العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
TradFi
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
مقدمة حول تداول العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
منصة الإطلاق
كن من الأوائل في الانضمام إلى مشروع التوكن الكبير القادم
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
المزيد
Many teams focus on a specific application scenario during development. But some projects take an unconventional path—they choose a more challenging full-stack solution. Real-time Ethereum proof, zero-knowledge machine learning, on-chain historical data analysis, reward distribution mechanisms, privacy protection authentication… all these features are already running in production environments. What is the result of this approach? Over 130 million+ zero-knowledge proofs have been generated. This multi-dimensional, multi-application scenario technological implementation is continuously pushing the boundaries of on-chain privacy and verifiable computation.
---
يمكن إنتاج براهين المعرفة الصفرية على نطاق واسع، وحوسبة الخصوصية على وشك الانطلاق
---
بصراحة، هذه التقنية قوية بعض الشيء، ولا توجد مشاريع كثيرة تجرؤ على اللعب بهذه الطريقة
---
انتظر، لم يتم من قبل أن يتم تشغيل شيء معقد كهذا من قبل؟ كنت متشككا قليلا
---
حل الفول ستاك يبدو مخيفا، لكن إذا كان بإمكانه العمل بشكل مستقر فعلا، فهو رائع حقا
---
130 مليون+، الأرقام مجرد خداع، لكن المفتاح هو ما إذا كان يمكن استخدامه أم لا
---
الخصوصية + التحقق، هذا هو الطريق الذي يجب أن يسير عليه Web3، وليس تلك الأنواع الفاخرة
---
عبارة التطبيق متعدد الأبعاد فارغة بعض الشيء، لكن كيف يتم تنفيذها؟
---
全栈方案确实硬核，不过这效率数据怎么样呢؟
---
零知识机器学习上链这块还真没见过落地这么彻底的
---
等等，这是在跑实验还是真的生产环境扛住了
---
隐私保护这块终于有团队认真做了，比那些嘴上说说的强多了
---
1.3亿+这数字听起来很大，但tps和成本呢，细节在哪儿
---
不走寻常路这种做法是真的卷还是真的有远见，时间会证明吧
---
零知识证明都能用机器学习了？这届技术人是认真的
---
全栈打天下，生产跑这么多功能不翻车我就信了
---
隐私+可验证，听起来爽，但用户体验咋样啊朋友们
---
1.3亿份证明听着唬人，真正在用的有多少呢
---
不走常规路，要么天才要么疯子，看后续表现吧
---
链上隐私这块总算有人玩真格的了，其他项目该反思反思
---
证明数量多≠生态活跃度高，这点得分清楚
---
靠，这种技术栈要是跑稳了，确实得改写几个narrative