한때 7000원 까지 갔던

바운드리스 토큰이 이제는 340원
-95% 바운드less 중입니다

소명자료 제출했다고 하는데
조만간 공지 나올거같네요!

boundless 앞으로 과연!.

https://www.bithumb.com/react/trade/order/ZKC-KRW

#빗썸 #바운드리스

맨틀 + 레이어제로
나이트 스트리밍!

도움되는 얘기 많이 나오네요
궁금하신분들은 시청 ㄱㄱ

https://x.com/i/broadcasts/1mrxmBzZvkNKy

🟢 모나드 주요 에어드랍 대상자 목록

✅ 대상

- 커뮤니티 인원: 5,500명
- 온체인 사용자: 22만명
= 약 23만명 대상

✅ 세부트랙

1️⃣ Anti-Sybil Efforts (봇 제거 및 실사용자 검증)
- DeFi 프로토콜 실사용자 (실제 자본 예치)
- 고빈도 트레이더, NFT 장기 보유자
- 사회적 신원 인증, 커뮤니티 활동, 교육·공익 기여자

2️⃣ Monad Community (커뮤니티 멤버)
- 전체 에어드랍 중 가장 큰 비중을 차지
- Monad 초창기부터 활동해온 핵심 커뮤니티 멤버에 집중 배분
- "No shortcuts" 철학으로, 장기적 기여·리더십·창의성 등 질적 평가 포함
- 커뮤니티 기반 분석 + 소셜 그래프 기반으로 인플루언스 네트워크 확인
- 초기 BTC·ETH·SOL 커뮤니티와 유사하게, “기술 + 신념” 을 함께한 사람들에게 보상

3️⃣ Onchain Users (온체인 사용자)
- EVM 및 Solana 체인에서 실질적 활동이 확인된 고급 사용자 대상
- 2025년 9월 30일 23:59 UTC 스냅샷 기준
- 고빈도 DEX 트레이더 (예: Hyperliquid, Phantom Wallet, Pump.fun, Virtuals 등)
- 대형 DeFi 예치자 (예: Aave, Morpho, Pendle, Curve, Uniswap 등)
- 대표 NFT 장기 보유자 (예: CryptoPunks, Milady, Pudgy Penguins, Mad Lads, SMB 등)
- DAO 거버넌스 참여자

4️⃣ Crypto Community (광의의 크립토 커뮤니티 구성원)
- 소셜 그래프 분석을 통해 “실제 크립토 유저”를 폭넓게 포함
- Monad Cards 캠페인 참여자 (Wave 1, 2, 미수령자 모두 포함)
- Legion 펀딩 플랫폼 참여자
- Backpack 유저
- Fantasy Top 참여자
- MetaDAO 토큰 홀더
- ARC 커뮤니티 멤버
- LobsterDAO 텔레그램 참여자
- 파캐스터(Farcaster) 활동 유저 등

5️⃣ Crypto Contributors & Builders (기여자 및 개발자)
- ZachXBT, SEAL 911 멤버
- Cantina 감사팀, Protocol Guild 구성원
- 교육 프로젝트 참여자 (RareSkills, SheFi 등)
- Monad 생태계 빌더 (블리츠/해커톤/Dev Mission 참가자 등)
- 단, Monad Foundation 및 Category Labs 내부 팀원은 제외

원문

Terminal Finance 오픈 이벤트

Terminal.fi 한국 공식 커뮤니티 오픈을 기념하여 이벤트를 진행합니다.

Terminal.fi는 Ethena가 지원하는 스팟 DEX로, 스테이블코인(yield-bearing stablecoin)과 암호화폐 및 토큰화 자산 간 거래를 위해 설계되었습니다.

📅기간: 10월 14일 ~ 10월 28일
🎁상품: 치킨 10마리, 커피 100잔

✅참여 방법
1. 트위터 팔로우
2. 공지방, 채팅방 입장 후 간단한 인사
3. 구글폼 제출

웹사이트 | 트위터 | 공지방 | 채팅방 | Docs

다시 확인중... =ㅅ=,,,
기둘기둘

제 질문이 이상했는지
담당자님이 혼동 왔었나봅니다

결론은

내가 오픈한 풀에 총합이 $3000 만 넘으면 됩니다

가능
sui - usdc = 합 3000$ 이상 ok

불가능
sui- usdc = 2000
xsui-sui =1000
=3000$ 은 안됨

즉 페어를 쪼개서 하지말고
한번에 묶어서 하면 문제없음

모멘텀바로가기

#비들패드

Allora Network 성능 예측 리서치

트윗원문

배경 및 문제점: 대부분 AI 네트워크는 성능 저하 후에만 반응하며, 과거 데이터에 의존해 느리게 적응. Allora는 성능 예측을 통해 모델 성능을 사전 예측하여 AI를 사전 대응형으로 만듦. 이는 최근 블랙 스완(대규모 청산) 같은 시장 사건에서 유용.

중요성: 다양한 상황에 최적 모델 식별, 정확도 사전 예측 및 가중치 부여로 시장 변화에 빠르게 적응. 시험에서 안정 환경에서 정확도 50% 향상. 네트워크가 지속 학습으로 유연성 유지.

작동 방식: 워커 정확도 평가(후회 계산 또는 z-점수), 실시간 가중치 조정. 결과 피드백으로 시스템 미세 조정, 반복 학습으로 지능 강화.

결과: 합성 테스트 오류 48% 감소 (1.09 → 0.57). 실제 ETH/USD 데이터에서 로그 손실 1.78 달성, 글로벌 모델보다 우수.

응용 분야: DeFi/거래 - 안전 가격 오라클, 위험 대출, 유동성 관리, AI 거래 봇, 에이전트 전략, 분쟁 해결. 금융 외 에너지, 공급망, 의료 등 광범위 적용 가능.

전반적 의미: 분산 학습 네트워크에서 맥락 인식 추론 향상, AI를 더 정확하고 적응력 있게 만듦.

#알로라