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- 📢 Gate广场专属 #WXTM创作大赛# 正式开启！
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM)，总奖池 70,000 枚 WXTM 等你赢！
🎯 关于 MinoTari (WXTM)
Tari 是一个以数字资产为核心的区块链协议，由 Rust 构建，致力于为创作者提供设计全新数字体验的平台。
通过 Tari，数字稀缺资产（如收藏品、游戏资产等）将成为创作者拓展商业价值的新方式。
🎨 活动时间：
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00（UTC+8）
📌 参与方式：
在 Gate广场发布与 WXTM 或相关活动（充值 / 交易 / CandyDrop）相关的原创内容
内容不少于 100 字，形式不限（观点分析、教程分享、图文创意等）
添加标签： #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活动截图（如充值记录、交易页面或 CandyDrop 报名图）
🏆 奖励设置（共计 70,000 枚 WXTM）：
一等奖（1名）：20,000 枚 WXTM
二等奖（3名）：10,000 枚 WXTM
三等奖（10名）：2,000 枚 WXTM
📋 评选标准：
内容质量（主题相关、逻辑清晰、有深度）
用户互动热度（点赞、评论）
附带参与截图者优先
📄 活动说明：
内容必须原创，禁止抄袭和小号刷量行为
获奖用户需完成 Gate广场实名 - 「没有对手？我有话说！」Gate广场挑战赛——秀操作赢$2,000，百万流量加持！
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✨ 发帖要求：
内容必须原创，并带上 #CopyTrading# 或 #跟单# 标签
附上 收益率截图 或 交易卡片，并分享你的 独家交易心得
严禁AI生成虚假交易，一经发现取消资格
观点犀利、逻辑清晰，干货越多越吸粉！
⏰ 活动截止：8月15日 10:00（UTC+8）
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活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46429
#Gate # #合约交易 # #ERA#
Aleo：隐私与可扩展兼备的区块链项目 最新进展与Synthesis Puzzle算法解析
Aleo：隐私与可扩展性并重的区块链项目
Aleo是一个聚焦隐私保护的区块链项目，利用零知识证明技术(ZKP)实现更高水平的隐私和可扩展性。该项目的核心理念是让用户能够在保护个人数据的同时进行身份验证和数据处理。
项目概述
隐私性
Aleo的核心是零知识证明(ZKPs)技术，使交易和智能合约的执行能在保护隐私的前提下进行。用户的交易细节默认是隐藏的，同时允许在必要时进行选择性披露。主要组件包括:
Leo编译语言:专门用于开发零知识应用(ZKApps)的语言。
snarkVM和snarkOS:snarkVM允许链下执行计算,链上仅验证结果;snarkOS确保数据和计算安全。
zkCloud:提供安全、私密的链下计算环境。
Aleo还提供了IDE和SDK,支持开发者快速编写和发布应用。开发者可以在Aleo的程序注册表中直接部署应用。
可扩展性
Aleo采用链下处理方式,交易先在用户设备上计算证明,然后仅将验证结果上传到区块链。这大大提高了交易处理速度和系统可扩展性。
共识机制
Aleo引入了AleoBFT,一种混合架构的共识机制,结合了验证者的即时最终性和证明者的计算能力。AleoBFT提高了网络的去中心化程度,增强了性能和安全性。
区块快速最终性:确保每个区块生成后立即得到确认。
去中心化保障:将区块生产与coinbase生成分离。
激励机制:验证者和证明者共享区块奖励。
Aleo允许开发者创建不受gas限制的应用程序,适用于需要长时间运行的应用。
最新进展
ARC-100投票通过:涉及合规和安全措施的提案已获通过。
验证者激励计划:7月1日启动,运行至7月15日,分配100万Aleo积分作为奖励。
代币供应:初始供应量15亿,初始流通约10%。
Testnet Beta重置:这是最后一次网络重置,添加ARC-41和新puzzle功能。
代码冻结:已于一周前完成。
验证节点扩展计划:初始15个,目标年内增至50个,最终达500个。
Synthesis Puzzle算法解析
Aleo最新更新了puzzle算法,不再专注于生成zk proof,而是转向生成witness。新算法核心称为Synthesis Puzzle,主要步骤如下:
每个epoch生成一个共同的EpochProgram。
使用nonce作为随机数种子生成EpochProgram的输入。
聚合EpochProgram对应的R1CS和input,计算witness。
将witness转换为Merkle树叶子节点。
计算Merkle root并转换为proof_target。
验证proof_target是否满足当前epoch要求。
满足要求则提交solution并广播。
这一更新使得puzzle计算在每个epoch内保持一致,但不同epoch间差异较大。由于去除了MSM和NTT计算,同时引入了部分串行执行的依赖关系,对GPU优化和并行化实现带来了新的挑战。