المؤلف: DFG Official المصدر: medium الترجمة: Shan Ou Ba, Golden Finance
منذ توسعها السريع في عام 2020، أصبحت التمويل اللامركزي (DeFi) ركيزة أساسية لنظام العملات المشفرة. ورغم بناء العديد من البروتوكولات المبتكرة الجديدة، فقد أدى ذلك أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، حيث وجد حتى المستخدمون ذوو الخبرة صعوبة في التنقل عبر العدد الهائل من السلاسل والأصول والبروتوكولات.
وفي الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وموجهًا نحو الوكالات في عام 2024. لقد أدى هذا التحول إلى ظهور DeFi AI (DeFAI) - وهو مجال ناشئ يعمل فيه الذكاء الاصطناعي على تعزيز DeFi من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.
يمتد DeFAI على مستويات متعددة. تعتبر تقنية Blockchain هي الطبقة الأساسية حيث يجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة محددة لإجراء المعاملات وتنفيذ العقود الذكية. بالإضافة إلى ذلك، توفر طبقات البيانات والحوسبة البنية الأساسية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المستمدة من بيانات الأسعار التاريخية، ومعنويات السوق، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقات الخصوصية والتحقق بقاء البيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على التنفيذ بدون ثقة. أخيرًا، يسمح إطار عمل الوكيل للمطورين ببناء تطبيقات متخصصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيّمي مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة. على الرغم من إمكانية توسيع خريطة النظام البيئي هذه، إلا أن هذه هي الفئات ذات المستوى الأعلى للمشاريع المبنية على DeFAI.
مع استمرار توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع الأكثر شهرة إلى ثلاث فئات رئيسية:
تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة سهلة الاستخدام تشبه ChatGPT لـ DeFi، مما يسمح للمستخدمين بإدخال مطالبات للتنفيذ على السلسلة. غالبًا ما يتم دمجها مع سلاسل متعددة وتطبيقات لامركزية وتنفيذ نية المستخدم مع التخلص من الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.
تتضمن بعض الوظائف التي يمكن أن تؤديها هذه البروتوكولات ما يلي:
المبادلة، والربط، والإقراض/السحب، وتنفيذ الصفقات عبر السلاسل
نسخ محافظ التداول أو ملفات تعريف Twitter/X
تنفيذ الصفقات تلقائيًا مثل جني الأرباح/إيقاف الخسارة بناءً على نسبة حجم المركز
على سبيل المثال، بدلاً من سحب ETH يدويًا من Aave، وربطه بـ Solana، ومبادلة SOL/Fartcoin، وتوفير السيولة على Raydium — يمكن لبروتوكول طبقة التجريد القيام بذلك في خطوة واحدة.
البروتوكولات الرئيسية:
@griffaindotcom— شبكة من الوكلاء الذين ينفذون الصفقات للمستخدمين
@HeyAnonai— بروتوكول يتعامل مع تنبيهات المستخدم لصفقات DeFi والرؤى في الوقت الفعلي
@orbitcryptoai— رفيق الذكاء الاصطناعي لتفاعلات DeFi
على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقلين التعلم والتكيف مع ظروف السوق وتعديل استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء: تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات بشكل مستمر. التنبؤ بحركات السوق لاتخاذ قرارات أفضل على المدى الطويل/القصير. تنفيذ استراتيجيات DeFi المعقدة مثل التداول الأساسي. البروتوكولات الرئيسية: @Almanak__ — منصة لتدريب الوكلاء الماليين المستقلين وتحسينهم ونشرهم. @Cod3xOrg — إطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يؤدون المهام المالية على blockchain @Spectral_Labs — إنشاء شبكة من وكلاء المعاملات المستقلين على السلسلة
توفر تطبيقات DeFi اللامركزية وظائف مثل الإقراض والتبادل وزراعة العائد. يمكن للذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين هذه الخدمات من خلال: تحسين توفير السيولة عن طريق إعادة موازنة مراكز LP للحصول على APY أفضل مسح الرموز بحثًا عن المخاطر من خلال اكتشاف السجاد أو مصائد العسل المحتملة البروتوكولات الرئيسية: ARMA من @gizatechxyz - وكيل الذكاء الاصطناعي لتحسين عائد USDC في الوضع والقاعدة @SturdyFinance - مخزن العائد المدعوم بالذكاء الاصطناعي @derivexyz - خيارات وخيارات محسنة باستخدام مساعد ذكي للذكاء الاصطناعي المنصات
تواجه البروتوكولات عالية المستوى المبنية على هذه الطبقات العديد من التحديات:
تعتمد هذه البروتوكولات على موجزات البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق التنفيذ الأمثل للتداول. يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة إلى توجيه غير فعال، أو صفقات فاشلة، أو معاملات غير مربحة.
تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة متقلب للغاية. يجب تدريب الوكلاء على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتهم.
هناك حاجة إلى فهم شامل لارتباطات الأصول وتغيرات السيولة ومعنويات السوق لفهم الوضع العام للسوق.
وقد لاقت البروتوكولات القائمة على هذه الفئات ترحيبًا من السوق. ومع ذلك، من أجل توفير منتجات أفضل ونتائج مثالية، ينبغي عليهم أن يأخذوا في الاعتبار دمج مجموعات بيانات مختلفة ذات جودة متفاوتة للارتقاء بمنتجاتهم إلى المستوى التالي.
الذكاء الاصطناعي لا يكون جيدًا إلا بقدر البيانات التي يعتمد عليها. لكي تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في DeFAI، فهم يحتاجون إلى بيانات في الوقت الفعلي ومنظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، تحتاج طبقة التجريد إلى الوصول إلى البيانات الموجودة على السلسلة من خلال واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ RPC والشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء التداول وتحسين العائد إلى البيانات لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بهم وإعادة تخصيص الموارد بشكل أكبر. تمكّن مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء من إجراء تحليل تنبؤي أفضل لسلوك الأسعار في المستقبل، وتوفير توصيات تجارية تناسب تفضيلاتهم للمواقف الطويلة أو القصيرة في أصول معينة.
as bittensor الشبكة الفرعية الخمسون لـ Synth تعمل على إنشاء بيانات اصطناعية لقدرات التنبؤ المالي للوكيل. بالمقارنة مع أنظمة التنبؤ بالأسعار التقليدية الأخرى، يلتقط Synth التوزيع الكامل لحركات الأسعار والاحتمالات المرتبطة بها، وبالتالي بناء البيانات الاصطناعية الأكثر دقة في العالم لتمكين الوسطاء وخبراء السوق. إن توفير المزيد من مجموعات البيانات عالية الجودة يمكن أن يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من اتخاذ قرارات اتجاهية أفضل في التداول، مع التنبؤ بتقلبات APY في ظل ظروف السوق المختلفة حتى تتمكن مجموعات السيولة من إعادة تخصيص السيولة أو استخراجها عند الحاجة. منذ إطلاق الشبكة الرئيسية، كانت فرق DeFi تتطلع إلى دمج بيانات Synth من خلال واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها.
بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات للذكاء الاصطناعي والوكلاء، يضع Mode نفسه أيضًا باعتباره سلسلة كتل كاملة لمستقبل DeFAI. لقد قاموا مؤخرًا بنشر Mode Terminal، وهو المساعد لـ DeFAI لتنفيذ المعاملات على السلسلة عبر مطالبات المستخدم، والذي سيكون متاحًا قريبًا لمستثمري $MODE. بالإضافة إلى ذلك، يدعم Mode أيضًا العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلت Mode الكثير من الجهد في دمج البروتوكولات مثل Autonolas وGiza وSturdy وما إلى ذلك في نظامها البيئي، كما أنها تنمو بسرعة مع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات. وتأتي هذه الخطوات في الوقت الذي يقومون فيه بتحديث شبكتهم بالذكاء الاصطناعي، والأهم من ذلك تجهيز سلسلة الكتل الخاصة بهم بفرز مؤمن بالذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة والذكاء الاصطناعي لتحليل المعاملات قبل تنفيذها، يمكن حظر المعاملات عالية المخاطر ومراجعتها قبل معالجتها لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 على سلسلة Optimism العملاقة، تقف Mode في منطقة الوسط، حيث تربط المستخدمين البشريين والوكلاء بأفضل ما في نظام DeFi البيئي.
لا شك أن Solana وBase هما السلسلتان الرئيسيتان اللتان يتم بناء وإطلاق معظم أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي والرموز المميزة عليهما. يستفيد AI Agents من شبكة Solana ذات الإنتاجية العالية وزمن الوصول المنخفض ونظام ElizaOS مفتوح المصدر لنشر رموز الوكيل، بينما يعمل Virtuals كنقطة انطلاق لنشر الوكلاء على Base. على الرغم من أن جميعهم لديهم هاكاثونات وحوافز تمويلية، إلا أنهم لم يصلوا بعد إلى المستوى الذي حققته Mode من حيث مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم كسلسلة.
لقد حددت NEAR نفسها سابقًا على أنها سلسلة كتل L1 تركز على الذكاء الاصطناعي، مع ميزات بما في ذلك سوق مهام الذكاء الاصطناعي، ومركز أبحاث NEAR AI مع إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، ومساعد NEAR AI. أعلنوا مؤخرًا عن صندوق AI Agent Fund بقيمة 20 مليون دولار لتوسيع نطاق الوكلاء المستقلين بالكامل والقابلين للتحقق على NEAR.
Chainbase
توفر Chainbase مجموعة بيانات منظمة على السلسلة يمكن التحقق منها بالكامل والتي تعمل على تعزيز التداول والرؤى والتنبؤ والعثور على ألفا والقدرات الأخرى لوكلاء الذكاء الاصطناعي. لقد أطلقوا Manuscripts، وهو إطار عمل لتدفق البيانات blockchain لدمج البيانات الموجودة على السلسلة وخارجها في مخزن بيانات الوجهة للاستعلام والتحليل غير المحدود.
يتيح هذا للمطورين تخصيص سير عمل معالجة البيانات وفقًا لاحتياجاتهم المحددة. إن توحيد البيانات الخام ومعالجتها في تنسيق نظيف ومتوافق يضمن أن مجموعات البيانات الخاصة بها تلبي المتطلبات الصارمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تقليل وقت المعالجة المسبقة مع تحسين دقة النموذج والمساعدة في إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي الموثوق بهم.
استنادًا إلى بياناتهم الشاملة الموجودة على السلسلة، قاموا أيضًا بتطوير نموذج يسمى Theia، والذي يترجم البيانات الموجودة على السلسلة إلى تحليل بيانات للمستخدمين دون أي معرفة معقدة بالترميز. تتولى فائدة بيانات Sainbase في شراكاتها ، حيث تستخدم بروتوكولات الذكاء الاصطناعى بياناتها إلى:
flock.io social network deplicence for user insights
مقارنةً ببروتوكولات البيانات التقليدية
بروتوكولات البيانات مثل الرسم البياني ، و chainlink ، والكيمياء توفر البيانات ولكنها ليست مركزية AI. يوفر Graph منصة للاستعلام عن بيانات blockchain وفهرستها، مما يتيح للمطورين الوصول إلى البيانات الخام التي لم يتم إنشاؤها للتداول أو تنفيذ السياسات. توفر Chainlink موجزات بيانات Oracle ولكنها تفتقر إلى مجموعات البيانات المحسّنة بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ، بينما توفر Alchemy بشكل أساسي خدمات RPC. على النقيض من ذلك، فإن بيانات Chainbase عبارة عن بيانات blockchain معدة خصيصًا ويمكن استهلاكها بسهولة بواسطة تطبيقات الذكاء الاصطناعي أو الوكلاء في شكل أكثر هيكلة وتبصرًا، مما يسمح للوكلاء بالحصول على البيانات المتعلقة بالأسواق على السلسلة والسيولة وبيانات الرمز بشكل أكثر ملاءمة. تقوم شركة sqd.ai (المعروفة سابقًا باسم Subsquid) بتطوير شبكة قاعدة بيانات مفتوحة مصممة خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي وخدمات Web3. توفر بحيرة البيانات اللامركزية الخاصة بهم وصولاً غير مرخص وبتكلفة منخفضة إلى كميات هائلة من بيانات blockchain في الوقت الفعلي والتاريخي، مما يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بشكل أكثر فعالية. يوفر sqd.ai فهرسة البيانات في الوقت الفعلي (بما في ذلك فهرسة الكتل غير المكتملة) بسرعة تصل إلى 150,000+ كتلة في الثانية، وهي أسرع من أي فهرس آخر. خلال الـ 24 ساعة الماضية، قاموا بخدمة ما يزيد عن 11 تيرابايت من البيانات، لتلبية احتياجات الإنتاجية العالية لمليارات من وكلاء ومطوري الذكاء الاصطناعي المستقلين. توفر منصة معالجة البيانات القابلة للتخصيص بيانات مخصصة بناءً على احتياجات وكلاء الذكاء الاصطناعي، بينما يوفر DuckDB استرجاعًا فعالًا للبيانات للاستعلامات المحلية. تدعم مجموعة البيانات الشاملة الخاصة بهم أكثر من 100 شبكة EVM و Substrate وتتضمن سجلات الأحداث وتفاصيل المعاملات، وهو أمر قيم للغاية لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون عبر سلاسل كتل متعددة.
إن إضافة أدلة المعرفة الصفرية تضمن أن يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات الحساسة ومعالجتها دون المساس بالخصوصية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ sqd.ai دعم العدد المتزايد من وكلاء الذكاء الاصطناعي (المقدر عددهم بالمليارات) عن طريق إضافة المزيد من عقد المعالجة للتعامل مع حمولة البيانات المتزايدة.
ملفات تعريف الارتباط
توفر ملفات تعريف الارتباط طبقة بيانات معيارية لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمجموعات، وهي مصممة خصيصًا لمعالجة البيانات الاجتماعية. تتميز بلوحة معلومات وكيل الذكاء الاصطناعي التي تتبع عقلية الوكيل الأعلى على السلسلة وعلى المنصات الاجتماعية، وأطلقت مؤخرًا واجهة برمجة تطبيقات تجميع البيانات الجاهزة للتوصيل والتشغيل لوكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين لاكتشاف السرديات الشعبية وتحولات العقلية في CT.
تغطي قاعدة بياناتهم أكثر من 7 تيرابايت من مصادر البيانات في الوقت الفعلي على السلسلة ووسائل التواصل الاجتماعي، بدعم من 20 وكيل بيانات، مما يوفر رؤى حول معنويات السوق وتحليل السلسلة. يستفيد وكيل الذكاء الاصطناعي الأحدث لديهم، @agentcookiefun، من مجموعة البيانات الخاصة بهم بنسبة 7% من طاقتها، مما يوفر توقعات السوق ويكتشف فرصًا جديدة من خلال الاستفادة من العديد من الوكلاء الآخرين الذين يعملون تحته.
حاليًا، يواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في DeFi قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:
تترجم طبقات التجريد نية المستخدم إلى تنفيذ، ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرات التنبؤية
قد تولد وكلاء الذكاء الاصطناعي ألفا من خلال التحليلات، لكنهم يفتقرون إلى تنفيذ التداول المستقل
يمكن للتطبيقات اللامركزية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التعامل مع الخزائن أو الصفقات، ولكنها تفاعلية بدلاً من أن تكون استباقية
من المرجح أن تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقات البيانات المفيدة لتطوير أفضل منصة أو وكلاء للوكيل. سيتطلب هذا بيانات عميقة على السلسلة حول نشاط الحيتان وتغيرات السيولة وما إلى ذلك، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل تنبؤي أفضل، جنبًا إلى جنب مع تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات رمزية في فئات محددة (مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، DeSci، وما إلى ذلك) أو تقلبات رمزية على الشبكات الاجتماعية.
الهدف النهائي هو أن يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء استراتيجيات التداول وتنفيذها بسلاسة من واجهة واحدة. ومع نضوج هذه الأنظمة، قد نشهد مستقبلًا يعتمد فيه متداولو DeFi على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم الاستراتيجيات المالية والتنبؤ بها وتنفيذها بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.
نظرًا للانحدار الهائل في رموز وأطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي، قد يعتقد البعض أن DeFAI مجرد ومضة في المقلاة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مراحله الأولى، وإمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي في تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائه لا يمكن إنكارها. إن مفتاح إطلاق العنان لهذه الإمكانات يكمن في الوصول إلى بيانات عالية الجودة في الوقت الفعلي، مما سيعمل على تحسين التنبؤات التجارية القائمة على الذكاء الاصطناعي وتنفيذها. يدمج عدد متزايد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، وتقوم بروتوكولات البيانات ببناء مكونات إضافية للأطر، مما يسلط الضوء على أهمية البيانات لاتخاذ القرارات من قبل الوكيل. وبالنظر إلى المستقبل، فإن إمكانية التحقق والخصوصية ستكونان من التحديات الرئيسية التي يتعين على البروتوكولات معالجتها. في الوقت الحالي، تعمل معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي كصندوق أسود يجب على المستخدمين أن يثقوا به فيما يتعلق بأموالهم. ومن ثم، فإن تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق من شأنها أن تساعد في ضمان الشفافية والمساءلة في عمليات الوكالة. إن دمج بروتوكولات TEE وFHE وحتى البروتوكولات القائمة على zk-proofs يمكن أن يعزز إمكانية التحقق من سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تمكين الثقة في الاستقلالية.
فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة والنماذج القوية وعمليات صنع القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI اكتساب اعتماد واسع النطاق.
منذ انتخاب ترامب، شهدت عملة البيتكوين زيادة قدرها 230 ألف محفظة جديدة ممولة، مما يشير إلى اهتمام قوي من جانب تجار التجزئة مدفوعًا بالخوف من تفويت الفرصة. يساهم هذا التدفق من المستثمرين الجدد في استقرار سعر البيتكوين ودفع هيمنتها في سوق العملات المشفرة إلى أكثر من 50%.
Weatherlyأعرب رئيس هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية جاري جينسلر مؤخرًا عن فخره بفترة ولايته، وسط تكهنات حول استقالته. ومع تصاعد التوترات بين هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية وصناعة العملات المشفرة، فمن المرجح أن يحتاج خليفة جينسلر إلى إعادة بناء العلاقات. ولكن هل يشير بيان جينسلر إلى رحيله، أم أنه سيكمل ولايته؟
Catherineارتفعت مبيعات NFT إلى 181 مليون دولار في الأسبوع المنتهي في 17 نوفمبر 2024، مدفوعة بارتفاع سوق العملات المشفرة الأوسع نطاقًا، وخاصة صعود البيتكوين. قادت Ethereum وBitcoin السوق، بينما ساهمت أيضًا سلاسل الكتل الأخرى مثل Solana في التعافي.
Anaisيتعاون Doodles مع McDonald’s في موسم العطلات هذا، من خلال عرض تصميمات Doodles ذات الطابع الملون بألوان قوس قزح على أكواب McCafe بدءًا من 18 نوفمبر.
Kikyoتعمل نيجيريا على تشديد القواعد التنظيمية الخاصة بالعملات المشفرة لمكافحة الاحتيال، حيث تفرض غرامات باهظة وأحكام بالسجن مع تجميد أكثر من 1100 حساب مصرفي للتجار. وعلى الرغم من أن هذه التدابير تهدف إلى حماية المواطنين، إلا أنها قد تؤدي إلى ردع المستثمرين وخنق الابتكار.
Weatherlyانخفضت عملة Thala بنسبة 35% إلى 0.51 دولار بعد الاختراق، لكنها ارتفعت إلى 0.6116 دولار. وعلى الرغم من استرداد الأموال، لا تزال وظائف الزراعة معلقة لأسباب أمنية.
Catherineوعد المرشح الرئاسي البولندي سلافومير مينتزن بتحويل بولندا إلى "ملاذ للعملات المشفرة" من خلال إنشاء احتياطي بيتكوين وتبني سياسات صديقة للعملات المشفرة إذا تم انتخابه. تعكس رؤيته تبنيًا متزايدًا لعملة البيتكوين في بولندا، حيث يمتلك الملايين الآن العملة المشفرة، ويهدف إلى الاستفادة منها كأصل رئيسي لمستقبل الأمة.
Weatherlyتلقى طالب دراسات عليا رسالة مزعجة من روبوت الدردشة الذكي جيميني التابع لشركة جوجل، حيث قال له "من فضلك مت"، مما تركه في حالة من الذعر. ووصفت جوجل الحادث بأنه حادث معزول، لكن الحدث أثار مخاوف بشأن الضرر المحتمل الذي يمكن أن يسببه الذكاء الاصطناعي والمسؤولية التي يجب أن تتحملها شركات التكنولوجيا عن المحتوى الضار.
Joyحُكِم على هيذر مورجان، المعروفة باسم "رازليخان"، بالسجن 18 شهرًا بتهمة غسل الأموال من عملية اختراق Bitfinex في عام 2016، بينما حُكِم على زوجها إيليا ليشتنشتاين بالسجن لمدة خمس سنوات بتهمة سرقة 119754 بيتكوين. يثير التفاوت في الأحكام جدلاً: هل يتم تطبيق العدالة بشكل عادل أم غير متسق؟
Catherineتعرض تطبيق Polter، وهو تطبيق DeFi، مؤخرًا لاستغلال قرض سريع "كلاسيكي"، حيث ذكر خبراء Web3 أن التلاعب بالأسعار عبر أوراكل هو السبب المحتمل. ويؤكد الهجوم على نقاط الضعف في كيفية إدارة موجزات الأسعار في DeFi.
Kikyo