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Binance 及其稳定币

Binance and its stablecoins

昨天,SEC 向稳定币发行商 Paxos 发出了 Wells 通知,警告其 SEC 打算对其发行未注册证券采取法律行动。涉案证券是完全保留的稳定币 BUSD(Binance USD),Paxos 专门为币安加密货币交易所发行该稳定币。Wells 通知不适用于 Paxos 的另一种完全保留的稳定币 USDP,该稳定币是 Paxos 为自己的平台发行的。几个小时后,纽约金融服务部 (NY DFS) 下令 Paxos 停止铸造 BUSD。纽约金融服务部在其网站上发布的消费者警告中表示,“Paxos 对其与币安之间关于 Paxos 发行的 BUSD 关系的监督存在几个未解决的问题。”它没有具体说明这些

整个加密生态系统都是庞氏骗局

The entire crypto ecosystem is a ponzi

加密生态系统在过去三年中得到了巨大的发展。许多参与者都赚到了足以改变生活的金钱——纸面上的,或者更准确地说是电脑上的。但纸面收益的问题在于,当市场转向时,它们往往会像晨雾一样蒸发。加密市场在 2021 年底转向,现在已稳固地进入熊市区域。比特币已从 2021 年 11 月的 60,000 美元以上跌至现在的 16,000 美元。对于任何在顶部附近购买比特币的人来说,这都是一笔巨大的实际损失。即使对于那些在 2018 年熊市购买比特币并持有多年的人来说,这不是真正的损失,但这仍然是一笔巨大的纸面损失。没有人希望看到未实现的财务收益在他们能够认领之前被市场抹去。不出所料,加密人士纷纷抛售。加密投资

FTX-Alameda 关系

The FTX-Alameda nexus

一切怎么会这么快就变得如此糟糕?不到一个月前,Sam Bankman-Fried 还是加密货币界的金童,净资产达数十亿美元,他的交易所 FTX 的估值为 320 亿美元。现在,FTX 的资产负债表上出现了一个巨大的漏洞,成千上万的人损失了资金,Sam 面临个人破产,甚至可能面临欺诈指控。简而言之,它没有。FTX 资产负债表上的漏洞已经存在很长时间了。我们不知道具体多久,但估计的规模(从 60 亿到 100 亿美元不等)表明已经存在了几个月甚至几年。Sam 一直在资不抵债的情况下进行交易。他并不是唯一一个这样做的加密货币寡头:Celsius 的 Mashinsky 也在资不抵债的情况下进行了长期

如何消除无常损失

How to Eliminate Impermanent Loss

无常损失 (IL) 就像是自动做市商 (AMM) 中供应商的外生税。虽然流动性提供者 (LP) 可以对冲其 IL,但这种策略只会降低其方差。最糟糕的是,它超过了大多数 AMM 的费用收入,这不是长期均衡。幸运的是,有一种简单的方法可以显着降低 IL,同时保持这些算法交易合约的自主性。具有下述功能的合约位于 Goerli 测试网上,可以在此处访问(其经过验证的代码在此处公布)。我放弃了之前关于扩展 Uniswap 的 AMM 以处理 perps 和稳定币的想法,但这个是受版权保护的并且正在申请专利。1 消除 IL 的关键是让流动性提供者 (LP) 主导其池中的价格发现交易。实际上,AMM 的套利

一种替代的资本效率型 AMM

An Alternative Capital Efficient AMM

Uniswap v3 引入了限制范围来解决自动做市商的资本效率问题。节省资本的另一种方法是赋予流动性提供者杠杆。我将其称为杠杆 v2 合约或 LAMM(杠杆自动做市商)。我在这里制作了一个可以在 Rinkeby 上运行的原型(您可以在此处查看合约代码)。除了资本效率之外,向 AMM 添加杠杆还有几个好处。例如,鉴于能够将杠杆扩展到 LP,将杠杆扩展到交易者就很简单了。这意味着杠杆掉期合约可以允许交易者做空并杠杆做多,以前仅在永续掉期(“perp”)市场中可用。这个 perp 市场还有一个额外的好处,就是不需要预言机,因为价格是由套利决定的,因为可以在 LAMM 上购买低价代币,然后以更高的价格

为什么我们没有看到任何主流游戏使用 LLM 驱动的 AI NPC?

Why haven't we seen any mainstream games utilizing LLM-driven AI NPCs?

因为这很难……我们在过去四年中一直致力于这项工作。制作一个简单的概念验证 (PoC) 很容易(我们已经见过很多),但要将其完善到生产级别,需要付出 1,000 倍的努力,因为会出现更深层次的复杂性:1) 成本:通过 API 使用 LLM 意味着有人必须为每个玩家每小时支付数千个代币。是的,你可以在玩家的 GPU 上运行较小的 LLM(例如 Mistral、Llama3 8b),但质量和功能可能不足以提供引人入胜的叙事和游戏玩法。2) 现在还为时过早:GPT-3.5 才 1.5 年,GPT-4 才 1 年。3) 当前的 LLM:它们可能无法在长时间的游戏会话中运行多智能体叙事。上下文大小不足以一