#babylon staking

1,000 bitcoins total staking cap
taproot / native segwit
min 0.005 btc
max 0.05 btc

스테이킹 기간 15개월
조기 인출 / 언본딩 수수료 0.00064 btc 부과


https://btcstaking.babylonlabs.io/

https://babylonlabs.io/blog/babylon-bitcoin-staking-mainnet-launch-phase-1

언제부터 시작이야하고 봤더니 ㅋㅋㅋ
우선 비트빼는중...

아니 바낸선물상장 미쳣나 팝캣까지...

지난 바이낸스 랩스 MVB 시즌 6 때는
Altlayer, KiloEx, Kinza, Sleepless AI
가 투자받았거든요
이 중에 Altlayer, Sleepless AI 가 바이낸스에 상장함 (킬로엑스도 제발요제발요 ㅜㅜㅜ 하 눈물콧물임 그저 ;;;)

그래서 저 네개도 프로젝트가 많지않으니 우선 네개 다 찍먹해보면 좋을거같아요 !!!! mvb 우승해서 투자받은애들이라 걍 바낸랩스 바로 투자받는것보다 상장확률이 더 높은듯 . . .

여러분의 꾸준한 비난만이 업비트 이더리움의 출금 수수료를 내릴 수 있습니다

업비트 컴플레인 노조 만세

(현) 0.009 E
(내일 14시 이후) 0.007E

https://upbit.com/service_center/notice?id=4446

바이낸스(Binance) 공지 - Binance Futures Will Launch USDⓈ-Margined VIDT Perpetual Contract With up to 75x Leverage
2024-08-23 16:30:05

ㄷㄷ이젠슬슬조심

체인 상에 스테이킹된 자산을 유동화하여 자본 효율성을 극대화하는 리퀴드 스테이킹 서비스는 최근 다양한 생태계에 등장하여 필수적인 디앱으로 자리 잡고 있으며, 유저에게 디파이 활용 유인을 제공하는 등 그 중요성이 점점 증대되고 있습니다.

스택킹다오는 작년 12월 출시하여 스택스 생태계에 최초로 리퀴드 스테이킹 서비스를 도입하였으며, 나카모토 릴리즈 업데이트 적용을 앞둔 시점에서 유동성 부트스트래핑을 위한 핵심 디앱으로 주목받고 있습니다.

본 아티클은 스택킹다오의 역할과 기능을 중심으로, 스택스 디파이의 유동성 자석이 되고자 하는 스택킹다오에 대해 심층적으로 분석합니다.

🆕 “스택킹다오 (StackingDAO) — 스택스 디파이의 유동성 자석” 리포트 보러가기

디스프레드 리포트는 누가썼는지 나오는데 저기 do dive님이 썼을땐 항상 재밋네요 퇴근길에 멋있는척하면서 읽으면서 가기 추천!!

오늘 해시드에서 진행한 AI 크립토 세미나 중 일부 내용을 정리했습니다. 퓨처플레이 VC의 류중희 대표는 AI 의 시조격인 이미지 인식 스타트업을 창업해서 인텔에 회사를 매각하고 인텔 임원으로 일했던 분으로 한국 AI 에서 구루급 대표님입니당.

<내용>
- 신기하게도 web3를 아는 사람들은 AI를 모르고, AI 업계의 사람들은 web3를 모름. web3에서 적용하려는 AI는 구조적으로 말이 안되는 경우가 많음. 그 교집합을 찾는 난이도 높음. 물론 이게 되겠어? 하는 상황에서 혁신이 나오기도 함

- 하이프 사이클 기준으로 gen AI와 Cloud AI는 정점을 지났음. 심지어 경쟁도 치열해서 open AI가 포문을 연 LLM 모델의 경우에도 지금은 잘 못 만드는 축에 속함

- 4 key drivers: ML을 위한 데이터 <> 모델 개발자 <> 컴퓨팅파워 <> 어플리케이션 생태계
1) web3가 이걸 제일 만만하게 봄. 초천재 개발자가 아니니까. 하지만 필요한 데이터의 양은 너무너무 방대하고, web에 있는 데이터 크롤링하는 수준으로는 효과 없음
2) 많은 사람의 참여가 필요한 것이 아니라, 초천재 1명이 필요함
3) 컴퓨팅 자원도 십시일반해서 얻는 것이 아니라, H100 같이 극단의 하드웨어가 필요함
4) 어플 만드는 것도 난이도 높음(앱스토어의 앱과는 다름. 쏠림화 심함)
-> 즉 AI는 비대칭성이 큰 산업임. 따라서 web3가 메인이 될 수 없음

- AI, LLM은 머리와 몸통만 있는 인간과 같음. 손과 발을 붙이려면 용접공/도축하는 사람의 몸에 베여있는 행동 데이터와 같은 것이 필요하고, 그것을 로봇에 붙여야 함. 이런 사람의 데이터 받고 보상을 줄 때 web3를 도입해볼 수도 있을듯(오션프로토콜)

- 한국에서 가장 잘하는 교수님 랩에 H100이 한장도 없는 경우가 많음. 구글, 메타 등의 A100 투자와 아에 비교가 안됨

- 데이터: 앱을 만들 수 있는 사람이 인류에 극소수고, 전문영역+AI개발+사업성을 모두 알아야 함. 그리고 그게되면 창업을 하지 앱스토어에 올리지 않을 것. 싱귤레러티, fetch.ai 등이 마켓플레이스 한다고 하는데 OpenAI의 마켓플레이스도 안되고 있음. 그리고 본질인 AI foundation model이 없는데, AI를 한다고 함

- 개발자: web2 빅테크는 연봉으로 50~100억을 제시함. web3는 이정도 줄 수 없음. sentient라는 플젝이 이거 해보겠다고 했으나 구성원을 보면 역량이 부족한 사람들뿐임. 물론 web2, web3 엔지니어들의 기술 스택 구조가 다르고 / 회사의 구조도 다름

- AI 회사를 만드는 사람들도 바뀌고 있음. Serial Entrepreneurs -> Big Tech Ex-employees -> Researchers(교수님). 이중 교수님이 만든 회사의 초기 밸류가 가장 높음(fei-fei Li가 만든 회사 이름 아무도 모르는데 시드에 이미 유니콘임). 이들의 주장은 하나임. LLM의 시대는 끝났고 피지컬 AI(리얼월드 AI)의 시대가 될 것이라는 것임

- 노동은 대체될 수 있음. 단, Hospitality(친절)가 대체되지 않음. 여기에 사람이 쓰일 것. web3는 여기에서 답을 찾으면 될 것

대화 하나마다 클레임 한번씩 해야해서 계속 클레임 하는중 ㅋㅋㅋㅋ
아직 절반도 안했는데 이거 클레임 언제 다 해요 ...

저기 my byte points 가 두 가지가 있는데
보라색 - 챗지피티 4
민트색 - 챗지피티 3.5
라고 해요

궁금증 해결했으니 다시 클레임하러 ㄱ ㄱ

유치장가면 반신욕못해서우짜 ㅜㅜ

신나는 월요일(구라)