- KuCoin Ventures 宣布与 TON 基金会达成合作，并提供资金支持 TON 生态系统。//利多TON， telegram？
- 美 SEC 就富达现货以太坊 ETF 申请征求意见。MicroStrategy 再次以约 5.933 亿美元现金购买 16,130 枚比特币。//利好消息？
- IOTA 在阿布扎比推出价值 1 亿美元生态基金，以推动「代币化」资产和数字网络建设。//真假？
- Chainlink 进行 v0.2 升级，推出 Chainlink Staking Platform v0.2，质押池额度扩大至 4500 万枚 LINK，占目前流通量的 8%。 //利多，增强网络安全和信任，减少流动性，缓解风险， 创新defi产品
- ICF 持有 Celestia 1.6% 股份，目前价值 7000 万美元，并认为未来几年里，ICF 及其 4 亿多美元的资金将有利于 Osmosis 和 Celestia 发展，因为 Osmosis 是 Cosmos 技术的最大用户。 //利多Celestia ， TIA，ATOM？
- 协处理器做的事情归纳一下就是两件事：从区块链上拿数据，并通过 ZK 证明我拿的数据是真的，没掺假；根据刚才拿到的数据做出相应的计算，并再次通过 ZK 证明我算的结果也是真的，没掺假，计算结果就可以被智能合约「低费用 +Trustless」的调用了。//ZK的衍生功能和影响，打破智能合约数据壁垒
- RWA 的资产代币化：//潜在的发展机会，需要长期关注？
- 1）资产数字化 - 将实物资产转化为数字格式，或将现有的数字资产迁移到新的基础设施（即区块链）上，以释放更多利益。代币化实例 - 库存、供应链资产、金融产品。
- 2）资产金融化 - 通过重新设计现金流、投资机会和资本形成，将任何资产转化为金融工具的过程。
- 三个关注点：更多的关注和活动；技术栈和 SDK的发展和成熟；法律和监管清晰度。
- Radius以模块化方式去中心化 Rollup 排序器。将构建者和提议者的角色合并到「排序器」中，引入加密内存池来消除排序器审查和三明治攻击，采用时间锁定谜题（延迟）加密，使用户能够以加密形式提交交易。
- Messari 在 2023 年 1 月的报告中将 DePIN 分为 4 个主要领域：去中心化服务器、无线、传感器和能源网络。//潜在热门方向，需要关注
- Solana 似乎是一条在 DePIN 领域非常活跃的链。 DAO 的治理任务从数字资产扩展到物理资产，最终DAO 的运营和行为更像传统公司。 //步子有点大，关注...
- 加密生态系统蓬勃发展的三大支柱： 技术创新；代币铸造机会；叙事的力量。
- MUD 引擎 = 链上关系型数据库 + 链上应用开发框架。
- zkOracle 将数据访问与可验证计算结合起来，从而为开发者提供了更完整的技术堆栈。
- 全链游戏产业图谱
- 1）全链游戏项目：Dark forest、Loot survivor、Imminent Solace 等。目前基本上都是 Web 端游戏，几乎没有 PC 端和移动端；
- 2）全链游戏引擎：Mud、Dojo、Argus、Curio、Paima 等。注重合约与客户端的状态同步、内容的持续更新、与其他合约间的可互操作性等问题；
- 3）全链游戏链：目前全链游戏项目方更喜欢在一些通用 Layer2，如 Arbitrum Nova、Optimism、Starknet 等上搭建；
- 4）全链游戏聚合器 / 分发平台：主要有 Composable Hub 和 Cartridge。
- 游戏类型分为三个方向：
- 1）模拟经营、宠物养成这样轻量的游戏：可以考虑采用 NFT+Token 的代币收费的方式，Free-to-play，但变强要 pay。
- 2）开放式的叙事宏大的游戏：如果可玩性较高，可以考虑设置付费门槛以及相关订阅和会员模式；前期可玩性较低的情况下，可以考虑先采用类似轻量游戏的商业模式吸引用户。
- 3）棋牌类游戏：可以参考传统 / 线下模式抽佣的方式
- 加密与AI结合的几个示例 //开拓思路
- Bittensor：旨在通过采用独特的激励机制和 AI 领域民主化，构建一个可以与 OpenAI 等大型 AI 公司类似的网络
- Akash：创新开源超级云平台，旨在以安全高效的方式买卖计算资源
- Render：旨在满足媒体制作日益增长的计算需求，利用限制 GPU 周期，将需要计算能力的内容创作者与拥有可用 GPU 资源的供应商联系起来。
- Gensyn：专注于解决 AI 系统固有的计算挑战和资源限制，该协议能够以经济高效的方式链接和验证链下学习工作
- Fetch.ai：提供了一个融合人工智能和区块链技术的多功能平台，为人工智能代理开发、机器学习模型货币化提供了工具
- 可汗学院创始人Sal Khan：你更加需要用好AI，将大模型的能力当作脚手架（scaffold）来提升自己的能力，并在特定领域里跟上AI的脚步再达到更加厉害的程度。
Khanmigo(可汗学院基于GPT推出的教学机器人)优势：
- 个性化教育：这是可汗学院一直努力的方向，AI将助力真正实现每一个老师渴望的差异化教学
- 防作弊：作弊在AI工具之前就一直存在，面向学生的Khanmigo作为引导，提供更多的背景知识，但是学生无法直接套出解题答案；对于文本的复制粘贴生成的文章，也能够检查出来
- 数据保护：与ChatGPT做隔离，可汗学院是有护栏地应用AI，不会使用学生和老师的数据
- 更多的称职老师：面向家长与老师可以获得教学计划，活动建议并及时得到反馈提升教的能力
- 教师的稳定性：Sal说他读到一篇论文，连续两年由同一位老师教授对于学生的价值——稳定老师对于孩子学习的重要性，现在可以确保在师资欠缺的地方，Khanmigo可以长期陪伴一个孩子
- 提供学习目标：这点是我认为最重要的，就是学特定学科和技能有什么用能够让人有明确的动力。我记得美团的王慧文之前就在分享时说过「大学上的很多课不知道有啥用，如果当初知道线性代数主要是用来做人工智能的，当时要知道这个作用我肯定发愤图强」。通过个性化的辅导和对话，帮助学生制定ta关心的，明确的目标。
来源：chainbuzz.xyz，。。。