ZKsync价格

Lighter 对于寻求奖励的用户存在问题——该产品与 Hyperliquid 相差甚远。因此，使用它时，你将更关注奖励而非产品。 1. 该公司从一个不同的初创企业转型为 DEX，并拥有两套完整的投资者和风险投资公司，且有代币利益索赔。 这使得你这个寻求奖励的用户陷入了一个非常深的坑。对你来说，赔率极其糟糕。 2. 积分分配在最初几周极其不均，手动挑选的用户因小活动获得了巨额积分——倍数惊人。 3. 由于大多数用户在永久交易中显著亏损，你需要奖励，而这些索赔者的索赔集远远领先于你。 祝你好运，如果你能改变我的看法。 对可行的交易所感兴趣，但不认为 Lighter 会是今天到来的用户的选择。

🚨 项目 @zorotechnology 的早期IDO猎寻 💥 ZoRobotics – @CoinTerminalCom 上的IDO #81 一个以非常独特的方式开启AI + Web3未来的项目： 🔸 ZK机器学习网络 – 在这里，AI从全球社区贡献的真实世界数据中进行训练 🔸 超过750,000名用户贡献了数据（文本、图像、视频、音频、3D） 🔸 与主要公司合作：Hacken、Phala Network、Eliza OS（AI16z支持） 🔸 集成零知识（ZK）以在AI训练期间保护数据 – 对技术和隐私的强大加分。 🕒 IDO今天开放注册： 👉 🚀 这是一个罕见的机会，适合那些相信AI + Web3 + ZK未来的人。 一个值得添加到你的关注列表的项目，如果符合你的风格，请采取行动。 #ZoRobotics #CoinTerminal #IDOAlert #AIxWeb3 #ZKML #MachineLearning #AlphaRadar #CryptoGems

该仪表板提供了对Elastic Network活动的最全面的视图之一——一个真正的一站式ZKsync生态系统分析平台。 干得好 @blockworksres!

从现在的结果上看，在以太坊 L1 主网的 gas fee 降到 5 年最低后，很多项目又觉得部署在 L1 似乎也并非不可，所以很多人会问，那么现在的 L2 在解决什么核心问题呢？ 有个古老的话题，叫做区块链的不可能三角，以 Vitalik 的解释来说，就是【安全性】、【去中心化】和【可扩展性】三者之间只能选其二。 回归到技术本质，这就是 L2 应该解决的问题： 第一，状态摘要放 L1 上，由主网维护【安全】； 第二，在排序器上下功夫尽量保持【去中心化】； 最后，【扩展性】由 L2 在链下尽可能巧妙地实现。 不同 L2 解决方案各有千秋，OP 系 Rollup 和 ZK 系 Rollup 大家都很熟悉了。今天想聊点不一样的，比如 Based-Rollup。 Based L2 方案也是最早 V 神提出的，而 L2 例如 Taiko 一直在推 Based Rollup 思路。 PS：注意，它是 Based，这和 Coinbase 的 Base 没关系，Base 也是 OP 系的。 众所周知，一个标准 OP 系 L2 系统，排序器的权力很大，它可以决定谁的交易在前，谁的交易在后，哪怕不作恶也能通过 MEV 获利。这也是为什么例如 Metis 会提出搞去中心化排序器。 不同 L2 对于 MEV 的处理方案也是不同的：例如 Arb 的话，主张公平对待 MEV（严格按照先来后到），而 OP 则比较鼓励，认为 MEV 是自由市场行为，所以对 MEV 抽税。但是无论怎么样 L2 排序器都是地位斐然。 于是 Based-Rollup 选择挥刀向排序器——它的理念，是直接让 ETH L1 来做排序，这样来限制 L2 排序器的权力。 引用@taikoxyz 文档里的一张图： 你可以看到，它是一个三步走： 第一步，L2 搜索者将 L2 交易打包并发送给 L2 区块 Builder； 第二步，L2 区块 Builder 构建区块； 第三步，L1 搜索者将 L2 区块包含在他们在 L1 构建的区块里。 而这里的 L1 搜索者和 L2 builder 它可以是同一个人。 这又是一个巧妙的「打两份工」的思路，其实 L1 搜索者的设备性能是有冗余的，多做一份 Taiko L2 的区块构建一点压力都没有。 说个不恰当的比喻，如果把 ETH 和 L2 比喻是省和市的关系，那么 Based Rollup 的思路就是：让市长（L2 builder）兼任副省长（L1 searcher），这样其实就动用了 L1 的资源来保护 L2 的安全。 Taiko 从 TGE 到现在正好一整年了，Token Unlock 也马上开始，所以 Taiko 一年来还酝酿了一个新的思路，叫做 Based Booster Rollup/BBR。 Booster Rollup 还可以作为 L1 的镜像，那个思路也很有意思，不过由于篇幅有限，关于 Booster Rollup 的分析下一篇再展开。