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释放创新：人工智能和区块链在各个行业的五种激动人心的应用

本文探讨了人工智能（AI）和区块链技术在各个行业的五种潜在应用：内容分析、虚拟活动、AI生成音乐、电子健康记录和可持续时尚。AI可以分析大量数据，区块链提供安全透明的记录，两者结合能够创新各行各业，例如提升内容可信度，安全管理音乐版权，改善医疗数据管理，促进时尚产业的可持续性。
人工智能  区块链  内容分析  虚拟活动  音乐创作  电子健康记录  可持续时尚 
  • gelato
  • 发布于 2023-04-15
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原子化多路径付款（AMP）完全解说

本文深入探讨了闪电网络中的原子化多路径支付（AMP）技术，这是一种将大额比特币付款拆分成多个小额付款，并通过不同支付通道同时发送的技术。AMP 旨在解决闪电网络在处理大额交易时遇到的流动性和容量限制，并通过原子性保证了要么所有部分付款都成功，要么全部失败。
闪电网络  原子化多路径支付  AMP  多路径付款  流动性  通道容量 

构建一个智能合约模糊测试工具，既有趣又有利可图

本文介绍了作者如何构建一个基于属性测试的工具 fuzzing-like-smarter-degen，用于检测智能合约中的漏洞。文章详细讨论了传统的单元测试的局限性，并介绍了模糊测试（fuzzing）的原理及其在智能合约安全检测中的应用。作者还介绍了如何通过假设库（Hypothesis）实现模糊测试，并展示了该工具的运行效果。
模糊测试  智能合约  漏洞检测  属性测试  Hypothesis  以太坊 
  • jat9292
  • 发布于 2023-04-15
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科普: 零知识证明, SNARK与STARK 及使用场景

零知识证明使用场景分析，在 Rollup 之外，还可以应用在哪？
零知识证明  zkSNARK  zkSTARK 

无 Gas 费、无需签名、无缝体验

Proof of Play 团队为了实现web3游戏的大规模应用，构建了一套Gasless、Signless、Seamless的游戏体验系统。该系统通过Game Wallet和Meta Transactions(EIP-2771)技术，让玩家只需授权一次即可在游戏中无gas费、无弹窗、无需签名地进行游戏操作，极大地降低了玩家进入web3游戏的门槛，并节省了大量的gas费用。
Game Wallet  Meta Transactions  EIP-2771  Gasless  Signless  链上游戏 

常见问题解答

DLN是一种非托管的跨链交易协议，通过点对点流动性网络实现快速、高效和安全的跨链原生资产交易，解决了传统跨链平台成本高、流动性不足、滑点和MEV攻击等问题，目前支持Ethereum, Arbitrum, Polygon, BNB Chain, 和Avalanche之间的资产交易，交易费用最低为8bps。
跨链交易  非托管  DLN  流动性网络  MEV  滑点 

利用零知识证明、全同态加密和新的分布式系统算法改造未来

文章讨论了零知识证明（ZKPs）等密码学技术在应对日益复杂的社会挑战中的作用，强调了其在区块链、人工智能、硬件安全、国家安全以及数据隐私保护等多个领域的潜在应用。文章指出，随着AI普及和中心化信任的减弱，ZKPs和同态加密等技术将变得至关重要，并表示将致力于支持相关技术的初创企业。
零知识证明  区块链  密码学  同态加密  AI  数据隐私 

深度解析#1：Wildcard Alliance

本文概述了Web3游戏Wildcard Alliance，这是一款融合了实时战略、战斗竞技场动作和收藏卡牌游戏元素的新型游戏。文章介绍了其开发团队、融资情况、NFT资产（Genesis WildPass）及其用途，以及社交媒体策略。同时，文章也分析了该项目面临的风险和竞争对手，并给出了作者对Wildcard Alliance的积极评价和S级评级。
Web3游戏  Wildcard Alliance  NFT  Genesis WildPass  Polygon  Unreal Engine 5 

如何使用节点扩展自定义 RPC 端点

Tenderly 推出了 Node Extensions，这是一个可完全定制的节点解决方案，允许开发者构建和部署自定义 RPC 端点。通过 Node Extensions，开发者可以将自定义 RPC 设置为可重用的模版，集成到 DApp 中，甚至与社区分享。文章介绍了一些预设的扩展，如模拟发送交易、Paymaster 节点扩展和 Multicall 节点扩展, 优化 DApp。
RPC  节点扩展  DApp  tenderly  Paymaster  multicall 

弥合差距：ZK-SNARKs如何通过zkml为私有机器学习模型带来透明度

本文探讨了机器学习模型在隐私和透明性之间的平衡问题，介绍了零知识简洁非交互式知识论证(ZK-SNARKs)如何在不泄露模型权重的情况下证明模型正确执行。通过开源框架zkml，本文提供了利用ZK-SNARKs进行机器学习模型信任执行的具体示例，展示了该技术在社交媒体和医疗领域的潜在应用。
zk-SNARKs  机器学习  隐私  透明性  ZKML  可信执行 

venus-miner 代码解析 笔记

代码解析思路提出几个需要解决问题。venus-miner解决解决这些问题的设计思路和架构。最后要问问为什么这样设计？需要解决的问题所以区块链系统都需要解决谁有权利出块，没有按照规定出块的人如何惩罚，出块人如何从交易池中获取交易，并验证交易（预执行并获取执行后的状态根or只是进行交易

BIP 345：OP_VAULT 提议

该BIP提出了两种新的tapscript操作码 OP_VAULT 和 OP_VAULT_RECOVER，旨在通过结合 OP_CHECKTEMPLATEVERIFY 实现一种专门的限制条款（covenant），允许用户在资金被花费到任意目的地之前强制执行一段时延，期间资金可以被转移到预先指定的 “复原” 路径中。此举旨在降低私钥泄露的风险，并提供一种可证明的时间锁机制，以应对潜在的攻击。
OP_VAULT  OP_VAULT_RECOVER  Tapscript  限制条款  时间锁  复原路径 

香港会议期间，SharkTeam发布“链上安全分析研究报告”

in  智能合约安全
在香港Web3嘉年华会议期间，SharkTeam发布了“链上安全分析研究报告”，与参会嘉宾和Web3用户针对链上安全和链上数据分析进行了深入交流。随着加密货币的不断发展，其匿名性和资金难以收回等特点，以及加密货币立法尚不健全的情况，被越来越多的不法分子用来做为洗钱的工具。AML（反洗钱）由阻止非

Uniswap 应用程序现已可用

Uniswap 发布了移动应用程序，该程序允许用户在移动设备上无缝交易和管理加密资产。它具有安全简单的交换功能、自我托管和易于使用的特点，支持Mainnet、Polygon、Arbitrum和Optimism等多条链，并集成了购买加密货币、NFT查看、WalletConnect等功能。用户可以通过iOS App Store下载。
Uniswap  移动应用程序  DeFi  加密货币  钱包  NFT  walletconnect 

MEV机器人遭遇攻击损失2500万美元：分析揭示

2023年4月3日，以太坊上的多个MEV机器人在16964664区块中遭到攻击，一名恶意验证者替换了8个交易，导致5个MEV机器人损失约2538万美元。攻击主要针对与Flashbots相关的MEV机器人。漏洞在于Flashbots的`mev_boost_relay`模块未正确处理错误，恶意验证者利用这一点修改区块内容并成功使其被主网接受，最终攻击者耗尽了MEV机器人的资金池。
MEV 机器人  Flashbots  以太坊  漏洞  攻击  三明治攻击 
  • zan.top
  • 发布于 2023-04-13
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黑客松对开发者有什么用

黑客松对开发者有什么用首先在这里我要感谢在大陆各项黑客松赛事的组织者，没有你们就没有现在的我，也没有现在国内Web3技术行业的发展。但这篇的主题不是吹黑客松，而是要讨论一下黑客松对我，也就是web3行业内技术人员到底有啥用，这里我会记录下一些自己的感受。
黑客松 
  • 33357
  • 发布于 2023-04-13
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深入解析polygon zkEVM(二)

我们将依托上篇文章建立的框架，深入polygon zkEVM关于Sequencer和Bridge更多的技术细节，同时也探讨未来潜在的去中心化Sequencer架构的不同特点。
zkEVM  Polygon zkEVM 
  • 0xhhh
  • 发布于 2023-04-13
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Tenderly DevNets：使用主网数据进行开发和测试

Tenderly 推出了 DevNets，这是一种托管的、零设置的智能合约开发环境，内置了调试工具。它提供更快的智能合约开发和测试，简化开发流程，并提供对 Tenderly 全套开发和调试工具的访问，例如调试器、Gas 分析器和交易追踪，还支持 30 多个网络。
devnets  智能合约  调试  开发环境  测试  以太坊 

比特币交易实际上是如何运作的？

本文作者为了帮助自己理解比特币的工作原理而撰写了这篇文章。文章从公钥/私钥对的生成、数字签名，到比特币交易的构建和验证过程进行了较为详细的解释，包括如何创建地址、UTXO、输入和输出，以及PubKey Script的验证过程。最后，还列出了一些对理解比特币有帮助的资源。
比特币  公钥  私钥  数字签名  交易  UTXO  PubKey Script 

开源 zkml：人人可用的无信任机器学习

这篇文章宣布了zkml的开源发布，zkml是一个用于生成机器学习模型执行的零知识证明的框架。文章详细介绍了zkml的愿景、使用方法及其应用，包括信任审计、去中心化市场和隐私保护生物识别等。作者强调了zkml的高效性和优化能力，并展望了未来的发展方向。
零知识证明  机器学习  zk-SNARK  信任审计  开源框架  隐私保护