Alan

builder & fan of crypto

[Bear Liu @bearliu]

上面评论求分享的朋友们：我已经制作了案例分析视频（中文字幕），在这里可以查看：
https://t.co/DXSiifhMVF

[Alan @Alan_meta]

@armonio_liang 清晰，

[Alan @Alan_meta]

@wdctlllltcdw 链上meme繁荣，带动neiro暴涨。cex可能正在走下神坛

[PANews丨APP全面升级 @PANewsCN]

江山代有才人出，👀继Ansem之后，新一代meme币喊单大师Murad横空出世，刷屏加密推特。他在Token2049大会上的“meme超级周期”演讲引发热议，广受认可。

PANews为大家带来了这场演讲的中英字幕编译，一起来看看吧！

[Alan @Alan_meta]

@fjun99 meme已经是终极炒币，fi没有意义

[Chao @chaowxyz]

过去两年我围绕Agent方向做了六七笔投资，其中不乏AI领域热捧的明星项目。我也一直在密切关注行业内各种Agent团队的进展。在我看来，自主Agent离我们的日常生活已经非常近了。

在未来几年，大多数人会在工作和生活中配置多个Agent，分担各种任务。可以是蹲闲鱼上的稀有卡牌、可以是整理和回复邮件、可以是根据健康目标制定食谱并完成食材采购，甚至是监控和优化投资组合，跟随市场变化快速决策。

但Agent不仅仅是助手。随着底层模型的不断进步，以及Agent方法论和工程实践经验的积累，它们很快将具备承担更复杂、专业任务的能力。不久的将来会形成一个庞大而复杂的Agent生态网络，Agent之间、以及Agent与人类之间的互动将更加频繁、深入且多样化。支付是构成Agent经济网的基础之一，然而现有的技术栈和支付体系无法支持Agent进行自主支付。Agent需要加密货币支付。

再向前看，Agent的发展面临一个更大的挑战：社会身份的缺失。

它们在当今社会体系中没有一个明确的位置，无论Agent的能力多么强大，当前它们的地位和一把螺丝刀没有区别，仅被视为供人类使用的工具。这种社会身份的缺失，使得Agent几乎不具备经济参与权或民事行为能力，无法在社会体系中独立行使大部分职能。即使不作为独立个体，而是作为某个机构的数字雇员，Agent依然因身份限制，无法完成很多人类雇员能够做到的工作。它们在许多领域的能力已超过人类，却被束缚在无法充分发挥潜力的框架中。

可以预见的是Agent的能力进化速度将远超现有社会、法律和经济体系的适应速度，这会导致一个日益扩大的鸿沟。能力与身份的巨大反差，不仅限制了Agent的应用范围，也可能成为阻碍社会进步的无形壁垒。

在去中心化的加密网络中，Agent面临的这些障碍几乎迎刃而解。无许可的网络和开放的生态系统极大拓展了Agent的能力范围。因此我认为在所有AI与加密技术融合的方向中，让AI Agent能够使用加密网络是非常贴近现实需求，具备实践前景的方向。

短期内，赋予Agent加密支付的能力，足以扩展它们的行动范围。从中长期来看，基于加密网络的数字身份、无许可协议、去中心化应用，以及智能合约赋予的能力，将使Agent能够在数字世界中自主运作，与人类和其他Agent合作、竞争、博弈。加密网络不仅为Agent提供了自主行动的基础，也为未来人机协作的经济模式开辟了新的可能性——当Agent能够自主参与经济活动，这一发展将为社会带来巨大的变革。

尽管利用加密网络增强Agent能力的未来看起来一片光明，但一个重要问题常被忽略：作为Agent大脑的大语言模型，究竟有多懂加密网络？它们能否基于加密技术设计并执行自己的任务，能否在这个黑暗森林中生存？目前，我们还不得而知。

为了解答这个问题，我认为需要一个基准，用于测试大语言模型在加密领域的能力。它不仅能够揭示当前技术的局限性，还能指明未来的突破方向。对于应用开发者来说，这意味着他们可以基于可靠的数据做出更好的技术选择。通过挑战现有模型的极限，它鼓励研究人员和开发者探索新的算法、架构和训练方法。

一个设计得当的基准测试往往会超越简单的性能评估，而是成为推动整个领域向前发展的关键催化剂。这就是CryptoBench的由来。

[Alan @Alan_meta]

@ClaraChengGo cool

[Crypto Doggy 叫我狗总 @CryptoDoggyCN]

桥水基金创始人达利欧最新的中国经济报告，昨天发表在linkedin，下面我翻一下全文给大家：

上周，中国的领导层明确宣布了

1) 一系列重振经济的财政和货币政策，
2) 发表了支持自由市场的言论，作为终结通缩性去杠杆化并刺激创造性生产力的重要一步。

这一切发生时，中国资产非常便宜（现在依然如此），所以这些因素结合在一起，点燃了市场的火焰。这是重要的一周。事实上，我认为这周的重要性可以与马里奥·德拉吉宣布他和欧洲央行将“采取一切必要措施”的那一周相提并论——如果中国的决策者确实做到了他们承诺的事情，而这需要远超当前所宣布的措施。

现在我将更具体地说明。

什么是“漂亮的去杠杆化”

在我作为全球宏观投资者的55年中，我见证并交易了许多大型债务危机（我在《应对大型债务危机的原则》一书中涵盖了48个危机）。正是这种视角让我相信，中国正处于一个十字路口，可以：

a) 通过“漂亮的去杠杆化”来妥善应对债务危机，即适当地减少债务负担或将其分散开来，使中国不会面临债务危机，并激发生产力；

或，

b) 以一种导致危机拖延的方式处理债务危机，导致经济和心理上的萎靡不振，如同日本所经历的（直到安倍晋三和黑田东彦调整了政策）。

简而言之，这一切取决于中国的决策者是否能够同时做到a) 重组坏账（从而消除僵尸企业的存在）和b) 降低利率至低于通胀率和名义增长率，或者如果这无法实现，就通过货币化债务来使利率低于通胀率和名义增长率，同时削弱货币以贬值债务。

更具体地说，中国的决策者要想实现“漂亮的去杠杆化”，必须同时通过以下措施降低债务负担：

a) 进行债务重组，将坏账清理出系统（这具有通缩性），同时

b) 以平衡的方式创造货币和信贷（这具有刺激性和通胀性），从而减少债务服务负担，避免不可接受的通缩或通胀。

这种漂亮的去杠杆化只有在那些大部分坏账以本国货币计价、且大部分债务人和债权人为本国公民的国家才能实现，而中国正是这种情况。通过这种方式去杠杆化，不仅能够减少债务而不引发不可接受的通缩或通胀，还能够让有活力的企业摆脱旧债务的束缚，恢复正常经营，并消除因人们、企业和其他实体将资金存入安全的银行和政府债务资产而产生的“推绳”问题。这是通过使现金在与主要替代资产类别相比表现不佳来实现的，而这些替代资产由于重振经济表现良好。这样做开始重燃了“抄底”和“动物精神”的现象。我们显然已经看到了这一点。

此外，支持市场和支持企业家的政策具有刺激性，尤其是在这种情况下，它们非常有利，因为习近平主席的政策指示性声明具有巨大影响力。这次，支持性的言论来自最高层，鼓励官员和人民采取创新和大胆的方式来支持经济，习近平主席还向官员们保证，在实施新政策的过程中，出于良好意图而犯的错误不会受到惩罚。这些声明非常重要。

毫无疑问，这一切对市场是利好的，作为漂亮去杠杆化的一部分，以下领域将不得不进行艰难而痛苦的变革：

债务重组将尤其困难，既因为其复杂性，也因为其政治敏感性，因为它将对人们的财富产生巨大影响。尤其是地方政府的债务问题——地方政府通过出售土地和向省内企业及个人借款来支付其支出，这种情况尤其难以处理。想象一下，一个原本良好的公司向地方政府借款，或依赖地方政府支出的公司面临当前的局面。谁应该采取什么行动，以何种方式来解决这个问题？谁将决定这些问题以及如何处理？这些问题尚不清楚。由于类似问题在历史上（包括中国在1990年代，朱镕基和许多仍然健在的助手们处理过类似问题）已被有效但痛苦地解决，因此只要有足够的勇气和能力，这是可以做到的，但这将非常困难。

用于筹集资金以进行共同支出、必要的补救措施和社会项目的税收系统亟需改革。目前，国家、省和地方各级政府的资金获取和分配效率极低。更具体地说，当前没有有效的所得税、房地产税、遗产税或大多数其他税种（除了增值税，尤其是在生产环节的增值税）。这种条件使得我刚才提到的最后一个问题——地方政府债务和财政问题——更加复杂。

尽管最近政策上有小幅调整，但人口结构问题，尤其是较早的退休年龄（平均53岁）和较晚的死亡年龄（平均53岁的寿命为83岁），导致许多人在收入较少的情况下要度过很长时间，并且只有一个孩子来照顾他们。与此同时，劳动力人口正在迅速减少。

因此，尽管上周我们看到了令人鼓舞的行动和言论，我相信这些将会伴随高度刺激性的政策出台，这些政策将会有很大帮助并支持资产价格。但我认为，仍有几个重要的领域需要关注，以观察中国如何应对其国内债务、货币和经济的挑战。

当然，这些观察仅涉及五大力量中的一个（债务、货币和经济力量）和一个大国（中国）。必须记住，其他大力量（内部政治冲突、外部地缘政治冲突、自然因素和技术力量）也在影响中国、其他国家和整个世界。上周在所有这些方面都有同样重要的发展，在我看来，这些发展总体上与大的周期轨迹相吻合，预计将对世界秩序的变化产生重大影响。

[Rui @YeruiZhang]

感谢Pyth的猪脚饭，今天聊聊中间件和深耕。

Crypto中间件这个赛道很有趣，21年周期Chainlink/The Graph火了之后倒霉的VC们都很Fomo投中间件，首当其中的是更安全的桥（ZK bridge），更便宜的预言机（多链+低价部署）和更有效的链上数据（实时+高质量数据）这三个主题，认为是下一个公链级别的大创新。

[indigo @indigox]

推荐最近读过的最棒的一本书《A Brief History of Intelligence》，作者 Max Bennett 不是学者和生物学专家，而是一位创业者和 AI 专家，他联合创办了估值过十亿美金的 AI 公司 Bluecore。 这本“智能简史”我认为可以和 Yuval Harari 的《人类简史》比肩，从地球生物视角纵览了智能的演化，全书建立一个描述生物大脑进化的新框架，作者称其为“五次突破”，这对现在 AI 与具身智能的研究有巨大的参考价值。

大脑诞生之前

在早期单核细胞之后，经过十几亿年的演化，地球的生物分成两大阵营：搞光合作用的和搞有氧呼吸的。光合作用没有竞争，但有氧呼吸更耗能，得吃掉别的生物，所以它们的身体有三个基础装置，装食物的胃，控制动作的肌肉以及形成判断的“神经元”。6亿多年前，大自然选择进化出了靠电位开关和频率来传递生物信号的机制，这个模式到现在都没有变化，一切高级智能都得靠的“神经元”。

第一次突破：转向与线虫

5.5 亿年前大自然演化出了第一款两侧对称动物“线虫”，我们都是它的后代。这种对称身体结构将导航决策简化为转向或不转向两种选择。为了适应这种变化，神经网络也随之整合成为最初的大脑，线虫不到一千个神经元的脑子能够判断环境的好坏，可以根据身体信号做权衡，饿了更愿意去冒险以及让这种信号强度持续一段时间的原始情绪能力。最后，线虫可以通过“联系学习”（Associative Learning）来调整对刺激的效价判断，例如在某个地方多次遇到捕食者，它们就会学会避开那个地方。

第二次突破：强化学习与脊椎动物

大约 5 亿年前，一个古老的双侧对称动物谱系进化出了脊椎、眼睛、鳃和心脏，成为了最早的脊椎动物，它们与现代鱼类最为相似。它们的大脑形成了所有现代脊椎动物大脑的模板：皮层负责识别模式和构建空间地图，基底神经节则负责通过试错来学习。而这两者都建立在更古老的效价机制之上，这些机制位于下丘脑中。这些变化带来了我们熟悉的心智和情感特征：时间感知、好奇、恐惧、兴奋、失望和解脱。

模式识别（Pattern Recognition）让鱼类可以学会识别并记住捕食者的形状和气味，而强化学习（Reinforcement Learning）能够将自己的行为与奖惩联系起来，并作出相应地调整。用 AI 领域的术语来说，这就是“无模型强化学习”的突破，最大的启发可能是强化学习和好奇心。试错是比模仿更基础的学习能力，好奇心不是个可有可无的情绪，而是生存发展的关键战略。

第三次突破：模拟与哺乳动物

大约在 1 亿年前，一种体型只有四英寸长的远古哺乳动物的祖先，其大脑皮层的某些区域进化成了现代新皮层 (neocortex），它了动物在内部模拟现实的能力，可以实际做出行动之前，先在“脑海”中预演，并让基底神经节学习应该如何应对，我们现在称之为“通过想象来学习”。 这些动物也因此发展出了计划的能力，能够重新体验过去的事件（情景记忆），并思考如果当初做出不同的选择会怎样（反事实学习）。之后，运动皮层的进化使得动物不仅能够规划整体的行动路线，还能规划具体的肢体动作，赋予了这些哺乳动物无与伦比的精细运动技能。

模拟和计划 (Simulation and Planning)让哺乳动物与只能对当前刺激做出反应的动物不同，它们能够在采取行动之前，先在脑海中模拟不同的行动方案，并预测其可能的后果。这种能力使得哺乳动物能够更有效地解决问题和实现目标。我们常说的快思考（系统1），是强化学习带来的本能反应，由基底神经节自动选择；而慢思考（系统2）是前额叶皮层感觉到了冲突，先暂停自动反应，发起模拟再做选择。我们所有的意图、目标、人生的意义，都是前额叶皮层想象出来的，而正是这些想象在指导我们的行动。

第四次突破：心智化与灵长动物

大约在 1000 - 3000 万年前，早期灵长类动物进化出了新的新皮层区域，对旧的哺乳动物新皮层区域的建了一个模型。这意味着灵长类动物不仅能够模拟行为和刺激（就像早期的哺乳动物一样），还能够模拟自身拥有不同意图和知识的心理状态，随后还可以利用这种模型来预测自身未来的需求，理解其他个体的意图与知识，并通过观察来学习技能。

能把自己当做“他者”，从高处旁观的能力，就是心理学家和哲学家说的“元认知”，这是一种学会模拟他人的所要、所知、所想的能力，叫做“心智理论”。能跳出自我观察自我，开始关心谁是敌人，谁是朋友之后，灵长类动物社交变得复杂，它们能够理解他者的意图和知识，并利用这些信息来建立联盟、竞争资源和提升自身的社会地位，这就是原始的“政治头脑”。

第五次突破：语言与智人

大约在 20 - 30 万年前，语言的出现将我们内在的模拟连接起来，使思想能够跨越代际进行积累和传承。但语言的出现并非源于全新的大脑结构，而是建立在灵长类动物已有的心智化能力基础之上，并通过一套由基因决定的学习程序来实现的。这种学习程序包括了原始的对话、共同注意和提问，这些行为模式在人类婴儿时期就已出现，并为语言的习得奠定了基础。

语言赋予了我们用符号代表物体、概念和想法的能力，使我们能够进行抽象思维和推理，还有自我意识和反思 (Self-Awareness and Reflection)；语言让知识不再局限于个体的经验，而是可以跨越时间和空间进行传递和积累，促进了复杂的社会合作。语言将我们与其他所有动物区分开来，并开启了人类文化、科技和文明的新纪元，此处正好衔接《人类简史》。。。

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我们正处于第六次突破的黎明，从语言开始“智能进化”就不再依赖新的大脑结构，个体通过语言形成的知识快速提升了智能；现在大语言模型几乎压缩了人类信息网络上的全部知识，而且它们还在深入学习人类的全部经验和技能。在可控的情况下，AI 会成为我们大脑的新的数字皮层，帮助我们完成进化；但 AI 也能形成新的物质和信息网络，抛下我们独自演化。

推荐 Yuval Harari 的新书《Nexus》还有 Ray Kurzweil 经典著作《The Singularity Is Nearer》的新版，人类与 AI 融合的未来会有更深刻的讨论🤔

[haowi.eth🦙🦙🦙🚀🚀🚀 @HaowiWang]

介绍Curve即将推出的更新：外汇兑换

素材来自于Curve创始人 @newmichwill 在token 2049的演讲：稳定币兑换——从司法套利到外汇市场的道路

[DiscusFish @bitfish]

Token2049小作文大赛就不参加了，我给大家劈个叉——哦不，画个图吧。把市场从两个维度细分：crypto native vs 传统，基础设施 vs 应用。现在来看，第2象限非常迷茫，第3象限被FUD笼罩，第4象限有些许突破，第1象限则忙着享受流量红利。市场走向扑朔迷离，您怎么看？

[Alan @Alan_meta]

Do you remember when you joined X? I do! #MyXAnniversary

[CoolNoodle @bul1ish]

《只富一次，而后细水长流》
强调就是要守住利润，不要大回撤，不懂的就不碰 不做，不拿自己的整座青山去冒风险。留得青山在，不怕没钱赚。
大家大多数都是小老百姓 咱们就实际点，不管圈子里一直流行的说法A几A几的。
只要当你交易仓位达到你出去上班10年的薪资总和了，就算是富了，这个时候最重要的是一定不要再“穷回去”。
咱们圈子太多韭菜坐过山车了 我也是这么坐过来的🎢，上轮牛市赚几千万的熊市来了能全亏完的那都不在少数。

“日中则昃，月盈则食。”
在富了之后，保证现有生活水平下，稳定发展，慢慢变富，追求的是细水长流。🌊

[小径残雪 @xiaojingcanxue]

晚点：捕鲸时代的结束，与一个新时代的开始。/1

[Haotian @tmel0211]

最近 ，@VitalikButerin 称Cross-L2可交互操作方案不再是问题，虽然没明说具体所指项目，但结合评论区的精彩讨论，我总结了一些可解决Cross-layer2可交互操作性的Solutions，具体如下：

1）Based-Rollup

以太坊layer2阵营中，有一些追求Compatible等效性的项目，通过让layer2和layer1尽可能共享组件的方式，实现最大程度兼容EVM，使得layer2可以把排序器功能直接交给主网来完成。

具体而言，主网的Proposer在检索Mempool交易的过程中，可以利用类似MEV-Boost的特殊Route来抓取其中的Rollup Batch交易，进而直接在主网完成排序上链。代表项目：@taikoxyz

2）CrossChain-Rollup

强大的ZK技术提供了一种可以复杂环境同/异构链建立免信任机制的可能性，包括EVM- Compatible这类同构链间的可交互操作性，Cross-L2就属于此范畴，除此之外，ZK技术还能连接起EVM和Non-EVM等复杂无智能合约基础的可交互操作性。

具体而言，ZK技术框架会成为一种底层通信协议，通过Proof证明让同/异构链能够不查看对方具体数据仅验证Proof证明就能完成绝对安全和可信的消息传递。ZK-Rollup本质上就是链下layer2把大量数据计算成Proofs证明，然后让主网Rollup合约直接验证并Finality的过程。代表项目：@ProjectZKM 的Entangled Rollup Network统一流动性层。

3）Intent-Rollup

意图intent交易一直以来都被视为Crypto市场拥抱Mass Adoption的关键，它能容纳账户抽象、链抽象、AI Agent、Pre-Confirmation等诸多相关方向。意图交易本质上是把用户的需求“抽象化”实现可编程特性，继而通过一个去中心化Solver求解器平台来代理执行用户的需求，达到用户端交易体验的优化。

intent意图会是理想交易的最终归宿，可以降低用户Onboard进Crypto市场的门槛，为行业吸引增量用户。intent赛道理解起来并不难，但要把用户的模糊且复杂的需求编程化后由代理程序完美执行挑战会巨大，需要一个庞大的Solver求解器处理网络。代表项目：@dappOS_com

4）Layer2 Based-layer3

都知道头部layer2项目Arbitrum、Starknet、Optimism等都先后推出了layer3应用链战略，layer3应用链具备可定制特性，有各自独立的Tokenomics，还能自定义Gas，但是要依赖layer2的基础组件提供服务，最典型就是可交互操作性。

layer2链可基于自己的共享Sequencer、共享Prover等为layer3应用链提供跨应用链通信基础。代表项目： @arbitrum Orbit

5）Cosmos IBC Based -Rollup

Cosmos的IBC通信框架为所有接入Cosmos Hub的链提供了一种基础的可交互操作性能力，若将Cosmos IBC的能力专注到以太坊layer2生态中，就实现了一种基于Cosmos IBC可交互操作性达成的layer2可交互操作层。

这种方案会直接保留Cosmos SDK核心代码，在降低开发成本的同时，同时又能针对以太坊生态进行针对性的附加开发，继而让Cosmos通用可交互操作性能够完美落地到以太坊生态。代表项目：@Polymer_Labs

6）AVS Based -Rollup

Eigenlayer的中间件服务协议实现了一种可以让以太坊主网Validators将自身共识商品化输送到其他Rollup layer2或其他同/异构链的能力。

这种解决方案本质上是通过允许以太坊验证者重复质押LST代币，基于一套奖惩经济机制约束Validators来扩展到链外来向他链构造安全共识。若layer2都采用AVS来构造共识，相当于另一种经济驱动的Based-Rollup，主网组件就可以参与到layer2的跨链可交互过程中。代表项目：@alt_layer

7）Modular-Rollups

当模块化到一定程度后，Rollup as a Service范式会带动layer2一键发链的市场繁荣。届时一条layer2网络可能会共享Celestia的DA数据可用性层，还有Solana的VM或以太坊EVM等共享执行层，以及把以太坊当成这些Rollups的共享结算层。而要达到绝对的模块化协作，不同模块或者不同链间的跨链协作通信都是基础前提。代表项目： @AvailProject

……其他

Note：以让例举仅为我熟悉的几个方向，可能还不完整。同一方向同时在做且有差异化的项目也会有很多，大家可以在评论区补充。(都是以消灭中心化跨链桥和CEX资产中转站为目的）

希望Vitalik能够多跳出来发出这样的声音，但请不要明指向某个项目，To Vitalik创新的前提一定不是Vitalik喊单背书。当然，不乏有一些项目方向会挑战以太坊的核心地位，但以太坊的未来一定要跳出唯以太坊中心思维，跳出以太坊看以太坊“生态”才能观全貌，不是？

市场虽很刺痛，但“学习”精神不止，若认为以上总结思考有益，还望一键三连支持一下，谢谢大家。

Note：认可我持续干货内容输的朋友，可以访问我推特首页点击Substack专栏订阅一下（目前还免费），更多深度专业的投研和分析内容，尤其是不适宜在推特公开分享的内容，会在那里看到。

[Yuyue @yuyue_chris]

区块链的真实营收从哪来，真实需求在哪找？
DEX 是目前少数贴合有用户真实需求的赛道，近一年几个起来以及有潜力的项目都和 DEX 有分不开的关系：

- BananaGun 本质是 DEX，但是在 DEX 基础上有前端创新；
- Friendtech 本质是 DEX，正好在熊末牛初注意力最集中、KOL 话语权经济最强的那段时间出来，在题材和机制上存在小创新；
- Orderly 目前已创造 7.5M 的净收入，整合跨链流动性并为不同 DeFi 项目提供统一的订单簿，在跨链流动性 + 全链流动性问题上进行了 DEX 创新
- MyShell 近期做了一个 AIpp，主要是用户可以在上面创造并交易 AI 对应的bot（也是一种另类的 meme），本质其实也是 DEX，但是在 DEX 上有一个创新，内容和题材创新

总得来说，uniswap 为代表的 DEX 确实是区块链最重要的创新之一，而目前大部分真实产生营收的项目或多或少也有点在螺丝壳里做道场。说来说去，任何 Fi 都最离不开的就是其金融本质。

[戈多Godot @GodotSancho]

聊聊随美国大选爆火的 @Polymarket ，以及他们天才般的代币设计🧐🧐

Polymarket 是基于 @0xPolygon 的预测市场。

随着大选进入白热化，Polymarket 月交易量已超 3.87亿美元，用户 4.45万个。

传统预测市场规模非常大。首先带有博彩性质，可以押注，比如竞技体育博彩。

其次，预测市场是对大众选择的直接数据化体现，是极其有效的市场信息，比如美国大选、公众对某个事物的看法等等。

但 Web3 预测市场一直没做起来。原因可能有两点：

1）回报周期太长。在结果出来前，往往要锁定代币，占用流动性。

2）风险回报比太差。比如中国对新加坡男足比赛。正常情况下，绝大部分人应该都会买中国队赢。假设有 1wU 资金买中国赢，100 U买新加坡赢，100 U 买平。若中国队获胜，这 1wU 分享 100 U彩金，投入每 1U 分 0.01 U。

问题是，真实比赛结果两队打平。1wU 投资者会损失全部资金。也就是，为了1%回报率，承担了损失全部资金风险。
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针对以上问题，Polymarket 用不同于以往的代币模型，将概率代币化，为概率定价。

上图是 Polymarket 欧洲杯西班牙对法国竞猜，当前西班牙获胜概率 56%，法国为 44%。

Polymarket 直接为概率定价，也就是说，买入西班牙获胜代币价格当前为 0.56美元，法国队获胜代币价格为 0.44美元，总价为 1美元。若以当前价格买入西班牙获胜，且比赛结果也是如此，则代币会变为 1美元，每份可赚 0.44美元。

参与者可随时买卖概率，无需等待最后结果。比如将西班牙获胜概率挂单以 80美分卖出，一旦法国队放出消息，姆巴佩训练受伤无法上场，代币价格上涨，也可以赚到钱。反之，可直接吃掉买盘挂单，卖出代币止损。
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Polymarket 产品架构包括：

1/ Gnosis Conditional Token Framework (CTF)：提供了创建和管理条件性代币的底层结构。允许创建代表不同未来事件结果的代币。

2/ CTF Exchange：是 Polymarket 混合去中心化订单簿的链上组成部分。
1）实现 CTF ERC-1155 资产和 ERC-20 担保资产之间的原子交换。
2）处理匹配订单的非托管方式结算。

3/ Operators：Polymarket 混合去中心化订单簿的链下组成部分。
1）负责匹配、排序和提交交易至交易所以进行结算。
2）管理未充分或部分充分的订单池。
3）可直接或部分直接填充订单。

4/ UMA CTF Adapter：链接 Optimistic Oracle 和 Conditional Tokens Framework 接口。
1）通过发送价格请求至 UMA oracle 初始化问题和市场。
2）从 UMA 的乐观预言机获取解决数据。
3）根据获取的数据解决条件。

5/ UMA Optimistic Oracle：提供用于解决 Polymarket 预测市场的机制。
1）在挑战期间允许对争议进行解决，类似于乐观 rollups。
2）确保链下事件可以在链上准确报告。

6/ NegRisk Adapter：为 Gnosis CTF 提供接口。
1）允许用户将 NO Token 的集合转换为 YES Token 和担保。
2）将互斥的二元市场统一为单一的多结果市场结构。

7/ NegRisk Exchange：Polymarket CLOB 在 NegRisk 市场中的轻量级分支，允许进行交易。
1）使交易能够在 Polymarket 的中心限价订单簿（CLOB）中进行。
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运作流程图
流程图展示了这些组件如何互动以处理交易和管理市场：
1/ 用户存入 $USDC ，并在 CTF Exchange 购买条件代币。

2/ 条件代币可以被转换和交易，由 NegRisk CTF Adapter 和 NegRisk Exchange 处理。

3/ Operators 在链下匹配订单，并通过 UMA CTF Adapter 和 UMA Optimistic Oracle 进行条件解析和市场初始化。

4/ 最终，所有的交易和市场操作都在 Polygon 区块链上进行记录和结算，确保所有市场活动的不可变记录。

🧐🧐

[加密边境🧙🏻‍♂️ @0xborder]

DotSwap，单次可打1000张，不用填私钥！

兄弟们打起来

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[Alan @Alan_meta]

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