En el ámbito de Web3, el comportamiento en cadena de los usuarios a menudo es un indicador importante. Sin embargo, muchas personas tienden a exagerar su nivel de participación e incluso a inventar un historial de interacciones. Esta situación podría cambiar pronto.
Un nuevo proyecto llamado Lagrange está cambiando las reglas del juego. Se describe como una "máquina de pruebas de comportamiento" en la cadena, capaz de verificar las actividades en cadena de los usuarios a través de pruebas de conocimiento cero (ZK proof). Esto significa que, ya sea la interacción con proyectos como ZKsync, Arbitrum, Starknet, etc., se registrará y verificará de manera precisa.
El funcionamiento de Lagrange es muy intuitivo. Los usuarios solo necesitan escribir una simple consulta SQL, como verificar si una billetera ha interactuado con un protocolo específico más de 10 veces. El backend de Lagrange extraerá la información relevante de los datos históricos de la cadena y luego generará pruebas a través de su módulo ZK, subiéndolas a la cadena de bloques. Este proceso crea un registro en la cadena que es inmutable e irrefutable.
En comparación con las herramientas de análisis de datos tradicionales, Lagrange ofrece una forma de validación más rápida y confiable. Por ejemplo, realizar consultas en Blast usando Dune Analytics puede tardar 5 minutos, y si hay un error en la sentencia SQL, puede que tengas que esperar un día entero. Lagrange mejora enormemente la eficiencia de este proceso.
Esta innovación podría tener un profundo impacto en el ecosistema Web3. No solo puede ayudar a los proyectos a identificar de manera más precisa a los verdaderos usuarios activos, sino que también puede proporcionar a los usuarios un "transcript de cadena" confiable, que registre su historial de participación. Esto tiene una importancia significativa para actividades como airdrops, certificación de contribuciones a la comunidad, entre otros.
Con la aparición de herramientas como Lagrange, la transparencia y la credibilidad en el ámbito de Web3 se verán notablemente mejoradas. Esto no solo ayuda a combatir la publicidad engañosa y las exageraciones en la participación, sino que también puede ofrecer más oportunidades de reconocimiento y recompensas para los verdaderos miembros activos de la comunidad.
En el futuro, podríamos ver más escenarios de aplicación basados en este mecanismo de prueba de comportamiento. Ya sea en DeFi, GameFi o en el ámbito social, los registros de comportamiento de los usuarios que sean precisos e inalterables se convertirán en una infraestructura importante. Esto impulsará todo el ecosistema Web3 hacia un desarrollo más justo y transparente.
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AlwaysMissingTops
· 07-21 23:50
Ay, ahora el perro tramposo no puede hacer trampas.
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AirdropCollector
· 07-21 23:50
¿Dónde hay Airdrop que sea más rentable que hacer KOL?
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StakeHouseDirector
· 07-21 23:50
Este tipo de contratos inteligentes no son aceptables.
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SerumSquirter
· 07-21 23:50
Está un poco duro,装b va a estar condenado.
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FUD_Vaccinated
· 07-21 23:48
Cupones de clip seleccionados no se pongan nerviosos.
En el ámbito de Web3, el comportamiento en cadena de los usuarios a menudo es un indicador importante. Sin embargo, muchas personas tienden a exagerar su nivel de participación e incluso a inventar un historial de interacciones. Esta situación podría cambiar pronto.
Un nuevo proyecto llamado Lagrange está cambiando las reglas del juego. Se describe como una "máquina de pruebas de comportamiento" en la cadena, capaz de verificar las actividades en cadena de los usuarios a través de pruebas de conocimiento cero (ZK proof). Esto significa que, ya sea la interacción con proyectos como ZKsync, Arbitrum, Starknet, etc., se registrará y verificará de manera precisa.
El funcionamiento de Lagrange es muy intuitivo. Los usuarios solo necesitan escribir una simple consulta SQL, como verificar si una billetera ha interactuado con un protocolo específico más de 10 veces. El backend de Lagrange extraerá la información relevante de los datos históricos de la cadena y luego generará pruebas a través de su módulo ZK, subiéndolas a la cadena de bloques. Este proceso crea un registro en la cadena que es inmutable e irrefutable.
En comparación con las herramientas de análisis de datos tradicionales, Lagrange ofrece una forma de validación más rápida y confiable. Por ejemplo, realizar consultas en Blast usando Dune Analytics puede tardar 5 minutos, y si hay un error en la sentencia SQL, puede que tengas que esperar un día entero. Lagrange mejora enormemente la eficiencia de este proceso.
Esta innovación podría tener un profundo impacto en el ecosistema Web3. No solo puede ayudar a los proyectos a identificar de manera más precisa a los verdaderos usuarios activos, sino que también puede proporcionar a los usuarios un "transcript de cadena" confiable, que registre su historial de participación. Esto tiene una importancia significativa para actividades como airdrops, certificación de contribuciones a la comunidad, entre otros.
Con la aparición de herramientas como Lagrange, la transparencia y la credibilidad en el ámbito de Web3 se verán notablemente mejoradas. Esto no solo ayuda a combatir la publicidad engañosa y las exageraciones en la participación, sino que también puede ofrecer más oportunidades de reconocimiento y recompensas para los verdaderos miembros activos de la comunidad.
En el futuro, podríamos ver más escenarios de aplicación basados en este mecanismo de prueba de comportamiento. Ya sea en DeFi, GameFi o en el ámbito social, los registros de comportamiento de los usuarios que sean precisos e inalterables se convertirán en una infraestructura importante. Esto impulsará todo el ecosistema Web3 hacia un desarrollo más justo y transparente.