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1Bitget每日早报(10月17日)|灰度XRP现货ETF裁决在即;SEC将裁决16只主流加密ETF。2美国政府如何转移价值 140 亿美元的比特币?3当国家开始接管比特币:127,271 枚 BTC 没收案揭开‘链上主权时代’序幕
比特币在107,000美元附近盘整:分析师对比特币有这样的预测...
比特币在$107K附近盘整,关键支撑位在$106K,阻力位在$112K附近。随着动能的积累,交易员预计下周波动性将回归。
Cryptoticker·2025/10/19 17:36

特朗普确认与习近平会晤!中美缓和预期点燃加密市场,比特币率先上攻!
美国总统特朗普确认将于10月31日在韩国APEC峰会上会晤中国国家主席习近平。消息公布后,加密货币市场全面反弹,比特币上涨约2%,以太坊、BNB涨逾3%,索拉纳涨近4%。分析认为,中美关系缓和及贸易协议预期提振市场情绪,长期牛市趋势仍在。
MarsBit·2025/10/19 16:00
观点:BTC本可作为黄金竞争对手,近期显著回调因投机性仍太强
PANews·2025/10/19 11:12

JST 回购销毁提案正式发起,以通缩模型驱动波场 TRON 生态价值升级
该提案计划将 JustLend DAO 的净收入,以及 USDD 生态超过 1,000 万美元的全部超额收益,用于回购销毁 JST 代币。
深潮·2025/10/19 10:57

Astra Nova称遭黑客入侵并抛售资产,部分用户质疑其监守自盗
PANews·2025/10/19 03:54


比特币和以太坊ETF出现大量资金流出,市场保持坚挺。
尽管ETF流出资金达5.98亿美元,比特币仍保持在107,000美元以上,以太坊上涨2%。专家们对市场在钱包安全警告中表现出的强劲态势看法不一。
Cryptoticker·2025/10/18 18:57

Virtuals推出全新打新机制Unicorn,财富效益如何?
Unicorn 旨在解决Genesis打新规则中存在的问题,并重点吸引和扶持优秀的AI项目,以维护密码朋克精神。
BlockBeats·2025/10/18 09:00

快讯
- 00:51本周ZRO、XPL等代币将迎来大额解锁,总价值超1.8亿美元金色财经报道,据Token Unlocks数据显示,ZRO、XPL、MBG等代币将于下周迎来大额解锁,其中: LayerZero(ZRO)将于东八区10月20日晚上7点解锁约2571万枚代币,与现流通量的比例为7.86%,价值约4420万美元; Plasma(XPL)将于东八区10月25日晚上8点解锁约8889万枚代币,与现流通量的比例为4.97%,价值约3605万美元; MBG(MBG)将于东八区10月22日晚上8点解锁约1584万枚代币,与现流通量的比例为11.97%,价值约1704万美元; Scroll(SCR)将于东八区10月22日上午8点解锁约8250万枚代币,与现流通量的比例为43.42%,价值约1409万美元; SOON(SOON)将于东八区10月23日下午4点30分解锁约1521万枚代币,与现流通量的比例为4.52%,价值约1434万美元;
- 00:40消息人士:Polymarket代币将于2026年发行,美国市场重启后实施金色财经报道,消息人士透露,Polymarket计划在重新进入美国市场后发行加密代币,但可能要等到2026年才会实施。同时,随着Polymarket代币发行计划的确认,平台用户已改变其空投策略,采用更加复杂的方法来规避被女巫。与去年明显的刷量行为不同,现在的用户已转向使用超过100个钱包进行操作,或优化其在交易量、盈利能力、流动性提供和交易市场数量等方面的表现,以符合预期的空投条件。
- 00:24Vitalik:ZK-Provers能实现高效运算的核心在于无需对任何中间层数据进行承诺金色财经报道,Vitalik Buterin发文表示,“如果你一直关注“加密货币领域里的密码学方向”,那么此时你很可能已经听说过超高速的 ZK 证明器(ZK-provers):例如仅用大约 50 张消费级 GPU 就能实现实时证明以太坊 L1 的 ZK-EVM 证明器;在普通笔记本上每秒证明 200 万个 Poseidon 哈希;以及 zk-ML 系统不断提升对大语言模型(LLM)推理的证明速度。 在这篇文章中,我将详细解释一种被用于这些高速证明系统中的协议族:GKR。 我将重点介绍 GKR 在证明 Poseidon 哈希(以及其他具有类似结构的计算)中的实现。如果你想了解 GKR 在通用电路计算中的背景,可参考 Justin Thaler 的笔记和这篇 Lambdaclass 的文章。 什么是 GKR,它为什么这么快? 设想你有一个在“两个维度上都很大”的计算:它需要处理至少中等数量的(低度数)“层”,同时对大量输入反复应用同一个函数。像这样: 事实证明,我们做的大型计算很多都符合这种模式。密码学工程师会注意到:很多计算密集型证明任务都涉及大量哈希操作,而每个哈希内部结构正是这种模式。AI 研究者也会注意到:神经网络(LLM 的基本构建模块)也正是这种结构(既可以并行证明多个 token 的推理,也因为每个 token 内部由逐元素的神经层和全局的矩阵乘法层组成——虽然矩阵操作不完全符合上图的“跨输入独立”结构,但实际上可以很容易嵌入 GKR 系统)。 GKR 是一种专为这种模式设计的密码学协议。它之所以高效,是因为它避免了对所有中间层进行承诺(commitment):你只需要对输入和输出做承诺。这里的“承诺”是指把数据放入某种加密数据结构(如 KZG 或 Merkle 树)中,从而能证明与该数据的某些查询相关的内容。最便宜的承诺方式是使用纠删码后的 Merkle 树(即 STARK 中的方式),但也需要你对每个提交的字节进行 4–16 字节的哈希——这意味着要进行数百次加法和乘法运算,而此时你实际要证明的运算可能只是一个乘法。GKR 避免了这些操作,除了最开始和最后一步。 需要注意的是,GKR 并不是“零知识”的:它只保证简洁性,不提供隐私。如果你需要零知识性,可以把 GKR 证明封装在 ZK-SNARK 或 ZK-STARK 中。