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루핑하기에는 빡세지만 그냥 무난하게

바낸 <> Echelon 입출금 통장처럼 이동이 되기에 25~30% 스테이블파밍 + Echelon 포인트 모으기 꿀

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#Echelon #스테이블꿀통
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금액도 현재 USDC 32m USDT 12.9m로 텔방에서 다루기도 부담이 없네요.

프로젝트도 사실상 이제는 그냥 안전 궤도이니 포인트 파밍하면서 이자 챙기기

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바낸 / 바이빗 등 거래소들이 자체적인 USDT 앱토스 네트워크로 입출금이 다 가능하기에

그냥 귀찮으신분들은 바낸으로 쏴서 USDT 25% 이자 + Echelon 포인트 냠냠하다가 급하면 바로 바낸으로 직통으로 돌아오면됨

더 드시고 싶으신분들은 USDC로 스왑하고 먹다가 나갈때 USDT로

5. 그냥 있는 USDT 페어에 예치 (USDC로 바꿀려면 📱 Thala 스왑 이용)


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📱 Echelon 스테이블 이율 30% + 자체 포인트 꿀통 (심지어 바낸에서 APTOS 네트워크로 입금하고 또 출금하면됨)

이율이 계속 유지되면 개꿀 그 자체일듯. 스테이블 30% + Echelon 도 사이즈가 작은놈이 아닌데 포인트파밍까지 되니


개인적으로는 이율 15% 밑으로 떨어진다 = 바낸으로 복귀 이후 다른 곳으로감

15% 위 계속 유지해준다 = 스테이블 이율 15% 이상 + 에드 챙기는거라 킹쁘지 않아 하고 유지 계속 할 생각

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Madlads 가격 착해져서 하나 살까 엄청 고민이 되는데...

근데 싸져도 7천불임 ㅡ ㅡ...

좋게 생각하면

백팩, SOON, 0gLabs 등등 다 챙겨주는게 거의 확실시 되는 분위기라 나쁘지 않을 것 같은데

나쁘게 생각하면 한번씩 돈 천만원을 JPEG에 박으려고하는 날 보면서 현타가 와서 또 멈추게되는....

천만원이면 국밥을 1년내내 먹어도 남아!!!
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스테이블로 열심히 파밍해서 이자 늘려서 공짜 느프트사자라고 머리속으로 열심히 외우는데

이런 하락에 fomo라니..
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Forwarded from Followin 속보
바빌론 재단: 에어드랍 범위 확대 결정, 모든 NFT 보유자 에어드랍 대상 —🔗link
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----------20250228----------
🧠 AI와 Web3의 실용적 접점

BQ개발자입니다.

AI 동향을 보면서 제가 주목하고 있는 몇 가지 패턴을 공유합니다.
화려한 전망보다 실제 개발 현장에서 느낀 변화와 기회에 집중해보겠습니다!


🔍 현장에서 본 진짜 기회

1. 소형 특화 모델의 가능성
- 10억 파라미터 이하의 모델로도 특정 도메인에서 뛰어난 성능 확인
- 거대 모델의 시대에서 작고 특화된 모델들이 주목받기 시작했습니다.

이런 소형 모델은 일반 PC나 심지어 모바일 기기에서도 구동 가능합니다.
Web3 관점에서 분산 컴퓨팅의 실현 가능성을 높일 수 있는 지점



2. 데이터 주권과 개인화 AI, 확장성있는 데이터 저장 모델의 필요성
- 개인 데이터가 기기를 떠나지 않고도 AI 모델을 학습시키는 방식 구현
- 블록체인으로 데이터 사용 감사 기록을 남겨 투명성 확보 <- 여기에 요즘 주목중

토큰 이코노미를 통해 데이터 제공자에게 보상하는 것은 이론적으로 가능하지만,
실제로는 데이터의 가치를 객관적으로 측정하기 어렵습니다.
현재로서는 데이터 사용에 대한 투명한 기록과 접근 제어가 더 현실적인 목표라고 생각해요.




3. AI 시스템의 제한적 감사 가능성
- 현재 AI 모델들은 "이 이미지는 고양이입니다"라고 말하지만 왜 그렇게 판단했는지 설명하지 못함
- 금융, 의료, 법률 등 중요한 결정에서 이유를 알 수 없는 AI 판단은 신뢰하기 어려움

물론 복잡한 딥러닝 모델의 내부 작동을 투명하게 기록하는 것은 현재 기술로 불가능하다고 하지만,
입력 데이터, 출력 결과, 모델 버전, 사용된 파라미터 등 AI 시스템의 외부적 요소를 블록체인에 기록하는 것은 가능합니다.
이는 AI의 블랙박스 문제를 해결하지는 못하지만, 최소한 "어떤 데이터로 어떤 모델이 어떤 결과를 냈는지"에 대한 변조 불가능한 기록을 남길 수 있죠


저는 특히 Agentic AI가 발전할수록 이 지점에서 점점 의사결정 과정까지 기록하는 형태로 발전해나가길 기대합니다.


🛠️ AI와 Web3의 핵심 접점: 데이터와 컴퓨팅

제가 관찰한 패턴을 살펴보면, AI와 Web3의 실질적 접점은 두 가지 핵심 영역으로 또 요약할 수 있을 것 같아요:

1. 데이터 기록의 확장성
AI가 발전할수록 데이터 출처와 사용 내역의 투명한 기록이 중요해집니다. 하지만 블록체인은 이런 대규모 데이터를 효율적으로 저장하기에 구조적 한계가 있죠

하이브리드 접근법이 이 문제의 현실적 해결책이 될 수 있습니다.
데이터 자체는 분산 스토리지(IPFS, Arweave)에 저장하고, 블록체인에는 해시값과 접근 권한만 기록하는 방식같이요.
이는 블록체인의 제한된 용량 문제를 우회하면서도 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.

2. AI 에이전트 간 데이터 교환의 투명성
AI 에이전트가 본격화되면 지금은 블랙박스처럼 보이지 않던 데이터 흐름이 명확하게 보이게 될 것 같습니다.

에이전트가 어떤 데이터를 요청하고, 어떤 정보를 주고받는지가 모두 기록되기 때문입니다.
현재 AI 시스템은 어떤 데이터를 사용했는지, 어떤 추론 과정을 거쳤는지 알기 어렵습니다. 하지만 에이전트 기반 시스템에서는 "A 에이전트가 B 에이전트에게 특정 정보를 요청했고, B가 어떤 데이터를 반환했다"는 모든 상호작용이 블록체인에 기록될 수 있죠.
이런 투명성은 AI 시스템의 신뢰성을 크게 높일 수 있습니다. 예를 들어 금융 결정이나 의료 진단과 같은 중요한 상황에서, 어떤 정보를 바탕으로 결정이 내려졌는지 추적할 수 있게 됩니다.

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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 😍
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🤬THORChain, Bybit 해킹 이후 거래량 폭증... 해커 자금 세탁 의혹 ㄷㄷ

BQ개발자입니다.

크로스체인 스왑 프로토콜 THORChain(RUNE)이 Bybit 해킹 이후 엄청난 거래량을 기록하고 있다는 소식이 있네요.

• 2월 26일 하루 동안 8억 5,961만 달러 스왑 처리
THORChain Explorer 데이터에 따르면 역대 최고 일일 거래량이라고 해요.

• 2월 27일에도 2억 1천만 달러 추가되면서 48시간 만에 10억 달러 돌파
이런 폭발적인 거래량 증가는 Bybit 해킹과 시기적으로 맞아떨어진다는 점이 의심스럽네요;;

Bybit 해커가 도난당한 ETH의 절반 이상을 이미 세탁했다는 썰이 있던데
대부분 THORChain을 통해 BTC로 전환한다는..
5일 반 동안 266,309 ETH(약 6.14억 달러)를 세탁했다면 진짜 무섭네요 ㄷㄷㄷ


북한 해킹 그룹 라자루스는 과거에도 불법 취득한 디지털 자산을 BTC로 전환해 추적을 어렵게 만드는 전략을 자주 썼다고 하니, 이번에도 비슷한 패턴인 것 같아요.

THORChain은 안그래도 말이 많은 프로젝트인데... 1월에는 약 2억 달러 부채 때문에 비트코인과 이더리움 대출을 중단하고 구조조정 계획을 진행 중이라고도..
무튼 대출은 멈췄지만 스왑은 계속 활성화 상태라 해커들이 이용하기 좋았나 봄..
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그래서 1주일동안 volume이랑 가격이 이렇게 움직였나;;
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