D A R V E S H
Follow for Pro Tips 💡 | Content Creator | Learn & Earn with Crypto 🚀
Perdagangan Terbuka
Pedagang dengan Frekuensi Tinggi
4.3 Tahun
23 Mengikuti
5.4K+ Pengikut
23.3K+ Disukai
5.1K+ Dibagikan
Posting
Portofolio
Semua
Kuotasi
Video
Live
PINNED
🌙✨ Giveaway Ramadan Red Packet! ✨🌙
Undang lebih banyak teman & dapatkan lebih banyak Amplop Merah bersama! 🎁💰
👉 Bergabung sekarang: https://app.generallink.top/uni-qr/3ZNbQazq?utm_medium=web_share_copy
Mari kita rayakan Ramadan dengan berkah, hadiah & suasana komunitas yang hebat! 🤝💫
Bagikan kebahagiaan & undang teman-temanmu! 💌
#RamadanGiveaway #redpacket #StrategyBTCPurchase #Binance
Undang lebih banyak teman & dapatkan lebih banyak Amplop Merah bersama! 🎁💰
👉 Bergabung sekarang: https://app.generallink.top/uni-qr/3ZNbQazq?utm_medium=web_share_copy
Mari kita rayakan Ramadan dengan berkah, hadiah & suasana komunitas yang hebat! 🤝💫
Bagikan kebahagiaan & undang teman-temanmu! 💌
#RamadanGiveaway #redpacket #StrategyBTCPurchase #Binance
Lihat terjemahan
🚨 NEWS UPDATE:
Binance has surpassed $70B in commodity trading volume after launching gold and silver futures, highlighting rising demand for traditional asset exposure on crypto platforms.
Meanwhile, the stablecoin market cap has crossed $300B — a 6× surge since 2020.
The rotation into real-world and stable assets is accelerating.
#BlockAILayoffs #MarketRebound $AMZNon $GOOGLon $NVDAon
Binance has surpassed $70B in commodity trading volume after launching gold and silver futures, highlighting rising demand for traditional asset exposure on crypto platforms.
Meanwhile, the stablecoin market cap has crossed $300B — a 6× surge since 2020.
The rotation into real-world and stable assets is accelerating.
#BlockAILayoffs #MarketRebound $AMZNon $GOOGLon $NVDAon
Baru Meledak — Momentum Berubah Agresif
ROBO hidup dengan gerakan impulsif yang kuat, mendorong dari zona 0.033 langsung menuju 0.044 dalam ekspansi bullish yang tajam. Pembeli masuk dengan keras setelah pengambilan likuiditas di titik terendah, dan sekarang harga bertahan kuat di atas dukungan jangka pendek.
Robotika adalah perbatasan berikutnya untuk AI, melampaui $150B dalam 2 tahun ke depan.
Kontributor inti kami OpenMind bekerja sama dengan pemain besar seperti Circle, NVIDIA, dan Unitree untuk membangun perangkat lunak penting yang menggerakkan otak AI dalam robot.
Oleh karena itu, Fabric Foundation didirikan untuk membangun jalur untuk robotika terbuka di seluruh dunia dan mempercepat pengembangan pembayaran onchain, identitas, dan infrastruktur pemerintahan.
Robotika adalah perbatasan berikutnya untuk AI, melampaui $150B dalam 2 tahun ke depan.
Kontributor inti kami OpenMind bekerja sama dengan pemain besar seperti Circle, NVIDIA, dan Unitree untuk membangun perangkat lunak penting yang menggerakkan otak AI dalam robot.
Oleh karena itu, Fabric Foundation didirikan untuk membangun jalur untuk robotika terbuka di seluruh dunia dan mempercepat pengembangan pembayaran onchain, identitas, dan infrastruktur pemerintahan.
Robotika adalah frontier berikutnya untuk AI, melampaui $150B dalam 2 tahun ke depan.
Kontributor inti kami OpenMind bekerja bersama pemain utama seperti Circle, NVIDIA, dan Unitree untuk membangun perangkat lunak penting yang mendukung otak AI dalam robot.
Oleh karena itu, Fabric Foundation didirikan untuk membangun jalur untuk robotika terbuka di seluruh dunia dan untuk mempercepat pengembangan pembayaran onchain, identitas, dan infrastruktur tata kelola.
Ekonomi robot terdesentralisasi dimulai hari ini, didukung oleh #robo $ROBO
Kontributor inti kami OpenMind bekerja bersama pemain utama seperti Circle, NVIDIA, dan Unitree untuk membangun perangkat lunak penting yang mendukung otak AI dalam robot.
Oleh karena itu, Fabric Foundation didirikan untuk membangun jalur untuk robotika terbuka di seluruh dunia dan untuk mempercepat pengembangan pembayaran onchain, identitas, dan infrastruktur tata kelola.
Ekonomi robot terdesentralisasi dimulai hari ini, didukung oleh #robo $ROBO
B
ROBOUSDT
Perp
Ditutup
PNL
+0,12USDT
#mira $MIRA Minggu lalu saya melihat sebuah AI menjawab pertanyaan sederhana dengan total percaya diri… dan kemudian tersandung pada pemeriksaan fakta yang mendasar. Itu adalah bagian yang tidak nyaman dari sistem “cerdas” di 2026: nada bisa terasa seperti kebenaran, bahkan ketika kontennya tidak.
Premis utama Jaringan Mira adalah memisahkan kelancaran dari keandalan. Alih-alih menerima keluaran satu model sebagai final, Mira mengubah respons menjadi klaim yang lebih kecil dan dapat diperiksa, kemudian mengirimkan klaim tersebut melalui proses verifikasi terdesentralisasi di mana banyak model independen mengevaluasi mereka dan kesepakatan dicapai melalui konsensus—didukung oleh insentif ekonomi, bukan kepercayaan buta.
Jadi halusinasi tidak “diperdebatkan.” Mereka disaring karena gagal verifikasi. Dan karena verifikasi dirancang untuk tanpa kepercayaan dan dapat diaudit, tujuannya sederhana: bergerak dari “model mengatakan demikian” menjadi “jaringan dapat membenarkannya.” @Mira - Trust Layer of AI
Premis utama Jaringan Mira adalah memisahkan kelancaran dari keandalan. Alih-alih menerima keluaran satu model sebagai final, Mira mengubah respons menjadi klaim yang lebih kecil dan dapat diperiksa, kemudian mengirimkan klaim tersebut melalui proses verifikasi terdesentralisasi di mana banyak model independen mengevaluasi mereka dan kesepakatan dicapai melalui konsensus—didukung oleh insentif ekonomi, bukan kepercayaan buta.
Jadi halusinasi tidak “diperdebatkan.” Mereka disaring karena gagal verifikasi. Dan karena verifikasi dirancang untuk tanpa kepercayaan dan dapat diaudit, tujuannya sederhana: bergerak dari “model mengatakan demikian” menjadi “jaringan dapat membenarkannya.” @Mira - Trust Layer of AI
Masalah Keandalan dalam AI Modern
AI modern terasa hampir ajaib. Anda mengajukan pertanyaan dan menerima jawaban dalam hitungan detik. Anda memberikan tugas, dan itu diselesaikan seketika. Namun di balik kenyamanan ini terdapat masalah serius: AI bisa salah dengan percaya diri.
Bahkan sistem yang paling canggih menghasilkan respons yang salah, dibuat-buat, atau bias. Kesalahan ini — yang sering disebut halusinasi — terjadi ketika AI menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan tetapi salah. Di domain dengan risiko tinggi seperti kedokteran, keuangan, hukum, atau kebijakan publik, ketidakandalan ini tidak hanya merepotkan — tetapi juga berbahaya.
Bahkan sistem yang paling canggih menghasilkan respons yang salah, dibuat-buat, atau bias. Kesalahan ini — yang sering disebut halusinasi — terjadi ketika AI menghasilkan informasi yang terdengar meyakinkan tetapi salah. Di domain dengan risiko tinggi seperti kedokteran, keuangan, hukum, atau kebijakan publik, ketidakandalan ini tidak hanya merepotkan — tetapi juga berbahaya.
Trump Mengungkapkan Bom Pensiun yang Mengejutkan — Namun Meninggalkan Crypto
Presiden Donald Trump baru saja mengungkapkan proposal pensiun yang menarik perhatian: rencana tabungan bergaya federal untuk 54 juta orang Amerika tanpa 401(k) — dengan hingga $1,000 per tahun dalam dana pencocokan pemerintah.
Tawaran? Akun yang dapat dipindahkan. Dukungan federal. Jaring pengaman yang lebih besar.
Twist-nya? Kongres harus menyetujui pendanaan, dan batasan pendapatan dapat mencerminkan Undang-Undang Secure 2.0 yang ada, yang berarti banyak pekerja berpenghasilan rendah mungkin masih kesulitan untuk memenuhi syarat atau berkontribusi cukup untuk mendapatkan manfaat.
Dan meskipun reputasi pro-crypto Trump…
$TRUMP
$BTC
Tidak ada satu pun sebutan tentang Bitcoin.
Sementara itu, negara bagian seperti Carolina Utara, Florida, dan Michigan sedang aktif membahas paparan Bitcoin ETF dalam pensiun publik — dan beberapa dana sudah memegang saham MicroStrategy, terkenal dengan harta BTC-nya yang besar.
Janji pensiun besar.
Halangan politik besar.
Dan crypto? Masih di pinggir lapangan.
#TrumpNewTariffs #TrumpStateoftheUnion
Presiden Donald Trump baru saja mengungkapkan proposal pensiun yang menarik perhatian: rencana tabungan bergaya federal untuk 54 juta orang Amerika tanpa 401(k) — dengan hingga $1,000 per tahun dalam dana pencocokan pemerintah.
Tawaran? Akun yang dapat dipindahkan. Dukungan federal. Jaring pengaman yang lebih besar.
Twist-nya? Kongres harus menyetujui pendanaan, dan batasan pendapatan dapat mencerminkan Undang-Undang Secure 2.0 yang ada, yang berarti banyak pekerja berpenghasilan rendah mungkin masih kesulitan untuk memenuhi syarat atau berkontribusi cukup untuk mendapatkan manfaat.
Dan meskipun reputasi pro-crypto Trump…
$TRUMP
$BTC
Tidak ada satu pun sebutan tentang Bitcoin.
Sementara itu, negara bagian seperti Carolina Utara, Florida, dan Michigan sedang aktif membahas paparan Bitcoin ETF dalam pensiun publik — dan beberapa dana sudah memegang saham MicroStrategy, terkenal dengan harta BTC-nya yang besar.
Janji pensiun besar.
Halangan politik besar.
Dan crypto? Masih di pinggir lapangan.
#TrumpNewTariffs #TrumpStateoftheUnion
AI dapat terdengar percaya diri... dan tetap salah.
Mira Network sedang membangun lapisan kepercayaan terdesentralisasi yang dirancang untuk membuat output AI dapat diverifikasi alih-alih bergantung pada kepercayaan buta.
Kepercayaan ≠ kebenaran.
Mira mengatasi ini dengan memecah respons AI menjadi klaim yang lebih kecil dan dapat diuji. Setiap klaim kemudian ditinjau oleh pihak verifikator independen dan divalidasi melalui konsensus berbasis blockchain. Tujuannya adalah untuk mengurangi bias, membatasi kesalahan, dan menciptakan akuntabilitas — terutama di sektor-sektor berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan.
Alih-alih menganggap jawaban AI sebagai final, Mira mengubahnya menjadi klaim yang harus dibuktikan.
@Mira - Trust Layer of AI $MIRA #Mira
Mira Network sedang membangun lapisan kepercayaan terdesentralisasi yang dirancang untuk membuat output AI dapat diverifikasi alih-alih bergantung pada kepercayaan buta.
Kepercayaan ≠ kebenaran.
Mira mengatasi ini dengan memecah respons AI menjadi klaim yang lebih kecil dan dapat diuji. Setiap klaim kemudian ditinjau oleh pihak verifikator independen dan divalidasi melalui konsensus berbasis blockchain. Tujuannya adalah untuk mengurangi bias, membatasi kesalahan, dan menciptakan akuntabilitas — terutama di sektor-sektor berisiko tinggi seperti keuangan dan kesehatan.
Alih-alih menganggap jawaban AI sebagai final, Mira mengubahnya menjadi klaim yang harus dibuktikan.
@Mira - Trust Layer of AI $MIRA #Mira
$DENT Pengaturan Perdagangan Jangka Panjang
Target
0.00045
0.00052
0.00060
Stop loss
0.00026
#MarketRebound
Target
0.00045
0.00052
0.00060
Stop loss
0.00026
#MarketRebound
$HYPE Pengaturan Perdagangan Panjang
Zona masuk DCA: 28.20 hingga 28.00
Hentikan kerugian 27.72
Target:
28.65
28.95
29.38+
#MarketRebound
Zona masuk DCA: 28.20 hingga 28.00
Hentikan kerugian 27.72
Target:
28.65
28.95
29.38+
#MarketRebound
$GRASS Pengaturan Perdagangan Panjang
Target
0.2475
0.2590
0.2750
Henti kerugian 0.2080
#JaneStreet10AMDump
Target
0.2475
0.2590
0.2750
Henti kerugian 0.2080
#JaneStreet10AMDump
Berita Bitcoin: BTC Melonjak 3% ke $65K di Tengah Pembicaraan “Pembuangan Pukul 10 Pagi” Baru yang Terkait dengan Jane Street
Sumber: Binance (Akun Terverifikasi)
Bitcoin naik hampir 3% pada hari Selasa untuk diperdagangkan sekitar $65.000, mematahkan pola kelemahan sesi awal AS yang berlangsung selama beberapa minggu. Gerakan ini terjadi saat spekulasi media sosial yang diperbarui menunjukkan bahwa aktivitas perdagangan yang terkait dengan Jane Street mungkin telah mempengaruhi yang disebut “pembuangan pukul 10 pagi.”
Bitcoin Menentang Tren Penjualan Awal AS
Dalam beberapa minggu terakhir, para trader telah menyoroti pola yang berulang: Bitcoin sering kali menyerahkan keuntungan semalam selama jam pertama perdagangan ekuitas AS, antara pukul 9:30 pagi dan 10:00 pagi ET.
Bitcoin naik hampir 3% pada hari Selasa untuk diperdagangkan sekitar $65.000, mematahkan pola kelemahan sesi awal AS yang berlangsung selama beberapa minggu. Gerakan ini terjadi saat spekulasi media sosial yang diperbarui menunjukkan bahwa aktivitas perdagangan yang terkait dengan Jane Street mungkin telah mempengaruhi yang disebut “pembuangan pukul 10 pagi.”
Bitcoin Menentang Tren Penjualan Awal AS
Dalam beberapa minggu terakhir, para trader telah menyoroti pola yang berulang: Bitcoin sering kali menyerahkan keuntungan semalam selama jam pertama perdagangan ekuitas AS, antara pukul 9:30 pagi dan 10:00 pagi ET.
Mira Network: Karena “Suara Benar” Tidak Sama dengan “Benar”
Kita semua pernah mengalami momen itu dengan AI.
Ia memberikan jawaban yang indah dan percaya diri… dan ada sesuatu yang terasa sedikit tidak tepat. Tidak jelas salah. Hanya saja tidak tepat. Anda memeriksa kembali — dan ya, satu bagian adalah salah. Tidak jahat. Tidak dramatis. Hanya tidak akurat dengan percaya diri.
Sekarang bayangkan skenario yang sama dalam konteks yang berisiko tinggi:
Penelitian keuangan
Penyusunan dokumen hukum
Ringkasan medis
Sistem otonom yang mengambil keputusan
Tiba-tiba, “hampir benar” tidak dapat diterima.
Itulah mengapa Mira Network masuk akal bagi saya.
Pikirkan Mira Seperti Guru Ketat yang Menilai Satu Kertas
Biasanya, ketika Anda bertanya sesuatu kepada AI, satu model menulis esai dan menyerahkannya kepada Anda. Anda bisa mempercayainya — atau tidak.
Mira merestrukturisasi proses itu.
Alih-alih satu model yang menghasilkan jawaban dan pergi, respons dipecah menjadi klaim-klaim yang lebih kecil — pernyataan-pernyataan nyata di dalam teks. Klaim-klaim tersebut kemudian dikirim ke model-model independen untuk verifikasi.
Bukan:
“Apakah Anda suka jawaban ini?”
Tapi:
“Apakah pernyataan spesifik ini benar?”
Ketika cukup banyak validator independen setuju, sistem menghasilkan bukti kriptografi — pada dasarnya sebuah tanda terima yang mengatakan:
Bagian-bagian ini telah diperiksa.
Bagian-bagian ini lolos.
Bagian-bagian ini tidak.
Rasanya kurang seperti mengobrol dengan bot dan lebih seperti menerima dokumen yang telah ditinjau.
Dan perbedaan emosional itu penting.
Mengapa Pendekatan Ini Terasa Praktis
Masalah terbesar dengan AI bukanlah kecerdasan.
Ini adalah akuntabilitas.
Hari ini, keluaran AI menghilang ke udara tipis. Tidak ada jejak terstruktur yang menjelaskan apa yang telah diverifikasi, apa yang diasumsikan, dan apa yang tetap tidak pasti.
Mira berusaha untuk membuat lapisan yang tidak terlihat itu terlihat.
Alih-alih mempercayai satu perusahaan atau model, sistem bergantung pada:
Validator independen
Insentif ekonomi
Nilai yang dipertaruhkan berisiko
Konsensus yang transparan
Ini bukan tentang mempercayai model yang paling keras.
Ini tentang mempercayai mekanisme yang memeriksanya.
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI
Kita semua pernah mengalami momen itu dengan AI.
Ia memberikan jawaban yang indah dan percaya diri… dan ada sesuatu yang terasa sedikit tidak tepat. Tidak jelas salah. Hanya saja tidak tepat. Anda memeriksa kembali — dan ya, satu bagian adalah salah. Tidak jahat. Tidak dramatis. Hanya tidak akurat dengan percaya diri.
Sekarang bayangkan skenario yang sama dalam konteks yang berisiko tinggi:
Penelitian keuangan
Penyusunan dokumen hukum
Ringkasan medis
Sistem otonom yang mengambil keputusan
Tiba-tiba, “hampir benar” tidak dapat diterima.
Itulah mengapa Mira Network masuk akal bagi saya.
Pikirkan Mira Seperti Guru Ketat yang Menilai Satu Kertas
Biasanya, ketika Anda bertanya sesuatu kepada AI, satu model menulis esai dan menyerahkannya kepada Anda. Anda bisa mempercayainya — atau tidak.
Mira merestrukturisasi proses itu.
Alih-alih satu model yang menghasilkan jawaban dan pergi, respons dipecah menjadi klaim-klaim yang lebih kecil — pernyataan-pernyataan nyata di dalam teks. Klaim-klaim tersebut kemudian dikirim ke model-model independen untuk verifikasi.
Bukan:
“Apakah Anda suka jawaban ini?”
Tapi:
“Apakah pernyataan spesifik ini benar?”
Ketika cukup banyak validator independen setuju, sistem menghasilkan bukti kriptografi — pada dasarnya sebuah tanda terima yang mengatakan:
Bagian-bagian ini telah diperiksa.
Bagian-bagian ini lolos.
Bagian-bagian ini tidak.
Rasanya kurang seperti mengobrol dengan bot dan lebih seperti menerima dokumen yang telah ditinjau.
Dan perbedaan emosional itu penting.
Mengapa Pendekatan Ini Terasa Praktis
Masalah terbesar dengan AI bukanlah kecerdasan.
Ini adalah akuntabilitas.
Hari ini, keluaran AI menghilang ke udara tipis. Tidak ada jejak terstruktur yang menjelaskan apa yang telah diverifikasi, apa yang diasumsikan, dan apa yang tetap tidak pasti.
Mira berusaha untuk membuat lapisan yang tidak terlihat itu terlihat.
Alih-alih mempercayai satu perusahaan atau model, sistem bergantung pada:
Validator independen
Insentif ekonomi
Nilai yang dipertaruhkan berisiko
Konsensus yang transparan
Ini bukan tentang mempercayai model yang paling keras.
Ini tentang mempercayai mekanisme yang memeriksanya.
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI
Jaringan Fogo Secara Bertahap Menjadi Sepenuhnya Dioptimalkan
Satu hal yang mulai saya perhatikan saat bekerja di sekitar Fogo adalah bahwa jaringan terasa kurang transisional seiring waktu. Di awal, banyak keputusan strukturalnya terlihat arah—sinyal kuat tentang ke mana arsitektur kinerjanya menuju. Tetapi saat lebih banyak komponen menempati tempat, arah itu mulai menyerupai konvergensi.
Fogo semakin terasa seperti jaringan yang mendekati keadaan optimalnya.
Dalam sebagian besar sistem blockchain, optimisasi tetap parsial. Anda akan melihat model eksekusi yang kuat dipadukan dengan kondisi jaringan yang tidak konsisten, atau konsensus efisien yang dilapisi di atas lingkungan validator yang heterogen. Kinerja ada, tetapi terfragmentasi. Trade-off tetap terlihat karena sistem tidak selaras dari ujung ke ujung.
Fogo semakin terasa seperti jaringan yang mendekati keadaan optimalnya.
Dalam sebagian besar sistem blockchain, optimisasi tetap parsial. Anda akan melihat model eksekusi yang kuat dipadukan dengan kondisi jaringan yang tidak konsisten, atau konsensus efisien yang dilapisi di atas lingkungan validator yang heterogen. Kinerja ada, tetapi terfragmentasi. Trade-off tetap terlihat karena sistem tidak selaras dari ujung ke ujung.
Saya melihat MEV sebagai pajak tersembunyi yang tidak disadari kebanyakan pengguna hingga secara langsung memengaruhi mereka. Validator atau bot dapat mengurutkan, menyertakan, atau mengecualikan transaksi dengan cara yang menguntungkan mereka—pertukaran Anda terjepit, harga masuk Anda meluncur, atau Anda hanya membayar lebih dari yang diharapkan.
Mengapa ini penting bagi pengguna Fogo? Karena Fogo dirancang khusus untuk DeFi yang sensitif terhadap latensi—pikirkan buku pesanan dan likuidasi—di mana mikrodetik dapat diterjemahkan ke dalam hasil keuangan yang nyata. Dalam lingkungan itu, keuntungan waktu kecil bukanlah teori; mereka dapat dimonetisasi.
Apa yang menonjol bagi saya adalah bahwa Fogo tidak hanya memperlakukan ini sebagai masalah teknis. Arsitekturnya secara eksplisit membahas "pengendalian kualitas jaringan," termasuk kemampuan untuk menghapus validator yang terkait dengan ekstraksi MEV yang berbahaya. Itu adalah batasan perilaku yang dilapisi di atas kode—sesuatu yang dapat diamati dan dievaluasi seiring waktu.
@Fogo Official #fogo $FOGO
Mengapa ini penting bagi pengguna Fogo? Karena Fogo dirancang khusus untuk DeFi yang sensitif terhadap latensi—pikirkan buku pesanan dan likuidasi—di mana mikrodetik dapat diterjemahkan ke dalam hasil keuangan yang nyata. Dalam lingkungan itu, keuntungan waktu kecil bukanlah teori; mereka dapat dimonetisasi.
Apa yang menonjol bagi saya adalah bahwa Fogo tidak hanya memperlakukan ini sebagai masalah teknis. Arsitekturnya secara eksplisit membahas "pengendalian kualitas jaringan," termasuk kemampuan untuk menghapus validator yang terkait dengan ekstraksi MEV yang berbahaya. Itu adalah batasan perilaku yang dilapisi di atas kode—sesuatu yang dapat diamati dan dievaluasi seiring waktu.
@Fogo Official #fogo $FOGO
FOGO Sedang Mencoba Model Politik yang Berbeda untuk Blockchain
Kebanyakan orang melihat FOGO dan melihat kecepatan. Lainnya memperhatikan zona validator atau efisiensi biaya. Tetapi semakin saya membaca makalah dan mekanisme intinya, semakin saya berpikir FOGO sedang mencoba sesuatu yang lebih dalam — bukan hanya inovasi kinerja, tetapi model tanggung jawab dan tata kelola yang berbeda.
Pada intinya, FOGO memaksa pertanyaan yang dihindari banyak rantai:
Di mana tanggung jawab protokol berakhir, dan tanggung jawab pengguna dimulai?
Itu bukan hanya filosofis. Itu membentuk kerangka hukum, desain operasional, dan pada akhirnya perilaku ekonomi.
Pada intinya, FOGO memaksa pertanyaan yang dihindari banyak rantai:
Di mana tanggung jawab protokol berakhir, dan tanggung jawab pengguna dimulai?
Itu bukan hanya filosofis. Itu membentuk kerangka hukum, desain operasional, dan pada akhirnya perilaku ekonomi.
Eksperimen Ekonomi Tenang FOGO: Apa yang Terjadi Ketika Emisi Menurun
Akhir-akhir ini, saya melihat FOGO dari sudut pandang yang berbeda. Bukan narasi kecepatan yang biasa — semua orang sudah tahu bahwa rantai ini dirancang untuk latensi rendah. Apa yang benar-benar menarik perhatian saya adalah bagaimana ekonomi tokennya dirancang untuk berkembang seiring waktu.
Ini tidak terlihat seperti sistem yang dibangun untuk bergantung secara tidak terbatas pada inflasi untuk menjaga kepuasan validator. Sebaliknya, rasanya seperti FOGO secara bertahap mengarahkan jaringan menuju model di mana aktivitas nyata membayar tagihan.
Dan itu adalah jalur yang jauh lebih sulit.
Sebagian besar rantai diluncurkan dengan emisi tinggi dan berharap penggunaan akhirnya mengejar. Pendekatan FOGO tampaknya lebih terukur. Emisi dimulai lebih tinggi untuk membangun partisipasi, tetapi trajektori jangka panjang mengarah pada keamanan yang didorong biaya. Dalam istilah sederhana, validator semakin mendapatkan penghasilan dari apa yang sebenarnya dilakukan jaringan — bukan hanya dari token yang baru diterbitkan.
Ini tidak terlihat seperti sistem yang dibangun untuk bergantung secara tidak terbatas pada inflasi untuk menjaga kepuasan validator. Sebaliknya, rasanya seperti FOGO secara bertahap mengarahkan jaringan menuju model di mana aktivitas nyata membayar tagihan.
Dan itu adalah jalur yang jauh lebih sulit.
Sebagian besar rantai diluncurkan dengan emisi tinggi dan berharap penggunaan akhirnya mengejar. Pendekatan FOGO tampaknya lebih terukur. Emisi dimulai lebih tinggi untuk membangun partisipasi, tetapi trajektori jangka panjang mengarah pada keamanan yang didorong biaya. Dalam istilah sederhana, validator semakin mendapatkan penghasilan dari apa yang sebenarnya dilakukan jaringan — bukan hanya dari token yang baru diterbitkan.
Lihat terjemahan
JUST IN: 🇺🇸 JPMorgan CEO Jamie Dimon says he's
"starting to see parallels to the era before the 2008 financial crisis."
$NVDAon $AAPLon $MSFTon
"starting to see parallels to the era before the 2008 financial crisis."
$NVDAon $AAPLon $MSFTon
FOGO ($FOGO): Mengapa Saya Mengawasi Rantai Ini Dengan Seksama
Saya telah menggali Fogo untuk sementara waktu, dan sejujurnya, yang ini terasa berbeda. Ini tidak keras. Ini tidak mencolok. Ini hanya fokus.
Fogo dibangun untuk satu hal: kecepatan dan eksekusi yang bersih. Tidak ada klaim besar tentang "membunuh" setiap rantai lainnya — hanya upaya yang jelas untuk memperbaiki di mana blockchain biasanya gagal saat aktivitas nyata terjadi.
Masalah inti sangat sederhana: sebagian besar rantai melambat saat trader serius muncul. Lonjakan latensi, eksekusi menurun, dan pengguna membayar harganya. Fogo berusaha mengatasi itu dengan membangun di atas Solana VM dan menjalankan Firedancer — teknologi validator berkinerja tinggi yang dirancang untuk throughput yang serius. Tujuannya sederhana: penyelesaian cepat, pembacaan yang efisien, dan perilaku yang dapat diprediksi bahkan di bawah kondisi pasar yang berat.
Fogo dibangun untuk satu hal: kecepatan dan eksekusi yang bersih. Tidak ada klaim besar tentang "membunuh" setiap rantai lainnya — hanya upaya yang jelas untuk memperbaiki di mana blockchain biasanya gagal saat aktivitas nyata terjadi.
Masalah inti sangat sederhana: sebagian besar rantai melambat saat trader serius muncul. Lonjakan latensi, eksekusi menurun, dan pengguna membayar harganya. Fogo berusaha mengatasi itu dengan membangun di atas Solana VM dan menjalankan Firedancer — teknologi validator berkinerja tinggi yang dirancang untuk throughput yang serius. Tujuannya sederhana: penyelesaian cepat, pembacaan yang efisien, dan perilaku yang dapat diprediksi bahkan di bawah kondisi pasar yang berat.
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya