本文介紹了完全稀釋估值（FDV）的趨勢變化，強調在評估代幣的真正價值時，流通供應量的重要性。同時，本文還分析了空投在激勵用戶和推動協議採用方面的有效性。

本視頻詳細介紹了 Polygon 區塊鏈的發展歷程和技術創新。Polygon（最初名為 Matic）始於 2017 年，旨在解決以太坊的擴容問題。隨著時間的推移，Polygon 不斷進化，成為以太坊生態系統中的重要 Layer 2 解決方案。視頻重點講解了 Polygon 的運作原理，包括其側鏈技術和與以太坊的互操作性。特別強調了 Polygon 2.0 的推出，這是一次重大升級，引入了 zkEVM 技術，大幅提升了網絡性能和安全性。此外，視頻還討論了 Polygon 代幣從 MATIC 到 POL 的轉變，闡述了新代幣如何增強網絡功能和用戶體驗。總的來說，這個視頻全面展示了 Polygon 如何通過持續創新，在 Web3 領域保持領先地位。

本文介紹了Web3遊戲MATR1X FIRE及其開箱機制，特別提到一款狙擊槍武器皮膚以超過12萬美元的價格成交。 MATR1X FIRE通過獨特的經濟機制結合Web3的優勢，推出了阿波羅計劃，玩家可以通過開箱獲得稀有的NFT遊戲皮膚和$MAX代幣。

本文深入解釋比特幣二層技術（如BitVM）的背景和核心概念，幫助讀者理解這些前沿技術及其應用，特別是對於比特幣生態系統有濃厚興趣的人。

本文探討在Monad上建立強大的礦工可提取價值拍賣基礎設施的潛力，並從以太坊的Flashbots和Solana的Jito Network中獲得寶貴的見解。MEVA在優化區塊生成、減輕外部影響和增強系統穩定性方面發揮著關鍵作用，顯著促進了解決可擴展性問題，並使網絡參與者的激勵機制保持一致。

模因是人類本性的一部分，反映了我們通過共享理念尋求聯系和歸屬感的渴望。本報告旨在爲以太坊和索拉納等網路上的模因幣活動激增提供一些背景，突出模因幣板塊驅動的關鍵市場趨勢。

本文章將嘗試分析 PayPal 轉向加密貨幣、在 Solana 上推出 PYUSD 和 PYUSD 朝向大眾採用的演化策略背後的內在邏輯。

意圖驅動的應用程式將成為去中心化金融（DeFi）3.0的重要組成部分。本文介紹了意圖驅動應用程式的潛力，並強調在探索所有可能的用例時需要簡潔。然後，它深入研究了當前幾種流行的去中心化交易模型：中央限價單簿（CLOB）模型，流動性提供者（LP）模型，自動做市商（AMM）和虛擬自動做市商（vAMM）模型以及混合模型。每種模型都有自己的優點和缺點。文章還討論了聚合器模型和求解器模型（意圖驅動），指出求解器模型在衍生品領域的應用尚不成熟，但在其他加密貨幣領域取得了重大進展。最後，本文總結了意圖驅動領域的三個主要挑戰：導致集中化的求解器競爭、複雜意圖的脆弱求解器基礎設施以及部署和操作求解器的高閾值。

治理代幣通常被定義爲在某些項目參數上授予持有者投票權的代幣，這些參數可能包括實施產品更新、費用/收入獲取和業務發展決策等。文中介紹了治理代幣在加密貨幣中扮演的角色，並證明了它們存在的理由，揭示了治理代幣所需的兩個關鍵特徵：對經濟價值的控制和控制的可靠性。 治理代幣在加密貨幣投資者中是一個復雜且有爭議的話題，人們的觀點從“新穎的創新”到“幾乎沒有必要”。我們更接近前一種觀點，並相信結構良好的治理代幣可以爲項目增加顯着的價值。

本文探討了NetMind.AI的去中心化AI平台，該平台將Web3和AI技術融合在一起，創造了一個開放、協作、去中心化的AI生態系統。

Gate.io研究的每周市場回顧和展望涵蓋比特幣和另類幣趨勢、宏觀流動性、鏈上指標、熱門項目更新、代幣解鎖信息以及重要行業事件，為加密貨幣市場提供全面分析和預測。

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不同於 Aptos、Sui、Linera 都是基於 Move 語言的 L1 公鏈，新生代的 Movement 卻把視線投向 L2——推出了首個基於 Move 語言的以太坊 L2，旨在借助 Move 底層的執行性能和安全性優勢，再進一步融合 EVM 的生態優勢，從而讓開發者無需編寫 Move 代碼即可在 M2 上啓動 Solidity 項目。

Solana 的架構優勢使其能夠實現一系列在模塊化區塊鏈上可能更具挑戰性的用例和用戶體驗，這些特性對內容分發、DePIN 和CLOB 等用例尤爲有價值，其整體設計和對優化的不懈關注在用戶體驗、開發人員敏捷性和安全性方面具有明顯的優勢，隨着區塊鏈行業的成熟，這些優勢使Solana 能夠蓬勃發展並從競爭生態系統中獲得市場份額。

在区块链和人工智能的交汇点上，ORA 正在开辟新的前沿，通过结合 AI、丰富的数据来源和任意规模的运算能力，不仅打破了智能合约的限制，更赋予了开发者们创新空间。文中详细介绍了 ORA 的核心技术和产品，包括零知识机器学习、Optimistic 机器学习以及乐观隐私保护人工智能，了解更多 ORA 如何推动链上 AI 的发展。