DeFi

Descubre las 10 monedas meme populares en el mundo de las criptomonedas, incluyendo Dogecoin, Shiba Inu, Pepe y más.

Este artículo explora diez avances e innovaciones recientes en el espacio DeFi, que abarcan actualizaciones tecnológicas, innovaciones de protocolos, desarrollo de ecosistemas e integración con IA.

Descubre BlockDag, una solución innovadora de blockchain que integra la tecnología de Grafo Acíclico Dirigido (DAG) para lograr escalabilidad, seguridad y descentralización.

FBTC es una versión omni-chain de BTC que proporciona un respaldo de 1.1 con Bitcoin real. Esto permite a los usuarios mantener acceso a su BTC mientras operan con el token FBTC.

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Amnis Finance pioneros en el staking líquido en Aptos, con tokens líquidos; amAPT y stAPT. Los inversores pueden maximizar sus ganancias mediante un mayor staking o proporcionando liquidez con estos tokens, al tiempo que siguen haciendo crecer su participación inicial en APT.

Velodrome Finance es un intercambio descentralizado y una capa de liquidez en Optimism, que permite el comercio de bajo costo, la agricultura de rendimiento y la gobernanza para DeFi.

Este artículo rastrea la evolución del protocolo Morpho desde una aplicación simple hasta una infraestructura sin permisos. A través de su diseño minimalista y parámetros de riesgo abiertos, Morpho ha logrado el aislamiento del riesgo, la reducción de costos y la mejora de la flexibilidad. El innovador sistema de bóveda del protocolo permite a cualquier persona crear y gestionar activos de préstamo mientras personaliza su exposición al riesgo. Al transferir el riesgo a terceros y utilizar Aave y Compound como amortiguadores de capital, Morpho se ha establecido como una plataforma de seguridad estable y confiable.

¿Qué es Brevis? ¿Cuáles son las características de Brevis? ¿Cuál es la estructura de tokens de Brevis? ¿Cómo se distribuye el token de Brevis? ¿Quiénes son los fundadores de Brevis? Introducción a zkFabric ¿Cómo funciona zkQueryNet?

Pendle ha liderado el camino en el comercio de rendimiento DeFi al ofrecer herramientas de inversión únicas a través de su tokenización de rendimiento y características de minería de liquidez. Con el lanzamiento de Pendle V3 (Boros), Pendle está empujando los límites de los mercados de rendimiento DeFi al introducir el comercio de rendimiento de margen, mejorando la eficiencia de capital y apoyando tanto los activos de rendimiento en cadena como fuera de cadena. Este artículo explora la historia de Pendle, las limitaciones de las soluciones existentes, las innovaciones de Pendle V3 y su impacto potencial y desafíos en DeFi.

Descubre Theoriq AI, el innovador protocolo de cadena de bloques para colectivos de agentes de IA. Aprende cómo integra agentes de IA descentralizados con tecnología de cadena de bloques para crear un ecosistema seguro, transparente e innovador. Explora sus características clave, tecnología y casos de uso.

En 2024, Bitcoin supera una capitalización de mercado de $2 billones, marcando el amanecer de la era de "BTCFi". Impulsado por la reducción a la mitad de Bitcoin, la aprobación de ETF y el aumento de las tenencias institucionales, BTC evoluciona de ser el "oro digital" a ser un activo con funcionalidades financieras más amplias. BTCFi implica la asignación de activos a lo largo del tiempo y del espacio, dotando a Bitcoin de capacidades de generación de rendimiento y liquidez. Innovaciones como los bloqueos temporales de Bitcoin, las sidechains y las tecnologías de la capa 2 potencian BTCFi, impulsando la adopción de Bitcoin en préstamos, custodia, activos sintéticos y más.

Este artículo analiza cómo el proyecto Hyperliquid lidera la tendencia DeFi en el mercado de criptomonedas y redefine el modelo de distribución de tokens. Se discute cómo Hyperliquid rompe las limitaciones de los modelos de financiamiento tradicionales al enfocarse en las necesidades del usuario y la tokenómica innovadora, enfatizando la importancia de mantener el enfoque en el desarrollo del producto mientras se busca financiamiento.

Con MoE, en lugar de tener un modelo que intente hacer todo, divides el trabajo en tareas más pequeñas y especializas el modelo. En MoE, el sistema elige qué experto utilizar según lo que necesita la tarea, por lo que es más rápido y preciso.

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