Forwarded from 캘빈의 감금원
디파이널리스트에서 얘기해주셔서 찾아보니 마침 오후쯤 실행된 프로포절이 존재.
임의의 주소로 bonk 19M어치 이동시키는 프로포절
https://app.realms.today/dao/84pGFuy1Y27ApK67ApethaPvexeDWA66zNV8gm38TVeQ/proposal/6wR1jdhhJ31bbdRNXva8MxqsgsNLKTxargcdAyZ7FcRj
https://www.bonkdao.com/
임의의 주소로 bonk 19M어치 이동시키는 프로포절
https://app.realms.today/dao/84pGFuy1Y27ApK67ApethaPvexeDWA66zNV8gm38TVeQ/proposal/6wR1jdhhJ31bbdRNXva8MxqsgsNLKTxargcdAyZ7FcRj
https://www.bonkdao.com/
https://x.com/claudeai/status/2074525815820169320?s=46
Claude Cowork가 모바일과 웹으로 출시, Max플랜부터 순차적으로 배포될 예정
Claude Cowork가 모바일과 웹으로 출시, Max플랜부터 순차적으로 배포될 예정
X (formerly Twitter)
Claude (@claudeai) on X
Claude Cowork is coming to mobile and web.
Hand Claude a task at your desk and pick up the finished work from your phone. Close the laptop and Claude keeps going.
Beta is rolling out over the next several weeks starting with the Max plan, with more plans…
Hand Claude a task at your desk and pick up the finished work from your phone. Close the laptop and Claude keeps going.
Beta is rolling out over the next several weeks starting with the Max plan, with more plans…
Forwarded from Four Pillars Research (KR)
: : [크립토/이슈] 케이던스: MEV에 대한 모나드의 답
작성자: 캘빈
- 모나드의 개발사 카테고리 랩스(Category Labs)가 복수 동시 제안자(Multiple Concurrent Proposers, MCP) 합의 프로토콜 '케이던스(Cadence)'를 공개했다. 기존의 복수 제안자 설계들이 별도의 집계 단계를 두느라 블록당 두 번의 통신 라운드를 추가로 지불했던 것과 달리, 케이던스는 복수 제안자를 합의 그 자체에 내장하여 단일 리더 합의와 동일한 세 라운드의 최적 지연으로 블록을 완결한다.
- 케이던스는 극단적 파이프라이닝(Extreme Pipelining)을 통해 블록 생산 주기를 네트워크 지연과 무관하게 단축한다. 각 블록이 이전 블록을 참조하지 않는 독립된 합의 인스턴스에서 처리되기 때문에, 블록 간격이 네트워크 지연으로부터 완전히 분리된다. 모나드 메인넷의 200개 검증자를 대상으로 한 시뮬레이션에서 100ms의 블록 간격 하에 트랜잭션은 평균 50ms 만에 제안에 포함되었고, 완결(finalization)까지는 평균 219ms, 추측적 최종성(speculative finality)까지는 167ms가 소요되었다.
- 솔라나의 컨스텔레이션(Constellation)이 합의 프로토콜 알펜글로우(Alpenglow) 위에 복수 제안자 구조를 전처리기로 얹는 접근이라면, 모나드의 케이던스는 합의를 백지에서 다시 설계하는 접근을 채택했다. 두 접근의 차이는 결국 추가 통신 라운드를 거칠 것인가의 문제로 수렴한다.
- 복수 제안자 구조와 암호화 멤풀의 결합은 MEV를 경매로 시장화해온 이더리움의 경로와 달리, MEV가 성립하는 전제 조건인 독점과 정보 비대칭 자체를 프로토콜 수준에서 제거하려는 시도다. 케이던스가 실제로 배치된다면 리더의 순서 결정권을 경매로 재판매해 스테이킹 수익률에 얹어온 모나드의 MEV 결합형 리퀴드 스테이킹 모델은 향방이 불확실해진다. 리퀴드 스테이킹의 초과 수익은 사적 경매 수익에서 공개된 수수료 수익으로 재구성될 것이고, 잔여 순서 정책을 둘러싼 경쟁의 무대는 프로토콜 레벨에서 애플리케이션 레벨로 이동할 가능성이 높다.
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작성자: 캘빈
- 모나드의 개발사 카테고리 랩스(Category Labs)가 복수 동시 제안자(Multiple Concurrent Proposers, MCP) 합의 프로토콜 '케이던스(Cadence)'를 공개했다. 기존의 복수 제안자 설계들이 별도의 집계 단계를 두느라 블록당 두 번의 통신 라운드를 추가로 지불했던 것과 달리, 케이던스는 복수 제안자를 합의 그 자체에 내장하여 단일 리더 합의와 동일한 세 라운드의 최적 지연으로 블록을 완결한다.
- 케이던스는 극단적 파이프라이닝(Extreme Pipelining)을 통해 블록 생산 주기를 네트워크 지연과 무관하게 단축한다. 각 블록이 이전 블록을 참조하지 않는 독립된 합의 인스턴스에서 처리되기 때문에, 블록 간격이 네트워크 지연으로부터 완전히 분리된다. 모나드 메인넷의 200개 검증자를 대상으로 한 시뮬레이션에서 100ms의 블록 간격 하에 트랜잭션은 평균 50ms 만에 제안에 포함되었고, 완결(finalization)까지는 평균 219ms, 추측적 최종성(speculative finality)까지는 167ms가 소요되었다.
- 솔라나의 컨스텔레이션(Constellation)이 합의 프로토콜 알펜글로우(Alpenglow) 위에 복수 제안자 구조를 전처리기로 얹는 접근이라면, 모나드의 케이던스는 합의를 백지에서 다시 설계하는 접근을 채택했다. 두 접근의 차이는 결국 추가 통신 라운드를 거칠 것인가의 문제로 수렴한다.
- 복수 제안자 구조와 암호화 멤풀의 결합은 MEV를 경매로 시장화해온 이더리움의 경로와 달리, MEV가 성립하는 전제 조건인 독점과 정보 비대칭 자체를 프로토콜 수준에서 제거하려는 시도다. 케이던스가 실제로 배치된다면 리더의 순서 결정권을 경매로 재판매해 스테이킹 수익률에 얹어온 모나드의 MEV 결합형 리퀴드 스테이킹 모델은 향방이 불확실해진다. 리퀴드 스테이킹의 초과 수익은 사적 경매 수익에서 공개된 수수료 수익으로 재구성될 것이고, 잔여 순서 정책을 둘러싼 경쟁의 무대는 프로토콜 레벨에서 애플리케이션 레벨로 이동할 가능성이 높다.
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https://x.com/ruizhejia/status/2074615729333374981?s=46
생각만 해왔던 거였는데, 깔끔하게 정리해줬네요. 바이낸스<>폴리마켓 5분 시장 구조를 이용한 플레이입니다
생각만 해왔던 거였는데, 깔끔하게 정리해줬네요. 바이낸스<>폴리마켓 5분 시장 구조를 이용한 플레이입니다
조작자들은 Polymarket에서 ‘Up’ 계약 매수 후 마지막 초에 Binance에서 BTC를 매수해 가격을 밀어 정산 결과를 바꾸며, 2개월간 일반 투자자 760만 달러 손실과 조작자 820만 달러 이익을 초래
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Forwarded from EWL's doomscroll
듣기만 하면 된다고 했는데, 이해가 안되네요 선생님
로보틱스 관심있으신 분들은 영상 보거나, ai한테 요약해달라고해서 보셔도 좋을 듯
+ 세콰이아 유튜브 자체가 좋은 컨텐츠들이 많네요 (사실 제가 판단할 수 없어서 '좋아보이는'이 맞는말 ㅋㅋ)
https://www.youtube.com/watch?v=3Y8aq_ofEVs
로보틱스 관심있으신 분들은 영상 보거나, ai한테 요약해달라고해서 보셔도 좋을 듯
+ 세콰이아 유튜브 자체가 좋은 컨텐츠들이 많네요 (사실 제가 판단할 수 없어서 '좋아보이는'이 맞는말 ㅋㅋ)
https://www.youtube.com/watch?v=3Y8aq_ofEVs
엔비디아의 체화된 자율 연구 그룹을 이끄는 짐 팬이 AI 어센트에 다시 출연하여 로봇 공학이 최종 단계에 접어들고 있으며, 그 과정은 이미 정해져 있다고 주장합니다. 그는 자신이 "위대한 유사점"이라고 부르는 것을 설명하며, 로봇 공학이 사전 학습에서 추론, 그리고 자율 연구로 이어지는 LLM(Learning Learning Model)의 경로를 따르되, 언어 모델을 세계 모델로, 원격 조작을 자기중심적 비디오로, 가상 현실 학습(VLA) 패러다임을 세계 행동 모델로 대체한다는 점을 강조합니다. 이 과정에서 그는 우리가 2~3년 안에 물리적 튜링 테스트를 통과할 것이라고 생각하는 이유, "이제 컴퓨팅은 환경과 같고, 환경은 데이터와 같다"는 점, 그리고 현 세대가 로봇 공학 문제를 해결하기에 적절한 시기에 태어났다는 점을 설명합니다.
00:00 소개
00:30 DGX One의 탄생 배경
01:42 위대한 평행선
03:31 로봇 공학 최종 단계 설정
03:39 VLA의 한계점
04:32 비디오 월드 모델
06:09 DreamZero 월드 액션
07:46 데이터 수집 규모 확장
11:06 EgoScale과 규모 확장 법칙
15:39 DreamDojo와 로드맵
https://github.com/inkeep/open-knowledge
OpenKnowledge is a beautiful markdown editor with integrations with Claude, Codex, and other harnesses. For knowledge bases, LLM wikis, specs, and notes. Private, local, and free.
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