链研社
3个月前
➤ 把 Web2 装进 Web3 需要几步? Sui技术栈中四大核心组件: #Sui(区块链层) 记账与协调其他组件 #Walrus(存储层) 存储和管理可扩展数据 #Seal(访问控制层) 密钥管理,保护和管理数据权限 #Nautilus(计算层) 处理并操作数据 通过Walrus 和 Seal 与 Sui 区块链及 Nautilus 计算层一起,使开发者能够构建复杂的、企业级的应用程序,这些应用程序在功能和安全性上可以与 Web2 的同类产品相媲美。 ➤ Walrus+Seal 解决了 web3 中的哪些痛点? 去中心化存储,效率低、成本贵、开发使用复杂。除了这些以为还有一点最重要的隐私,这也是大规模应用中必须要考虑的因素。 在传统的 Web3 中,区块链上的数据是透明的,所有人都可以看到。但如果需要处理敏感用户数据、功能调用、各种信息都是透明状态,没有隐私,最终难以走向大规模应用。 Walrus +Seal 的解决方案是 Walrus 作为去中心化数据层,把它想象成一个为 Web3 设计的无限、可编程的硬盘。Seal作为访问控制层,它是你数据的智能锁和钥匙系统。 通过 Seal 和 Walrus 集成,提供强大的加密和精细的访问控制。开发者现在可以定义特定条件——比如拥有一个 NFT 或有效的订阅——来授予用户访问或解密数据的权限,比如 onlyfans ? ➤ 现在 Walrus 上有哪些具体应用? 🤖AI 数据市场 ->.inflectiv.ai 数据科学家可以安全地贡献敏感数据集并将其货币化,用于训练 AI 模型。只有付费客户才能获得访问权限,贡献者可以保护并变现他们的数据,同时为开发者与企业提供安全、可信的 AI 与智能体应用资产。 🎟️订阅服务 ->.only-fins.wal.app 内容创作者、媒体公司和 DAO 可以仅向特定通证或 NFT 的持有者提供独家文章、视频或服务。这在所有权和访问权之间建立了直接、可验证且安全的联系。 🎮动态与私密游戏->.home.vendettagame.xyz Vendetta 是一款全链上多人策略游戏,利用 Walrus + Seal 来保护游戏数据与机制。玩家在透明、安全的经济体系中参与竞争,保持玩家数据私密,并保护其免于在区块链上泄露。
sitin
3个月前
Google 近日为其AI笔记工具NotebookLM推出了一系列专注于学习场景的新功能,旨在变革传统的学习方式,将“被动阅读”转化为“主动探究”。这些升级使其从一个文档分析工具转变为一个强大的AI学习伴侣。 核心功能亮点: 1.智能习题与记忆卡片 ·上传课堂笔记或学习资料后,AI可自动生成自定义测验和记忆闪卡,用于复习关键概念、日期和术语。 ·支持调整题目难度,并能提供带有原文引用的详细解析,帮助学生知其然更知其所以然。 ·生成的测验可分享链接,方便小组协作学习。 2.多功能学习报告生成 ·上传论文、小说或报告后,工具能智能生成多种格式的总结与分析,如摘要、术语表、人物分析、博客文章等。 ·AI会根据文档内容智能推荐最适合的报告类型(如经济论文推荐术语表,小说推荐情节分析),也支持完全自定义。 3. AI导师互动引导 ·新增“学习指南”模式,AI会像老师一样通过提出开放式问题和引导式分步解答,帮助学生拆解难题,培养批判性思维。 ·可根据学生的理解水平动态调整讲解的深度,旨在促进真正理解,而非单纯获取答案。 4.内置权威开源教材 ·与免费高校教材平台OpenStax合作,将生物学、化学、心理学等多个热门学科的权威教材预置为可交互的学习笔记,内容经过审核,可靠度高。 5.沉浸式音频学习模式 提供三种创新的“听书”模式: ·总结版:快速聆听核心观点。 ·点评版:聆听AI对内容的反馈与分析。 ·辩论版:聆听AI模拟不同观点的辩论。 ·非常适合在通勤、运动等场景中高效利用碎片时间。 6.无缝接入课堂教学 ·针对教育工作者,通过Gemini LTI工具,可直接在Canvas、Schoology等主流教学管理系统中布置NotebookLM作业(未来将支持Google Classroom),极大地拓展了其在教育系统中的适用性。