Làm thế nào để thiết kế một sơ đồ đệ quy chứng minh tốt hơn?
Hầu như tất cả các vấn đề gặp phải trong các rãnh zkRollup và zkEVM về cơ bản đều là các vấn đề về thuật toán. Lý do chính khiến việc tăng tốc phần cứng ZK-Proof thường xuyên được nhắc đến là do các thuật toán hiện tại nhìn chung còn chậm.
Để tránh rơi vào tình trạng lúng túng “thuật toán không đủ, lấy phần cứng bù đắp”, chúng ta nên giải quyết vấn đề từ bản chất của thuật toán. Thiết kế một đệ quy bằng chứng phân phối tinh tế sơ đồ chính là chìa khóa để giải quyết vấn đề này.
Với sự phát triển không ngừng của các hợp đồng thông minh, ngày càng có nhiều ứng dụng Web3 dần xuất hiện và khối lượng giao dịch của Lớp 1 truyền thống, chẳng hạn như Ethereum, đang tăng lên nhanh chóng và tình trạng tắc nghẽn có thể xảy ra bất cứ lúc nào. Làm thế nào để đạt được hiệu quả cao hơn trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật do Lớp 1 cung cấp đã trở thành một vấn đề cấp bách cần giải quyết.
Đối với Ethereum, zkRollup sử dụng thuật toán chứng minh không có kiến thức làm thành phần cơ bản để di chuyển các phép tính đắt tiền ban đầu cần được thực hiện trên chuỗi ngoài Lớp 1 và cung cấp bằng chứng về tính chính xác của việc thực thi cho chuỗi. Ca khúc bao gồm các dự án như StarkWare, zkSync, Cuộn, và Fox Tech.
Trên thực tế, trong thiết kế zkRollup, có những yêu cầu rất cao về hiệu quả: hy vọng rằng giá trị chứng minh được gửi đủ nhỏ, có thể giảm khối lượng tính toán của Lớp 1. Để có được độ dài chứng minh đủ nhỏ, mỗi Dự án zkRollup đang cải thiện thiết kế thuật toán và kiến trúc. Ví dụ: Fox đã phát triển thuật toán chứng minh FOAKS kết hợp với thuật toán chứng minh không có kiến thức mới nhất để có được thời gian chứng minh và độ dài chứng minh tối ưu.
Ngoài ra, trong giai đoạn xác minh bằng chứng, phương tiện tầm thường nhất là tạo ra bằng chứng một cách tuyến tính và xác minh chúng một cách tuần tự. Để nâng cao hiệu quả, điều đầu tiên mọi người nghĩ đến là gói nhiều bằng chứng thành một bằng chứng, thường được gọi là Tập hợp bằng chứng.
Nói một cách trực quan, việc xác minh các bằng chứng do zkEVM tạo ra là một quy trình tuyến tính và Người xác minh cần xác minh lần lượt từng giá trị bằng chứng được tạo ra. Tuy nhiên, hiệu quả của phương pháp xác minh này tương đối thấp và chi phí liên lạc tương đối lớn. Đối với kịch bản zkRollup, chi phí phía bên xác minh cao hơn có nghĩa là phải tính toán Lớp 1 nhiều hơn, điều này cũng sẽ dẫn đến phí Gas cao hơn.
Trước tiên hãy xem một ví dụ: Alice muốn chứng minh cho cả thế giới thấy rằng cô ấy đã đến Fox Park từ ngày 1 đến ngày 7 tháng này. Vì lý do này, cô ấy có thể chụp ảnh trong công viên với tờ báo trong ngày từ ngày 1 đến ngày 7, và bảy bức ảnh này sẽ trở thành bằng chứng.
Đặt bảy bức ảnh trực tiếp vào một phong bì trong ví dụ trên là sự tổng hợp bằng chứng theo nghĩa trực quan, tương ứng với việc kết nối các bằng chứng khác nhau lại với nhau và xác minh chúng một cách tuyến tính theo trình tự, nghĩa là xác minh bằng chứng đầu tiên trước rồi xác minh bằng chứng thứ hai.
Hai bằng chứng và những bằng chứng tiếp theo. Vấn đề là cách làm này sẽ không làm thay đổi quy mô của chứng minh cũng như thời gian chứng minh mà nó giống như việc chứng minh và kiểm chứng từng cái một. Nếu bạn muốn đạt được độ nén không gian logarit, bạn cần sử dụng Bằng chứng đệ quy được đề cập bên dưới.
Sơ đồ đệ quy bằng chứng được Halo2 và STARK sử dụng
Để giải thích rõ hơn chứng minh đệ quy là gì, chúng ta hãy quay lại ví dụ trên.
Bảy bức tranh của Alice là bảy bằng chứng. Bây giờ hãy xem xét việc hợp nhất chúng, để Alice có thể chụp ảnh vào ngày 1, chụp ảnh này vào ngày 2 và chụp tờ báo vào ngày 2, chụp ảnh vào ngày 2 và chụp tờ báo vào ngày thứ 3. Bằng cách tương tự, Alice chụp bức ảnh cuối cùng vào ngày 7 với bức ảnh của ngày 6 và tờ báo vào ngày 7, và những người bạn khác có thể xác minh rằng họ đang ở ngày 1 đến ngày 7 khi họ nhìn thấy bức ảnh cuối cùng của ngày 7.
Alice đều đi đến công viên. Có thể thấy, bảy bức ảnh chứng minh trước đó đã được nén thành một. Và kỹ năng quan trọng trong quá trình này là “ảnh chứa ảnh”, tương đương với việc lồng các ảnh trước đó vào các ảnh tiếp theo theo cách đệ quy. Nó khác với việc ghép nhiều bức ảnh lại với nhau và chụp một bức ảnh.
Thủ thuật chứng minh đệ quy của zkRollup có thể nén đáng kể kích thước chứng minh. Cụ thể, mỗi giao dịch sẽ tạo ra bằng chứng. Chúng tôi đặt mạch tính toán giao dịch ban đầu là C0, P0 làm bằng chứng về tính chính xác của C0 và V0 làm quá trình tính toán xác minh P0.
Prover còn chuyển đổi V0 thành mạch tương ứng, ký hiệu là C0′. Hiện tại, đối với quá trình tính toán chứng minh, C1 của một giao dịch khác, các mạch của C0′ và C1 có thể được hợp nhất. Bằng cách này, khi bằng chứng tính chính xác P1 của mạch hợp nhất được xác minh, nó tương đương với việc xác minh hai mạch trên cùng một lúc. Tính chính xác của giao dịch, tức là, việc nén, đã đạt được.
Nhìn lại quá trình trên, có thể thấy nguyên lý nén là chuyển quá trình xác minh và chứng minh thành một mạch rồi tạo ra “bằng chứng cho bằng chứng” nên xét từ góc độ này, nó là một thao tác có thể lặp lại liên tục hướng xuống dưới nên còn gọi là chứng minh đệ quy.
Sơ đồ đệ quy bằng chứng được Halo2 và STARK áp dụng có thể tạo ra các bằng chứng song song và kết hợp nhiều bằng chứng, do đó có thể xác minh tính chính xác của nhiều lần thực hiện giao dịch trong khi xác minh giá trị bằng chứng, có thể nén chi phí tính toán, từ đó cải thiện đáng kể hiệu quả của hệ thống.
Tuy nhiên, việc tối ưu hóa như vậy vẫn ở mức cao hơn thuật toán chứng minh không có kiến thức cụ thể. Để nâng cao hiệu quả hơn nữa, chúng tôi cần tối ưu hóa và đổi mới ở cấp độ thấp hơn. Thuật toán FOAKS do Fox thiết kế thực hiện điều này bằng cách áp dụng các ý tưởng đệ quy bên trong một chứng minh cho điểm này.
Sơ đồ đệ quy bằng chứng được FOAKS sử dụng
Fox Tech là một dự án zkRollup dựa trên zkEVM. Trong hệ thống chứng minh của nó, kỹ thuật chứng minh đệ quy cũng được sử dụng, nhưng nội hàm khác với phương pháp đệ quy nêu trên. Sự khác biệt chính là Fox sử dụng ý tưởng đệ quy bên trong một chứng minh. Để diễn đạt ý tưởng cốt lõi của chứng minh đệ quy được Fox sử dụng nhằm liên tục rút gọn bài toán cần chứng minh cho đến khi bài toán rút gọn đủ đơn giản, chúng ta cần đưa ra một ví dụ khác.
Trong ví dụ trên, Alice chứng minh rằng cô ấy đã đến Fox Park vào một ngày nhất định bằng cách chụp ảnh, vì vậy Bob đưa ra một gợi ý khác. Anh ấy nghĩ rằng vấn đề chứng minh Alice đã đến công viên có thể được rút gọn thành việc chứng minh rằng điện thoại di động của Alice đã đến công viên. Và việc chứng minh vấn đề này có thể đơn giản hóa thành việc chứng minh vị trí điện thoại di động của Alice nằm trong phạm vi của công viên.
Vì vậy, để chứng minh rằng Alice đã đến công viên, cô ấy chỉ cần gửi địa điểm bằng điện thoại di động khi cô ấy đang ở trong công viên. Bằng cách này, kích thước của bằng chứng được thay đổi từ ảnh (dữ liệu rất nhiều chiều) sang dữ liệu 3 chiều (vĩ độ, kinh độ và thời gian), tiết kiệm chi phí một cách hiệu quả.
Ví dụ này không hoàn toàn phù hợp vì một số người có thể nghi ngờ rằng điện thoại di động của Alice đã đến Công viên Fox không có nghĩa là Alice đã ở đó, nhưng trong các tình huống thực tế, quá trình rút gọn này hoàn toàn mang tính toán học.
Cụ thể, việc sử dụng chứng minh đệ quy của Fox là đệ quy ở cấp độ mạch. Khi thực hiện chứng minh không có kiến thức, chúng ta sẽ viết bài toán cần chứng minh vào một mạch rồi tính một số phương trình cần thỏa mãn thông qua mạch. Và thay vì chỉ ra rằng các phương trình này được thỏa mãn, chúng ta viết lại các phương trình này dưới dạng mạch, v.v., cho đến khi cuối cùng, các phương trình chứng minh sự thỏa mãn trở nên đủ đơn giản để chúng ta có thể dễ dàng chứng minh nó một cách trực tiếp.
Từ quá trình này, chúng ta có thể thấy rằng điều này gần với ý nghĩa của “đệ quy” hơn. Điều đáng nói là không phải thuật toán nào cũng có thể sử dụng kỹ thuật đệ quy này, giả sử rằng mỗi lần đệ quy sẽ thay đổi chứng minh độ phức tạp O(n) thành chứng minh O(f(n)) và cách tính của chính quá trình đệ quy.
Độ phức tạp là O(g(n)), khi đó tổng độ phức tạp tính toán sẽ trở thành O1(n)=O(f(n))+O(g(n)) sau một lần đệ quy và O2(n) sau hai lần đệ quy ) =O(f(f(n)))+O(g(n))+O(g(f(n))), sau ba lần nó là O3(n)=O(f(f(f(n)) ) )))+O(g(n))+O(g(f(n)))+O(g(f(f(n)))), …, v.v.
Vì vậy, kỹ thuật đệ quy như vậy chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi hai hàm f và g tương ứng với các đặc tính của thuật toán thỏa mãn Ok(n)
Kết luận
Sự phức tạp của bằng chứng luôn là một trong những chìa khóa quan trọng nhất trong việc áp dụng các bằng chứng không có kiến thức. Bản chất của độ phức tạp chứng minh sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn khi những thứ cần chứng minh ngày càng trở nên phức tạp hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng ZK khổng lồ như zkEVM.
Trong trường hợp này, độ phức tạp của bằng chứng sẽ có tác động quyết định đến hiệu suất sản phẩm và trải nghiệm người dùng. Trong số nhiều cách để giảm độ phức tạp của bằng chứng cuối cùng, việc tối ưu hóa thuật toán cốt lõi là quan trọng nhất.
Fox đã thiết kế một sơ đồ bằng chứng phân phối tinh tế dựa trên thuật toán tiên tiến nhất và sử dụng công nghệ này để tạo ra zkEVM phù hợp nhất. Thuật toán ZK-FOAKS dự kiến sẽ trở thành thuật toán dẫn đầu về hiệu suất trong ngành zkRollup.
KHUYẾN CÁO: Thông tin trên trang web này được cung cấp dưới dạng bình luận chung về thị trường và không phải là lời khuyên đầu tư. Chúng tôi khuyến khích bạn tự nghiên cứu trước khi đầu tư.
Hãy cùng chúng tôi theo dõi tin tức: https://linktr.ee/coincu
Harold
đồng xu Tin tức
Tác giả
Hiểu biết
Làm thế nào để thiết kế một sơ đồ đệ quy chứng minh tốt hơn?
Hầu như tất cả các vấn đề gặp phải trong các rãnh zkRollup và zkEVM về cơ bản đều là các vấn đề về thuật toán. Lý do chính khiến việc tăng tốc phần cứng ZK-Proof thường xuyên được nhắc đến là do các thuật toán hiện tại nhìn chung còn chậm.
Để tránh rơi vào tình trạng lúng túng “thuật toán không đủ, lấy phần cứng bù đắp”, chúng ta nên giải quyết vấn đề từ bản chất của thuật toán. Thiết kế một đệ quy bằng chứng phân phối tinh tế sơ đồ chính là chìa khóa để giải quyết vấn đề này.
Với sự phát triển không ngừng của các hợp đồng thông minh, ngày càng có nhiều ứng dụng Web3 dần xuất hiện và khối lượng giao dịch của Lớp 1 truyền thống, chẳng hạn như Ethereum, đang tăng lên nhanh chóng và tình trạng tắc nghẽn có thể xảy ra bất cứ lúc nào. Làm thế nào để đạt được hiệu quả cao hơn trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật do Lớp 1 cung cấp đã trở thành một vấn đề cấp bách cần giải quyết.
Đối với Ethereum, zkRollup sử dụng thuật toán chứng minh không có kiến thức làm thành phần cơ bản để di chuyển các phép tính đắt tiền ban đầu cần được thực hiện trên chuỗi ngoài Lớp 1 và cung cấp bằng chứng về tính chính xác của việc thực thi cho chuỗi. Ca khúc bao gồm các dự án như StarkWare, zkSync, Cuộn, và Fox Tech.
Trên thực tế, trong thiết kế zkRollup, có những yêu cầu rất cao về hiệu quả: hy vọng rằng giá trị chứng minh được gửi đủ nhỏ, có thể giảm khối lượng tính toán của Lớp 1. Để có được độ dài chứng minh đủ nhỏ, mỗi Dự án zkRollup đang cải thiện thiết kế thuật toán và kiến trúc. Ví dụ: Fox đã phát triển thuật toán chứng minh FOAKS kết hợp với thuật toán chứng minh không có kiến thức mới nhất để có được thời gian chứng minh và độ dài chứng minh tối ưu.
Ngoài ra, trong giai đoạn xác minh bằng chứng, phương tiện tầm thường nhất là tạo ra bằng chứng một cách tuyến tính và xác minh chúng một cách tuần tự. Để nâng cao hiệu quả, điều đầu tiên mọi người nghĩ đến là gói nhiều bằng chứng thành một bằng chứng, thường được gọi là Tập hợp bằng chứng.
Nói một cách trực quan, việc xác minh các bằng chứng do zkEVM tạo ra là một quy trình tuyến tính và Người xác minh cần xác minh lần lượt từng giá trị bằng chứng được tạo ra. Tuy nhiên, hiệu quả của phương pháp xác minh này tương đối thấp và chi phí liên lạc tương đối lớn. Đối với kịch bản zkRollup, chi phí phía bên xác minh cao hơn có nghĩa là phải tính toán Lớp 1 nhiều hơn, điều này cũng sẽ dẫn đến phí Gas cao hơn.
Trước tiên hãy xem một ví dụ: Alice muốn chứng minh cho cả thế giới thấy rằng cô ấy đã đến Fox Park từ ngày 1 đến ngày 7 tháng này. Vì lý do này, cô ấy có thể chụp ảnh trong công viên với tờ báo trong ngày từ ngày 1 đến ngày 7, và bảy bức ảnh này sẽ trở thành bằng chứng.
Đặt bảy bức ảnh trực tiếp vào một phong bì trong ví dụ trên là sự tổng hợp bằng chứng theo nghĩa trực quan, tương ứng với việc kết nối các bằng chứng khác nhau lại với nhau và xác minh chúng một cách tuyến tính theo trình tự, nghĩa là xác minh bằng chứng đầu tiên trước rồi xác minh bằng chứng thứ hai.
Hai bằng chứng và những bằng chứng tiếp theo. Vấn đề là cách làm này sẽ không làm thay đổi quy mô của chứng minh cũng như thời gian chứng minh mà nó giống như việc chứng minh và kiểm chứng từng cái một. Nếu bạn muốn đạt được độ nén không gian logarit, bạn cần sử dụng Bằng chứng đệ quy được đề cập bên dưới.
Sơ đồ đệ quy bằng chứng được Halo2 và STARK sử dụng
Để giải thích rõ hơn chứng minh đệ quy là gì, chúng ta hãy quay lại ví dụ trên.
Bảy bức tranh của Alice là bảy bằng chứng. Bây giờ hãy xem xét việc hợp nhất chúng, để Alice có thể chụp ảnh vào ngày 1, chụp ảnh này vào ngày 2 và chụp tờ báo vào ngày 2, chụp ảnh vào ngày 2 và chụp tờ báo vào ngày thứ 3. Bằng cách tương tự, Alice chụp bức ảnh cuối cùng vào ngày 7 với bức ảnh của ngày 6 và tờ báo vào ngày 7, và những người bạn khác có thể xác minh rằng họ đang ở ngày 1 đến ngày 7 khi họ nhìn thấy bức ảnh cuối cùng của ngày 7.
Alice đều đi đến công viên. Có thể thấy, bảy bức ảnh chứng minh trước đó đã được nén thành một. Và kỹ năng quan trọng trong quá trình này là “ảnh chứa ảnh”, tương đương với việc lồng các ảnh trước đó vào các ảnh tiếp theo theo cách đệ quy. Nó khác với việc ghép nhiều bức ảnh lại với nhau và chụp một bức ảnh.
Thủ thuật chứng minh đệ quy của zkRollup có thể nén đáng kể kích thước chứng minh. Cụ thể, mỗi giao dịch sẽ tạo ra bằng chứng. Chúng tôi đặt mạch tính toán giao dịch ban đầu là C0, P0 làm bằng chứng về tính chính xác của C0 và V0 làm quá trình tính toán xác minh P0.
Prover còn chuyển đổi V0 thành mạch tương ứng, ký hiệu là C0′. Hiện tại, đối với quá trình tính toán chứng minh, C1 của một giao dịch khác, các mạch của C0′ và C1 có thể được hợp nhất. Bằng cách này, khi bằng chứng tính chính xác P1 của mạch hợp nhất được xác minh, nó tương đương với việc xác minh hai mạch trên cùng một lúc. Tính chính xác của giao dịch, tức là, việc nén, đã đạt được.
Nhìn lại quá trình trên, có thể thấy nguyên lý nén là chuyển quá trình xác minh và chứng minh thành một mạch rồi tạo ra “bằng chứng cho bằng chứng” nên xét từ góc độ này, nó là một thao tác có thể lặp lại liên tục hướng xuống dưới nên còn gọi là chứng minh đệ quy.
Sơ đồ đệ quy bằng chứng được Halo2 và STARK áp dụng có thể tạo ra các bằng chứng song song và kết hợp nhiều bằng chứng, do đó có thể xác minh tính chính xác của nhiều lần thực hiện giao dịch trong khi xác minh giá trị bằng chứng, có thể nén chi phí tính toán, từ đó cải thiện đáng kể hiệu quả của hệ thống.
Tuy nhiên, việc tối ưu hóa như vậy vẫn ở mức cao hơn thuật toán chứng minh không có kiến thức cụ thể. Để nâng cao hiệu quả hơn nữa, chúng tôi cần tối ưu hóa và đổi mới ở cấp độ thấp hơn. Thuật toán FOAKS do Fox thiết kế thực hiện điều này bằng cách áp dụng các ý tưởng đệ quy bên trong một chứng minh cho điểm này.
Sơ đồ đệ quy bằng chứng được FOAKS sử dụng
Fox Tech là một dự án zkRollup dựa trên zkEVM. Trong hệ thống chứng minh của nó, kỹ thuật chứng minh đệ quy cũng được sử dụng, nhưng nội hàm khác với phương pháp đệ quy nêu trên. Sự khác biệt chính là Fox sử dụng ý tưởng đệ quy bên trong một chứng minh. Để diễn đạt ý tưởng cốt lõi của chứng minh đệ quy được Fox sử dụng nhằm liên tục rút gọn bài toán cần chứng minh cho đến khi bài toán rút gọn đủ đơn giản, chúng ta cần đưa ra một ví dụ khác.
Trong ví dụ trên, Alice chứng minh rằng cô ấy đã đến Fox Park vào một ngày nhất định bằng cách chụp ảnh, vì vậy Bob đưa ra một gợi ý khác. Anh ấy nghĩ rằng vấn đề chứng minh Alice đã đến công viên có thể được rút gọn thành việc chứng minh rằng điện thoại di động của Alice đã đến công viên. Và việc chứng minh vấn đề này có thể đơn giản hóa thành việc chứng minh vị trí điện thoại di động của Alice nằm trong phạm vi của công viên.
Vì vậy, để chứng minh rằng Alice đã đến công viên, cô ấy chỉ cần gửi địa điểm bằng điện thoại di động khi cô ấy đang ở trong công viên. Bằng cách này, kích thước của bằng chứng được thay đổi từ ảnh (dữ liệu rất nhiều chiều) sang dữ liệu 3 chiều (vĩ độ, kinh độ và thời gian), tiết kiệm chi phí một cách hiệu quả.
Ví dụ này không hoàn toàn phù hợp vì một số người có thể nghi ngờ rằng điện thoại di động của Alice đã đến Công viên Fox không có nghĩa là Alice đã ở đó, nhưng trong các tình huống thực tế, quá trình rút gọn này hoàn toàn mang tính toán học.
Cụ thể, việc sử dụng chứng minh đệ quy của Fox là đệ quy ở cấp độ mạch. Khi thực hiện chứng minh không có kiến thức, chúng ta sẽ viết bài toán cần chứng minh vào một mạch rồi tính một số phương trình cần thỏa mãn thông qua mạch. Và thay vì chỉ ra rằng các phương trình này được thỏa mãn, chúng ta viết lại các phương trình này dưới dạng mạch, v.v., cho đến khi cuối cùng, các phương trình chứng minh sự thỏa mãn trở nên đủ đơn giản để chúng ta có thể dễ dàng chứng minh nó một cách trực tiếp.
Từ quá trình này, chúng ta có thể thấy rằng điều này gần với ý nghĩa của “đệ quy” hơn. Điều đáng nói là không phải thuật toán nào cũng có thể sử dụng kỹ thuật đệ quy này, giả sử rằng mỗi lần đệ quy sẽ thay đổi chứng minh độ phức tạp O(n) thành chứng minh O(f(n)) và cách tính của chính quá trình đệ quy.
Độ phức tạp là O(g(n)), khi đó tổng độ phức tạp tính toán sẽ trở thành O1(n)=O(f(n))+O(g(n)) sau một lần đệ quy và O2(n) sau hai lần đệ quy ) =O(f(f(n)))+O(g(n))+O(g(f(n))), sau ba lần nó là O3(n)=O(f(f(f(n)) ) )))+O(g(n))+O(g(f(n)))+O(g(f(f(n)))), …, v.v.
Vì vậy, kỹ thuật đệ quy như vậy chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi hai hàm f và g tương ứng với các đặc tính của thuật toán thỏa mãn Ok(n)
Kết luận
Sự phức tạp của bằng chứng luôn là một trong những chìa khóa quan trọng nhất trong việc áp dụng các bằng chứng không có kiến thức. Bản chất của độ phức tạp chứng minh sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn khi những thứ cần chứng minh ngày càng trở nên phức tạp hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng ZK khổng lồ như zkEVM.
Trong trường hợp này, độ phức tạp của bằng chứng sẽ có tác động quyết định đến hiệu suất sản phẩm và trải nghiệm người dùng. Trong số nhiều cách để giảm độ phức tạp của bằng chứng cuối cùng, việc tối ưu hóa thuật toán cốt lõi là quan trọng nhất.
Fox đã thiết kế một sơ đồ bằng chứng phân phối tinh tế dựa trên thuật toán tiên tiến nhất và sử dụng công nghệ này để tạo ra zkEVM phù hợp nhất. Thuật toán ZK-FOAKS dự kiến sẽ trở thành thuật toán dẫn đầu về hiệu suất trong ngành zkRollup.
KHUYẾN CÁO: Thông tin trên trang web này được cung cấp dưới dạng bình luận chung về thị trường và không phải là lời khuyên đầu tư. Chúng tôi khuyến khích bạn tự nghiên cứu trước khi đầu tư.
Hãy cùng chúng tôi theo dõi tin tức: https://linktr.ee/coincu
Harold
đồng xu Tin tức
Các bài viết khác
bài viết liên quan
Tin tức
FSOCIETY đe dọa rò rỉ dữ liệu Bitfinex lớn: 400,000 người dùng gặp rủi ro
Tin tức
Nông dân Airdrop LayerZero Sybil hiện đang bị chặn nghiêm trọng vì gian lận
Tin tức
Thất vọng Clouds Friend Tech v2 ra mắt mặc dù có những tính năng mới thú vị
nghiên cứu
Tháng 4 là tháng tồi tệ nhất đối với Bitcoin trong bối cảnh dòng vốn ETF chảy ra: Báo cáo
Tin tức
Roger Ver bị bắt ở Tây Ban Nha, bị buộc tội gian lận thuế 48 triệu USD
Tin tức
Lỗi địa chỉ dẫn đến mất 68 triệu USD WBTC, nạn nhân rơi vào tình trạng lừa đảo lừa đảo
Dự án hàng đầu
Top 10 chương trình Telegram về tiền điện tử tốt nhất năm 2024
Hiểu biết
Dự đoán bầu cử Mỹ: Tác động và tầm quan trọng của tân Tổng thống Mỹ
Tin tức
