ETHER:长推:解析 zkBridge——通过新型分布式证明系统为 L1 和 L2 互操作性提供无信任且高效的跨链基础设施_Compendium.Fi

注:本文来自@AlphaInsiders推特,MarsBit整理如下:

PolyhedraNetwork推出zkBridge主网Alpha/跨链NFT和消息桥

我已经写了一个关于PolyhedraNetwork的帖子,他们的产品,融资,和未来的潜力,现在随着新的发布,让我们看看你今天能做什么!

不要只想着空投/成为合法用户

这是我以前的帖子,如果你有兴趣了解更多关于项目和他们的融资情况,

你还可以将帖子作为NFT来订阅和收集,这可能会导致在某些时候获得$Mirror代币。

https://mirror.xyz/alphainsiders.eth/i43qsjAWnLsRkoEBAoDppe6xijDxYqkpQ7u-fWTzfwA

ZkBridges是什么?

zkBridge利用zkSNARKs使发送方能够有效地向接收方链证明发生了特定的状态转换。该系统包括区块头中继网络和更新合约。

比特币全网未确认交易数量为352513笔:金色财经报道,数据显示,目前比特币全网未确认交易数量为352513笔,全网算力为338.14 EH/s,24小时交易速率为7.85交易/s,目前全网难度为48.01 T,预测下次难度下调1.11%至47.47 T,距离调整还剩10天8小时。[2023/5/9 14:50:29]

区块头中继网络从发送方链中检索区块头,创建证明这些区块头合法性的证明,并将区块头和证明一起转发给在接收方链上操作的更新合约。

Request Finance集成至Moonbeam Network:2月3日消息,一体化财务解决方案Request Finance集成至Moonbeam Network,增加了对加密支付的支持。团队现在可以利用Request以加密方式管理他们的工资单、费用和发票[2023/2/3 11:46:16]

更新合约维护一个轻客户端状态,并在相关证明被验证后自动添加发送方链区块头。这导致对发送者链的当前主链的更新。

腾讯音乐回应TME数字藏品几乎“停摆”:目前内部对该板块尚在评估与规划中:9月19日消息,此前有报道称腾讯音乐旗下的TME数字藏品处于近乎“停摆”的状态。据悉,平台在6月30日后就停止了发售更新,部分用户要求退款。腾讯音乐相关负责人对此回应称,目前内部对数藏板块尚在评估与规划中,后续有具体的动作将再对外沟通。不过关于用户的问题,公司肯定会妥善处理。[2022/9/19 7:06:07]

你能做什么?

你可以使用BSC或ETH主网创建一个NFT或只是从水龙头领取一个

一旦铸造/认领,你可以桥接NFT到另一个链

按照以下步骤申请目的地链的NFT。

你可以用不同的链条重复上述步骤

发送消息/跨链

访问https://zkbridge.com/messenger

写一条消息并将其从一个链发送到另一个链

你可以将此发送到你的地址或其他人的地址

测试并重复使用不同的链

还有什么?

我之前提到过他们已经筹集了1000万美元,但Polyhedra刚刚又筹集了1500万美元,由@polychain牵头

https://coindesk.com/business/2023/04/04/polychain-leads-15m-funding-round-for-crypto-startup-polyhedra-network/

他们还将很快启动与Galxe合作的忠诚度积分计划。详细信息稍后通知

有关更新,请务必关注@AlphaInsiders

加入我们的私人Discord?https://discord.gg/alphainsidersWe

共享多个任务,高潜力的空投测试网,抢先体验或WL点

我们的$Lens账户https://lenster.xyz/u/alphainsiders

这是#AlphaInsiders

https://twitter.com/i/status/1645420655351824384

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

大币网

火币交易所WORLD:Worldcoin:AI纪元下的人类_POP

人工智能的能力正在迅速接近人类,而在许多细分领域,已经超越了人类。尽管最近大型语言模型的兴起表明这些模型变得越来越多才多艺,看起来也更加「通用智能」,它们感觉更加智能是因为它们完美地学习了与人类.

莱特币价格区块链:阿里AI专家交流实录_kucoinpro

问:阿里大模型的发布节奏,以及大致水平?答:阿里巴巴达摩院主要来牵头去做大模型的相关的研究和进展,大概是在22年的时候,我们其实就已经发布了我们自己的这种自然语言理解的大模型,一个叫m6.

[0:0ms0-8:3ms