以太坊
以太坊是加密世界中的创新之源,DeFi、NFTs、Layer 2,无数人们耳熟能详的新技术在此孕育,其创始人Vitalik更是加密世界重要的意见领袖。此外,以太坊开展了一系列重要升级,从PoW机制转变为PoS机制。以太坊可能成为打破“不可能三角”的全能区块链。
2024年的以太坊代币开发领域充满活力和创新,为企业提供了创造安全、互操作性强、与去中心化金融和数字资产所有权最新趋势相契合的代币的新机遇。
Verkle树是什么?为什么以太坊需要它?Verkle树是如何解决问题的?本文旨在不深入研究密码学和数学的前提下为读者解答这些问题,帮助那些对以太坊有一定了解的读者快速掌握 Verkle 树的概念。
据Ethena Labs称,“Ethena是以太坊上的合成美元协议,旨在提供第一种无审查、可扩展、链上形式的货币:USDe”。Ethena是稳定币USDe存在的协议。
EIP-3074 允许外部拥有的帐户(EOA)将其交易能力委托给智慧合约,增强了交易赞助和批量处理等功能,作为一种短期修复措施,旨在改善EOA 的使用者体验,以实现对智慧帐户的完整迁移。这样可以确保不让遗留使用者被落下,同时又确保他们不会阻碍 AA 的努力。
Railgun 是直接为链构建的隐私系统,现支持以太坊、BNB Chain、Polygon 与 Arbitrum。它主要采用零知识证明来实现智能合约以及 DeFi 中的使用匿名化。Railgun 只提供链上智能合约上的逻辑,因此无需 L2 验证器以及易受攻击的跨链桥便可实现隐私。文中介绍了关于 Railgun 隐私系统的解析、代币与治理还有奖励与 V3 升级,为读者带来全面性资讯。
ERC7683 旨在优化解决方案用户体验,降低进入通用解决方案网络的门槛,此标准的设计目标是增强求解者用户体验,使他们更容易支援多个结算网络,并确定性地计算他们的奖励。
并行EVM这个概念本质上就是在优化交易状态的执行过程, 号称可达到每秒10,000 笔交易,其技术内核也无非在专用数据库、开发者友好度、延迟执行共识、超标量流水线技术等等方面来 达成大规模交易的并行处理,这和 Artela 的弹性计算和I/O 异步性操作本质逻辑并无太大差异。
讨论了以太坊(ETH)的分类,探讨了关于它是否可以被视为证券、货币或商品的不同观点。在美国,SEC(证券交易委员会)和CFTC(商品期货交易委员会)对加密货币的分类持有不同的看法。 SEC 采用 Howey 测试来评估 ETH 是否符合证券资格,而 CFTC 将 ETH 视为商品。
以太坊虚拟机(EVM) 等效性对于以太坊的可扩展性至关重要,可确保为以太坊主网开发的应用程序无需任何修改即可在第二层网络中无缝运行。这种一致性简化了应用程序的部署,实现了以太坊改进提案(EIP)的有效测试和实施,极大地增强了以太坊生态系统内的互操作性。
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基于以太坊区块链,Ocean Protocol 创建了自己市场,连接数据消费者和提供者,透过对数据集和服务的代币化,允许数据提供者简单有效地货币化他们的数据,同时为用户提供 一站式获取宝贵数据的生态系统。
本文重新审视了当前 ETH 生态中的一些核心问题,例如再质押、主动验证服务(AVS)和 流动性再质押赛道,并预测性地提供了一个比较风险和回报的评估框架。
Liquity 是一种去中心化借贷协议,允许用户以名为 LUSD 的稳定币(与美元挂钩)借贷,并以以太坊为抵押。同时,它也引入了一种完全可赎回的稳定币 LQTY。该协议由罗伯特-劳科(Robert Lauko)设计,旨在为 MakerDAO 等现有系统提供一个资本效率更高、风险更低的替代方案。
Omni Network是一个以太坊的互操作性层和L1网络,旨在连接Optimism、Arbitrum、zkSync和Starkware等Roll-ups。它通过使用Eigenlayer进行重新抵押、Cosmos SDK和Tendermint共识等基础技术创新,提供了一个安全、模块化且高性能的Web3基础设施。Omni Network支持跨Rollup交互,聚合流动性,并简化用户流程。它还引入了双重质押模型,提供亚秒级验证,并与多种Rollup架构和应用程序集成。Omni Network已经完成了两轮融资,获得了Pantera Capital等知名投资者的支持,并在币安launchpool上进行了代币销售。
文章探讨了ETH等公链基础设施近期的技术进展,重点关注执行层、DA层和结算层的变化。执行层中并行EVM技术获得关注,如Monad、Sei、MegaETH等项目。DA层方面,ETH通过CallData升级降低费用,而Celestia和Avail等项目推动了DA层的发展。结算层原本由ETH独占,但现在出现了新项目如Nebra,它们通过ZK验证和聚合证明,旨在提供更高效、低成本的解决方案。文章还提到了BTC和CKB在DA层的应用,以及结合AI的新型DA思路。