أطلق Brevis فعالية تصنيف Yapper على Kaito AI، ليبدأ نموذجًا جديدًا من InfoFi يحمي الخصوصية.

المصدر الأصلي: Brevis

أعلنت Brevis اليوم عن الإطلاق الرسمي لفعالية تصنيف Yapper على منصة Kaito AI، وتهدف هذه الفعالية إلى مكافأة أعضاء المجتمع الذين يساهمون بنشاط في النقاشات ونشر الأفكار المتعلقة بالبنية التحتية للمعرفة الصفرية. سيتم خلال فعالية Brevis TGE تخصيص حصة هامة من إجمالي رموز Brevis للأعضاء البارزين بناءً على مساهمتهم في mindshare.

سيعتمد نظام تصنيف Yapper في Kaito على خوارزمية mindshare لترتيب المشاركين، حيث تركز هذه الخوارزمية على جودة المحتوى والتفاعل الحقيقي بدلاً من مؤشرات التفاعل السطحية. ستأخذ المنصة في الاعتبار نسبة المشاركة في النقاش، ودرجة النقاشات ذات الصلة، ومستوى المشاركة الفعلي للمجتمع، وذلك لتحديد المساهمين الحقيقيين وليس مجرد "المشهورين".

نقاط الابتكار: التحقق على السلسلة مع حماية الخصوصية

تعتمد Brevis في هذه الفعالية آلية "ذات مرحلتين" فريدة، تتجاوز قيود أنظمة مكافآت التواصل الاجتماعي التقليدية.

المرحلة الأولى: مشابهة لفعاليات تصنيف Yapper القياسية، حيث تقوم خوارزمية Kaito الحالية بترتيب المشاركين بناءً على مساهمتهم في mindshare الاجتماعي (بما في ذلك المحتوى عالي الجودة، والنقاشات ذات الصلة، والتفاعل الحقيقي).

المرحلة الثانية: إدخال آلية تعزيز مبنية على إثباتات المعرفة الصفرية، حيث يتم احتساب سلوك المشاركين على السلسلة ضمن التقييم دون الكشف عن الخصوصية. وبالاستفادة من تقنية ZK الخاصة بـ Brevis، يمكن للمشاركين إثبات أهليتهم للحصول على نقاط تعزيز استنادًا إلى تاريخ المحفظة (مثل كونهم من المستخدمين الأوائل للعملات المشفرة، أو خبراء DeFi، أو حاملي الرموز على المدى الطويل) دون الحاجة للكشف عن العلاقة بين المحفظة وحساب التواصل الاجتماعي.

سيقوم النظام بإنشاء إثبات معرفة صفرية للتحقق من ثلاثة عناصر: ملكية المحفظة؛ استيفاء شروط التعزيز المحددة؛ ودقة نتيجة حساب التعزيز. والأهم من ذلك، أن العلاقة بين الهوية الاجتماعية وعنوان المحفظة على السلسلة ستظل دائمًا محمية بالكامل. فلا Kaito ولا Brevis ولا أي طرف ثالث يمكنه تحديد عنوان المحفظة المرتبط بأي حساب اجتماعي معين.

تشمل شهادات التعزيز المؤهلة، على سبيل المثال لا الحصر: المستخدمون الأوائل للعملات المشفرة، الخبرة المتنوعة في استخدام بروتوكولات DeFi، الاحتفاظ بالرموز لفترات طويلة، بالإضافة إلى السلوك على السلسلة ضمن منظومة Brevis من خلال شركاء مثل Linea وUsual وEuler وغيرهم.

التعاون مع Kaito AI

يمثل هذا التعاون بين Brevis وKaito AI أول إدخال لشهادات التحقق المحمية بالخصوصية على منصة Kaito InfoFi. في هذا التعاون، توفر Kaito بنية تحتية لتصنيف ومشاركة mindshare الاجتماعي، بينما تقدم Brevis نظام إثبات المعرفة الصفرية الداعم للخصوصية، مما يحقق التحقق من السلوك على السلسلة مع الحفاظ على الخصوصية.

يعرض هذا التعاون كيف يمكن لمنصات InfoFi الحالية دمج تقنية إثبات المعرفة الصفرية لبناء أنظمة مكافآت أكثر تطورًا، بحيث لا يُجبر المستخدمون على الاختيار بين حماية الخصوصية والاعتراف العادل عند تقييم مساهماتهم الاجتماعية وسلوكهم على السلسلة.

لقد رسخت منصة Kaito مكانتها الريادية في مجال التحقق من التأثير الاجتماعي في عالم العملات المشفرة، حيث تم تصميم خوارزمية mindshare الفريدة لديها لمكافأة النقاشات ذات القيمة بدلاً من مؤشرات التفاعل السطحية.

وضع معيار جديد لـ InfoFi

تضع هذه الفعالية نموذجًا جديدًا لأنظمة توزيع المكافآت المستقبلية — حيث يمكن تقييم المشاركين بشكل شامل مع الحفاظ على الخصوصية. غالبًا ما تقيس الفعاليات التقليدية مؤشرات التواصل الاجتماعي أو بيانات السلسلة فقط، ونادرًا ما تجمع بين الاثنين، ولا يمكنها القيام بذلك دون الكشف عن عناوين المحافظ.

من خلال الجمع بين التأثير الاجتماعي والتحقق على السلسلة باستخدام إثبات المعرفة الصفرية، يتجاوز هذا النظام حدود نموذج InfoFi الحالي. يمكن للمشاركين الحصول على مكافآت بناءً على مساهماتهم الحقيقية — سواء على المستوى الاجتماعي أو من خلال السلوك على السلسلة — دون التضحية بخصوصيتهم.

ستستمر هذه الفعالية من الإطلاق وحتى TGE الخاص بـ Brevis، وسيصبح هذا النهج المحمي بالخصوصية معيارًا جديدًا في الصناعة لمشاريع العملات المشفرة عند تقييم ومكافأة مساهمات المجتمع.

حول Brevis

Brevis هو محرك حساب خارج السلسلة عالي الكفاءة وقابل للتحقق، يوفر للعقود الذكية قدرة حسابية شبه غير محدودة. وبالاستفادة من تقنية إثبات المعرفة الصفرية، ينقل Brevis العمليات الحسابية كثيفة البيانات ومرتفعة التكلفة من السلسلة إلى محرك خارج السلسلة منخفض التكلفة، مما يمكّن تطبيقات Web3 من التوسع بسلاسة مع الحفاظ على أمان الثقة في L1.

هذه المقالة مقدمة من مساهمين ولا تعبر عن وجهة نظر BlockBeats.