Lombard @Lombard_Finance sta promuovendo l'uso di Bitcoin nella finanza decentralizzata (DeFi) attraverso il suo token LBTC, trasformando radicalmente il ruolo tradizionale di Bitcoin come "mezzo di conservazione del valore". Trasforma Bitcoin in un'attività produttiva, permettendole di svolgere un ruolo nell'ecosistema DeFi, in particolare nel settore dello staking liquido e della sicurezza a livello istituzionale. L'obiettivo di Lombard @Lombard_Finance non è reinventare Bitcoin, ma consentire un'applicazione più ampia di Bitcoin senza alterarne le proprietà originali. Attraverso la collaborazione con alleanze di sicurezza come OKX e Amber Group, offre gestione patrimoniale a livello istituzionale e prove di riserva in tempo reale, consentendo a Bitcoin di operare in modo sicuro ed efficiente nella DeFi. Dalla sua introduzione, Lombard @Lombard_Finance ha superato 1 miliardo di dollari di TVL (valore totale bloccato) e, dopo aver convertito BTC in LBTC, ha aderito a meccanismi di circolazione dei fondi più efficienti. Collaborando con Noble, Lombard ha fornito a LBTC un canale di flusso di fondi veloce e conforme, trasformando Bitcoin da un oro digitale statico a un capitale attivo in grado di partecipare a operazioni finanziarie più complesse. Questa trasformazione segna la maturazione dell'uso di Bitcoin nella DeFi, promuovendo ulteriormente la transizione di Bitcoin da asset di riserva a mercato dei capitali. #KaitoYap @KaitoAI $BARD $LBTC $BTC.b $LUX

Posso solo dire che è interessante! Il primo progetto che mi ha colpito su Sui! Dopo aver provato il pool DLMM di Ferra Protocol @ferra_protocol, ho scoperto che il suo design è molto più semplice rispetto ai tradizionali CLMM, soprattutto nella configurazione delle strategie. Ferra ci aiuta a scegliere e costruire facilmente pool di liquidità in modo intelligente. L'intero processo è molto intuitivo, dall'accesso al sito e connessione al portafoglio Sui, alla configurazione delle coppie di trading, scelta delle commissioni, regolazione del Bin Step, impostazione del prezzo iniziale; ogni passaggio può essere personalizzato in base alle esigenze personali, e Ferra raccomanda automaticamente la configurazione più adatta. Questo rende la fornitura di liquidità, che di solito è complessa, facile come scegliere un investimento. Inoltre, Ferra @ferra_protocol offre vari modelli di strategia, come Spot, Curve e Bid-Ask, permettendomi di scegliere la strategia più adatta in base alle fluttuazioni di mercato, come comprare a basso prezzo o vendere a un prezzo alto, e posso anche fare trading automaticamente con strategie unilaterali come il DCA. La gestione del pool è molto semplice, posso controllare i guadagni, aumentare la posizione o ritirare liquidità in qualsiasi momento. Rispetto ad altri AMM, il pool DLMM di Ferra @ferra_protocol è più simile a una cassetta degli attrezzi strategica, offrendo più opzioni sia ai principianti che ai giocatori esperti, aiutandomi a partecipare in modo efficiente alla fornitura di liquidità nell'ecosistema Sui. In generale, Ferra colma il vuoto tra DEX e strumenti LP nell'ecosistema Sui, e il futuro è molto promettente. #ferra_protocol #KaitoYap @KaitoAI

Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nella nostra vita, in particolare nei processi software, iniziamo a renderci conto di come un livello di meccanismo precedentemente trascurato possa giudicare in modo affidabile se l'inferenza AI viene eseguita come previsto. L'emergere di @inference_labs è proprio per affrontare questo problema. Considera l'inferenza come un'infrastruttura, piuttosto che come un servizio opaco e inaccessibile. Utilizzando la tecnologia delle prove a conoscenza zero (ZK), il processo di inferenza può essere riprodotto, verificato e inferito dopo l'esecuzione, garantendo l'affidabilità dell'output senza rivelare il modello o le informazioni di input. Questo meccanismo non solo aumenta la credibilità dell'output dell'AI, ma rende l'inferenza stessa una parte verificabile del sistema, senza la necessità di costruire meccanismi di protezione aggiuntivi per prevenire risultati inaffidabili. Questa trasformazione del pensiero cambia il modo in cui l'AI entra negli ambienti di produzione, rendendo l'intelligenza artificiale più controllabile e affidabile, garantendo al contempo la privacy. Senza rivelare informazioni sensibili, @inference_labs garantisce, attraverso la verifica crittografica e tecnologie ad alta densità, che il processo di calcolo sia sia sicuro che privato, aprendo possibilità per applicazioni in vari settori. Che si tratti di difesa, sanità o del settore della finanza decentralizzata in Web3, mostra un grande potenziale, in particolare nel settore istituzionale, dove i suoi scenari applicativi stanno guadagnando sempre più attenzione. #inference #KaitoYap @KaitoAI