Trong lĩnh vực Web3, hành vi trên chuỗi của người dùng thường là tiêu chí đo lường quan trọng. Tuy nhiên, nhiều người thường phóng đại mức độ tham gia của mình, thậm chí bịa ra lịch sử tương tác. Tình huống này có thể sớm thay đổi.
Một dự án mới có tên Lagrange đang thay đổi cách chơi. Nó được mô tả là "máy chứng minh hành vi" trên chuỗi, có khả năng xác minh hoạt động trên chuỗi của người dùng thông qua chứng minh không biết (ZK proof). Điều này có nghĩa là, cho dù là tương tác với các dự án như ZKsync, Arbitrum, Starknet, mọi thứ đều sẽ được ghi lại và xác minh chính xác.
Cách làm việc của Lagrange rất trực quan. Người dùng chỉ cần viết một truy vấn SQL đơn giản, chẳng hạn như kiểm tra xem một ví nào đó đã tương tác với một giao thức cụ thể hơn 10 lần hay chưa. Phía backend của Lagrange sẽ trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu lịch sử trên chuỗi, sau đó thông qua mô-đun ZK của nó tạo ra bằng chứng và tải lên chuỗi khối. Quá trình này tạo ra một bản ghi trên chuỗi không thể bị thay đổi và không thể giả mạo.
So với các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống, Lagrange cung cấp một phương pháp xác minh nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, việc sử dụng Dune Analytics để truy vấn tương tác của Blast có thể mất tới 5 phút, và nếu câu lệnh SQL sai, có thể phải chờ đợi cả ngày. Lagrange đã nâng cao đáng kể hiệu quả của quá trình này.
Sáng kiến này có thể có ảnh hưởng sâu rộng đến hệ sinh thái Web3. Nó không chỉ giúp các dự án xác định chính xác hơn những người dùng thực sự hoạt động, mà còn cung cấp cho người dùng một "bảng điểm trên chuỗi" đáng tin cậy, ghi lại lịch sử tham gia của họ. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các hoạt động airdrop, chứng nhận đóng góp cộng đồng và nhiều khía cạnh khác.
Với sự xuất hiện của các công cụ như Lagrange, độ trong suốt và độ tin cậy trong lĩnh vực Web3 sẽ được nâng cao một cách đáng kể. Điều này không chỉ giúp chống lại các hành vi tuyên truyền sai sự thật và phóng đại mức độ tham gia, mà còn cung cấp nhiều cơ hội công nhận và thưởng cho những thành viên thực sự tích cực trong cộng đồng.
Trong tương lai, chúng ta có thể thấy nhiều hơn các trường hợp ứng dụng dựa trên cơ chế chứng minh hành vi này. Dù là trong DeFi, GameFi hay lĩnh vực xã hội, các ghi chép hành vi người dùng chính xác và không thể bị thay đổi sẽ trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng. Điều này sẽ thúc đẩy toàn bộ hệ sinh thái Web3 phát triển theo hướng công bằng và minh bạch hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AlwaysMissingTops
· 07-21 23:50
Ôi, giờ thì chó gian lận không thể cày được nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropCollector
· 07-21 23:50
short đâu có tiền như việc刷kol?
Xem bản gốcTrả lời0
StakeHouseDirector
· 07-21 23:50
Loại hợp đồng thông minh này không thể chấp nhận được.
Xem bản gốcTrả lời0
SerumSquirter
· 07-21 23:50
Có hơi tàn nhẫn một chút, giả vờ bây giờ chết tiệt rồi.
Trong lĩnh vực Web3, hành vi trên chuỗi của người dùng thường là tiêu chí đo lường quan trọng. Tuy nhiên, nhiều người thường phóng đại mức độ tham gia của mình, thậm chí bịa ra lịch sử tương tác. Tình huống này có thể sớm thay đổi.
Một dự án mới có tên Lagrange đang thay đổi cách chơi. Nó được mô tả là "máy chứng minh hành vi" trên chuỗi, có khả năng xác minh hoạt động trên chuỗi của người dùng thông qua chứng minh không biết (ZK proof). Điều này có nghĩa là, cho dù là tương tác với các dự án như ZKsync, Arbitrum, Starknet, mọi thứ đều sẽ được ghi lại và xác minh chính xác.
Cách làm việc của Lagrange rất trực quan. Người dùng chỉ cần viết một truy vấn SQL đơn giản, chẳng hạn như kiểm tra xem một ví nào đó đã tương tác với một giao thức cụ thể hơn 10 lần hay chưa. Phía backend của Lagrange sẽ trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu lịch sử trên chuỗi, sau đó thông qua mô-đun ZK của nó tạo ra bằng chứng và tải lên chuỗi khối. Quá trình này tạo ra một bản ghi trên chuỗi không thể bị thay đổi và không thể giả mạo.
So với các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống, Lagrange cung cấp một phương pháp xác minh nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, việc sử dụng Dune Analytics để truy vấn tương tác của Blast có thể mất tới 5 phút, và nếu câu lệnh SQL sai, có thể phải chờ đợi cả ngày. Lagrange đã nâng cao đáng kể hiệu quả của quá trình này.
Sáng kiến này có thể có ảnh hưởng sâu rộng đến hệ sinh thái Web3. Nó không chỉ giúp các dự án xác định chính xác hơn những người dùng thực sự hoạt động, mà còn cung cấp cho người dùng một "bảng điểm trên chuỗi" đáng tin cậy, ghi lại lịch sử tham gia của họ. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các hoạt động airdrop, chứng nhận đóng góp cộng đồng và nhiều khía cạnh khác.
Với sự xuất hiện của các công cụ như Lagrange, độ trong suốt và độ tin cậy trong lĩnh vực Web3 sẽ được nâng cao một cách đáng kể. Điều này không chỉ giúp chống lại các hành vi tuyên truyền sai sự thật và phóng đại mức độ tham gia, mà còn cung cấp nhiều cơ hội công nhận và thưởng cho những thành viên thực sự tích cực trong cộng đồng.
Trong tương lai, chúng ta có thể thấy nhiều hơn các trường hợp ứng dụng dựa trên cơ chế chứng minh hành vi này. Dù là trong DeFi, GameFi hay lĩnh vực xã hội, các ghi chép hành vi người dùng chính xác và không thể bị thay đổi sẽ trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng. Điều này sẽ thúc đẩy toàn bộ hệ sinh thái Web3 phát triển theo hướng công bằng và minh bạch hơn.