حدود مكافحة الحوت في إثبات المعرفة الصفرية $50K يوميًا تثير اندفاع المشترين الذين يسعون إلى عدالة الكريبتو...

تعتبر المشاركة العادلة واحدة من أكبر الأولويات لمشتري المراحل المبكرة، و إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) يجذب الانتباه لبناء هذه الفكرة في إطلاقه. سياسة المشروع لمواجهة الحيتان، وهي حد صارم لمساهمة يومية قدرها 50,000 دولار، تبرز بالفعل في سوق غالبًا ما تهيمن عليه التخصيصات الخاصة والاستثمارات الضخمة.

مع فتح قائمة الانتظار واقتراب مزاد البيع المسبق، يرى العديد من المشترين الأوائل أن هذه البنية تمثل محاولة جدية لتوفير الوصول المتساوي. في قطاع تتم مناقشة العدالة فيه بشكل متكرر ولكن نادرًا ما تتحقق، بدأت نهج ZKP يلقى صدى عبر المجتمعات.

لماذا يجذب نموذج مساهمة ZKP الداعمين الأوائل

إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) يستعد لإطلاق مزاد عملة أولية يستبدل نموذج البيع المسبق التقليدي المتدرج بنظام تخصيص يومي بسيط. يتم إصدار 200 مليون رمز كل 24 ساعة، ويتم حساب السعر عن طريق تقسيم إجمالي المساهمات في ذلك اليوم على الرموز المتاحة. لقد بدأ هذا النموذج في التميز في قائمة البيع المسبق للعملات الرقمية، حيث يقدم هيكل تسعير واضح بدون مزايا خفية أو خصومات داخلية. وهو مصمم للحفاظ على شفافية العملية بالكامل وسهولة فهمها لجميع المشاركين.

أحد المكونات الرئيسية لنموذج ZKP هو العدالة النسبية. يتلقى المشاركون رموزًا بناءً على حصتهم من مساهمات ذلك اليوم. للحفاظ على التوازن، يتضمن المشروع حدًا يوميًا قدره $50K لكل محفظة بحيث لا يمكن لمساهم واحد السيطرة على المشاركة.

هذا التركيز على العدالة هو أحد الأسباب التي تجعل ZKP يُلاحَظ في قائمة مبيعات العملات المشفرة، خاصة من قبل المشترين الذين يريدون وصولاً أكثر تساويًا. بالنسبة للمشاركين الأصغر، فإن الحد يخلق بيئة أكثر توازنًا ويزيد من احتمال المشاركة الفعالة.

يتجنب النظام المنافسة القائمة على السرعة. لا توجد حروب غاز، ولا توجد مزايا أولوية لأن المساهمات تظل مفتوحة طوال نافذة اليوم الكاملة. سيتم دعم أصول متعددة، بما في ذلك ETH و USDC و USDT و BNB. تعتبر هذه العملية المفتوحة لاكتشاف الأسعار إحدى الأسباب التي جعلت مرحلة القائمة البيضاء تجذب اهتمام المستخدمين الذين يبحثون في قائمة البيع المسبق للعملات المشفرة عن فرص دخول محتملة.

نظرًا لأن المشترين يمكنهم المساهمة في أي وقت خلال النافذة اليومية، فلا حاجة للتسرع. مع الدعم للعملات المشفرة الرئيسية مثل ETH و USDC و USDT و BNB، تصبح العملية أسهل للانضمام. هذا النوع من نموذج التسعير القابل للوصول والشفاف هو بالضبط ما يفضله العديد من المستثمرين في المراحل المبكرة، مما يفسر الاهتمام المتزايد حول مرحلة القائمة البيضاء لـ ZKP.

داخل الإطار الفني وراء تصميم ZKP

إثبات المعرفة صفر (ZKP) يتبع بنية رباعية الطبقات تهدف إلى دعم مهام الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على خصوصية المستخدم. تعمل هذه الطبقات، وهي التوافق، والتنفيذ، وتوليد الإثبات، والتخزين، معًا لتشكيل هيكل آمن منذ بداية البيع المسبق. لقد لفت هذا التصميم انتباه المستخدمين الذين يتتبعون أفضل فرص الطرح الأولي للعملات الرقمية، خاصة لأن المشروع يركز على فائدة قابلة للقياس منذ اليوم الأول.

تلعب طبقة توليد الإثبات دوراً مركزياً. تستخدم إثباتات المعرفة الصفرية للتحقق من المعلومات دون الكشف عن البيانات الخاصة، مما يخلق مساراً آمناً لمعالجة المهام الحساسة. لقد earned هذا النهج الذي يركز على الخصوصية اعترافًا عبر مساحة blockchain، مع شخصيات مثل Vitalik Buterin تشير إلى أن أنظمة المعرفة الصفرية حاسمة لمستقبل التكنولوجيا اللامركزية.

وفقًا للفريق، فقد تم استثمار $20 مليون بالفعل في بناء البنية التحتية الأساسية، والتي تم إعدادها للتفعيل بمجرد بدء مزاد البيع المسبق. لقد تم تمويل هذه الجهود بالكامل من مصادر ذاتية، مما جذب اهتمام المحللين والمستخدمين الأوائل.

هذا المستوى من التطوير هو أحد الأسباب التي تجعل إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) يتم مناقشته الآن بين أفضل الرموز المشفرة القادمة. مع تفعيل قائمة الانتظار، يدرس العديد من المشاركين النظام عن كثب قبل المرحلة التالية.

كيف تستخدم إثبات عدم المعرفة والدلافين الذكاء الاصطناعي في الرياضة!

إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) قد تعاون مع الدلافين لجلب الذكاء الاصطناعي الذي يحافظ على الخصوصية إلى بيئة الرياضة الاحترافية. الهدف هو السماح للفريق باستخدام بيانات الأداء مع حماية المعلومات الحساسة. يجمع هذا التعاون بين مفاهيم الحوسبة اللامركزية وإثباتات المعرفة الصفرية بحيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات دون كشف المقاييس الشخصية.

لتحسين تطوير اللاعبين وإدارة صحتهم، يمكن لفريق الدلافين استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم اتجاهات الأداء وتقليل مخاطر الإصابات. يتم توليد هذه الرؤى دون الكشف عن بيانات محددة للرياضيين. يحصل المدربون على رؤية أوضح لأنماط الأداء مع الحفاظ على الخصوصية.

تركز الشراكة أيضًا على المعجبين. الهدف هو إنشاء تجارب رقمية أكثر تخصيصًا دون جمع بيانات غير ضرورية أو تتبع الهويات. هذا يحسن التفاعل مع احترام خصوصية المستخدم. الشفافية والثقة هما أيضًا مكونان رئيسيان في التعاون. من خلال التحقق التشفيري، يمكن تأكيد القرارات وتحليل الأحداث دون الكشف عن معلومات حساسة.

لقد شاركت كل من المنظمتين توقعاتهما. وأكد جيف ويلك أن الرياضة هي بيئة مثالية لاختبار الأنظمة الجديدة. وأشار تيري ريدر إلى أن فريق الدلافين يهدف إلى دمج التكنولوجيا المتقدمة لخلق قيمة لكل من اللاعبين والمشجعين. تشمل الشراكة تفعيلات رقمية، وتفاعلات على الملعب، وعلامات تجارية في ملعب سونكورب.

رؤى ختامية

مع فتح القائمة البيضاء، تكتسب إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) زخمًا بين المجتمعات التي تتعقب أفضل الرموز المشفرة القادمة. يأتي الكثير من الاهتمام من نموذج المزاد المتوازن للمشروع، والبنية التقنية القوية، والتعاون العملي مع الدلافين.

في هذه المرحلة، القائمة البيضاء متاحة، ومن المتوقع تفعيل البنية التحتية الكاملة وميزات الشراكة بمجرد بدء مزاد البيع المسبق. في الوقت الحالي، ينضم المستخدمون الأوائل إلى القائمة البيضاء لتأمين موقعهم قبل المرحلة التالية، حيث يستمر الاهتمام بالمشروع في التسارع.

اكتشف المزيد على: الموقع الإلكتروني

إخلاء المسؤولية: كابتن ألتكوين لا تؤيد الاستثمار في أي مشروع مذكور في المقالات المدعومة. مارس الحذر وقم بإجراء بحث شامل قبل استثمار أموالك. كابتن ألتكوين لا تتحمل أي مسؤولية عن دقتها أو جودتها. لم يكتب هذا المحتوى من قبل فريق كابتن ألتكوين. نوصي بشدة القراء بإجراء بحث شامل خاص بهم قبل التفاعل مع أي من الشركات المعروضة. المعلومات المقدمة ليست مشورة مالية أو قانونية. لا يوصي كابتن ألتكوين أو أي طرف ثالث بشراء أو بيع أي منتجات مالية. الاستثمار في الأصول المشفرة ينطوي على مخاطر عالية؛ اعتبر احتمال الخسارة. أي قرارات استثمارية تتخذ بناءً على هذا المحتوى تكون على مسؤولية القارئ وحده. كابتن ألتكوين ليست مسؤولة عن أي أضرار أو خسائر نتيجة استخدام أو الاعتماد على هذا المحتوى.

أثار حد مكافحة الحيتان في إثبات المعرفة الصفرية $50K يوميًا rush من المشترين الذين يسعون إلى مشاريع تشفير عادلة! ظهرت أولاً على CaptainAltcoin.