Mete Baskaya
As a seasoned lecturer, my pedagogical approach is rooted in academic rigor and in-the-trenches experience.
Otevřené obchodování
Častý trader
Počet let: 5.5
38 Sledujících
3.0K+ Sledujících
659 Označeno To se mi líbí
125 Sdílené
Vše
Nabídky
Videa
PINNED
Zobrazit originál
Co je Blockchain a proč je důležitý pro masové přijetí?
Blockchain je technologie distribuované účetní knihy, která poskytuje bezpečné a transparentní transakce. Jedná se o decentralizovaný systém, který eliminuje potřebu zprostředkovatelů, jako jsou banky, vlády nebo finanční instituce, snižuje související transakční poplatky a urychluje proces. Technologie blockchain získala velkou pozornost díky svému potenciálu transformovat různá odvětví, jako jsou finance, zdravotnictví, doprava a nemovitosti. Je důležité pro masové přijetí, protože umožňuje důvěru, odpovědnost, transparentnost a bezpečnost v transakcích.
Přeložit
The Future of AMM Models and Hybrid Order Book
The Future of DeFi Performance and Its Redefinition by AI-Enhanced Execution Engines.
Decentralised finance (DeFi) has brought a new realm of transparency, programmability, and access to the global market. However, despite such developments, there is still one major obstacle that restricts its development: the quality of execution. With the growth of DeFi across multiple blockchains, Layer-2 networks, and heterogeneous execution environments, the reality-to-theoretical efficiency has increased, depending on individual trading performance. Conventional automated market makers (AMMs) and pure on-chain order books models cannot provide predictable and institution-grade execution in fragmented and adversarial markets.
This has sparked new interest in hybrid market designs that combine liquidity based on AMMs with the precision characteristic of order books. More to the point, it has brought the focus on AI-enhanced execution engines as the absent component needed to open the next stage of performance and adoption of DeFi.
Single-Model Markets: Single-Model Markets are designed to address only a single facet of a problem.<|human|>Single-Model Markets to Hybrid Design A Single-Model Market Single-Model Markets are built to cover only a single aspect of a problem.
Since the early days of DeFi, AMMs have been used to provide liquidity continuously, eliminating the need for centralised players. The decentralised exchanges grew quickly because of their simplicity and composition. Nevertheless, academic literature has demonstrated that constant-function AMMs are structurally inefficient, especially in volatile markets or for large trades, where nonlinearly rising slippage and capital inefficiency are observed (Angeris et al., 2019).
Instead, order book-based systems have narrower spreads and improved price discovery, which is more consistent with the conventional market microstructure. However, they become dramatically slow when used on-chain, due to expensive update costs, latency issues, and being prone to transaction reordering and front-running. These features have been shown in the MEV literature to be discriminatory towards regular traders and negatively impact the quality of execution (Daian et al., 2019).
These trade-offs are tried to be resolved with the models of hybrid AMM-order books. Hybrid designs offer a more flexible execution environment, as they enable AMMs to provide baseline liquidity and order books to offer more transparent price information. Nevertheless, the success of this type of system is not as much based on its architecture as it is on the way decisions are made regarding their execution.
Execution Is No longer a Routing Problem.
The first DeFi systems considered execution as little more than a routing problem: finding the pool or venue quoting the best price at a particular point in time. This strategy is adequate on a retail scale, but it collapses when institutions are involved. Market participants of a professional grade do not measure execution by price, but by result, which is an aggregate of price impact, slippage, timing, consistency, and the likelihood of completion.
The result of execution on-chain is influenced by dynamically changing liquidity, volatile gas markets, block timing, and adversarial participants in the MEV competition. Execution in such situations is a predictive problem and not a static one. It involves looking forward to short-term market trends, as opposed to responding to snapshots of current conditions.
It is in this area that artificial intelligence really changes the landscape of execution.
Artificial Intelligence-Enhanced Execution Engines: A Reaction to Prediction.
Execution engines enhanced with AI transform DeFi from reactive routing to decision-level routing. Fixed heuristics do not govern these systems; instead, they learn continuously based on historical and real-time data to assess execution strategies probabilistically.
The most important AI-based capabilities are:
Liquidity and volatility prediction, which allows adjusting execution trajectories in advance.
Optimisation of timing, which takes into consideration block production, sequencer behaviour and congestion.
Alteration in the selection of the adaptive strategy, dynamically between the AMM liquidity and the order book execution.
Execution that is MEV-conscious and prevents the adverse selection by prediction and sequencing awareness.
Current studies indicate that reinforcement learning in limit order book settings can be effective in producing execution policies that are more powerful than fixed policies, due to their ability to adapt to endogenous market dynamics (Cheridito et al., 2025). AI in hybrid DeFi systems does not substitute AMMs or order books; it simply coordinates them.
What has emerged is a shift in the logic of the best price to that of optimising the best outcome, which closely resembles the execution practices in the traditional financial market (Madhavan, 2000).
DeFi Markets Implications on performance.
Hybrid execution architectures that are enhanced with AI can improve the performance of DeFi in several dimensions that are important to institutional participants:
Decrease in slippage variance, which minimises severe negative results.
Stabilisation in more difficult circumstances.
Better capital efficiency, especially of big trades.
Lessened the MEV effect by foresightful and timely execution.
These enhancements bring DeFi a step closer to the performance levels needed in professional trading markets, and one of the main impediments to institutional adoption.
AID: Artificial Intelligence as Financial Infrastructure.
In this new paradigm, the example of AID with AI-enhanced hybrid execution can be seen as a way to realise the infrastructure of core financial operations in the form of AI-enhanced hybrid execution, rather than just an optimistic veneer.
The architecture of AID incorporates artificial intelligence into the data, execution, and decision-making stack of AID. Rather than viewing AI as a supplement, the platform places intelligence at the centre of the action, where it can continually review the state of the market, liquidity, and risk indicators, and settle trades.
AID is a data aggregator that uses its data layer to calculate on-chain metrics, including volume flows, liquidity depth, volatility regimes, and yield dynamics. Such inputs are fed to predictive models, which guide real-time execution decisions. At the implementation level, AID enables a variety of liquidity sources and execution styles, allowing for the dynamic balancing of the liquidity of an AMM and a book order book.
As a FinTech, AID's greatest contribution is its focus on the consistency and measurability of execution. By making execution the infrastructure, not a feature, AID prioritises DeFi trading among institutions, which need to know in advance, control risk, and repeat.
Such a strategy represents a broader move within the DeFi ecosystem. The next generation of adoption will not be enhanced by minor improvements in speed or yield, but rather by systems that can provide stable execution under pressure.
The future of the DeFi market architecture is a hybrid of AMM-order books, which are controlled by AI-enhanced execution engines. Such systems transform execution into a reactionary routing exercise into an outcome-based, predictive decision-making process.
As the quality of execution emerges as the new metric of DeFi performance, the infrastructure level of platforms that become intelligent will become the standard. AID is an example of this direction, incorporating AI into execution, liquidity intelligence, and risk assessment, as an illustration of how decentralised markets can be developed to achieve the performance of an institution.
Here, AI-enhanced hybrid execution engines are not an optimisation but a structural improvement of the financial foundations of DeFi.
References
Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., and Noyes, C. (2019). UNI analysis Uniswap markets.arXiv:1911.03380.
Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: An endogenous price formation and execution in a limit order book, a multi-agent reinforcement learning environment. arXiv:2511.02016.
Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., and Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, reordering in transactions and consensus instability in decentralised exchanges. IEEE Symposium on Privacy and Security.
Madhavan, A. (2000). Market microstructure: Survey. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.
AID. (2024-2026). Documentation of the AID platform. https://aid-1.gitbook.io/aid.
AID. (2024-2026). AID official site. https://aidav2.com.
AID. (2024-2026). AID books. https://medium.com/AIDAv2.
Decentralised finance (DeFi) has brought a new realm of transparency, programmability, and access to the global market. However, despite such developments, there is still one major obstacle that restricts its development: the quality of execution. With the growth of DeFi across multiple blockchains, Layer-2 networks, and heterogeneous execution environments, the reality-to-theoretical efficiency has increased, depending on individual trading performance. Conventional automated market makers (AMMs) and pure on-chain order books models cannot provide predictable and institution-grade execution in fragmented and adversarial markets.
This has sparked new interest in hybrid market designs that combine liquidity based on AMMs with the precision characteristic of order books. More to the point, it has brought the focus on AI-enhanced execution engines as the absent component needed to open the next stage of performance and adoption of DeFi.
Single-Model Markets: Single-Model Markets are designed to address only a single facet of a problem.<|human|>Single-Model Markets to Hybrid Design A Single-Model Market Single-Model Markets are built to cover only a single aspect of a problem.
Since the early days of DeFi, AMMs have been used to provide liquidity continuously, eliminating the need for centralised players. The decentralised exchanges grew quickly because of their simplicity and composition. Nevertheless, academic literature has demonstrated that constant-function AMMs are structurally inefficient, especially in volatile markets or for large trades, where nonlinearly rising slippage and capital inefficiency are observed (Angeris et al., 2019).
Instead, order book-based systems have narrower spreads and improved price discovery, which is more consistent with the conventional market microstructure. However, they become dramatically slow when used on-chain, due to expensive update costs, latency issues, and being prone to transaction reordering and front-running. These features have been shown in the MEV literature to be discriminatory towards regular traders and negatively impact the quality of execution (Daian et al., 2019).
These trade-offs are tried to be resolved with the models of hybrid AMM-order books. Hybrid designs offer a more flexible execution environment, as they enable AMMs to provide baseline liquidity and order books to offer more transparent price information. Nevertheless, the success of this type of system is not as much based on its architecture as it is on the way decisions are made regarding their execution.
Execution Is No longer a Routing Problem.
The first DeFi systems considered execution as little more than a routing problem: finding the pool or venue quoting the best price at a particular point in time. This strategy is adequate on a retail scale, but it collapses when institutions are involved. Market participants of a professional grade do not measure execution by price, but by result, which is an aggregate of price impact, slippage, timing, consistency, and the likelihood of completion.
The result of execution on-chain is influenced by dynamically changing liquidity, volatile gas markets, block timing, and adversarial participants in the MEV competition. Execution in such situations is a predictive problem and not a static one. It involves looking forward to short-term market trends, as opposed to responding to snapshots of current conditions.
It is in this area that artificial intelligence really changes the landscape of execution.
Artificial Intelligence-Enhanced Execution Engines: A Reaction to Prediction.
Execution engines enhanced with AI transform DeFi from reactive routing to decision-level routing. Fixed heuristics do not govern these systems; instead, they learn continuously based on historical and real-time data to assess execution strategies probabilistically.
The most important AI-based capabilities are:
Liquidity and volatility prediction, which allows adjusting execution trajectories in advance.
Optimisation of timing, which takes into consideration block production, sequencer behaviour and congestion.
Alteration in the selection of the adaptive strategy, dynamically between the AMM liquidity and the order book execution.
Execution that is MEV-conscious and prevents the adverse selection by prediction and sequencing awareness.
Current studies indicate that reinforcement learning in limit order book settings can be effective in producing execution policies that are more powerful than fixed policies, due to their ability to adapt to endogenous market dynamics (Cheridito et al., 2025). AI in hybrid DeFi systems does not substitute AMMs or order books; it simply coordinates them.
What has emerged is a shift in the logic of the best price to that of optimising the best outcome, which closely resembles the execution practices in the traditional financial market (Madhavan, 2000).
DeFi Markets Implications on performance.
Hybrid execution architectures that are enhanced with AI can improve the performance of DeFi in several dimensions that are important to institutional participants:
Decrease in slippage variance, which minimises severe negative results.
Stabilisation in more difficult circumstances.
Better capital efficiency, especially of big trades.
Lessened the MEV effect by foresightful and timely execution.
These enhancements bring DeFi a step closer to the performance levels needed in professional trading markets, and one of the main impediments to institutional adoption.
AID: Artificial Intelligence as Financial Infrastructure.
In this new paradigm, the example of AID with AI-enhanced hybrid execution can be seen as a way to realise the infrastructure of core financial operations in the form of AI-enhanced hybrid execution, rather than just an optimistic veneer.
The architecture of AID incorporates artificial intelligence into the data, execution, and decision-making stack of AID. Rather than viewing AI as a supplement, the platform places intelligence at the centre of the action, where it can continually review the state of the market, liquidity, and risk indicators, and settle trades.
AID is a data aggregator that uses its data layer to calculate on-chain metrics, including volume flows, liquidity depth, volatility regimes, and yield dynamics. Such inputs are fed to predictive models, which guide real-time execution decisions. At the implementation level, AID enables a variety of liquidity sources and execution styles, allowing for the dynamic balancing of the liquidity of an AMM and a book order book.
As a FinTech, AID's greatest contribution is its focus on the consistency and measurability of execution. By making execution the infrastructure, not a feature, AID prioritises DeFi trading among institutions, which need to know in advance, control risk, and repeat.
Such a strategy represents a broader move within the DeFi ecosystem. The next generation of adoption will not be enhanced by minor improvements in speed or yield, but rather by systems that can provide stable execution under pressure.
The future of the DeFi market architecture is a hybrid of AMM-order books, which are controlled by AI-enhanced execution engines. Such systems transform execution into a reactionary routing exercise into an outcome-based, predictive decision-making process.
As the quality of execution emerges as the new metric of DeFi performance, the infrastructure level of platforms that become intelligent will become the standard. AID is an example of this direction, incorporating AI into execution, liquidity intelligence, and risk assessment, as an illustration of how decentralised markets can be developed to achieve the performance of an institution.
Here, AI-enhanced hybrid execution engines are not an optimisation but a structural improvement of the financial foundations of DeFi.
References
Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., and Noyes, C. (2019). UNI analysis Uniswap markets.arXiv:1911.03380.
Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: An endogenous price formation and execution in a limit order book, a multi-agent reinforcement learning environment. arXiv:2511.02016.
Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., and Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, reordering in transactions and consensus instability in decentralised exchanges. IEEE Symposium on Privacy and Security.
Madhavan, A. (2000). Market microstructure: Survey. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.
AID. (2024-2026). Documentation of the AID platform. https://aid-1.gitbook.io/aid.
AID. (2024-2026). AID official site. https://aidav2.com.
AID. (2024-2026). AID books. https://medium.com/AIDAv2.
Zobrazit originál
Od 3. ledna 2009 do 3. ledna 2026: Den, kdy Bitcoin začal — a co nás naučil
Dnes je 3. ledna. Na kalendáři to může vypadat jako obyčejný den, ale v historii technologie a financí má 3. leden výjimečné místo: 3. ledna 2009 — den, který je široce považován za „narozeniny“ Bitcoinu.
Tento den Satoshi Nakamoto vytvořil první blok, známý jako Genesis Block (blok 0), a síť Bitcoin začala prakticky fungovat. Nebylo to pouze spuštění nového digitálního aktiva; bylo to první vážné reálné provedení myšlenky, která je často popisována jako „internet hodnoty.“
Tento den Satoshi Nakamoto vytvořil první blok, známý jako Genesis Block (blok 0), a síť Bitcoin začala prakticky fungovat. Nebylo to pouze spuštění nového digitálního aktiva; bylo to první vážné reálné provedení myšlenky, která je často popisována jako „internet hodnoty.“
Zobrazit originál
Veselé Vánoce!
Zobrazit originál
Nová role umělé inteligence v optimalizaci likvidity na blockchainu
Analytický pohled na infrastrukturu nové generace
Analytický pohled na infrastrukturu nové generace
Nová role umělé inteligence v optimalizaci likvidity na blockchainu: analytický pohled na infrastrukturu nové generace
Jedním z nejkonzistentnějších problémů v dospívání decentralizovaných financí (DeFi) zůstává fragmentace likvidity a neefektivnost provádění. S růstem trhů na blockchainu napříč různými blockchainy, vrstvami provádění a likviditními prostředími mají konvenční automatizované tržní makléřství (AMM) a agregátory decentralizovaných burz (DEX) potíže s udržením efektivního, předvídatelného a spravedlivého provádění. Koncept umělé inteligence (AI) vytváří zcela nový paradigm, v němž jsou do jádra finanční infrastruktury zavedeny prediktivní modelování, adaptivní směrování, optimalizace se znalostí sekvenceru a provádění řízené daty. Tento dokument diskutuje o nové roli AI v optimalizaci likvidity a zkoumá AID.Hyper jako příklad architektury provádění nové generace, která odráží některé z nejpokročilejších designových principů, které se v současnosti objevují v krajině DeFi. Architektura systému je pozoruhodná nejen pro konceptuální inovaci, ale také pro její akademicky podložený přístup k řešení strukturálních neefektivity, které jiné protokoly dosud neoperacionalizovaly.
Analytický pohled na infrastrukturu nové generace
Nová role umělé inteligence v optimalizaci likvidity na blockchainu: analytický pohled na infrastrukturu nové generace
Jedním z nejkonzistentnějších problémů v dospívání decentralizovaných financí (DeFi) zůstává fragmentace likvidity a neefektivnost provádění. S růstem trhů na blockchainu napříč různými blockchainy, vrstvami provádění a likviditními prostředími mají konvenční automatizované tržní makléřství (AMM) a agregátory decentralizovaných burz (DEX) potíže s udržením efektivního, předvídatelného a spravedlivého provádění. Koncept umělé inteligence (AI) vytváří zcela nový paradigm, v němž jsou do jádra finanční infrastruktury zavedeny prediktivní modelování, adaptivní směrování, optimalizace se znalostí sekvenceru a provádění řízené daty. Tento dokument diskutuje o nové roli AI v optimalizaci likvidity a zkoumá AID.Hyper jako příklad architektury provádění nové generace, která odráží některé z nejpokročilejších designových principů, které se v současnosti objevují v krajině DeFi. Architektura systému je pozoruhodná nejen pro konceptuální inovaci, ale také pro její akademicky podložený přístup k řešení strukturálních neefektivity, které jiné protokoly dosud neoperacionalizovaly.
Zobrazit originál
Je mi ctí být nominován na Blockchain 100!
Jsem nadšený, že mohu sdílet, že jsem byl nominován v kategorii Nejlepší 100 nezávislých výzkumníků na Binance Blockchain 100 Awards.
Toto uznání oslavuje ty, kteří posouvají inovace a přispívají originálním výzkumem do blockchainového ekosystému.
✅Hlasování komunity je nyní otevřeno!
Vaše podpora pro mě znamená hodně—prosím, hlasujte zde:
👉Hlasujte nyní: Binance
Pokračujme ve budování a formování budoucnosti blockchainu společně!
#Blockchain100 #Binance #BlockchainInsights #CryptoResearch #CommunityPower
Jsem nadšený, že mohu sdílet, že jsem byl nominován v kategorii Nejlepší 100 nezávislých výzkumníků na Binance Blockchain 100 Awards.
Toto uznání oslavuje ty, kteří posouvají inovace a přispívají originálním výzkumem do blockchainového ekosystému.
✅Hlasování komunity je nyní otevřeno!
Vaše podpora pro mě znamená hodně—prosím, hlasujte zde:
👉Hlasujte nyní: Binance
Pokračujme ve budování a formování budoucnosti blockchainu společně!
#Blockchain100 #Binance #BlockchainInsights #CryptoResearch #CommunityPower
Zobrazit originál
Cryptosoftware.ist: Přední kryptoměnová softwarová společnost v Turecku
Tento článek je pro mé milované přátele, seniorního vývojáře Serkana Çakmaka.
Kryptoměnová krajina se vyvíjí rychlostí blesku a přitahuje všechny, od jednotlivých investorů po velké podniky. V tomto dynamickém ekosystému jsou spolehlivá a inovativní softwarová řešení nezbytná pro úspěch.
Představujeme Cryptosoftware.ist, společnost se sídlem v Turecku, která se výhradně věnuje vývoji softwaru pro blockchain a kryptoměny. Pozicionuje se jako "Nejlepší kryptoměnová softwarová společnost v Turecku", Cryptosoftware.ist nabízí komplexní služby od platforem pro výměnu kryptoměn až po vytváření vlastních mincí. V tomto článku prozkoumáme pozadí společnosti, klíčové nabídky, výrazné funkce a proč se vyznačuje jako nejlepší volba pro projekty na blockchainu.
Kryptoměnová krajina se vyvíjí rychlostí blesku a přitahuje všechny, od jednotlivých investorů po velké podniky. V tomto dynamickém ekosystému jsou spolehlivá a inovativní softwarová řešení nezbytná pro úspěch.
Představujeme Cryptosoftware.ist, společnost se sídlem v Turecku, která se výhradně věnuje vývoji softwaru pro blockchain a kryptoměny. Pozicionuje se jako "Nejlepší kryptoměnová softwarová společnost v Turecku", Cryptosoftware.ist nabízí komplexní služby od platforem pro výměnu kryptoměn až po vytváření vlastních mincí. V tomto článku prozkoumáme pozadí společnosti, klíčové nabídky, výrazné funkce a proč se vyznačuje jako nejlepší volba pro projekty na blockchainu.
Zobrazit originál
Ochrana dat a decentralizovaná umělá inteligence (DeAI). ČÁST 2
Jako příklad, v online sociálních sítích (OSNs) je používání decentralizovaných struktur více zaměřeno na soukromí uživatelů než na centralizované struktury. Diskuze na konferencích, jako jsou KBW 2025 a Token2049, odkazují na důležitost DeAI při zvyšování bezpečnosti dat; výzkumné iniciativy, jako je GAIA, se zaměřují na důkazy s nulovým znalostem (ZK důkazy) používané k ověření vlastnictví dat. Obtíže však přetrvávají: distribuované systémy mohou být nákladné na koordinaci a škálovatelnost je problém. Tyto problémy lze vyřešit budoucími integracemi s důvěrným výpočetním systémem. DeAI má etický aspekt na akademické úrovni; minimalizuje zaujatost v datech a zvyšuje rovnost. Studie zdůrazňují důležitost blockchainu při zlepšování bezpečnosti a transparentnosti v DeAI. Nakonec je standardizace a regulace nezbytná, aby DeAI mohla být slibem AI budoucnosti zaměřené na ochranu soukromí.
$GAIA
Jako příklad, v online sociálních sítích (OSNs) je používání decentralizovaných struktur více zaměřeno na soukromí uživatelů než na centralizované struktury. Diskuze na konferencích, jako jsou KBW 2025 a Token2049, odkazují na důležitost DeAI při zvyšování bezpečnosti dat; výzkumné iniciativy, jako je GAIA, se zaměřují na důkazy s nulovým znalostem (ZK důkazy) používané k ověření vlastnictví dat. Obtíže však přetrvávají: distribuované systémy mohou být nákladné na koordinaci a škálovatelnost je problém. Tyto problémy lze vyřešit budoucími integracemi s důvěrným výpočetním systémem. DeAI má etický aspekt na akademické úrovni; minimalizuje zaujatost v datech a zvyšuje rovnost. Studie zdůrazňují důležitost blockchainu při zlepšování bezpečnosti a transparentnosti v DeAI. Nakonec je standardizace a regulace nezbytná, aby DeAI mohla být slibem AI budoucnosti zaměřené na ochranu soukromí.
$GAIA
Zobrazit originál
Ochrana dat a decentralizovaná umělá inteligence (DeAI). ČÁST 1
Koncept decentralizované umělé inteligence (DeAI) je nový paradigmat, který řeší problémy spojené s ochranou dat centrálních AI systémů. Tento dokument se zabývá systémy ochrany dat, integracemi blockchainu a možnými použitími DeAI. Konvenční AI řešení jsou založena na velkých objemech dat uložených na centrálních serverech, což vystavuje soukromí uživatelů riziku úniků dat. DeAI je však založena na distribuovaných technologiích, jako je blockchain, který obnovuje vlastnictví dat uživateli, zlepšuje transparentnost a bezpečnost. Federované učení a homomorfní šifrování jsou přístupy, které leží v základech principů DeAI. Federované učení umožňuje místní zpracování dat na počítačích, přičemž aktualizace modelu jsou zasílány pouze na centrální server a surová data nejsou odesílána. Taková metoda je zvlášť užitečná ve zdravotnictví, kde mohou být AI modely trénovány pomocí dat pacientů bez jakýchkoli porušení soukromí. Příkladem je rámec DeCaPH, který podporuje spolupracující učení v prostředí více nemocnic, což zaručuje partnerství citlivá na soukromí. Použitím blockchainu jako součásti DeAI mohou chytré smlouvy řídit přístup k datům; když uživatel souhlasí se sdílením dat, operace je registrována jako trvalá. To buduje transparentnost na trzích s daty a vyhýbá se hrozbám pro soukromí. V praxi jednají AI agenti DeAI, kteří dbají na soukromí, jako správci blockchainu. Takoví strážci jsou kombinací lehkých AI modelů a blockchainu, který chrání informace uživatelů.
$GAIA
Koncept decentralizované umělé inteligence (DeAI) je nový paradigmat, který řeší problémy spojené s ochranou dat centrálních AI systémů. Tento dokument se zabývá systémy ochrany dat, integracemi blockchainu a možnými použitími DeAI. Konvenční AI řešení jsou založena na velkých objemech dat uložených na centrálních serverech, což vystavuje soukromí uživatelů riziku úniků dat. DeAI je však založena na distribuovaných technologiích, jako je blockchain, který obnovuje vlastnictví dat uživateli, zlepšuje transparentnost a bezpečnost. Federované učení a homomorfní šifrování jsou přístupy, které leží v základech principů DeAI. Federované učení umožňuje místní zpracování dat na počítačích, přičemž aktualizace modelu jsou zasílány pouze na centrální server a surová data nejsou odesílána. Taková metoda je zvlášť užitečná ve zdravotnictví, kde mohou být AI modely trénovány pomocí dat pacientů bez jakýchkoli porušení soukromí. Příkladem je rámec DeCaPH, který podporuje spolupracující učení v prostředí více nemocnic, což zaručuje partnerství citlivá na soukromí. Použitím blockchainu jako součásti DeAI mohou chytré smlouvy řídit přístup k datům; když uživatel souhlasí se sdílením dat, operace je registrována jako trvalá. To buduje transparentnost na trzích s daty a vyhýbá se hrozbám pro soukromí. V praxi jednají AI agenti DeAI, kteří dbají na soukromí, jako správci blockchainu. Takoví strážci jsou kombinací lehkých AI modelů a blockchainu, který chrání informace uživatelů.
$GAIA
Zobrazit originál
Gaia's Edge OSS: Posilování výrobců zařízení střední třídy s decentralizovanou AI na zařízení
$GAIA
Gaia's Edge OSS: Posilování výrobců zařízení střední třídy s decentralizovanou AI na zařízení
Abstrakt
Rychlá evoluce integrace umělé inteligence (AI) do spotřebitelských zařízení, zejména chytrých telefonů, představuje významné výzvy pro výrobce střední třídy. Projekce ukazují, že do roku 2028 bude 70 % chytrých telefonů vyžadovat vestavěné AI schopnosti pro tržní životaschopnost. Gaia's Edge OSS se objevuje jako B2B, open-source platforma navržená k demokratizaci přístupu k vlajkovým AI technologiím bez exorbitantních nákladů na výzkum a vývoj. Tento článek zkoumá funkce platformy, architekturu, výhody a důsledky, přičemž zdůrazňuje její decentralizovaný, na soukromí zaměřený přístup. Využitím principů Web3 a edge computingu umožňuje Edge OSS místní AI suverenitu, shodu s předpisy a škálovatelnost nasazení. Ověřeno prostřednictvím prototypů jako Gaia AI Phone, se pozicionuje jako klíčový nástroj v éře AI po cloudu.
Gaia's Edge OSS: Posilování výrobců zařízení střední třídy s decentralizovanou AI na zařízení
Abstrakt
Rychlá evoluce integrace umělé inteligence (AI) do spotřebitelských zařízení, zejména chytrých telefonů, představuje významné výzvy pro výrobce střední třídy. Projekce ukazují, že do roku 2028 bude 70 % chytrých telefonů vyžadovat vestavěné AI schopnosti pro tržní životaschopnost. Gaia's Edge OSS se objevuje jako B2B, open-source platforma navržená k demokratizaci přístupu k vlajkovým AI technologiím bez exorbitantních nákladů na výzkum a vývoj. Tento článek zkoumá funkce platformy, architekturu, výhody a důsledky, přičemž zdůrazňuje její decentralizovaný, na soukromí zaměřený přístup. Využitím principů Web3 a edge computingu umožňuje Edge OSS místní AI suverenitu, shodu s předpisy a škálovatelnost nasazení. Ověřeno prostřednictvím prototypů jako Gaia AI Phone, se pozicionuje jako klíčový nástroj v éře AI po cloudu.
Zobrazit originál
Digitální cesta BRICS: Noví členové, sen o společné měně a tlak USA
Úvod: BRICS multipolární svět
Během desetiletí byla světová ekonomika založena na americkém dolaru jako rezervní měně na světě. Dolar byl útěchou a dynamitovým geopolitickým nástrojem od systému Bretton Woods, který posílil vliv USA. Nicméně v posledních letech bylo toto uspořádání ohroženo skupinou BRICS (Brazílie, Rusko, Indie, Čína, Jižní Afrika), která prosazuje multipolární finanční pořádek.
BRICS byla založena v roce 2006 a rychle si získala pověst hlasu nových trhů. V letech 2023–2025 skupina významně rozšířila svou členskou základnu o Spojené arabské emiráty, Saúdskou Arábii, Egypt a Etiopii. Díky tomuto růstu tvoří BRICS v současnosti obrovský podíl na celkovém počtu obyvatelstva na celém světě, energetických rezervách a ekonomickém potenciálu [CFR, 2024].
Během desetiletí byla světová ekonomika založena na americkém dolaru jako rezervní měně na světě. Dolar byl útěchou a dynamitovým geopolitickým nástrojem od systému Bretton Woods, který posílil vliv USA. Nicméně v posledních letech bylo toto uspořádání ohroženo skupinou BRICS (Brazílie, Rusko, Indie, Čína, Jižní Afrika), která prosazuje multipolární finanční pořádek.
BRICS byla založena v roce 2006 a rychle si získala pověst hlasu nových trhů. V letech 2023–2025 skupina významně rozšířila svou členskou základnu o Spojené arabské emiráty, Saúdskou Arábii, Egypt a Etiopii. Díky tomuto růstu tvoří BRICS v současnosti obrovský podíl na celkovém počtu obyvatelstva na celém světě, energetických rezervách a ekonomickém potenciálu [CFR, 2024].
Zobrazit originál
Blockchain byl kdysi považován za hrozbu pro Wall Street.
Nyní se stává součástí její budoucnosti.
HSBC, Bank of America a Euroclear testují veřejné blockchainové sítě jako Solana - nejen teoreticky, ale v reálných institucionálních pilotních projektech. To není malý technologický experiment; je to znamení, že finance vstupují do nové éry.
Veřejné blockchainy nabízejí globální likviditu, rychlejší vypořádání a bezprecedentní transparentnost. Ale také vyvolávají otázky: regulace, bezpečnost a jak rychle se tradiční finance skutečně přizpůsobí.
Mohli bychom vidět více než polovinu veřejně obchodovaných akcií tokenizovaných na blockchainu během příštích 5 let?
📌 Rád bych slyšel váš názor - je to drobná aktualizace, nebo začátek kompletního redesignu financí?
Why
Nyní se stává součástí její budoucnosti.
HSBC, Bank of America a Euroclear testují veřejné blockchainové sítě jako Solana - nejen teoreticky, ale v reálných institucionálních pilotních projektech. To není malý technologický experiment; je to znamení, že finance vstupují do nové éry.
Veřejné blockchainy nabízejí globální likviditu, rychlejší vypořádání a bezprecedentní transparentnost. Ale také vyvolávají otázky: regulace, bezpečnost a jak rychle se tradiční finance skutečně přizpůsobí.
Mohli bychom vidět více než polovinu veřejně obchodovaných akcií tokenizovaných na blockchainu během příštích 5 let?
📌 Rád bych slyšel váš názor - je to drobná aktualizace, nebo začátek kompletního redesignu financí?
Why
Zobrazit originál
Solana a Wall Street: Proč banky přecházejí na veřejný blockchain?
V průběhu let byly blockchain a tradiční finance (TradFi) považovány za dva protikladné světy. Když byl Bitcoin vymýšlen v roce 2009, byl postaven jako decentralizovaný odpor vůči světovému bankovnímu systému. Je to síť, kterou nelze cenzurovat, není kontrolována centrální stranou a má za cíl převádět hodnoty přes různé hranice. Existovaly obavy, že by to mohlo narušit nebo dokonce zničit bankovní sektor.
Situace v roce 2025 se však ukazuje jako velmi odlišná. Hranice mezi těmito dvěma světy byla změkčena. Hlavní finanční instituce nyní zkoumají technologii blockchain, a to nejen v povolené formě. Stále více se obracejí k veřejným blockchainovým sítím.
Situace v roce 2025 se však ukazuje jako velmi odlišná. Hranice mezi těmito dvěma světy byla změkčena. Hlavní finanční instituce nyní zkoumají technologii blockchain, a to nejen v povolené formě. Stále více se obracejí k veřejným blockchainovým sítím.
Zobrazit originál
Srovnání přístupu Units Network vrstvy-0 s tradičními řešeními vrstvy-1 a vrstvy-2
Technologie blockchainu se stala revoluční silou, transformující průmysly jako finance, řízení dodavatelského řetězce a digitální umění během posledního desetiletí. Avšak jak rostla její adopce, rostly také výzvy v oblasti škálovatelnosti, bezpečnosti a likvidity. Bitcoin a Ethereum jako blockchainy vrstvy 1 (L1) upřednostňují decentralizaci a bezpečnost, ale čelí omezením v rychlosti transakcí a nákladech. Řešení vrstvy 2 (L2) jako Polygon byla vyvinuta k řešení těchto nedostatků, i když zůstávají závislá na infrastruktuře L1 a zavádějí vlastní obchodní kompromisy. Units Network však představuje přístup vrstvy 0 (L0), který přidává novou dimenzi do této hierarchie. V tomto článku porovnáme architekturu vrstvy 0 Units Network s Ethereum (L1) a Polygon (L2), zaměřením na výhody a nevýhody škálovatelnosti, bezpečnosti a likvidity.
Zobrazit originál
Jaký bude osud $ETH ?
Zobrazit originál
Web3D: Analýza automatizovaných, bezchybných auditů za méně než jednu minutu
V měnící se krajině blockchainové technologie se potřeba efektivních a přesných auditních mechanismů stává stále významnější. Jak decentralizované finance (DeFi) a aplikace Web3 proliferují, zajištění integrity a bezpečnosti chytrých kontraktů je zásadní. Tento dokument zkoumá Web3D, platformu, která tvrdí, že poskytuje plně automatizované, bezchybné audity za méně než jednu minutu, a zkoumá její potenciální dopady na bezpečnost a shodu v blockchainu.
Význam rychlosti a přesnosti v auditech blockchainu
Význam rychlosti a přesnosti v auditech blockchainu
Přihlaste se a prozkoumejte další obsah