Um log é tudo o que você precisa. Acontece que você pode simplesmente construir um banco de dados de logs com hooks em CRUD e manter índices secundários arbitrários. É tão bom quanto o martelo de Thor com extensões.

Bancos de dados apenas para anexação (autenticados) são inevitáveis. Um enorme agradecimento a @ryanzarick, @IsaacN0tNewton e @Thomas_S_Kim por dedicarem tempo a desvendar os insights por trás do pioneiro QMDB e explorar como sua escalabilidade pode impulsionar SOTA TPS via FAFO.

Uma versão excessivamente simplificada do sistema de incentivos ao trabalho no futuro tem três categorias: sem trabalho, trabalho real, Steve jobs. Elas correspondem a prova-de-sem-trabalho, prova-de-trabalho e prova-de-mudança, respetivamente.

Acontece que você pode simplesmente empilhar MMRs (e árvores Merkle em forma de MMR) umas sobre as outras para adicionar funcionalidade (amortizando o custo da prova no processo) 👀

Acabei de perceber que a palavra "rápido" é muito serial. Quando você pode fazer uma coisa de cada vez, a latência (quão rápido você é) determina a capacidade de produção. Mas com o paralelismo, a capacidade de produção é desacoplada da latência. Por exemplo, um negócio que vende uísque de 12 anos tem alta latência, mas alta capacidade de produção, pois você pode fazer lotes infinitos por ano. E se você fizer um lote a cada ano, então, após 12 anos, você consegue vender muito a cada ano. E isso é chamado de pipeline.

Suponha que temos 100 pools uniswap com alta concorrência. O FAFO pode fazer com que cada pool funcione a 10K TPS.

1M TPS, merklized, EVM, nó único com estado persistido. É realmente necessário fazer muitas coisas certas para tornar isso possível.

Com um conhecimento infinito na ponta dos dedos, a melhor qualidade que um homem pode ter é a curiosidade e a persistência.

solicitação de recurso: antes de normalizar todos os modelos em um, vamos apenas criar uma tecla de atalho como shift+enter aciona modelos de pensamento como O3. caso contrário, um modo mais barato. @sama ele vai economizar muito tempo do usuário