Resultado da pesquisa de ARTELA

Descubra o token ARTELA, impulsionando a infraestrutura blockchain da Artela Network. Saiba mais sobre seu design inovador, tokenomics, potencial de IA e governança de dApp.

Este artigo analisa a aplicação da tecnologia EVM paralela no espaço das criptomoedas, com foco em como a tecnologia EVM++ da Artela fornece um ambiente operacional mais eficiente para dApps. Ele também explora o papel da EVM paralela na melhoria da segurança em tempo de execução do DeFi e suas aplicações em Ativos do Mundo Real (RWA). Além disso, examina o desenvolvimento de aplicativos emergentes como jogos on-chain e co-processadores de IA sob o framework EVM++.

Artela é uma solução L1 que aprimora a escalabilidade e eficiência do EVM ao introduzir o EVM++. O EVM++ atualiza a tecnologia da camada de execução do EVM, integrando a flexibilidade do EVM com os recursos de alto desempenho do WASM. Ele suporta não apenas contratos inteligentes tradicionais, mas também permite a adição dinâmica e a execução de módulos de alto desempenho on-chain. Através do seu design de execução paralela, a Artela garante que a capacidade computacional dos nós de rede possa se expandir de forma flexível de acordo com a demanda, alcançando, em última instância, um espaço de bloco elástico. Isso permite que dApps em larga escala solicitem espaço de bloco independente de acordo com necessidades específicas, atendendo aos requisitos de expansão do espaço de bloco público, ao mesmo tempo em que garante desempenho e estabilidade para grandes aplicações.

Este artigo explora a tecnologia Parallel EVM, e suas aplicações e potencial na blockchain. Tem atraído atenção e investimento de importantes empresas de capital de risco. A Parallel EVM suporta aplicações blockchain mais complexas e eficientes através da otimização abrangente de desempenho, alcançando diferenciação no ecossistema de código aberto ao mesmo tempo que equilibra as necessidades de descentralização e alto desempenho. O artigo analisa os desafios técnicos do Parallel EVM, como consistência de dados, eficiência de acesso ao estado e detecção de conflitos de transações, e apresenta soluções únicas de projetos como MegaETH e Artela.

Este artigo detalha a operação do EVM como o núcleo do Ethereum e explora as inovações feitas por blockchains Layer1 de alto desempenho em termos de execução paralela e seleção de máquinas virtuais. No futuro, mais camadas 1 implementarão atualizações paralelas EVM ou soluções compatíveis com EVM para promover o desenvolvimento diversificado do ecossistema blockchain.

Este artigo organiza 22 projetos de criptomoedas não-AI que estabelecem estruturas de Agentes de IA, abrangendo vários setores como jogos, cadeias públicas, pagamentos, DeFi e DePIN. Esses projetos aceleram principalmente a construção e o desenvolvimento do ecossistema de Agentes de IA por meio de estruturas técnicas e a implementação de casos de uso.

FOCAI é o primeiro agente de IA 'imortal' construído na estrutura focEliza, com o objetivo de alcançar uma entidade inteligente totalmente on-chain (Agente de IA) que pode operar, armazenar dados e tomar decisões de forma independente na blockchain sem depender de sistemas centralizados tradicionais.

Análise aprofundada de como a arquitetura multi-máquina virtual (Multi-VM) se torna a melhor solução para resolver os gargalos de escalabilidade e desempenho da blockchain, e explorar como a Mango Network utiliza a tecnologia OPStack e MoveVM para construir uma rede blockchain eficiente que suporta comunicação entre cadeias. Também analisa as vantagens técnicas e a posição de mercado da Mango Network, fornecendo análises abrangentes e insights para leitores interessados na tecnologia blockchain, DeFi e interoperabilidade entre cadeias.

Este artigo delineia de forma abrangente os caminhos de escalabilidade da computação paralela Web3, abordando arquiteturas tradicionais como Monad, MegaETH, Sui e Solana. Revela os principais conceitos de design e tendências de desenvolvimento da próxima geração de blockchains de alto desempenho, desde o nível de conta e nível de objeto até o modelo Actor.