"MOZ"

Hasil penelusuran

لوموز هو أحد المشاريع الرائدة في قطاع "RaaS" (Rollup as a Service) الناشئ. فهو لا يعزز فقط نشر سلاسل تطبيقات zkEVM على نطاق واسع ، بل يمنح المطورين القدرة على إنشاء سلاسل متعددة بنقرة واحدة. من خلال تطوير ZK-Rollup وتوفير الدعم الحسابي ، يقود لوموز تطور تكنولوجيا البلوكشين.

بروتوكول لوموز هو طبقة حوسبة متعددة الوحدات الأحدث التكنولوجيا التي توفر دعمًا قويًا للبراهين بدون معرفة (ZK) ، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، و Rollup-as-a-Service (RaaS). العلامات الموضوعية: Quick Reads

يستكشف هذا المقال كيف تعالج لوموز تحديات تقنية ZK-Rollup وعدم التوافق مع السوق من خلال تقديم حلول ZK-Rollup قياسية ومنصة حوسبة معيارية وآليات حساب ZKP محسنة.

برزت مبيعات العقد كآلية شائعة لجمع الأموال نظرا لمرونتها وجاذبيتها لكل من مطوري المشاريع والمستثمرين. يقدم نموذج توزيع الرمز المميز الجديد هذا فوائد لجميع الأطراف المعنية ، مما يجعله خيارا جذابا بشكل متزايد في السوق الحالية. يستفيد Lumoz ، وهو مشروع مخصص لتوفير خدمات متطورة خالية من المعرفة ، من مبيعات العقد لدعم نمو شبكات Rollup وتقديم قدرات حوسبة قوية للتقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي. من خلال معالجة التكاليف الحسابية المرتفعة السائدة في مجال الحوسبة الخالية من المعرفة ، تستخدم شبكة Lumoz خبرتها الواسعة في ZKP لتعزيز الكفاءة الحسابية بشكل كبير. يعالج هذا النهج المبتكر التحديات عالية التكلفة ومنخفضة الكفاءة التي تواجهها مشاريع Rollup ويقلل من الحواجز أمام المستخدمين العاديين للمشاركة في سوق الحوسبة الخالية من المعرفة.

هذا الأسبوع، تم اختيار خمسة مشاريع ملفتة للنظر من قبل بوابة الأبحاث: TonVibe 2024 × TonSociety Hackathon، منصة بيانات Blockscout، سلسلة كتل Cytonic Multi-VM، بروتوكول التمويل غير المركزي Colend، ومنصة الحوسبة المعمارية Lumoz. يتم تحليل كل مشروع بالتفصيل، مع التركيز على ميزاته الأساسية، ومراحل التمويل، وآليات الهبوط الجوي، وتوزيع المكافآت، وخطوات المشاركة. يهدف هذا الاختيار إلى تزويد المستخدمين بأفكار موجزة وقابلة للتنفيذ حول هذه المشاريع الواعدة وفرصها السوقية المحتملة.

يستكشف هذا المقال دمج الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا سلسلة الكتل في قطاع التمويل اللامركزي (DeFi) وإمكانياته. من خلال تحليل بروتوكولات DeFi الذكية مثل خزينة Fyde وتمويل موزايك، يظهر المقال تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة الأموال وتقييم المخاطر. كما يناقش التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في DeFi، بما في ذلك مسائل اللامركزية والقابلية للتوسع، ويقدم تقنية التعلم الآلي بدون معرفة (zkML)، موضحًا كيف تساعد في التعامل مع تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في سلسلة الكتل.