Anera Labsは、暗号市場を立ち上げた世界初の暗号スタートアップです。p>Anera Labsはユーザーの意思に基づいて構築された流動性インフラであり、分散型システムに新しい概念を導入しています。具体的な操作を指定する代わりに、ユーザーは署名された条件を通じて望む結果を表現します。これにより、専門ソルバーが意図を達成するための最も効率的な方法を決定し、「何を」と「どのように」を分離することができます。
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Anera Labsは流動性を活性化させるために、先着順(FCFS)と見積依頼(RFQ)という2つのオークションメカニズムを使用しています。FCFSはスピードを優先し、価格に関係なく最初に適格とされた入札を受け入れます。一方、RFQは、充填業者間の競争を可能にし、より良い価格を生み出すかもしれないが、より時間がかかる。
フィラーは、ユーザーとネットワークの仲介役として、これらのプロトコルにおいて重要な役割を果たします。彼らの競争は、より良い実行品質とより低いユーザー手数料を推進します。しかし、分散型システムにおいては、プロトコルやフィラーによる検閲の可能性が依然として懸念されています。プロトコルの検閲は、チェーン外のコンポーネントが実行プロセスに関与する場合に発生し、中央集権化をもたらし、システムの公平性を損なう可能性がある。フィラーの検閲は、フィラーが特定のオーダーへのサービスを選択的に拒否することで発生し、それによってユーザーの選択肢が制限され、金銭的なトラブルに巻き込まれる可能性があります。
Blocksense - インターネットデータとCPU/GPU 計算を利用できる予言マシンの作成をサポートします。
ブロックセンスは、ブロックチェーン上の従来のデータフィードの限界を克服するために設計された予言マシンのネットワークです。ゼロ知識証明とノードの分散型ネットワークを活用することで、予言マシンの効率性、安全性、透明性を向上させます。
BlockSense の Merkle ツリーベースの拡張機能により、費用対効果の高いデータの配布とアクセスが可能になります。柔軟な手数料と潜在的なチェーン補助金により、DeFiエコシステムが促進されます。同時に、誰でもデータフィードを作成し、データプロバイダーとなり、データの世界全体にアクセスすることができます。暗号化メカニズムにより、データの完全性が保証され、信頼性の要件も最小限に抑えられる。データの可用性は保証され、検閲は防止される。
Cork Protocol - オンチェーンクレジット加速のためのリスク価格決定プロトコル
Corkは、ペッグアセット担保スワップの作成と取引を簡素化するために設計されたプロトコルです。の作成と取引を簡素化するために設計されたプロトコルです。クレジットデフォルトスワップと同様に、コルクの非連結スワップにより、ユーザーはDeFiの市場全体のボラティリティをヘッジすることができます。
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コークのPSMは、デカップリングが発生した場合でも、加入者が当初の元本を償還できることを保証します。また、流動性プロバイダーには安価な価格設定とインセンティブが提供される。ユーザーは自由に取引し、ポジションをヘッジすることができ、コルクはDeFiエコシステムにおいてリスクを管理しリターンを最大化するソリューションを提供する。
Kuzco - LLM 推論マーケットプレイス
Kuzcoは、Solanaブロックチェーンに基づく非中央集権GPUクラスターです。KuzcoはSolanaブロックチェーンに基づく分散型GPUクラスターで、ネットワーク参加者から提供されるアイドルGPUリソースを活用することで、大規模な言語モデル(Llama3、Mistral、Phi3など)のための効率的でコスト効率の良い推論サービスを提供するように設計されています。ユーザーはOpenAI互換のAPIを通じてこれらのモデルに簡単にアクセスすることができ、Kuzcoの分散アーキテクチャにより、大規模モデルの推論にネットワークの計算能力をフルに活用することができる。Kuzcoの分散アーキテクチャは、大規模なモデル推論を実現するためにネットワークの計算能力をフルに活用することを可能にする。
OpenGradient - 世界のコンピューティングをチェーンにもたらすよう設計されたブロックチェーンを構築
OpenGradientは、EVMと互換性のあるブロックチェーンネットワークを構築しています。AIのためのスケーラブルでセキュアな実行レイヤーとなるよう設計されたEVM互換ブロックチェーンネットワークです。
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OpenGradient Networkは、スマートコントラクトの事前コンパイルを通じて推論AIモデルへの直接アクセスを提供するため、スマートコントラクトのコンポーザビリティを最大限に高めることができます。スマートコントラクト内の異なるモデルへの推論呼び出しを単純につなげることで、強力なユースケースを作成できる。
相互運用性に関しては、