"BONSAI"

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本文回顾了协处理器的定义和意义，以及如何使用 Bonsai ZK 协处理器架构来扩展应用。

文章比较了两个加密社交平台Lens和Farcaster的发展情况。Farcaster迅速成长为现象级的加密社交平台，通过“DEGEN”标签打赏机制激励用户发布内容，吸引了大量用户和收入。Lens平台则推出了BONSAI代币，试图模仿Farcaster的成功。BONSAI代币结合了ERC20和ERC721的特性，尽管价格有波动，但在Lens平台上的使用和接受度逐渐增加。Lens协议通过与Bundlr Network和Arweave Ecosystem合作，推出了名为Momoka的L3扩展解决方案，以提高交易处理能力。尽管Lens在用户活跃度和社区规模方面仍落后于Farcaster，但它通过Bonsai代币和Momoka解决方案正在努力缩小差距。

本文深入分析零知识证明技术在区块链领域的创新应用，详细介绍RISC Zero基于RISC-V架构的zkVM实现，以及其开发的一系列开源工具和产品，如Zeth、Kailua、Bonsai等，这些工具在提升区块链验证性能、降低成本以及推动以太坊ZK化升级方面发挥了重要作用。随著zkVM技术的不断优化，其发展潜力将在多个应用场景中逐步体现，但要更好地释放这些潜力，仍要依赖生态协作和技术落地的实际表现。

本文探讨了协处理器解决方案和替代方案，并解释了协处理器可以带来的三个主要用例。

ZK 协处理器可视为从模块化概念中衍生出的一种链下计算插件，其作用类似于我们传统电脑中为 CPU 分担图形计算任务的 GPU，即针对特定场景下分担计算任务的处理器。在这种设计架构下，公链所不擅长的重数据以及复杂计算逻辑任务可透过ZK协处理器去运算，链上只需收到回传的计算结果即可，其正确性则由ZK proof 保证，最终实现对复杂任务的可信链下计算。

文章讨论了区块链处理能力有限的问题，介绍了协处理器的设计空间及其在去中心化应用中的潜在用例。

本文对 ZK 协处理器的概念、技术实作及应用进行了概述解读。

Polyhedra Network 是一个利用零知识证明（ZKP）技术和轻客户端协议构建的基础设施，旨在实现隐私和互操作性。

This article primarily introduces Eclipse's canonical bridge and anti-fraud design, as well as the upcoming release of a monorepo that will contain the canonical bridge smart contracts, relayers, and Docker containers for running local development test networks. Eclipse is Ethereum's fastest Layer 2, powered by the Solana Virtual Machine (SVM). Eclipse combines the best parts of a modular stack: Ethereum as the settlement layer for our cherished verification bridge, Celestia as the data availability layer, RISC Zero for generating our zero-knowledge fraud proofs, and Solana's SVM as the execution environment.

本文探讨区块链技术在社群网路领域的应用潜力，分析资本形成和投机行为如何与注意力市场结合，以及Web3 社群网路可能取代传统社群媒体的趋势，文中讨论Polymarket 、PumpFun 等新兴平台的发展趋势，并提出Web3 社交网路可能成为未来社交互动的主要形态的观点。

RISC Zero 是主要的 zkVM 开发商之一，最新推出了 Steel，它是基于 Alloy 的视图调用证明库，为开发人员与以太坊 L1 或其他 EVM 链交互方式带来巨大转变。利用零知识证明和 RISC Zero zkVM，Steel 使开发人员能够以可扩展、安全且经济高效的方式执行视图调用并可证明地读取和计算以太坊的状态。

本文介绍了链上社交协议的最新进展，包括 OpenSocial、Farcaster、DSCVR 和 Lens 等主流平台的用户参与度和市场表现。文章分析了这些协议如何通过创新的商业模式和收入方式推动社交网络的去中心化，并讨论了 Zora Network、Friend.tech 和 Pods.media 等应用程序如何利用这些协议为用户带来独特的体验和赚钱机会。

本文将从算力云、算力市场、模型资产化与训练、AI Agent、数据资产化、ZKML、AI 应用等 7 个模块横向展开，探寻 AI 与加密货币领域的未来发展，挖掘投资机会。

FHE 的应用场景广阔，不只是 Web3 与区块链，它面向的是整个互联网体系下的任何隐私数据，本文将为您介绍FHE赛道的主要参与者和应用场景

模块化基础设施组件不仅仅是一个时髦词汇，它可以通过将某些组件转移到专门的基础设施上来帮助解决区块链的扩展瓶颈问题。