CrossFi 正在通过集成熟悉的金融工具与区块链技术来重新定义 DeFi 体验，旨在弥合传统金融与加密世界的差距，通过加密 Visa 卡和非托管银行解决方案，使用户能够在日常生活中使用加密货币进行支付，同时保持对其资产的控制。

本文介绍了在DeFi协议中使用ERC-3643标准来解决现实世界资产（RWA）合规性问题的方法。ERC-3643通过将资产与身份分离，构建一个许可制的子层，在公共链上实现合规，并介绍了如何通过三方系统、解耦身份与钱包地址、拦截并验证交易、配置可插拔的合规性模块以及实施治理和恢复机制来构建合规的token系统。

本文讨论了智能合约审计中存在的效率低下问题，建议通过在审计前进行充分准备，包括完善文档、进行代码清理、充分测试等手段，从而降低审计成本并提高效率。文章还提供了一个详细的审计前准备清单和常见问题解答。

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。