivo filtrar os dados ruidosos em dados de alta qualidade; um dos principais desafios na integração da IA na Web3 é a falta de dados de alta qualidade. Pode utilizar conjuntos de dados de alta qualidade para treinar os seus assistentes de IA e desenvolver este serviço num produto B2B.

Fonte: Arquitetura da camada de dados do 0xScope

Assistentes de IA e adoção em massa

O 0xScope utiliza a camada de dados utilizada pelo Scopescan para treinar o Scopechat, um modelo de linguagem grande (LLM) centrado em casos de utilização Web3. Melhora a precisão do modelo através de um feedback contínuo e de um ajuste fino. Os programadores também podem treinar diretamente os assistentes de IA do Web3 com base neste modelo. O principal desafio da tecnologia de cadeias de blocos é a sua elevada barreira à entrada e a baixa taxa de adoção. O Scopechat visa aumentar a eficiência do processamento de transacções, dados e interacções contratuais da Web3 através de grandes modelos linguísticos e assistentes de IA, promovendo a adoção em massa. Essencialmente, esta abordagem procura criar "GPTs para a esfera criptográfica".

Desafios da integração de modelos linguísticos de grande dimensão

O treino de grandes modelos de linguagem (LLM) continua a enfrentar desafios significativos no combate às alucinações e na melhoria da precisão. Colin Yu, um dos co-fundadores, fez duas análises importantes no Twitter:

1. Os LLM têm dificuldade em compreender as estruturas de dados da Web3, o que torna impossível garantir 100% de exatidão nos resultados SQL gerados pela IA. A abordagem mais viável é a afinação, mas esta vincula a estrutura da base de dados ao modelo, conduzindo a um aumento dos custos de atualização e a uma diminuição da precisão dos resultados quando o modelo tem menos parâmetros.

2. Para 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, revela-se excecionalmente versátil, abrangendo funções como a pesquisa, o agrupamento, a recomendação e a classificação de forma mais eficaz. Por exemplo, a pesquisa de um artigo apenas por palavras-chave pode não produzir resultados sinónimos dessas palavras-chave; a incorporação ultrapassa facilmente este desafio.

O projeto LangChain utiliza diferentes agentes (LLM + prompt) para tarefas especializadas. Estes Agentes podem também recorrer a várias Ferramentas (semelhantes a Funções) adaptadas a utilizações e cenários únicos.

Potenciais Airdrops e Conclusão

O produto Scopechat, que foi lançado há pouco mais de dois meses, ainda está em processo de iteração contínua. Por isso, para além de adquirir Scopepoints através de códigos de referência básicos, associar contas de redes sociais e aderir a comunidades, ao fornecer feedback eficaz para o Scopechat também ganha Scopepoints correspondentes. De acordo com a documentação oficial, confirma-se que estes Scopepoints podem ser utilizados para comprar produtos e serviços da 0xScope ou desbloquear funcionalidades avançadas do Scopechat.

Na secção FAQ do documento oficial, relativamente à possibilidade de emitir uma criptomoeda, a posição oficial dá prioridade à comunidade e ao produto em si, mas dá a entender que "tudo o resto se seguirá" se o produto estiver no bom caminho, não excluindo a possibilidade de um lançamento de token. Além disso, os Scopepoints também podem estar relacionados com potenciais lançamentos aéreos.

Em suma, a 0xScope também desenvolveu um assistente de IA, para além de serviços para análise de dados na cadeia, capitalizando a tendência de grandes modelos linguísticos. Isto é altamente competitivo no cenário acelerado do mercado em alta.