据Crypto.news报道，CryptoSlam数据显示，本周NFT交易额较上周回升4.5%至1.028亿美元。NFT买家数增长28.9%，达到451,436人，NFT卖家数增长26.5%，达到285,272人。不过，NFT交易笔数下降2.8%，至1,614,680笔。以太坊网络交易额达3200万美元，较上周增长19.4%;Polygon网络交易额为1810万美元，增幅达33.1%;Solana网络交易额下降了4.4%，至870万美元。
资金费率套利策略是加密市场中较为稳定的收益策略之一，深受机构青睐。但对于普通投资者而言，这一策略的执行难度极高，往往是“看得见却吃不到”。本文将深入解析资金费率套利的基本原理、具体方法，以及机构在这一领域的核心竞争力，帮助读者全面理解其本质与应用。
稳定币(Stablecoin)是一类与特定资产(如法币、商品或其他加密资产)挂钩的数字货币，其核心目标是在加密货币市场的高波动性环境中提供相对稳定的价值储存和交易媒介。与比特币(BTC)或以太坊(ETH)等主流加密资产相比，稳定币的价值波动性大大降低，使其在全球支付、跨境交易、去中心化金融(DeFi)等领域具有独特优势。
告别Maker的“后台打工仔”身份，Chronicle 要在 Web3 大干一场?3 月 25 日，预言机服务平台Chronicle 宣布完成 1200 万美元的种子轮融资，由 Strobe(前 Blocktower Venture Capital)领投，Brevan Howard、6th Man Ventures 等机构跟投。表面上看，这似乎只是一则普通的融资新闻，但深入了解后，你会发现 Chronicle 的故事远比看起来要精彩得多。
新代币的发行速度已经放缓，但我相信很快就会加速，因为市场正在缓慢复苏。许多项目不能再拖延了。这些项目将进行试水，为其他项目铺平道路。在这篇文章中，我想重点介绍一下我的 X 信息流中经常出现的协议。然而，似乎并不是每个人都熟悉它们的作用。一年前，我曾经写过一篇关于 7 大项目的类似博客文章，并计划更频繁地发布这些文章，因此请随时订阅。因此，如果你是 X 上那些等待被炒作的项目推出代币和空投的关注者之一(但并不真正了解它们的作用)，那么这篇文章适合你。Initia - 多链伊甸园
这些全天候沉浸在区块链研究中的Four Pillars研究员，究竟持有哪些资产?背后的决策依据又是什么?Four Pillars是一家韩国的投资与研究机构，该团队具备对市场与行业发展趋势的深入洞见，并以自身的研判为出发点，投资了INJ、SUI、Ethena、Virtuals、Hyperliquid等多个明星项目。本文作为其阐述投资逻辑与持仓理由的研报，Four Pillars成员深入表达了自己对未来市场发展的看法，在此推荐大家阅读。每当我们谈起自己从事区块链研究，总有人会这样
在科技革新的浪潮中，AI 无疑是当下最具活力与前景的领域。其强大的赋能能力正深度渗透到各个行业，重塑生产模式、优化资源配置，极大推动社会生产力的提升与经济的蓬勃发展，已然成为引领未来的核心驱动力。AI 领域的投资热度持续攀升，巨额融资消息不断。人工智能巨头 OpenAI，在今年年初成功斩获软银集团独家投资的 400 亿美元融资，这一数额刷新了全球风投史单笔融资纪录，也使 OpenAI 的估值瞬间跃升至 3000 亿美元的高位。
稳定币巨头 Tether 宣布对先进数字媒体公司 Be Water 和 Adecoagro 进行两项重大投资。全球最大的稳定币发行商Tether(USDT)宣布近期投资意大利成长型媒体公司Be Water。Tether表示，此次投资加强了其对现代媒体创新的承诺。Tether 在公告中表示，已向 Be Water 注资 1000 万欧元，本月底前将获得 Be Water 30.4% 的股份。
Dunamu起诉该国金融监管机构，寻求推翻制裁并申请临时解除禁令的强制令。韩国法院暂时解除了对加密货币交易所Upbit的部分业务暂停令，该暂停令此前禁止该交易平台为新用户提供服务，为期三个月。2月25日，韩国金融情报机构(FIU)对该交易所实施制裁，对新用户的存款和取款实施为期三个月的禁令。FIU此前表示，暂停令是针对Upbit违反禁止交易所与未注册的虚拟资产服务提供商(VASPs)进行交易的政策。
风格即所有权，所有权即价值的时代是否会到来?在 GPT-4o 图像生成图像功能上线之后，仅需上传一张 NFT 图像并输入“吉卜力风格”或“赛博朋克化”的指令，AI 便能瞬间将其转化为全新的视觉形态。当然，如下图所示，你可以将库里头像变成 Azuki 的风格。那么，当NFT变成一种画风，是否会掀起一波在 AI 下的新浪潮?
Mira Network 是一个专门构建 AI LLMs 验证的中间件网络，在用户和基础 AI 模型之间构建了一个可靠的验证层。大家都清楚，AI 大模型落地到金融、医疗、法律等垂直应用场景中最大的阻碍就一个：AI 输出结果存在的「幻觉」问题无法匹配需要精准度的实际应用场景。如何解决呢?最近，@Mira_Network 推出了公共测试网，给出了一套解决方案，我来说说咋回事。
去中心化的隐私保护技术可以解决人工智能的信任缺失问题，可验证性和更实质性的数据保护也不会影响人工智能的发展。自2024年以来，人工智能(AI)一直是主流话题，但用户和公司仍然无法完全信任它。无论是财务、个人数据还是医疗决策，关于AI的可靠性和诚信的犹豫情绪依然很高。这一日益扩大的AI信任赤字，现在已经成为广泛采用的最大障碍之一。去中心化、隐私保护技术迅速被认定为提供可验证性、透明性和更强数据保护的可行解决方案，而不会妨碍AI的增长。