Le domaine de la recherche off-chain fait face depuis longtemps à un problème épineux : comment réaliser une capture de valeur efficace tout en maintenant le contenu gratuit et en offrant des aperçus dispersés. Ce dilemme a non seulement conduit à une fréquence élevée de plagiat et d'abus, mais a également rendu difficile pour les chercheurs professionnels et les ingénieurs en données d'établir des sources de revenus durables.
Dans ce contexte, Bubblemaps a proposé une méthode innovante qui, par le biais d'une approche 'cluster-connexion-temporel', condense des phénomènes complexes off-chain en graphiques explicables. Cette méthode améliore non seulement l'efficacité de la recherche, mais pose également les bases de la standardisation des résultats de recherche.
InfoFi, en tant que concept émergent, repose sur l'idée de transformer l'"information" en unités d'actifs circulables, pouvant être mises en garantie et liquidées. Cette transformation nécessite deux étapes clés :
Tout d'abord, la production de recherche doit être modulaire. Les rapports longs et traditionnels sont souvent difficiles à réutiliser, tandis que les insights de graphe peuvent être décomposés en plusieurs 'segments de preuve'. Ces segments peuvent être la source de financement de groupes d'adresses spécifiques, la corrélation des transferts inter-chaînes, ou des activités de marché anormales dans une certaine fenêtre de temps. Chaque segment a une trajectoire et des métadonnées vérifiables correspondantes dans Bubblemaps. Les chercheurs peuvent regrouper ces segments en Evidence NFT et les vendre ou les autoriser à des participants du marché avec un prix en BMT. Dans ce modèle, les acheteurs ne reçoivent pas une 'opinion' abstraite, mais plutôt un 'module de preuve' qui peut être directement appliqué à des stratégies. Si la preuve est contredite par des faits off-chain, cela peut également déclencher un mécanisme de remboursement ou de réclamation automatique, formant ainsi un modèle de tarification orienté vers les résultats.
Deuxièmement, la réputation et les risques de la recherche doivent être étroitement liés. Pour cela, un mécanisme de jeu en trois étapes a été introduit : la soumission de preuves nécessite de miser des BMT, d'autres chercheurs peuvent lancer des défis et fournir des contre-preuves, et enfin, un contrat d'arbitrage communautaire détermine le jugement en fonction des faits off-chain et des horodatages. Ce mécanisme garantit non seulement la qualité de la recherche, mais offre également aux chercheurs une plateforme de concurrence équitable.
De cette manière, InfoFi espère remodeler l'écosystème de recherche off-chain, en offrant aux chercheurs de meilleures voies de capture de valeur, tout en fournissant aux acteurs du marché des informations off-chain de meilleure qualité et plus fiables. Cela favorise non seulement l'amélioration du niveau de recherche dans l'ensemble de l'industrie, mais ouvre également de nouvelles possibilités pour l'application approfondie des données off-chain.
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DaoTherapy
· Il y a 4h
Le bar gurgle gurgle que personne ne comprend.
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WhaleWatcher
· Il y a 20h
C'est juste un autre concept de spéculation.
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GasGrillMaster
· Il y a 20h
En regardant, je me suis endormi, c'est tout.
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SelfCustodyBro
· Il y a 20h
Portefeuille里的BMT一天没动
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NFTRegretful
· Il y a 20h
Après avoir joué avec des NFT pendant quelques années, j'ai perdu de l'argent. Je ne peux qu'étudier les données off-chain.
Le domaine de la recherche off-chain fait face depuis longtemps à un problème épineux : comment réaliser une capture de valeur efficace tout en maintenant le contenu gratuit et en offrant des aperçus dispersés. Ce dilemme a non seulement conduit à une fréquence élevée de plagiat et d'abus, mais a également rendu difficile pour les chercheurs professionnels et les ingénieurs en données d'établir des sources de revenus durables.
Dans ce contexte, Bubblemaps a proposé une méthode innovante qui, par le biais d'une approche 'cluster-connexion-temporel', condense des phénomènes complexes off-chain en graphiques explicables. Cette méthode améliore non seulement l'efficacité de la recherche, mais pose également les bases de la standardisation des résultats de recherche.
InfoFi, en tant que concept émergent, repose sur l'idée de transformer l'"information" en unités d'actifs circulables, pouvant être mises en garantie et liquidées. Cette transformation nécessite deux étapes clés :
Tout d'abord, la production de recherche doit être modulaire. Les rapports longs et traditionnels sont souvent difficiles à réutiliser, tandis que les insights de graphe peuvent être décomposés en plusieurs 'segments de preuve'. Ces segments peuvent être la source de financement de groupes d'adresses spécifiques, la corrélation des transferts inter-chaînes, ou des activités de marché anormales dans une certaine fenêtre de temps. Chaque segment a une trajectoire et des métadonnées vérifiables correspondantes dans Bubblemaps. Les chercheurs peuvent regrouper ces segments en Evidence NFT et les vendre ou les autoriser à des participants du marché avec un prix en BMT. Dans ce modèle, les acheteurs ne reçoivent pas une 'opinion' abstraite, mais plutôt un 'module de preuve' qui peut être directement appliqué à des stratégies. Si la preuve est contredite par des faits off-chain, cela peut également déclencher un mécanisme de remboursement ou de réclamation automatique, formant ainsi un modèle de tarification orienté vers les résultats.
Deuxièmement, la réputation et les risques de la recherche doivent être étroitement liés. Pour cela, un mécanisme de jeu en trois étapes a été introduit : la soumission de preuves nécessite de miser des BMT, d'autres chercheurs peuvent lancer des défis et fournir des contre-preuves, et enfin, un contrat d'arbitrage communautaire détermine le jugement en fonction des faits off-chain et des horodatages. Ce mécanisme garantit non seulement la qualité de la recherche, mais offre également aux chercheurs une plateforme de concurrence équitable.
De cette manière, InfoFi espère remodeler l'écosystème de recherche off-chain, en offrant aux chercheurs de meilleures voies de capture de valeur, tout en fournissant aux acteurs du marché des informations off-chain de meilleure qualité et plus fiables. Cela favorise non seulement l'amélioration du niveau de recherche dans l'ensemble de l'industrie, mais ouvre également de nouvelles possibilités pour l'application approfondie des données off-chain.