本文深入探讨了现实世界资产（RWA）代币化的架构设计，强调了在区块链上表示RWA时，需要同时考虑链上智能合约、链下法律实体和物理资产本身。文章提出了三方架构，并详细介绍了ERC-3643和ERC-7540等关键的代币标准，以及在RWA实施中至关重要的安全和架构模式，以确保链上状态与链下现实保持一致。

本文介绍了Zealynx公司采用的“分而治之”方法来保障DeFi协议的安全，通过将系统分解为隔离的模块、定义不变性、局部验证以及组合分析，从而确保协议的偿付能力。文章以Uniswap V2为例，展示了如何通过隔离Pair逻辑来发现潜在的漏洞，并强调了在资产层和逻辑层之间进行严格的安全检查的重要性。

本文深入探讨了Uniswap v3的核心架构、安全分析、开发者集成以及分叉的安全考量。重点介绍了其集中流动性、NFT LP头寸和多重费用等级等创新，以及由此带来的新的攻击向量和安全风险。同时，为开发者提供了集成指南和分叉的安全检查清单。

本文是“AI模型安全”系列文章的延续，深入探讨了AI系统的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等关键组成部分。文章详细分析了这些数学组件在AI中的应用、局限性和潜在的安全风险，例如对抗性攻击、数据中毒、模型反演等，旨在帮助读者理解AI系统的底层原理，并为AI安全评估提供理论基础。

本文深入探讨了 Uniswap V2 版本，包括其核心架构、主要功能（如 ERC20-to-ERC20 直接交易对、核心/外围架构、抗操纵的 TWAP 预言机、闪电互换和协议费用机制）、安全性分析、开发者集成指南以及分叉时的安全注意事项。文章强调了 V2 版本在改进 AMM 方面的关键作用。

本文介绍了 Hyperliquid，一个完全链上的中心限价订单簿（CLOB）DEX，它在自己的 Layer-1 区块链上运行。文章探讨了 Hyperliquid 的独特之处，包括其超快的执行速度、公开可验证的数据、完全链上的特性以及高效的社区驱动费用，并为开发者提供了如何在 Hyperliquid 上构建应用程序的指南，包括使用其公共 API 和开发者激励措施。

本文深入探讨了去中心化交易所（DEX）的发展历程，从 Uniswap 的基础公式 x * y = k 开始，介绍了 Uniswap 各个版本的演进、Curve Finance 在稳定币交易中的作用、Balancer 的多资产池管理，以及 Bancor、DODO 和 Maverick 等专业 AMM 的创新设计及其安全 implications。

本文介绍了自动做市商（AMM）的基本原理，重点讲解了恒定乘积公式（x*y=k）及其在AMM中的应用。文章还详细说明了流动性提供、代币交换和移除流动性这三个核心操作，并探讨了无常损失和滑点等固有风险，最后总结了AMM的优势与局限性，为后续研究更高级的AMM模型奠定了基础。

本文深入探讨了AI模型的安全性，通过类比人类认知过程，详细解析了AI模型的信息处理方式，揭示了模型中存在的潜在漏洞和攻击路径。文章还介绍了Zealynx公司提供的AI安全评估服务，强调了理解认知安全框架和数学分析对于保障AI系统安全的重要性。

本文深入分析了 Uniswap V1 的架构、核心 AMM 模型（包括恒定乘积公式）、以及 Factory 和 Exchange 合约的设计。同时，着重讨论了V1版本中发现的安全漏洞，例如重入漏洞和价格操纵风险，以及它们对DeFi生态系统的影响。最后总结了Uniswap V1在DeFi发展中的重要地位，以及它为后续版本和整个行业提供的宝贵经验教训。