Luôn cảm thấy sức mạnh của công nghệ không phải là làm cho mọi thứ trở nên phức tạp, mà là làm cho sự phức tạp trở nên đáng tin cậy.

Nói về @RaylsLabs: Giữa nhiều chuỗi và các yêu cầu tuân thủ khác nhau, điều mà các tổ chức cần nhất không phải là cây cầu nhanh hơn, mà là một bộ "tuân thủ có thể kiểm soát và có thể tương tác với DeFi" ở tầng đáy. Điểm tiếp cận của #Rayls có phần giống như làm chuỗi cho ngân hàng - tương thích EVM, $RLS cũng thiết kế mạng con riêng tư và kiểm soát tuân thủ ở tầng giao thức, điều này cho phép tài chính truyền thống giữ lại các yêu cầu về giám sát/riêng tư khi đưa tài sản lên chuỗi, thay vì đẩy những vấn đề này cho các công cụ bên ngoài lắp ghép tạm thời. Đối với tôi, tư duy này từ tầng đáy đã được dự kiến về tuân thủ là thực dụng.

Hãy xem @recallnet: Vấn đề lớn nhất của AI không phải là khả năng tính toán, mà là liệu nó có thể làm rõ các quyết định hay không. #Recall coi "tại sao" của agent là công dân hàng đầu: ghi lại, xác minh và trao đổi kiến thức trên chuỗi, hình thành trí nhớ và chứng minh có thể kiểm toán. Khi một chiến lược tự động hóa gây ra thua lỗ trên thị trường giao dịch, không phải là để chửi rủa hộp đen, mà là có thể truy ngược lại lý do, kiểm tra nguồn dữ liệu và chịu trách nhiệm - đó là một cách khác để xây dựng niềm tin. Mạng thử nghiệm và chuỗi công cụ của $RECALL cho thấy họ đang biến khái niệm này từ lý thuyết thành sản phẩm có thể phát triển và kiểm tra.

Rayls cung cấp một nền tảng "dám mở rộng số tiền lớn, dám tuân thủ quy định trên chuỗi", trong khi Recall cung cấp một phương pháp luận để hành vi thông minh dám chấp nhận kiểm toán.

Một kịch bản lý tưởng trong tương lai là các tổ chức đưa tài sản vào những mạng lưới tuân thủ như Rayls, đồng thời ghi lại lý do cho các quyết định tự động bằng cơ chế như Recall, qua đó vừa có thể thực hiện các hoạt động tài chính quy mô lớn, vừa có tài liệu tham khảo khi có sự cố xảy ra. Hiệu quả và khả năng kiểm toán là điều không thể thiếu.

@cookiedotfuncn @cookiedotfun #SNAPS COOKIE

Phiên bản tiếng Anh：
Tôi luôn tin rằng sức mạnh của công nghệ không nằm ở việc làm mọi thứ trở nên phức tạp hơn, mà là làm cho sự phức tạp trở thành điều mà bạn đủ tự tin để thực hiện.

Hãy bắt đầu với @RaylsLabs: Trong một thế giới đa chuỗi với các yêu cầu tuân thủ khác nhau, những gì các tổ chức cần không chỉ là một cây cầu nhanh hơn; họ cần một lớp nền tảng "tuân thủ, có thể kiểm soát và tương tác với DeFi." Cách tiếp cận của #Rayls giống như xây dựng một blockchain cho các ngân hàng—tương thích EVM, các subnet riêng tư và các kiểm soát tuân thủ ở cấp độ giao thức. Điều này cho phép tài chính truyền thống đưa tài sản lên blockchain trong khi vẫn duy trì các yêu cầu về quy định và quyền riêng tư, thay vì để những vấn đề này bị ghép lại bởi các công cụ bên ngoài. Đối với tôi, cách tiếp cận từ dưới lên này để thiết lập trước tuân thủ là rất thực tiễn.

Bây giờ, nhìn vào @recallnet: Vấn đề lớn nhất với AI không phải là sức mạnh tính toán, mà là liệu quá trình ra quyết định có thể được giải thích hay không. #Recall coi "tại sao" của một đại lý là một công dân hạng nhất: ghi lại, xác minh và trao đổi kiến thức trên chuỗi để hình thành những ký ức và bằng chứng có thể kiểm toán. Khi một chiến lược tự động dẫn đến thua lỗ trên thị trường, thay vì nguyền rủa cái hộp đen, bạn có thể truy tìm lý do của nó, xác minh nguồn dữ liệu của nó và yêu cầu nó chịu trách nhiệm—đó là một cách khác để xây dựng niềm tin. $RECALL ’s testnets và công cụ cho thấy họ đang biến khái niệm này từ lý thuyết thành một sản phẩm thân thiện với lập trình viên, có thể kiểm tra.

Rayls cung cấp một nền tảng giúp các tổ chức "tự tin mở rộng và tuân thủ trên chuỗi," trong khi Recall cung cấp một phương pháp để làm cho các hành vi thông minh có thể kiểm toán.

Một kịch bản tương lai lý tưởng là các tổ chức lưu trữ tài sản trong một mạng lưới tuân thủ như Rayls, đồng thời ghi lại lý do đằng sau các quyết định tự động bằng một cơ chế như Recall, cho phép các hoạt động tài chính quy mô lớn trong khi đảm bảo tính khả thi kiểm toán trong trường hợp có sự cố. Hiệu quả và tính khả thi kiểm toán đều là rất cần thiết.