Nathalia90

黄昏成功解决了加密交易中的错误，并发现遵循真实金融原则是正确的道路。你意识到了吗？在加密世界中，人们通常仅根据转账的成功与否来评估交易是否成功，只要余额发生变化，他们就觉得一切都已完成。但是在真实金融中，情况完全不同。资产的变化绝不能仅仅作为转账的行为而独立存在。资格限制、信息限制和规则必须与资产变化同时生效。如果这些条件没有同时得到确认，即使在区块链上看起来转账成功，这也只是技术状态，而不是在意义上真正合法的交易。

Vitalik的主要概念贡献是让L2摆脱"单一类别、统一义务"的框架，并重新定义为"位于信任光谱中的多样性"。之前，"品牌分片"的隐喻假设所有L2都必须追求第二阶段的去中心化，并作为以太坊的扩展，承载与L1相一致的价值和安全承诺。但新的框架承认：不同的L2具有不同的用途，对于具有特定需求的项目，零阶段或一阶段的去中心化可能是一个合理的终点。这种重构具有战略意义，因为它打破了隐含的假设，即"未追求完全去中心化的L2是失败的"。例如，服务于机构客户并需要资产冻结功能的L2，并不是"有缺陷的Arbitrum"，而是"针对不同市场的差异化产品"。通过承认这种"信任光谱"的存在，Vitalik使L2能够诚实面对自身立场，而不必承诺经济上不支持的"去中心化"。

Vanar正在利用其先进的区块链改变Web3的景观，专注于速度、可扩展性和可持续性。为了满足主要品牌的需求，Vanar提供环保基础设施、可承受的成本和最佳的用户体验。
Vanar Chain：Layer 3：Vanar Chain拥有5层原生AI区块链堆栈，其中Layer 3是Kayon：AI推理。这更像是一个将原始和压缩数据转换为可操作和智能见解的脑子。在与仅存储和执行交易的传统链相比，Kayon具备上下文的AI推理能力，能够与dApps、智能合约，甚至能够以自然语言查询数据的企业系统进行交互，进行模式分析，并在没有链下oracle或中间件的情况下自动化决策。

Walrus 是一个去中心化的数据存储网络，建立在 Sui 区块链之上，提供快速、安全、低成本和可编程的 Web3 存储。该网络的原生代币是 $WAL ，成为系统的“经济燃料”——用于存储支付、质押和网络治理参与。

Walrus 旨在成为 Web3 数据层的解决方案，能够去中心化、低成本和可扩展地管理大文件存储，如图像、视频、AI 数据集和动态内容。

Plasma是一个专为稳定币生态系统设计的Layer-1区块链，旨在成为快速、低成本和低费用的全球稳定币支付基础设施。该网络的原生代币是XPL，作为燃料、抵押资产和Plasma生态系统中的奖励。

🧠 项目的愿景与重点
Plasma的主要关注点是：
支持像USDT这样的全球稳定币流通，为最终用户提供无交易费用。
提供高吞吐量的交易（索赔 >1,000 TPS）。

黄昏基金会是推动黄昏网络开发的组织，黄昏网络是一种专注于合规交易隐私的Layer-1区块链，同时为现实世界资产（Real-World Assets / RWA）的代币化和在受监管的金融部门的使用开辟了路径。黄昏的叙述更侧重于真实基础设施的建设，而不仅仅是代币价格的炒作。

🧠 项目的愿景和目标
黄昏旨在同时桥接隐私和监管——即提供一个区块链网络：

Vanar Chain 是一个 Layer-1 区块链项目，因其独特的将人工智能 (AI) 集成到区块链网络中的焦点而在加密世界中引起关注——这是一个有前景的方法，旨在在 Web3、去中心化金融 (DeFi)、游戏和数字资产生态系统中创造智能应用。
什么是 Vanar Chain 和 VANRY？
Vanar Chain 是一个设计用于原生集成 AI 到协议和链上服务的新一代区块链，因此智能合约、数据存储和应用机制不仅依赖于传统逻辑，还依赖于去中心化计算智能。

这个行业面临着一个悄然无声却毁灭性的难题：无法验证我们所信赖的数据是否真的可靠。从机器学习到数字广告，关键系统建立在其真实性从未得到验证的信息之上。解决方案需要来自源头的可验证数据。在一个人工智能管理信用决策、招聘和医疗诊断的世界中，风险呈指数增长。高达87%的人工智能项目从未达到生产，其原因不在于算法，而在于用于训练这些系统的糟糕数据质量。对于一个价值2000亿美元的行业而言，这个数字是一个巨大的失败。影响超越了人工智能。每年价值7500亿美元的数字广告，因为欺诈和不准确性损失了近三分之一的投资，尤其是因为交易从未能可靠审计。甚至连亚马逊这样的科技巨头，在投资多年开发后，也不得不放弃整个项目，因为发现它们的训练数据复制了歧视性偏见。当自动系统作出重要决策时，很少有方法可以追踪和验证其数据源的完整性。关键行业中未验证数据的隐性成本缺陷数据不仅损害算法；它们会大规模放大这些缺陷。使用偏见、腐败或不准确的信息训练的模型并不是随机出错，而是系统性地复制并加剧了训练数据的偏见。亚马逊的案例说明了这一现实。它的招聘工具并不是为了歧视而设计的，但在给定由男性主导的历史招聘数据后，却“学会了”这样做。没有任何算法足够先进，能够处理根本上被污染的数据集。挑战不仅仅在于错误数据。训练数据集在收集和处理时未留下可验证的来源、所做的修改或其完整性变化的踪迹。当这些数据训练决定贷款、诊断或工作晋升的系统时，没有机制可以表明这些数据来自何处或是否已被更改。作为信任基础的密码验证构建可信赖的人工智能需要一些大型数据中心或最快处理器无法提供的东西：从第一个字节开始就可以验证其真实性的数据。Walrus恰好实现了这一点，允许端到端的数据验证。在这个模型中，每个文件都有一个独特且可验证的标识符。每次更改都记录在供应链中。开发者可以通过加密方式证明他们的数据来源、谁进行了更改，以及数据是否保持完整。当监管机构质疑欺诈检测模型的决策时，可以提供blob标识符（由数据本身生成的唯一哈希），展示记录其存储历史的Sui对象，并通过加密方式验证训练数据从未被更改。Walrus与Sui堆栈集成，以协调区块链上的程序，建立一个数据可以被信任和设计上可验证的信任层，而不仅仅是基于善意假设。成功案例：从亚马逊到Alkimi数字广告是另一个因不可验证的信息而崩溃的行业。广告商在一个7500亿美元的市场中投资，但面临不准确的报告、系统性欺诈和由机器人生成的展示。交易分散在各种平台上，而绩效测量系统正是从夸大数字中获益的那一个。Alkimi通过使所有数据可验证重新设计了程序化广告的格局。每次展示、出价和交易都在Walrus中以不可更改的记录保存。该平台集成了客户敏感数据的加密，并通过加密验证准确性来处理对账，使其成为一个理想的解决方案，适用于数据必须首先得到验证的行业。可验证数据在DeFi和AI中的未来在AdTech中开始的事情只是可能应用的表面。人工智能开发者可以通过选择可以通过加密方式验证其真实性的数据集来消除偏见。DeFi协议可以将经过验证的数据进行代币化作为抵押，类似于AdFi如何将已证明的广告收入转化为可编程资产。去中心化数据市场可以发展，因为用户可以在保护加密保证隐私的同时货币化他们的个人信息。所有这一切都是可能的，因为，首次，数据不再需要盲目信任：它们可以被数学证明。WAL（截至撰写时为0.09美元）构成了该生态系统经济的基础，推动参与者在Sui网络中维护数据的完整性。当数据内生性地变得可验证时，错误的数据已经使整个行业瘫痪太久。没有能力验证我们数据的可靠性，我们无法朝着这个世纪承诺的创新迈进：从被标记为可信的人工智能系统到防止欺诈并实时剔除恶意行为者的DeFi协议。Walrus构建了实现这一变化的基础设施。通过建立在数据从创建开始即可验证的平台上，组织可以从第一天起就相信他们的系统建立在坚实和客观的基础上。未来将不会更快或更大，而是更可验证。

经过几周的稳定下行压力，DUSK 在历史需求区附近显示出初步稳定的迹象。在较低的时间框架内，价格在下降结构中经历了压缩，几个更高的低点在支撑位附近形成——这是一个经典的设置，常常预示着波动性扩张。附图突出显示了这一压缩阶段，以及如果动能反转，向先前流动性水平突破的潜在路径。