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109.23 KRW
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CTXC
Dapp
To be released
Project introduction

코르텍스는 최초로 인공지능을 블록체인에 정용한 프로그래밍 암호화폐이다. 코르텍스는 인공지능 모델을 스마트 계약에 포함시켜 블록체인에서 인공지능 추론 합의 기능을 사용할 수 있게 하는 독립 실행형 오픈 블록체인이다.

Executives and partners

Ziqi Chen

CEO

Jia Tian

CTO

Amy Chen

COO

Tsinghua University

Bitmain

Huobi

Medium

Cortex Project Updates #46

Hope everyone is taking care of oneself 😷. We continue to be highly productive via telecommuting, even as some of us have gone back to our physical offices 💪. These past two weeks are marked by our two-year anniversary, Bithumb MainNet upgrade and development in MRT, CVM as well as DeFi!Technical Updates 🤖MRT & CVM DevelopmentFurther optimized CVM operators; performance of the test model improved by 10%.Added symbol and graph APIs to CVM-Runtime for developers to build CVM model structure diagrams.Further developed the fixed-point model on the Jetson-Nano device and updated the Python interface.Adjusted CVM code structure, streamlined redundant code, and optimized dynamic link library compilation options.Z3 Prover has verified 20 operators.For MRT, added TFLite to MXNet model conversion and fixed some code bugs.For MRT, added new quantitative model configuration, fixed some bugs, and improved user model usage documentation.Cortex Full Node DevelopmentUnified management of Torrent FS types with file renaming and cleaning.Upgraded transaction network broadcast protocol, reducing repeated broadcast of transactions and blocks.Streamlined file system log output, modified file system’s merkle tree, increasing generation efficiency.Full-node automatic packaging script; smart sub-contract creation optimization.Binary optimization of memory copy operation;Cortex Development EnvironmentBithumb MainNet token swap.DeFi DevelopmentCompleted testing of the Oracle contract for bi-directional data flow between Cortex and Ethereum, providing the required data for AI Portfolio Model inference; Conducted integration testing on the Oracle, Model, and DeFi contracts.Improved the logging system of the DeFi contract, providing transparency and credibility in DeFi operations;Reviewed the “MakerDAO 312 Incident” emergency mechanism.Community Updates 👨‍👩‍👦‍👦Bithumb Korea Exchange has completed the Cortex MainNet upgrade. Deposit and withdrawal of CTXC MainNet tokens will open at 15:00 (Korea time) on March 27, 2020.Discussion and design of developer incentive schemes.Translated and created original content in DeFiPublished translated article “DeFi Introduction Series (1): How Does Uniswap Work?”About Cortex 😇Cortex is the only public blockchain that allows the execution of nontrivial AI algorithms on the blockchain. MainNet has launched. Go build!TestNet| Block Explorer — Cerebro| Mining Pool | Remix Editor | Software |Social Media| Website | GitHub | Twitter | Facebook | Reddit | Kakao | Mail |Telegram| English | Korean | Chinese |https://medium.com/media/4aae97568ec36a07bf0d6a258688afcc/hrefCortex Project Updates #46 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 04. 01

[진행중] 코르텍스, 상장 2주년 기념 이벤트

안녕하세요, Cortex Korea입니다!코르텍스 코인(CTXC)는 2018년 3월 29일 후오비 거래소 상장을 시작으로 코인 거래를 시작했습니다.여러분의 큰 사랑과 응원 덕분에 지금까지 올 수 있었습니다:)지금까지 응원해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다!이번 코르텍스 상장 2주년을 기념하기 위해 한국 사용자를 대상으로 이벤트를 진행할 예정입니다.이벤트 일정:이벤트 기간: 2020년 4월 12일(일) 19:00 까지당첨자 발표: 2020년 4월 13일(월) 19:00 발표이벤트 경품: 작성한 내용에 따라 케익 or 커피 기프티콘 증정지급 일정: 당첨자 발표 후 1주일 내참여 방법:1. 코르텍스 향후 가치 혹은 발전 가능성에 대한 개인의 생각을 코르텍스 공식 포럼에 게시글 남기기(첨가 이미지: 코르텍스 응원 포즈 사진)공식 포럼: https://bit.ly/3bCKzXS사진 예시: 코르텍스 로고인 삼각형 모양을 취한 포즈를 찍으신후 업로드(얼굴은 안나오셔도 됩니다)2. 1에서 작성하신 내용 및 이미지를 커뮤니티에 올리기(코인판, 블로그, 비트맨, 코박, 스팀잇, 머니넷 중 하나 선택)3. 구글폼 작성후 제출하기구글폼 링크: https://forms.gle/jCwzcYjTzie3tjpV9유의 사항:정성껏 작성한 내용일 수록 당첨될 확률이 높습니다.당첨자 명단 선정후 당첨자에게 별도로 이메일 공지가 전달됩니다.게시글 내용에 악의적인 글, 코르텍스 이외의 내용이 포함되는 경우 이벤트 참여에서 제외됩니다.당첨자 발표날까지 구글폼에 검색 불가한 내용을 제출하신 참여자는 당첨자 명단에서 제외됩니다.*본 이벤트의 최종 권한은 Cortex labs에 있습니다.여러분 많은 참여 부탁드립니다. 감사합니다:)[진행중] 코르텍스, 상장 2주년 기념 이벤트 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 03. 30

[Cortex Updates] 2020–48호

Cortex에 관심 가져주시는 여러분, 안녕하세요:)2020년 3월 27일 금요일Cortex Korea가 전하는 Project Updates,지금 시작합니다 ‘u’개발 진행 현황1. MRT &CVM 개발CVM 산자(算子)는 지속적으로 최적화하여 테스트 모델의 성능은 10% 향상되었다.개발자가 CVM 모델 구조 다이어그램을 작성할 수 있도록 CVM-Runtime에 Symbol 및 graph API를 추가하였다.Jetson-Nano 장치의 고정 소수점 모델 지속적으로 개발하고 Python 인터페이스를 업데이트 하였다.CVM 코드 구조 조정, 중복 코드 줄임 및 동적 링크 라이브러리(Dynamic Link Library, DLL) 컴파일 옵션 최적화하였다.Z3 Prover에 20개의 산자를 검증하였다.TFLite 모델을 MXNet 모델에 전환하여 MRT에 추가하고 일부 코드 버그를 수정하였다.새로운 정량적 모델(Quantitative Models) 배치를 MRT에 추가하고 일부 코드 버그 및 사용자 모델 사용 설명서를 수정하였다.2. Cortex 전체 노드Torrent FS types 통합 관리하여 파일 이름 변경 및 정리를 하였다.트랜잭션 네트워크 브로드 캐스트 프로토콜 업그레이드하여 트랜잭션 및 블록의 반복 브로드 캐스트 감소시켰다.파일 시스템 로그 출력 간소화시켜, merkle tree 파일 시스템 수정하여 생성 효율을 높혔다.전체 노드 자동 포장 스크립트하여 스마트 Sub-contractor(S/C) 생성 최적화하였다.메모리 복사 binary 최적화하였다.3. Cortex 개발 환경빗썸 거래소, 코르텍스 메인넷 전환 및 입출금 재개​4. DeFi 개발Cortex와 Ethereum 간의 데이터 흐름에 대한 Oracle 계약 테스트를 완료되었으며, 이는 AI 포트폴리오 모델에 필요한 유추 데이터를 제공해준다. 개발 된 Oracle, Model 및 DeFi 계약에서 통합 테스트를 진행하였다.DeFi 계약의 로깅 시스템을 개선하여 DeFi 작업에서 투명성과 신뢰성을 제공하였다.“MakerDAO 312 비상 사태”의 메커니즘을 검토하였다.​운영 진행 현황빗썸 거래소는 Cortex 메인넷 전환 작업 완료되었다. 2020년 3월 27일 15:00 (현지시간)에 Cortex(CTXC) 메인넷 전환 및 입출금 재개 오픈하였다.개발자 인센티브 제도 구축에 대해 토론하였다.블록체인 및 디파이 분야 내용 번역하였다.새로운 커뮤니티 구축 메커니즘 개발하였다.‘What is Uniswap? A Detailed Beginner’s Guide’문장 번역(번역 문장 링크: https://blog.naver.com/cortexlabs_korea/221870162966)[Cortex Updates] 2020–48호 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 03. 27

유니스왑(Uniswap)에 대해 알아보자

작가: BisadeAsolo번역: Cortex labs원문: https://www.mycryptopedia.com/what-is-uniswap-a-detailed-beginners-guide/유니스왑은 ETH와 ERC20 토큰 간의 자동 교환 거래를 용이하게 하도록 설계된 이더리움 기반인 프로토콜입니다. 유니스왑은 온체인(on-chain)에서 설치되어 탈중심화 지갑만 설치하면 누구도 이 프로토콜을 사용할 수 있습니다(현재 지원한 지갑: MetaMast, WalletConnect, Coinbase Wallet, Fortmatic, Portis). 유니스왑은 또한 탈중심화 프로토콜을 활용하여 암호화폐 자산 거래 과정 중에 철저히 탈중개화 시켜 일종의 디파이(DeFi) 프로텍트로 대중들에게 많이 알려져 있습니다.유니스왑은 두 가지 유형의 스마트 계약으로 구성됩니다.●거래 계약(An exchange contract)●팩토리 계약(A factory contract)이러한 계약은 Vyper 스마트계약 프로개이밍 언어로 작성되었으며 유니스왑 프로토콜 기능의 핵심이기도 합니다. 거래 계약은 정확히 하나의 ERC20 토큰을 지원하며 각 거래 계약에는 ETH 및 지원되는 ERC20 토큰이 있습니다. 이는 주어진 거래 계약에서 실행되는 거래가 ETH 및 ERC20 토큰의 상대적 공급을 기반으로 함을 의미합니다. 거래 계약에서 실행되는 거래는 또한 ETH를 중개자로 사용하여 ERC20 토큰 간의 직접 거래도 가능합니다.팩토리 계약을 사용하여 새 거래 계약을 배포할 수 있으므로 아직 유니스왑에 거래 계약이 없는 ERC20 토큰은 팩토리 계약을 사용하여 만들 수 있습니다. ‘createExchange()’함수를 이용하면 이더리움의 모든 사용자가 팩토리 계약을 사용하여 거래 계약을 배포할 수 있습니다. 팩토리 계약은 유니스왑 거래 계약의 레지스트리 역할을 담당하고 있습니다. 즉, 팩토리 계약을 사용하여 유니스왑 시스템에 추가 된 ERC20 토큰 및 거래 주소를 조회할 수 있습니다. 거래 계약이 릴리스 된 후, 팩토리 계약은 거래 계약의 ERC20 토큰에 대해 유사한 배경 점검 및 기타 작업을 수행하지 않으며 ‘거래 계약에 하나의 ERC20 토큰 만 포함(aside from the one-contract-exchange-per-token limit)’이라는 제한 사항만 있습니다. 따라서 사용자는 자신이 신뢰하는 ERC20 토큰 프로젝트의 거래에만 참여해야 합니다.유니스왑의 자산 유동성유니스왑 프로토콜의 설계 아키텍처는 전통적인 암호화폐 자산 거래소의 거래 모델과 전혀 다릅니다. 대부분의 거래소는 주문서를 관리하고, 이를 사용하여 특정 자신의 구매자 및 판매자와 일치시킵니다. 반면 유니스왑은 ‘예비금’ 유동성을 사용하여 계약에서 디지털 자산 거래의 교환을 실현합니다.유동성 공급자는 ETH와 거래 계약의 ERC20 토큰 사이에 동등한 가치라고 생각하면 입금하여 이를 수행할 수 있습니다. 유동성 공급자가 설정한 가치가 시장과 일치하지 않으면 차익 거래자는 ETH와 ERC20 토큰 사이의 가치를 맞추도록 할 것입니다.거래 계약의 예비금은 유동성 공급자 네트워크에 의해 공급됩니다. 거래 계약에 첫 번째 유동성을 제공하는 자에게 ETH와 ERC20 토큰 간의 환율을 설정할 권리가 있습니다. 첫 번째 유동성 공급자는 ETH와 거래 계약의 ERC20 토큰 사이에 동등한 가치라고 생각하면 입금하여 환율을 설정할 수 있습니다. 반대로, 유동성 공급자가 설정한 가치는 시장과 일치하지 않으면 차익 거래자는 이를 매매하여 차익을 얻어 동일한 환율을 맞추도록 합니다. 모든 유동성 공급자는 충전 시 적용 환율을 등가 계산의 기초로 사용합니다.유니스왑은 또한 자체적으로 ERC20를 준수하는 ‘유동성 토큰’을 발행하였습니다. 이 토큰은 유동성 공급자의 거래 계약에 대한 기여로 볼 수 있습니다. 유니스왑에서 ‘거래 계약에 하나의 ERC20 토큰 만 포함(aside from the one-contract-exchange-per-token limit)’에 대한 설정의 근거는 유동성 공급자가 유동성을 하나의 거래 계약에 단일 예비금을 모으도록 인센티브화 시키는 것입니다. 유니스왑은 각 유동성 공급자가 제공한 총 예비금의 상대적 비율을 추적하기 위해 유동성 토큰을 발행하였습니다. 유동성 공급자는 유동성 토큰을 소각시킬 수 있으며 거래 계약에서 ETH 및 ERC20 토큰의 비례 지분을 인출 할 수 있습니다.유동성 공급자는 거래 계약에서 유동성을 제거하지 않고도 계정간에 유동성 토큰을 판매하거나 이전 할 수 있습니다. 그러나 유니스왑의 유동성 토큰은 거래 계약에만 적용되고, 유니스왑 프로토콜과 연관된 단일 기본 고유 디지털 자산이 없습니다. 유동성 공급자는 ‘addLiquidity ()’함수를 호출하여 거래 계약에 입금 할 수 있습니다. 또한, 유니스왑에 유동성을 제공하는 사람은 수수료의 일정 부분을 받을 수 있습니다.1. 유니스왑 거래 : ETH ⇄ ERC20 거래유니스왑에서 실행할 수 있는 거래 유형 중 하나는 ETH와 ERC20 간에 거래입니다. 앞에서 언급했듯이 ETH와 ERC20 토큰 간의 환율은 거래 계약 내 각 자산의 유동성 풀의 상대적 규모를 기반으로 합니다. 환율은 유니스왑의 불변 공식에 의해 뒷받침됩니다.ETH pool * token pool = invariant이 불변 공식은 유니스왑 프로토콜에 거래 실행 중에 일정하게 유지됩니다. 다만, 불변 공식은 거래 계약에서 유동성이 변화될 때만 변경될 수 있습니다.ETH ⇄ BAT 예시 :Bob은 자신의 1ETH를 ERC20 토큰 인 BAT(Basic Attention Token)로 교환하기 위해 거래를 시작하려고 합니다. Bob은 유니스왑 프로토콜에서 기존 거래 계약을 사용하여 거래를 실행합니다. 예를 들어, 유동성 공급자는 10 ETH와 500 BAT를 거래 계약에 예치했습니다. 이때 기본 불변 공식은 ETH pool * BAT pool = invariant으로 설정됩니다.ETH pool = 10OMG pool = 500Invariant = 10 * 500 = 5,000Bob은 거래 계약의 ETH 풀에 ETH 1개를 보내 거래를 시작하려고 합니다. 이때 거래 금액의 0.3%즉 0.003ETH는 유동성 공급자에게 거래 수수료 보상으로 제공합니다. 나머지 0.997ETH가 ETH 풀에 추가됩니다.불변량을 ETH 풀의 새로운 수량을 제법으로 하여, BAT 풀에서 새로운 수량을 구합니다. 나머지 BAT 토큰은 구매자에게 즉 Bob에게 누락됩니다.Bob sends: 1 ETHFee = 0.003 ETHETH pool = 10 + (1–0.003) = 10.997BAT pool = 5000/10.997 = 454.67Bob receives: 500–454.67 = 45.33 BATBob이 거래를 시작할 때 이전에 획득한 유동성 공급자 수수료는 이제 유동성 풀에 다시 추가하게 됩니다. 이것은 유동성 공급자에게 거래 수수료를 보상으로 하여, 유동성 공급자가 유동풀에 자신의 ETH와 ERC20 토큰을 회수하면 보상을 받을 수 있습니다. 하지만, 유동성 공급자의 보상은 거래 계산 후에 다시 ETH 유동풀에 추가되어 거래 계약에서 거래를 진행할 때 마다 불변량이 점진적으로 증가함으로 유동성 공급자는 또한 수익을 목적으로 거래를 진행하는 경우가 있습니다. 거래가 완료되면ETH pool = 10.997 + 0.003 = 11BAT pool = 454.67new invariant = 5,001.37이번 거래에서, Bob의 적용 환율은 45.33 BAT / ETH입니다.1 ETH in45.33 BAT outRate = 45.33 BAT/ETH2. 유니스왑 거래 : ERC20 ⇄ ERC20 거래유니스왑에서 실행할 수 있는 다른 거래 유형 중 하나는 ERC20와 ERC20 간의 거래입니다. ETH는 모든 ERC20 토큰의 거래쌍으로 사용되므로 유니스왑은 ERC20 간의 거래로 ETH를 중개 자산으로 사용합니다. 예를 들어, 유니스왑을 사용하면 하나의 거래 계약에서 BAT를 ETH로 변환한 다음 다른 거래 계약에서 ETH를 OMG(ERC20 예시) 로 변환할 수 있습니다. 이것은 모두 같은 거래에서 진행됩니다. 앞에서 표시한 공식은 일반 시장과 매우 흡사합니다. 토큰을 많이 구매할 수록 거래 환율이 높아집니다.유니스왑 수수료 구조:유니스왑 프로토콜에서 실행되는 거래 수수료 구조는 다음과 같습니다.●ETH/ERC20토큰 거래 : ETH로 지불 된 0.3% 수수료●ERC20토큰/ETH토큰 거래 : ERC20 토큰으로 지불 된 0.3% 수수료●ERC20/ERC20 거래 : ERC20 토큰으로 지불 된 0.3% 수수료 및 ETH로 지불 된 0.3% 수수료유니스왑 토큰 거래 환율:유니스왑의 토큰 거래 환율 공식(출처: https://ethresear.ch/t/improving-front-running-resistance-of-x-y-k-market-makers/1281) 으로 ERC20 토큰의 거래 환율을 계산하겠습니다.x * y = kk는 변하지 않는 상수x와 y는 특정 거래쌍에서 사용 가능한 ETH 및 ERC20 토큰의 수량유니스왑의 경우 ERC20와 ETH의 거래 계약 중 ETH 및 ERC20 토큰의 유동풀의 보유량으로 나타납니다. 이 공식을 사용하면 주어진 토큰의 환율은 항상 위 공식의 결과 곡선 특정 지점에 있습니다.x * y = k 공식은 유니스왑 프로토콜의 구성 부분이며 비탈릭 부테린은 아래 그래프를 사용하여 다음과 같은 방식으로 설명하였습니다.이 공식을 사용하여 유니스왑의 거래 계약을 예로 들면, 거래 계약에 x 개의 A 토큰과 y 개의 B 토큰이 있습니다. 이 계약에 x * y로 얻은 k의 값은 변하지 않습니다.모든 개인은 x * y 곡선에서 마켓 메이커의 위치를 효과적으로 토큰을 매수 및 매도할 수 있습니다.가로 축은 판매 된 A 토큰 수를 나타내고, 세로 축은 구매 한 B 토큰 수를 나타냅니다.B 토큰이 ETH이고 A 토큰이 ERC20 토큰이라고 가정하면 x * y = k의 공식을 통해 해당 기능을 이해할 수 있습니다.Alice가 대량의 A 토큰을 구매하기로 결정하면 A 토큰이 부족 해지고 ETH 수량이 증가됩니다. Alice의 구매 행동으로 인해 환율이 x * y = k 곡선을 다른 점으로 이동할 수 있습니다.빨간색 점이 왼쪽으로 이동하면 A 토큰 구매 가격이 높아집니다.유니스왑 거래 계약에서 ETH 및 A 토큰의 상대적 공급은 A 토큰과 ETH 간의 환율을 결정하는 A 토큰의 공급 및 수요 관계로 이해 할 수 있습니다.앞서 언급했듯이, 거래 계약에 유동성의 첫 예금은 환율에 의해 의존하지 않습니다. 대신, 유동성 공급자가 ETH와 ERC20 토큰 간의 환율을 반영하는 ETH 및 ERC20 토큰을 예치하면 그 뒤에 환율이 달라질 수 있습니다. ETH와 ERC20 토큰의 가치가 너무 높거나 낮으면 차익 거래자는 시장이 정상이 될 때까지 격차를 빠르게 좁힐 것입니다.유니스왑 및 차익거래:유니스왑은 분산형 온체인 암호화폐 자산 거래소이지만 중앙화 거래소를 대체 할 수는 없습니다. 유니스왑의 거래 메커니즘이 왜곡되는 경우 이를 수정할 수 있는 메커니즘이 있어야합니다. 이 메커니즘은 차익 거래의 형태로 존재합니다.차익 거래는 부동한 거래 시장에 존재하는 가격 차이를 이용하는 거래 전략입니다. 암호화폐의 경우 이 가격 차이는 암호화폐 거래소 간의 가격 차이에서 찾을 수 있습니다. 거래자가 차익 거래를 할 수 있는 기회를 찾은 경우 한 거래소에서 암호화폐를 구입한 다음 다른 암호화폐 거래소에서 판매합니다. 거래자는 유니스왑에서 나타날 수 있는 가격 차이를 다른 암호화폐 거래소에 존재하는 환율을 이용할 수 있기 때문에 차익 거래는 유니스왑의 기능에서는 필수적이라고 볼 수 있습니다.유니스왑 및 가스비용:유니스왑 프로토콜을 사용하여 디지털 자산을 거래 할 때 얻을 수 있는 장점 중 하나는 가스 효율이 매우 높다는 것입니다. 유니스왑에서 거래를 진행 할 때 발생하는 가스 비용은 대체 분산 형 거래소보다 상대적으로 저렴합니다. 아래 표를 참고하면 ETH/ERC20, ERC20/ETH, ERC20/ERC20은 Bancor, EtherDelta보다 훨씬 저렴하다는 것을 알 수 있습니다.가스 효율은 유니스왑 프로토콜의 장점 중 하나이며 그 외에 장점은 다음 아래와 같습니다.유니스왑은 탈중앙화 되어 있으므로 제3자에게 의뢰하지 않습니다. 또한 유니스왑은 프로토콜에 사용하려는 모든 사람이 자유롭게 액세스 할 수 있습니다.유니스왑의 거래 비용은 다른 암호화폐 거래소에 비해 상대적으로 저렴합니다.유니스왑을 사용하면 모든 사용자가 주어진 ERC20 토큰에 대한 거래 계약을 작성할 수 있습니다.하지만, 유니스왑에 아래와 같이 몇 가지 단점이 존재하고 있습니다.유니스왑은 차익 거래를 의존하여 거래 환율과 시장의 유지를 실현시킵니다. 이것은 유니스왑이 환율 균형을 유지하기 위해 다른 암호화폐 거래소에 의존하고 있음을 의미합니다.유니스왑은 여전히 실험 단계이며 암호화폐 자산거래 효율을 촉진하는 데 더 많은 개발이 필요합니다.결론결론적으로 유니스왑은 암호화폐 자산 거래의 효율을 높이는데 큰 도움이 있습니다. 하지만, 유니스왑은 아직 초기 단계이므로 앞으로 더 많은 개발 작업이 필요합니다.유니스왑(Uniswap)에 대해 알아보자 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 03. 24

DeFi科普系列之(一):Uniswap到底是怎么运转的?

作者:BisadeAsolo原报告链接:https://www.mycryptopedia.com/what-is-uniswap-a-detailed-beginners-guide/翻译&校对:Cortex Labs(CTXC)运营团队Uniswap是一种基于以太坊的协议,旨在促进ETH和ERC20 代币数字资产之间的自动兑换交易。Uniswap完全部署在链上,任何个人用户,只要安装了去中心化钱包软件(当前已经支持的钱包包括 MetaMask、WalletConnect、Coinbase Wallet、Fortmatic、Portis),都可以使用这个协议。Uniswap也可以被认为是一个DeFi项目,因为它试图利用去中心化协议来让数字资产交易过程中彻底实现去中介化。Uniswap 中包含两种类型智能合约:交易合约工厂合约这些智能合约是用Vyper智能合约编程语言来编写的,它们是Uniswap协议实现各种功能的核心组成。一个交易合约支持一种ERC20代币,每一个交易合约都储备持有一定量的ETH以及支持的这种ERC20代币。这意味着,在某个ERC20代币-ETH交易合约中执行的交易,都是基于这个合约中的 ETH和此种ERC20代币的相对供应量来实现的。通过ETH作为中间介质,交易合约还可以实现一种ERC20代币与另一种 ERC20代币的直接交易。工厂合约可用于部署新的交易合约,因此,任何还没有在Uniswap上面有交易合约的ERC20代币,都可以使用工厂合约来部署一个交易合约。任何以太坊的用户都可以通过‘createExchange()’函数实现这一点。工厂合约扮演了Uniswap中交易合约“注册中心”的角色,工厂合约可以用来查找所有已经被添加进Uniswap系统里面ERC20代币和交易地址。在一个交易合约发布后,工厂合约不会对此交易合约中的ERC20代币做类似背景调查之类的操作,只有一个“一交易合约只包含一种ERC20代币”的限制。因此,用户应该只参与那些自己信任的ERC20代币项目的交易行为。Uniswap 的资产流动性Uniswap协议的设计结构体系与传统数字资产交易所中的交易模型完全不同。大多数传统交易所都是通过维护一个“订单簿”,来匹配一种数字资产的买卖双方。Uniswap则完全不同,它是利用储备金流动性来实现协议上的数字资产交易兑换。交易合约中的储备金是由众多“流动性提供者”来提供的。这些流动性提供者将等值的ETH以及ERC20代币充值到这个交易合约中。第一个向此合约中提供流动性的流动性提供者就拥有设置此ERC20代币与ETH之间兑换汇率的权利。第一个流动性提供者把自己认为等价值的ETH数量和ERC20代币数量充值到此交易合约,就可以实现设置汇率。而如果第一个流动性提供者设置的这个汇率和外面更大盘的市场不一致,那么套利交易者就会通过搬砖来把这些价差抹平,和大盘保持一致的汇率。此后所有流动性提供者将以其充值时的汇率作为计算等价的依据。Uniswap还发行了一种“流动性代币”,这种流动性代币也符合ERC20标准。这个流动性代币代表流动性提供者对这个交易合约的贡献。Uniswap设置“一个交易合约只支持一种ERC20代币”这样的限制,背后的逻辑是:鼓励流动性提供者将他们提供的流动性集中到一个交易合约的储备金中。Uniswap发行流动性代币,就是为了追踪每个流动性提供者贡献的储备金占总储备的比例。而流动性提供者可以选择在任何时间销毁自己持有的流动性代币,然后就可以把对应比例份额的ETH和该种ERC20代币从交易合约中赎回出来了。流动性提供者也可以选择直接出售或者转移其持有的流动性代币,而无需从交易合约中移除流动性。不过,Uniswap流动性代币严格限定在一个交易合约中,并不存在一个和Uniswap协议相关联的单独的基础原生数字资产。流动性提供者通过调用“addLiquidity()”函数来把流动性充值到此交易合约中,而一旦有交易发生,作为回报,流动性提供者将会获得一定份额的交易手续费。Uniswap 上的交易类型之一:ETH ⇄ ERC20 交易在Uniswap上可以进行的交易中的一种,就是ETH和ERC20代币之间的交易。就像前面提到的,这个交易对的汇率取决于此交易合约内ETH和该 ERC20代币流动性池的相对规模。这个交易汇率是由Uniswap的恒定乘积公式来决定的:ETH 池 * token 池 = 恒定乘积值在Uniswap上执行任何交易,此恒定乘积值都保持不变。只有当此交易合约中的流动性池发生变化的时候,此恒定乘积值才会发生变化。我们用 ETH ⇄ BAT(一种ERC20代币)来举例:Bob想要发起交易来用自己的1个ETH兑换成ERC20代币BAT,Bob将使用 Uniswap上已经存在的BAT交易合约来实现此兑换操作。此时,流动性提供者已经将一定量的ETH和BAT存在了交易合约中。我们这里举例,流动性提供者一共存了10ETH和500BAT。因此,基础的恒定乘积值为:ETH 池 * BAT 池 = 恒定乘积值ETH 池 = 10BAT 池 = 500恒定乘积值 = 500 * 10 = 5000Bob将通过向交易合约的ETH池发送1ETH来启动这笔交易,此时,交易金额的0.3%也就是0.003ETH将被扣除作为给流动性提供者的报酬。剩余的0.997ETH则被添加到了ETH池里面。然后,恒定乘积值除ETH池中新的ETH数量,来得到BAT池中应该有的数量。那么多出来的BAT,就可以分给Bob了。具体如下:Bob发送了 1 ETH费用 = 0.003 ETHETH 池 = 10 + (1–0.003) = 10.997BAT 池 = 5000/10.997 = 454.67Bob 将兑换得到 : 500–454.67 = 45.33 BAT这个在Bob开始交易时收取的流动性提供者费用,现在又重新添加到ETH流动池里面。这是对流动性提供者的一种报酬,当这些流动性提供者从流动池中取回自己的ETH和ERC20代币时,可以获得这些报酬。由于这些流动性提供者的报酬是在上述兑换交易计算后才添加回ETH流动池里面,因此在交易合约上每执行一次交易,恒定乘积值就会增加一点,这就让流动性提供者为交易合约提供流动性这件事儿,成为一种有利可图的行为。这笔交易完成后,ETH 池 = 10.997 + 0.003 = 11BAT 池 = 454.67新的恒定乘积值 = 5,001.37在这次交易中,Bob兑换的汇率为 45.33 BAT/ETH1 ETH 入45.33 BAT 出汇率 = 45.33 BAT/ETHUniswap 上的交易类型之二:ERC20 ⇄ ERC20 交易在Uniswap上可进行交易类型中的另一种,就是ERC20代币兑换为另一种ERC20代币。由于ETH是被当作所有ERC20代币的公共交易对,因此Uniswap使用ETH作为中介资产,来实现ERC20代币和ERC20代币之间的兑换交易。例如,Uniswap可以实现:在一个交易合约中把BAT兑换为ETH,再在另一个交易合约中将ETH兑换为OMG(举例另一种ERC20代币),这些都是发生在一个交易操作里面。前面提到的这个乘积恒定公式和一般市场非常相似,因为你想购买的代币越多,此交易的边际汇率就会越高。后面我们会再详细介绍这一部分。Uniswap 收费标准Uniswap对已经发生的交易收费标准如下:ETH/ERC20代币交易:ETH交易额的0.3%ERC20代币/ETH代币交易:ERC20代币交易额的0.3%ERC20/ERC20交易:卖出ERC20代币交易额的0.3%以及中间介质ETH交易额的0.3%Uniswap 代币交易汇率Uniswap用来确定token交易汇率的恒定乘积公式,最初来源自2018年3月Vitalik Buterin发表过的一篇文章中。此文中表述,根据以下公式来计算ERC20代币的交易汇率:x * y = kk 表示一个不变的常数x 和 y 表示特定交易对中ETH和ERC20代币的可用数量。对于Uniswap而言,则是该ERC20代币和ETH的交易合约中ETH和该ERC20代币的流动性池的储备量。在这个公式中,该ERC20代币和ETH的兑换汇率,将始终处于此公式结果曲线上的某一点。这个公式是Uniswap协议的组成部分,Vitalik Buterin使用下面这个图来对其进行描述:使用此公式,如果以Uniswap中的交易合约举例,则代表该交易合约储备有 x 数量的A代币和 y 数量的B代币。这个合约将始终保持乘积恒定,也就是说 x * y 得到的 k 值不变。任何人都可以通过有效改变做市商在 x* y 曲线上的位置来进行买入或者卖出代币。横轴代表卖出的A代币的数量,纵轴代表买入的B代币的数量。假设B代币是ETH,而A代币是任意一种ERC20代币,我们可以通过 x * y = k 的公式来理解一下它们的功能:如果Alice决定买入大量A代币,那么将导致A代币的紧缺,并且导致ETH数量的增加。Alice购买的行为导致了把汇率移动到了 x * y = k 曲线上的另一个点。红点将向左移动,也就是买入A代币的价格变得更加高。也可以将Uniswap的交易合约中的ETH和A代币的相对供应理解为A代币的供需关系,这种供需关系决定了A代币与ETH之间的汇率。如前所述,第一个为交易合约提供流动性的充值操作,并不取决于交易汇率。而是反过来,后面的交易汇率,将取决于第一次为交易合约提供流动性的这个充值操作充值了多少ETH和ERC20代币,用第一个流动性提供者认为的等值,来反映ERC20/ETH的兑换汇率。如果这个汇率和市场对比过高或者过低,套利交易者都会很快把差距抹平,直到市场正常水平。Uniswap 和套利交易有一点需要强调,尽管Uniswap是一个去中心化的链上数字资产交易平台,但它并不是为了取代中心化交易所的。因为如果Uniswap上的交易机制出现偏差,则必须存在一个正常的交易机制来对此进行纠正。这个纠正的过程,就是以套利交易的形式存在。套利交易是一种利用不同交易市场之间的价差进行获利的交易策略。在数字加密货币领域,某一种加密货币资产在不同的交易所之间可以找到价差。如果交易者发现了套利交易的机会,那么他们将会在一个交易市场买入此种加密货币,而在另一个交易市场卖出此种加密货币。套利交易对于Uniswap的功能至关重要,因为套利交易者可以利用其他加密货币交易所中存在的汇率来对Uniswap上可能出现的汇率偏差进行纠正。Uniswap 和 Gas 消耗使用Uniswap协议来兑换交易的优点之一,是在Uniswap上交易产生的Gas成本相对于其他去中心化交易所,非常低。Gas消耗水平如下表所示,ERC20/ETH、ETH/ERC20、ERC20/ERC20,比Bancor、EtherDelta都要低很多。节省Gas只是Uniswap协议的优点之一,更多优点还包括:Uniswap是去中心化的,因此,它不依赖任何第三方。此外,它对任何用户都是免费访问的。和其他数字资产交易平台相比,Uniswap上进行交易的成本更低。Uniswap允许任何用户创建任何ERC20代币的交易合约。当然,Uniswap也存在其局限性:Uniswap确实是依赖套利交易来保证交易汇率和市场一致,这意味着Uniswap是依赖其他交易所的交易汇率来保障自己的的汇率平衡。Uniswap目前仍处于试验阶段,需要在其中进行更多开发,来关注它在促进数字资产交易方面的效率。结语总而言之,Uniswap使数字资产交易变得更加高效。不过,Uniswap尚且处于起步阶段,最令人期待的还是未来的发展。官方网站https://www.cortexlabs.ai/官方论坛https://www.cortexlabs.ai/forum/商务合作support@cortexlabs.ai社区链接Website: https://www.cortexlabs.ai/Twitter: https://twitter.com/CTXCBlockchainFacebook: https://www.facebook.com/cortexlabs/Reddit: https://www.reddit.com/r/Cortex_Official/Medium: https://medium.com/cortexlabs/Telegram: https://t.me/CortexOfficialENChinese Telegram: https://t.me/CortexOfficalCNDeFi科普系列之(一):Uniswap到底是怎么运转的? was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and 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20. 03. 21

5步轻松看懂:如何利用DeFi漏洞获利36万美金

最近,一个“黑客”几乎0成本,利用Flash Loan【中文直译:闪电贷。具体见注释1】提供的贷款在一次交易中赚取了36万美金(对于这次事件到底是不是属于“黑客攻击”的范畴,目前还存在很大争议,因为从技术上讲,这位“黑客”没有做任何非法的事情)。考虑到此“破解”事件中涉及到的DeFi产品的数量,如果想要让那些对DeFi只有初步了解的人容易理解,必须要尽可能的讲清楚相关细节。在本文中,我将逐步引导读者一步一步完成“破解”操作,并在一些关键步骤中做出进一步解释。以便你可以对这次事件到底是如何发生的有一个更深刻的理解和认识,而不再只是“略知一二”。CortexLabs注释1:Flash Loan,中文直译名称为闪电贷。“闪电贷”是在一个区块内在不同 DeFi 借贷平台发起多笔交易的方式,也就是不同资产和债务之间的转贷。“闪电贷”也是一种无需抵押物的借贷方式,前提是贷款的发行和偿还必须在以太坊同一个区块内完成,按照目前以太坊的出块速度,大约 13 秒。为了表述方便我们暂且把这位“黑客”称之为Joe吧,Joe在十几秒(一个以太坊区块的时间内)按照顺序发起以下几笔交易:第1步:FlashLoan借:从dydx上借10000 WETH。CortexLabs注释2:WETH:英文全称:Wrapped-Ether,翻译为“包装过的ETH”。因为ETH在ERC20标准被定制之前就存在了,因此ETH并不符合自己的ERC20标准。WETH可以让ETH在去中心化的交易平台上和其他符合ERC20标准的代币进行直接交易。1WETH=1ETH。后文中出现的WBTC原理和WETH一样,1WBTC=1BTC。第2步:Compound抵押借贷:5500 WETH充值至Compound合约,以5500 WETH作为抵押物借贷出112 WBTC。第3步:dZx保证金杠杆交易:1300 WETH充值到dZx合约,5倍杠杆做空。具体操作可简单理解为,从bZx借出5637.623762 WETH,并通过KyberSwap在Uniswap中卖出,卖成为 51.345576 WBTC。这一步其实是将Uniswap中的WETH/WBTC的价格砸穿。当时正常WETH/WBTC的价格大约为0.025974,而这一步卖出的操作,基本上把Uniswap中WETH/WBTC的价格砸到了0.00910747。接近三倍。CortexLabs注释3:做空:金融市场中的一种当资产价格下跌时能获利赚钱的手段。举例说明:当你做空100 ETH,你从其他地方借来了100 ETH,然后在ETH价格为280美金(这里举例)的时候马上卖掉,你会获得28000美金。但是你仍然需要偿还100 ETH。这个时候,BTC的价格已经被砸到了250美金,那么你只需要偿还100*250=25000美金。于是你还剩下3000美金,这就是你做空的收益。这里举例说明的是1倍杠杆的基础逻辑。第4步:Uniswap交易:用第2步从Compound里借出来的112 BTC,在Uniswap里买回ETH,共买回6871.4127388 ETH。第3步把WETH/WBTC的价格砸穿近三倍,这个时候再用从Compound中抵押借出来的112 WBTC,把WETH买回来。此过程中,Uniswap中WETH/WBTC的价格又被拉升,最终买回了6871.4127388 ETH。第5步:FlashLoan还:FlashLoan借出来的10000 WETH中还有未使用的3200 WETH,再加上第4步中用112 WBTC买回的6871 WETH,共10071.4127388 WETH。10000 WETH进行Flash Loan归还。还剩余71.4127388。到这一步,整个操作就结束了。只要这些交易在以太坊的一个区块时间内发生,并且被以太坊的下一个区块打包确认,那么这些交易就会按照发起的时间,进行执行。关键点:由于Flash Loan的条件达成,在一个区块内归还,那么整个这些步骤的交易就都可以实现。那么我们来看下,Joe的收益情况:从这5步操作,Joe看起来像是只获得了71.4127388 WETH。但不要忘记:在Compound里和bZx里,Joe还有两个仓位。第一个是Compound里面的抵押借贷。抵押了5500 WETH,借出了112 WBTC。另一个是bZx里面的保证金杠杆交易,抵押了1300 WETH,5倍杠杆卖出做空。剩余51.345576 WBTC。由于bZx采用的是Uniswap中的WETH/WBTC价格作为喂价,而Uniswap中的WETH/WBTC价格又被Joe操控。所以,按照常规理解,bZx中Joe的这个仓位理应是被爆仓的。而实际情况是,这个仓位里只剩余了第3步操作中获得的51.345576 WBTC。这个仓位,Joe显然并不想理会。哪怕剩余的51.345576 WBTC被扣掉。(事实上bZx也确实扣掉了这51.345576 WBTC。)而Compound中的仓位,Joe更有兴趣。按照此时ETH/BTC的正常价格大约为0.025974,Joe只要从市场上花费4300 WETH,就可以买到112 WBTC。然后归还给Compound,就可以赎回5500 WETH。这一下可以收益大约1200 WETH。因此,Joe在这次操作中获利情况应该是:1200+ 71.4127388 = 1271.4127388 WETH。按照当时ETH的价格差不多在280美金,总获利大约为355880美金。那么问题到底出在哪里?综合上面的细节步骤来看,问题出在了bZx的保证金杠杆交易智能合约中。首先,bZx采用了Uniswap中的WETH/WBTC价格作为喂价。而Uniswap里面的深度又不足。其次, bZx中的保证金杠杆交易,无论做多或者做空,买入或卖出的市场也是Uniswap。也就是说,bZx本身就会对Uniswap的价格造成影响。最关键的,bZx保证金杠杆交易,在Uniswap上面的价格被砸穿(其实是被bZx自己借出去的币砸穿)后,这个仓位的保证金早就严重不足,但又没有既定的阻止办法。后记:此文目的并非是在事件发生后,再去指责任何DeFi产品的漏洞或者对这位我们称之为Joe的黑客有什么褒贬。此文目的,仅仅是为了让更多普通加密货币领域参与者对DeFi产品逻辑有更进一步的理解,并且是通过尽可能简单易懂的方式。同时也希望让大家看到,导致此次事件的根本原因是什么,开发者在后续进行其他DeFi产品设计的时候,也应该从中吸取到教训。再升华一下,此次事件其实也引起了DeFi领域关于DeFi产品到底要不要设置所谓“管理员权限”的讨论。此文作为一个引子,我们后续可以继续针对此类内容分享给Cortex中文社区。5步轻松看懂:如何利用DeFi漏洞获利36万美金 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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20. 03. 19

Cortex Project Updates #45

Hope everyone is staying safe and implementing social distancing 😷. The Cortex team continues to be equally if not more productive as before by working remotely. See specific update logs below! 💪Technical Updates 🤖MRT DevelopmentContinuously improved and updated MRT file and the pre-processing method documentation of converted models. Improved the model accuracy after quantization and the output post-processing documentation.Investigated static methods for optimizing the accuracy after quantization: Restore & Requant. The first version of the code has been implemented.Equipment development with regard to Nvidia Jetson-Nano, added COCO data set for MRT and conducted ssd_ mobilenet1.0_coco model quantization.MRT compiled to CVM model, added fixed shape pass, reducing the size and calculation of compiled models for certain programs.Fixed model conversion bug for Tensorflow Lite. Fixed MRT model quantization bug.CVM DevelopmentDuring the model infer process, changed the dynamic memory application to static allocation, reducing the memory consumed by model inference and the execution time.CVM Profiling system reconstruction and refactorization; The operator execution time in model inference has been displayed visually in list form.CVM-runtime CPU version operator has been greatly optimized, the test model has been reduced from 4s to 1.4s, and some bugs have been fixed.Optimized the performance of the CUDA version operator, improving the performance of the test model by 4-8 times, which has been the infer time of the model acceptable for the demo on the Jetson-Nano device.Added a python interface for the CVM-runtime framework based on two types of APIs: cython and ctypes, convenient for AI developers to call fixed-point models.Jetson-Nano’s CVM code transplantation work is basically completed; Tested the object classification and recognition of Cortex fixed-point models.Z3 Prover formal verification continued to advance, and has now been verified to 10 operators, and the corresponding CVM formal code is continuing to advance as well.Cortex Full Node DevelopmentFull node block storage cache optimization, lightening of the memory pool state control.For Torrent FS, synchronized block content and the latest block split multi-threaded processing; Optimized the structure of storage objects: block, file.Optimized blockchain status submission process.Cortex Development EnvironmentBithumb exchange technical support.Cortex Swap Request Automatic Alert.Community Updates 👨‍👩‍👦‍👦Translated articles in topics such as DeFi;Published original article “How One Hacker Made $360k in a Day via a Flash Loan and Market Manipulation”;Discussed potential collaboration with DeFi teams.Designing incentives for develoeprs.Online blockchain conference and virtually coordinated with different media.About Cortex 😇Cortex is the only public blockchain that allows the execution of nontrivial AI algorithms on the blockchain. MainNet has launched. Go build!TestNet| Block Explorer — Cerebro| Mining Pool | Remix Editor | Software |Social Media| Website | GitHub | Twitter | Facebook | Reddit | Kakao | Mail |Telegram| English | Korean | Chinese |https://medium.com/media/4aae97568ec36a07bf0d6a258688afcc/hrefCortex Project Updates #45 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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20. 03. 18

[Cortex Updates] 2020–47호

Cortex에 관심 가져주시는 여러분, 안녕하세요:)2020년 3월 16일 월요일Cortex Korea가 전하는 Project Updates,지금 시작합니다 ‘u’개발 진행 현황MRT 개발변환 된 모델의 전처리 방법 문서를 개선하기 위해 MRT 파일이 지속적으로 업데이트되며 새로운 모델 양자화 정도(精度) 출력 후 처리 문서를 추가하였다.양자화 후 정도를 최적화하는 정적 방법 조사 : 튜닝 코드의 첫 번째 버전 Restore & RequantNvidia Jetson-Nano 장비 개발에 연결하여 MRT에 COCO 데이터 세트 및 ssd_mobilenet1.0_coco 모델 정량화 추가하였다.MRT를 CVM 모델로 컴파일 및 고정하여 모양 패스(fixed shape pass)를 추가하여 컴파일 후 모델의 크기와 계산량을 감소시켰다.Tensorflow Lite 모델 변환 버그 및 MRT 모델 양자화 버그 수정하였다.2. CVM 개발모델 추론 프로세스 중 정적 할당을 위한 메모리 애플리케이션의 동적 수정으로 모델 추론 메모리 소비를 줄여 실행 시간을 단축시켰다.CVM Profiling 시스템 재구성 및 단순화하여 모델 유추의 연산자 실행 시간이 목록에 표시되었다.CVM-Runtime CPU 버전 연산자를 최적화하여 테스트 모델이 4초에서 1.4초로 감소되었으며 일부 버그가 수정되었습니다.CUDA 버전의 연산자 성능을 최적화하여 테스트 모델 성능을 4–8 배 향상시켰다. 이는 Jetson-Nano 디바이스 데모의 적절한 모델 추론 시간이었다.CVM-Runtime 프레임 워크에 python 인터페이스를 추가하였다. 성능에 따라 호출 API에는 cython과 ctype의 두 가지 유형이 있으며 AI 개발자가 전화 모델을 호출하는 것에 편리하다.Jetson-Nano의 CVM 코드 이식 작업이 기본적으로 완료되었으며 Cortex 고정 소수점 모델의 객체 분류 및 인식이 테스트되었다.Z3 Prover 형식화 검증 작업 추진하고 있으며 현재 10개의 연산자까지 검증되었으며 해당 CVM 형식화 코드도 계속 연구 추진중이다.3. Cortex 전체 노드전체 노드에 대한 블록 캐시 최적화, 경량 메모리 풀 상태 제어하였다.Torrent FS를 블록 컨텐츠와 최신 블록 분할 멀티 스레드에 동기화 처리하였다. Storage 대상: block, file 구조 최적화하였다.블록체인 상태 제출 프로세스 최적화하엿다.4. Cortex 개발 환경​Bithumb 거래소 기술 지원Cortex 상환 요청 자동 알림5. Cortex 개발 환경​Cortex CVM 기반 AI 포트폴리오 모델 개발: DeFi의 실시 수치를 기반으로 DeFi의 수익률 및 수입 구간 유추하여 최종 가중치 분포 획득 가능하다.체인링크 오라클을 기반으로 Cortex와 Ethereum 간의 양방향 데이터 흐름에 따른 오라클 계약 개발하였다.AI DeFi의 사용자 인터페이스를 지속적으로 개선하고 오라클의 작동을 볼 수 있는 로그 시스템 제공하였다.비즈니스 운영 현황DeFi 분야의 문장 작성 및 번역하였다.DeFi 개발팀과 비즈니스 미팅을 진행하였다.개발자 인센티브에 대해 설계 및 검토를 진행하였다.언론메체와 블록체인 분야의 이벤트 계획중이다.[Cortex Updates] 2020–47호 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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20. 03. 16

탈중앙화 금융 서비스 디파이(DeFi) 란?

이미지 출처: defi-network오늘은 작년에 글로벌 화재의 일부 디파이(DeFi) 내용에 대해 소개해 드리겠습니다. 근년래 디파이 서비스 플랫폼이 연이어 나타남에 따라 글로벌 블록체인 전문가와 투자자는 디파이에 관심 많아지기 시작하였습니다. 하지만 여전히 디파이의 의미, 디파이의 영향에 대해 잘 모르는 사람들이 있을겁니다. 코르텍스의 자체 디파이 서비스도 올해 제공될 예정이므로 그 전에 디파이 내용을간단하게설명해 드리겠습니다.디파이(DeFi)란 탈중앙화 금융(Decentralized Finance)의 약자로서 즉 탈중앙화된 분산금융 또는 분산재정을 의미합니다. 이것은 매우 이해하기 쉬우며 누구나 고정 센터 없이 가치 흐름에 참여할 수 있습니다. 쉽게 말하면 디파이는 블록체인 기술을 핵심으로 만든 금융 시스템입니다. 기존의 금융 서비스과 같이 대출, 자산 거래, 투자 등 금융활동을 실현할 수 있습니다. 그러나 기존의 금융 서비스는 심지어 가장 기본적인 예금, 이체, 대출 또는 파생상품 거래 조차도 주로 중앙 시스템에 의해 통제됩니다. 그러나 분산 금융 시스템인 디파이는 분포식 오픈 소스 스마트계약으로 중앙 기관 필요없이 투명성을 가진 중개 기구를 만들 수 있습니다. 즉 누구나 중앙 권한 없이 P2P 형태인 탈중앙화 시스템을 접촉할 수 있습니다. 이것은 전통적인 금융 시스템의 단점을 보완할 수 있습니다.현재 디파이는 주로 담보 대출 및 대출 분야에서 사용하고있습니다. 사용자들이 스마트 계약으로 스테이블 코인 및 기타 주류 자산을 차용하는데 가능하며 만기 후에는 대출 자산을 반환하여 자체 담보 자산을 상환할 수 있습니다.예를 들어, A가 대출을 원하고 전통적인 금융 서비스 프로세스에 따르면 은행 대출을 찾아야 됩니다. 은행은 A의 개인 신용 평점 조사를 시작한 후 사회보험 납부서, 회사 증명서 등 같은 복잡한 자료를 요구할 것입니다. 또한 A가 다른 자산을 담보로 사용했으며 상환이 진행되더라도 은행 금리가 매우 높기 때문에 미리 상환 되더라도 이에 따른 위약금도 있을 것입니다. 그 외에 국책 산업은행 시스템 리스크 문제, 민간 상업은행 파산, 중개인 압착 등 문제도 있습니다.반면 탈중앙화 디파이 대출 플랫폼에서는 이런 문제가 없습니다. 대출 및 상환 기록은 탈중앙화되고 투명한 플랫폼에 통합되어 있습니다. 디파이 서비스를 제공하는 네트워크는 신용 조사를 수행할 필요가 없으며 차용자가 누구인지조차 알 수 없으며 스마트 계약을 통해 해당 암호화폐 자산을 담보로 차용자 A만 필요합니다. 전통 산업의 복잡하고 지루한 프로세스를 제거하고 안전성 및 신속성을 확보하여 직접 사용 가능합니다. 미래 A가 충분한 돈을 벌어 돌려주고 대출 네트워크에서 일정 금액의 이자를 지불만 하면 담보한 암호화폐를 즉시 회수 할 수 있습니다.이렇게 디파이를 전통적인 금융 서비스과 비교하면 투명성, 안전성과 개방성 등 장점이 있습니다. 미래에 사람들의 신용 데이터 및 행동 데이터를 체인에 배치되며 이는 변조될 수 없으며 차용의 근거로 사용될 수 있으므로 모든 사용자가 자신의 자산을 관리할 수 있습니다.디파이 생태계는 이미 형성되었지만 여러 문제가 나타나기 시작했습니다. 프로세스는 간단하지만 조작하기에는 복잡하고 사용 임계 값이 높으며 스마트 계약도 공격 받을 위험이 있으며 동시에 담보에 의해 설정되기 때문에 대출을 대출로 상환과 같은 위험도 상대적으로 높습니다. 이 외에 자산 유동성 및 자금 이용률도 여전히 문제가 있습니다.현재 주류 분산 금융 플랫폼은 주로 대출 분야에 중점을 두고 있습니다. 현재 코르텍스에서 주요 고려한 부분은 전통적인 은행의 비즈니스와 유사한 이자 예금 및 이익 창출 기능에 있습니다. 이 부분에는 compound、dydx와 같은 유사한 디파이 상품이 이미 있습니다. 이러한 서비스를 통해 사용자는 암호화폐 자산을 상대적으로 안전하게 입금하고 수익을 얻을 수 있으며 이는 투자 과정에서 사용자에게 가장 중요한 고려 사항입니다. 이러한 요소들의 계산은 디파이 분야에서 코르텍스의 장점이기도 하며, 코르텍스의 퍼플릭 체인 및 AI 알고리즘은 이 과정에서 큰 가치를 발휘할 수 있다고 생각합니다.과거에는 사용자가 브랜드 인지도, 수익률 변경, 보안 등 여러 요소를 고려하여 부동한 플랙폼을 반복적으로 비교합니다. 대부분의 이성적이 사용자는 동시에 여러 플랫폼에 코인을 보관하여 리스크를 줄입니다. 코르텍스 플렛폼은 사용자에게 지능적인 포트폴리오를 추천할 수 있도록 도와주며 AI 알고리즘은 디파이 영역에서 진정한 지능형 투자 자문 및 관리 플랫폼을 구축합니다. 코르텍스는 디파이에 통합된 ‘출입구’를 제공해줍니다. 사용자는 이 플랫폼에서 계정을 만들고 코인을 입금할 수 있습니다. 또한 코르텍스는 사용자가 자산을 다른 디파이 플랫폼에 할당하는 방법을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 코르텍스 플랫폼의 AI 지능형 최적화 시스템은 다른 플랫폼에 할당 된 자금의 비율을 지능적으로 분석 및 결정하여 균형 잡힌 투자 수익 및 안전 계수를 달성할 수 있습니다. 이 프로세스에서 코르텍스의 스마트 계약 및 AI 알고리즘의 장점을 아주 뚜렷하게 발휘할 수 있습니다. AI 모델에는 다양한 플랫폼의 수익률 및 변화 추세 비교, 사용자 계정수, 총 자금풀 규모, 활약도 등이 포함됩니다. 데이터에 있는 모든 정보를 통합 및 분석을 통해 AI 모델은 각 유형의 투자 포트폴리오가 차지해야 하는 투자 기중치를 보다 정확하게 계산할 수 있습니다. 코르텍스 디파이 플랫폼은 기존의 중앙 금융 시스템보다 투명한 데이터, 장단점 비교 등으로 사용자에게 정확한 선택을 할 수 있도록 도와줍니다.현재 코르텍스는 권한 여부, 코인 입금, 수익 표시과 같은 주요 기능을 포함하여 합의 인터페이스를 열었습니다. 그중에 가장 큰 장점은 AI 모델의 참여입니다. 과거에서 투자 포트폴리오는 투자 결정을 내리기 위해 투자자의 개인적인 경험과 주관적인 판단에 많이 의존했지만 코르텍스의 AI 모델은 더 많은 정보 채널에서 풍부하고 완전하며 객관적인 데이터를 얻을 수 있으며 객관적이고 과학적인 방법으로 다양한 출처의 데이터를 통합할 수 있습니다. 코르텍스의 AI 모델은 각 플랫폼의 수익률, 유저수 및 투자 금액과 같은 데이터 업데이트를 기반으로 1–3일마다 훈련 및 조정 가능합니다. AI 모델의 재계산 된 중량 비율과 미래 수익률의 예상 변화에 따라, 사용자는 개인 투자가 수익률과 안전 계수 사이의 균형에 맞추도록 투자 비율을 스스로 재분배 여부를 결정할 수 있도록 도와줍니다.코르텍스는 기존의 지능형 투자 및 컨설팅 제품과 비교하면 데이터 통합, 인공 지능 계산 및 판단, 정보 예측 결과의 실시간 조정과 같은 디파이 분야에서 많은 장점을 가지고 있습니다. 현재 Cortex DeFi 플랫폼은 개념 증명 단계이며 앞으로 더 많은 형태의 기능성 실현이 있을 것입니다.탈중앙화 금융 서비스 디파이(DeFi) 란? was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 03. 12

Cortex Project Updates #44

We’re back from the spring festival break for another update! Hope all of you are taking care of yourselves in the midst of the Coronavirus outbreak. The Cortex team continues to push forward the AI on Blockchain ecosystem via highly productive remote working and collaboration.Technical Updates 🤖MRT DevelopmentPerfected MRT user documentation and some development documents. Some models of gluon zoo have been quantized through configuration. For more details, please refer to the project library README on Github;Fixed the bug that MRT has when converting model from TensorFlow, including not limited to conv2d, pad and other operators;Fixed the bug that the accuracy of some models after MRT quantization is 0, and made hyper-parameter tuning of the quantization accuracy of some models;CVM DevelopmentBased on the NVIDIA Jetson nano development board and Google EdgeTPU: coral USB accelerator device, we tested the performance of the real-time object recognition and target detection models respectively. In addition, CVM-runtime has been successfully ported to the nano development board and we are investigating the possibility of porting to coral equipment;Continued to improve the formal description for CVM-runtime and develop the corresponding formal code, focusing on the logic and correctness of the code. The operators conv2d and non_max_suppression have been completed, and the formal description of the nms operator has been modified;Completed for z3_prover the verification code of all operators (including some unverifiable operators) and took time to complete the test of two constrained operators (elemwise_add, relu);Cortex Full Node DevelopmentOptimized the read and write performance of the full node database;Continued to optimize TorrentFS, fixing third-party library memory leaks;Cortex Development EnvironmentBithumb currency exchange technology docking;Developed a user-friendly DApp based on the Cortex AI DeFi contract and completed a one-month functional test on Ethereum. The real-time growth rate of the investment in the test is transparent and visible and is maintained with the overall asset appreciation rate data in the month. At the same time, the test of real-time updates of portfolio weights through the Oracle interface has also been completed.The focus of the next stage of development will be around the two-way flow of data between the Ethereum MainNet and Cortex using Oracle. Cortex obtains real-time data of each DeFi on Ethereum via Oracle and uses them for the training of AI intelligent investment models; the optimal weight calculated by the Cortex MainNet AI intelligent investment model is provided to the Ethereum MainNet by Oracle. The two-way flow of data will empower Ethereum with Cortex’s AI capabilities.Community Updates 👨‍👩‍👦‍👦Completed the MainNet technology docking for CoinW and Bithumb;Coordinating with Bitkub in regard to MainNet upgrade;Optimizing the front-end of Cortex official forum.Translated articles in topics such as DeFi and Lightning Loan;Published original article “Machine Learning: A High Level Overview”;Researching and designing developer incentive scheme.About Cortex 😇Cortex is the only public blockchain that allows the execution of nontrivial AI algorithms on the blockchain. MainNet has launched. Go build!TestNet| Block Explorer — Cerebro| Mining Pool | Remix Editor | Software |Social Media| Website | GitHub | Twitter | Facebook | Reddit | Kakao | Mail |Telegram| English | Korean | Chinese |https://medium.com/media/4aae97568ec36a07bf0d6a258688afcc/hrefCortex Project Updates #44 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 03. 02

[Cortex Updates] 2019–46호

Cortex에 관심 가져주시는 여러분, 안녕하세요:)2019년 3월 2일 월요일Cortex Korea가 전하는 Project Updates,지금 시작합니다 ‘u’개발 진행 현황MRT 개발사용자 문서와 일부 개발 문서를 완성하였다. 일부 gluon zoo 모델 배치 양화 통과되었고 자세한 목록은 프로젝트 라이브러리 README를 참조하십시오.conv2d, pad 및 기타 연산자에 국한되지 않고 MRT에서 tensor flow 모델로 전송되는 버그를 수정하였다.일부 모델을 MRT 양자화 거친 후 모델 정도 0인 버그를 수정하고 일부 모델의 양자화 정도에 대해 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하였다.2. CVM 개발NVIDIA Jetson nano 개발 보드 및 Google EdgeTPU : coral USB 가속기 장치를 기반으로 실시간 물체인식(Object recognition) 및 객체탐지(Object Detection) 모델의 성능을 각각 테스트했다. 또한 CVM-runtime은 nano 개발 보드에 성공적으로 포팅되었으며 Coral 장비로 포팅 할 가능성을 조사하였다.CVM-runtime 정형 명세(Formal Specification)을 지속적으로 개선하고 해당 형식 코드를 개발하여 코드의 로직성와 정확성에 중점을 두었습니다. 현재 Conv2d 및 non_max_suppression 완료되었으며 nms 연산자 정형 명세를 수정하였다.z3_prover 모든 운영자의 검정 코드(확인할 수 없는 일부 운영자 포함) 및 두 개의 제한된 운영자(elemwise_add, relu)의 테스트를 완료하였다.3. Cortex 전체 노드전체 노드 데이터베이스의 읽기 및 쓰기 성능을 최적화하였다.서드 파티(third party) 라이브러리 메모리 누수 문제를 수복하여 TorrentFS 최적화하였다.4. Cortex 개발 환경​빗썸 거래소와 메인넷 전환 기술 세팅을 진행하였습니다.Cortex AI DeFi 계약을 기반으로 사용자 친화적인 DApp 개발 및 이더리움에서 1개월 기능 테스트을 진행하였다. 테스트에 투자 한 자산의 실시간 성장률은 투명하고 가시적이며 한 달 내 전체 자산 평가율 데이터와 일치합니다. 동시에, Oracle 인터페이스를 통한 포트폴리오 가중치의 실시간 업데이트 테스트도 완료되었습니다.다음 개발 단계의 초점은 오라클 예언기(Oracle mechanism)를 사용하여 이더리움 메인넷과 코르텍스 간의 양방향 데이트 흐름에 초점을 맞출 것입니다. 코르텍스는 AI 투자 모델 훈련을 목적으로 Oracle 통해 이더리움에서 각 DeFi의 실시간 데이터를 얻습니다. 코르텍스 메인넷 AI 투자 모델로 계산 된 최적 가중치는 Oracle 통해 이더리움 메인넷에 제공합니다. 양방형 데이터 인터워킹은 이더리움에 대한 코르텍스의 AI 기능을 강화합니다.​비즈니스 운영 현황코인더블유(CoinW)과 빗썸(Bithumb) 메인넷 기술 세팅을 진행하였습니다.Bitkub 메인넷 전환에 대해 협상 중입니다.공식 포럼 프론트 엔드 최적화, 포인트 시스템 구축, 굿즈 솔루션 설계하였습니다.해외 DeFi 개발팀과 비즈니스 미팅을 진행하였습니다.개발자 인센티브에 대해 설계 및 검토를 진행하였습니다.[Cortex Updates] 2019–46호 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 03. 02

Machine Learning: A High Le...

When I try to introduce the concept of AI DApps, I often find that it is particularly difficult when people lack an accurate grasp of what machine learning is. There is an overwhelming amount of information online about machine learning targeted toward audiences with different levels of technical expertise. In this series, I introduce machine learning at different technical levels, with the aim of providing a basic framework that helps you understand machine learning, regardless of your background, starting at the highest level.Traditional Programs vs. Machine Learning ProgramsIn traditional programming, programmers write programs, which are made of lines of code that instruct computers to perform certain tasks. For example, a programmer can write a program to detect whether the word “book” exists in a news article. Each program has an input and output, and in this case, when you input the text of a news article, the program outputs whether the word “book” exists.Machine learning programs are just like traditional computer programs: You give it an input, it gives you an output. As a typical example, a handwriting recognition machine learning program takes as an input an image of a handwritten digit, and gives you as an output of which digit it is (e.g. 3).So if machine learning programs are so similar to traditional programs, why is there all this hype about machine learning? Where is the magic?Magic: Training Machine Learning ProgramsThe magic lies in the process of writing ML programs. Whereas traditional programs are written with a rule-based system, machine learning programs are written (trained) with probability and statistics.As a simplified example, if we want to write a program to recognize Ed Sheeran, in traditional programming, you would tell the computers, “ok, Ed Sheeran has red hair, green eyes, pale skin, wide mouth. If you see these features, it’s Ed Sheeran.”In machine learning, instead of telling computers what Ed Sheeran looks like, you show the computers some photos of Ed Sheeran vs. not Ed Sheeran; the computer then learn via statistics about what Ed Sheeran looks like and when given a new image, it can tell you whether it is Ed Sheeran.As you can tell, in cases like this, the machine learning approach is much more effective because there are too many scenarios you have to enumerate for a rule-based system: what if in this image Ed Sheeran is wearing glasses?What if he has a beard? Even if we get “red hair, green eyes, pale skin, wide mouth” in the image, how do we know it’s Ed Sheeran as opposed to some random ginger dudes? On the other hand, with the statistics-based approach, you could train the computer to recognize Ed Sheeran by showing it enough examples of Ed Sheeran vs. not Ed Sheeran.This new programming paradigm has created so much hype because it has allowed us to create programs that were previously impossible with the traditional programming paradigm: examples include voice recognition, object recognition, autonomous driving etc.In particular, computers now can be taught / programmed to perform tasks that traditionally could only be done by humans and thereby replace human jobs — just go to any Amazon warehouse to witness for yourself.Note that people too often conflate the execution (inference) of ML programs and the training of ML programs. This distinction is quite important, especially for understanding concepts such as AI DApps.While the process of writing an ML program is different from writing a traditional program, at runtime, an ML program behaves more or less just like a traditional program in that given an input, it gives you an output.In the next article, I will go into further details about how exactly a machine can learn via statistics and probability. Stay tuned!Footnotes:Some nuances are left out for the sake of readability. Please leave a comment if you find certain parts confusing.For the purpose of this article ML model = ML program; ML inference = ML execution; writing an ML program = training an ML programArticle originally published on Hackernoon.Machine Learning: A High Level Overview was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 02. 24

[Cortex Updates] 2019–45호

Cortex에 관심 가져주시는 여러분, 안녕하세요:)2019년 2월 4일 화요일Cortex Korea가 전하는 Project Updates,지금 시작합니다 ‘u’개발 진행 현황1. MRT, CVM 개발MRT 개발: 이용자 친화적(User-friendly)인 API를 개발하고, 모델 구성 파일, 자동 정량화 모델, 정확도 통계 및 CVM-runtime 모델 형식으로의 컴파일을 제공해준다.MRT 개발: 문서를 사용하고 일부 인터페이스 문서를 유지하며 MRT 프로젝트 설계 방안, 인터페이스 및 기타 문서 등을 최적화 작업 추진하였다.MRT 정량화 로직을 최적화하고 다른 모델의 통합 프로세스를 분류하여 전체 프레임 워크가 수용할 수 있는 모델의 상한을 개선하였다.MRT 데이터 세트 사용하기 편리하고, 인터페이스 및 일반화 된 양자화 하이퍼 파라미터 통합 정밀 테스트하여 기본 양자화 정확도가 이상적이지 않을 때 양자화 정확도를 디버깅하는 데 편리하다. 일부 모델(예: resnet50_v2)은 하이퍼 파라미터를 조정하여 정확도를 5~6% 효과적으로 향상시킬 수 있다.z3_prover는 지속적으로 24개의 운영자를 업데이트 및 확인하며, 검증 중에 일부 버그를 찾아 수정하였다.2. Cortex 전체 노드TorrentFS 메모리 최적화, 일부 메모리 누수 버그 수정하였다.전체 노드 블록 정보의 배치 원자 지속성 유지하였다.3. Cortex 개발 환경​DeFi 스마트 계약이 이더리움 메인넷에 배포, 기본 및 보안 기능의 테스트 및 최적화 작업 완료하였다.AI DeFi 계약 코드에 대한 예비 감사 실시. 현재 AI DeFi 계약은 Compound 및 Fulcrum을 포함한 다양한 기존 DeFi 계약을 지원한다.AI DeFi 계약의 기능 테스트 : 개발자가 10 DAI (이더리움 기반 알고리즘 안정 토큰)를 AI DeFi 스마트 계약으로 전송하여 AI DeFi는 가중치에 따라 현재 지원되는 DeFi 계약에 10 DAI를 할당하였다. 실시간으로 계약 인터페이스를 통해 실시 확인할 수 있으며, 동시에 전송 된 DAI를 철회 할 수 있다.4. Cortex 커뮤니티 개발CTXC 마이닝 풀 추가https://woolypooly.com/커뮤니티 개발자와 함께 마이너 최적화 전략 논의마이너 코드를 리팩터링하고 마이너를 최적화하며 솔루션의 거부율을 줄였다.커뮤니티 운영 현황공식 포럼 최적화, 포인트 시스템 규칙 설계 중입니다.비즈니스 협상을 위해 외국 DeFi 개발 팀과 소통중 입니다.[Cortex Updates] 2019–45호 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 02. 04

Cortex Project Updates #43

Happy Chinese New Year to those who celebrate the holiday! 🥳 As usual, we are making solid progress in the development of MRT & CVM, but at the same time we are seeing some tangible advance in the development of AI DeFi 🚴‍♂️. The Cortex network grows stronger each day, as the community added a new mining pool ⚒️.Technical Updates 🤖MRT & CVM DevelopmentDeveloped user-friendly APIs, provided model configuration files, automated quantitative models, accuracy statistics and compilation to CVM-runtime model format for MRT;Developed documentation for MRT and maintained some interface documentations. Will continue to optimize MRT project design schemes and develop the documentation for interfaces and others;Optimized the quantization logic of MRT, sorted out the unifying process of different models, and improved the upper limit of the model that the entire framework can accept;Improved the ease of using datasets on MRT, unified precision test interface and generalized quantization hyperparameters, which is convenient for debugging quantization accuracy when the default quantization accuracy is not ideal. Some models (such as resnet50_v2) can effectively improve the accuracy by 5 to 6% by adjusting hyperparameters;Updated z3_prover to 24 operators and fixed some bugs during verification;Cortex Full Node DevelopmentTorrentFS memory optimization, fixed some memory leak bugs;Optimized the full node block information;Cortex Development EnvironmentDeployed DeFi smart contract to the Ethereum mainnet and completed testing and optimization of general and security functionalities;Conducted a preliminary audit of the AI ​​DeFi contract code. The current AI DeFi contract supports a variety of existing DeFi contracts, including Compound and Fulcrum;Tested the functionality of the AI ​​DeFi contract: transferred 10 DAI (Ethereum-based algorithmic stable token) into the AI ​​DeFi smart contract, and the AI ​​DeFi allocated 10 DAI to the currently supported DeFi contract according to the weight. In real time, you can check the real-time status through the contract interface. Meanwhile, you can withdraw the transferred DAI at any time.Community Updates 👨‍👩‍👦‍👦The community added a new CTXC mining pool: https://woolypooly.com/Discussed miner optimization strategies with community developers.Refactored the miner code, optimized the miner, and reduced the rejection rate of the solution;Revised and optimized the official forum;Worked closely with various DApp developer teams;Translated articles related to DeFi.About Cortex 😇Cortex is the only public blockchain that allows the execution of nontrivial AI algorithms on the blockchain. MainNet has launched. Go build!TestNet| Block Explorer — Cerebro| Mining Pool | Remix Editor | Software |Social Media| Website | GitHub | Twitter | Facebook | Reddit | Kakao | Mail |Telegram| English | Korean | Chinese |https://medium.com/media/4aae97568ec36a07bf0d6a258688afcc/hrefCortex Project Updates #43 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 01. 22

[Cortex Updates] 2019–44호

Cortex에 관심 가져주시는 여러분, 안녕하세요:)2019년 1월 13일 월요일Cortex Korea가 전하는 Project Updates,지금 시작합니다 ‘u’개발 진행 현황1. MRT, CVM 개발MRT는 CVM-Runtime과 동일한 정확도 추론 규칙을 사용하고 CVM 프레임 워크에서 허용하는 모델 형식에 완벽하게 적응하며 내부 교정 데이터 임계 값과 일치하도록 탄성 정밀 스케일링 규칙을 설계하였다.MRT 양자화 프로세스 간소화, Prepare_for_compile 사전 컴파일 트립 제거, 중복 코드 병합, pylint 도구를 사용하여 코드를 정규화하고 32 비트 양자화 부동 소수점 정밀도를 64 비트로 확장하였다.MRT는 동적 모양 추론을 사용하여 그래프 모델에서 고정 된 모양을 제거하고 다중 배치 크기 입력 데이터를 제거하였다.공식 검증 z3_prover 계속해서 더 많은 오퍼레이터 세트를 추진할 예정이다.2. Cortex 전체 노드Coin Market Cap에 필요한 인터페이스를 제공하는 TorrentFS 동시 동기 블록, 파일 스토리지 동기 자동 모드 개발하였다.3. Cortex 개발 환경​다양한 DeFi에 적용 할 수있는 AI 포트폴리오를 추가로 개선하였다. 커버리지 영역의 DeFi에는 이미 MakerDAO, Fulcrum, Compound 및 dYdX가 포함되어 있다. AI 포트폴리오의 AI 기능은 Cortex CVM에서 제공하는 고정 소수점 인공 신경망에 의해 구동되며, 이것으로 Cortex AI 생태계의 경계를 더욱 확장시킬 수 있다.DeFi 예탁 기관 계약을 완료하여 수익을 실시간으로 볼 수 있고 일부 위험이 적은 DeFi의 T0 인출을 지원할 수 있다.AI 포트폴리오 기본 계약 및 프록시 계약의 보안 테스트를 완료하여 이를 이더리움 Koven 테스트 네트워크에 배포시켰다.온라인 활동 현황DeFi의 과학을 커뮤니티에 대중화하고 커뮤니티를 위한 외국 DeFi 관련 기사를 번역하였다.후속 포르젝트 홍보 전략 추진 중이다.프로젝트의 연간 요약을 구성하고, 기념품 내용을 선별하고, 비디오 및 기타 자료를 작성 중이다.프로젝트 2020 운영 계획 및 마케팅 브랜드 홍보 전략 계획 중이다.공식 포럼 개정, 포인트 시스템 규칙 설계, 굿즈 디자인 등 추진 중이다;프로젝트 네 번째 버전인 굿즈 디자인 거의 완성되었다.​커뮤니티 운영 현황1 월 10 일 오후 기준WeChat 커뮤니티 단체방 16+개, 총 7.6k명Kakao 커뮤니티 총 1055명Weibo 팔로워 총 14.5k명Reddit 팔로워 총 20.1k명Twitter 팔로워 총 17.4k명[Cortex Updates] 2019–44호 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

20. 01. 13

Cortex Project Updates #41

Last update of 2019! Hope everyone is having a good time at the end of the year. 🎁🎄🥂 Bittrex Global and Huobi Global have completed the MainNet token swap for CTXCs while we continue to make great strides in the development of MRT & CVM, Cortex full nodes, and dev environment! 🛠️Technical Updates 🤖MRT & CVM DevelopmentRefactored and repaired MRT’s quantization logic, reducing invalid operators generated by quantizaiton.Now supports more Tensorflow models; added fuse for pad operator in Tensorflow.Made further progress on formal verification code implementation of CVM operators such as repeat, tile etc.Considering the computational limitations of z3 prover and the input domain of the operator, implemented complete computational logic verification for some operators, such as elemwise_add etc. Implemented the code of some operators within the verification range threshold for given input, such as convolution.Added UTF-8 encoding limit for CVM HTTP service.Cortex Full Node DevelopmentModified TorrentFS file fragment synchronization download strategy; modified synchronization seed file state switching strategy; modified log format and reduced the number of system connections.Cortex Development EnvironmentDeveloped an AI portfolio for various applications in DeFi, including but not limited to MakerDao, Fulcrum, Compound etc. The on-chain AI inference will be done on Cortex, which is currently the only blockchain capable of executing on-chain AI. Completed the DeFi smart contract prototype on Cortex and tested the cross-chain interaction with other DeFi platforms.Community Updates 👨‍👩‍👦‍👦Bittrex Global completed the CTXC MainNet token swap on December 18th, 2019. Users who accidentally sent MainNet CTXCs to Bittrex before the date should open a support ticket with Bittrex and will be compensated after Bittrex verfies their identities.Huobi Global completed the CTXC MainNet token swap on December 20th, 2019, opening deposit and withdraw service for MainNet CTXC while continuing to support ERC20 CTXC deposit service.About Cortex 😇Cortex is the only public blockchain that allows the execution of nontrivial AI algorithms on the blockchain. MainNet has launched. Go build!TestNet| Block Explorer — Cerebro| Mining Pool | Remix Editor | Software |Social Media| Website | GitHub | Twitter | Facebook | Reddit | Kakao | Mail |Telegram| English | Korean | Chinese |https://medium.com/media/4aae97568ec36a07bf0d6a258688afcc/hrefCortex Project Updates #41 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

19. 12. 30

Cortex挖矿最新情况展示

Cortex主网自6月26日上线以来表现很稳定,社区miner迭代也很快,性能增长幅度较大,越来越多的矿池和miner支持Cortex。算力也在不断增加,Hash Rate约等于11651张1080ti在挖CTXC。现在给大家汇总和更新一下,目前挖矿的最新情况。矿池1.社区开发者矿池链接:http://cortexmint.com/矿池手续费:0%收益方式:PPLNS收益支付:1个打币时间:2小时支付结算一次2.俄罗斯社区开发者矿池链接:http://cortex.frostypool.com/矿池手续费:1%收益支付:10个打币时间:30分钟支付结算一次3.如果自己拥有较大算力,不想使用他人矿池,可以自己搭建全节点进行solo挖矿。全节点最低配置为:支持Ubuntu 18.04 x64 系统,驱动配置要求为 CUDA 9.2 和 NVIDIA Driver 396.37,CUDA计算能力 6.1或以上。挖矿软件1.官方基础版,是主网上线后的第一个挖矿软件,经后续测试现有第三方Miner性能优于此版本。支持系统:Linux显存要求:10.7G官方基础版链接:https://github.com/CortexFoundation/PoolMiner性能简介:单卡1080TI 算力0.02h/s 单卡2080TI算力0.03h/s2.Radiance Miner,较早发布源自于社区开发者开发,信息未公开版本迭代时间未知。支持系统:Linux、Windows显存要求:8GRadiance Miner链接:https://mega.nz/#F!WWYA2SxB!7wEHZ6Mdfh8r0YoEEo61Hg手续费为:2%性能简介:单卡1080TI 算力0.06h/s 单卡2080TI算力0.09h/s3.Gminer是知名的Cuckoo Cycle算法挖矿软件,11月开始支持CTXC,性能较优质,更新迭代频率较高支持系统:Linux、Windows显存要求:8G(8G仅支持在Win7)、11GGminer链接:https://github.com/develsoftware/GMinerRelease/releases/tag/1.80手续费为:5%性能简介:单卡1080TI 算力0.06h/s 单卡2080TI算力0.1h/sCortex挖矿最新情况展示 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

19. 12. 30

[Cortex Updates] 2019–43호

Cortex에 관심 가져주시는 여러분, 안녕하세요:)2019년 12월 27일 금요일Cortex Korea가 전하는 Project Updates,지금 시작합니다 ‘u’개발 진행 현황1. MRT, CVM 개발양자화에 의해 생성 된 유효하지 않은 연산자를 감소시키기 위해 MRT의 양자화 로직을 정리 및 복구를 하였다.더 많은 텐서 플로우 모델을 지원하고 텐서 플로우에서 패드 운영자를 위한 퓨즈를 증가시켰다.repeat,tile 등과 같은 CVM 운영자의 공식 검증 코드 구현 작업을 추진하였다.z3 prover 및 컴퓨팅 및 연산자 입력 제한을 고려하여 elemwise_add 등과 같은 일부 연사자는 완전한 계산 논리 검증을 구현하였고 일부 연산자는 주어진 입력 코드를 구현하였으며 convolution과 같은 범위 영역의 임계 값 내에 있는 연산자를 검증하였다.CVM HTTP 서비스는 URF-8 encoding 제한을 추가하였다.2. Cortex 전체 노드TorrentFS 파일 샤드 동기화 다운로드 전략 수정, 동기화 시드 파일 상태 전환 적략 수정, 부분 로그 격식 수정 및 시스템 연결 트리 감소시켰다.3. Cortex 개발 환경​다양한 DeFi에 적합한 AI 포트플리오 적용 환경을 추가하였다. 커버리지 영역의 DeFi에는 MakerDAO, Fulcrum, Compound 등이 포함되지만 이에 국한되지 않는다. Cortex 체인에서 DeFi의 스마트 계약 프로트타입을 완성 및 다른 DeFi 플랫폼과의 상호 작용 기능을 테스트하였다.온라인 활동 현황한국 커뮤니티 크리스마스 온라인 이벤트 진행중커뮤니티 운영 현황12 월 27일 오후 기준WeChat 커뮤니티 단체방 16+개, 총 7.6k명Kakao 커뮤니티 총 1077명Weibo 팔로워 총 14.5k명Reddit 팔로워 총 20.1k명Twitter 팔로워 총 17k명[Cortex Updates] 2019–43호 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

19. 12. 27

Cortex Project Updates #40

As we near the end of 2019, the Cortex community continues to build for a stronger on-chain AI ecosystem. 🎄 This update is mostly technical and covers progress on MRT & CVM, full node, Cortex development environment and mining over the past two weeks. 🏗️Technical Updates 🤖MRT & CVM DevelopmentCompleted formal verification for CVM basic operator operations; partially implemented verification of a given input range operator code, verifying the deterministic behaviors of some operators.Embedded NNVM’s from_mxnet compile code and performed a full code review.Updated the quantization logic of MRT; eliminated the original batch size limit for models during quantization; implemented dynamic shape model inference.Added support for more operators such as swap_axis, zeros_like etc.Cortex Full Node DevelopmentOptimized TorrentFS module file storage and synchronization schemes.Cortex Development EnvironmentCurrent researching Cortex-based DeFi models (expected investment return assessment) to extend CVM’s landing scenarios and applications.Completed smart analytics tool for ERC20 tokens’ position ratio, position time change, and exchange token flow; will open-source this tool soon on Github.Mining ⛏️The Radiance team has further optimized Miner for the GPUs of 1080ti and 2080ti, enhancing performance by 50%.About Cortex 😇Cortex is the only public blockchain that allows the execution of nontrivial AI algorithms on the blockchain. MainNet has launched. Go build!TestNet| Block Explorer — Cerebro| Mining Pool | Remix Editor | Software |Social Media| Website | GitHub | Twitter | Facebook | Reddit | Kakao | Mail |Telegram| English | Korean | Chinese |https://medium.com/media/4aae97568ec36a07bf0d6a258688afcc/hrefCortex Project Updates #40 was originally published in Cortex Labs on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Cortex

19. 12. 16

Transaction History
Transaction History Market Market Transaction volume Address
Huobi Global CTXC/ETH 109.47 96,362,206.26 Short cut
BITHUMB To be provided later To be provided later To be provided later Short cut
OKEx To be provided later To be provided later To be provided later Short cut
BKEX To be provided later To be provided later To be provided later Short cut
BitForex To be provided later To be provided later To be provided later Short cut
Security verification

There is security verification of the project
Why security verification is necessary?

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Information
Platform ERC20
Accepting
Hard cap -
Audit -
Stage -
Location -
Market of major crypto coins *2020년 04월 08일 last update

Bitcoin

BTC

8,857,484.13 KRW 0.21%

Ethereum

ETH

205,518.70 KRW 0.52%

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XRP

241.27 KRW 0.49%

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USDT

1,220.72 KRW 0.64%

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BCH

320,686.42 KRW 2.84%

Bitcoin SV

BSV

252,485.73 KRW 9.94%

Litecoin

LTC

54,759.09 KRW 0.54%

EOS

EOS

3,289.74 KRW 0.44%

Binance Coin

BNB

18,251.78 KRW 0.71%

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XTZ

2,462.36 KRW 1.00%

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60.04 KRW 1.28%

Monero

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69,013.21 KRW 1.84%

Cardano

ADA

43.94 KRW 1.16%

TRON

TRX

16.46 KRW 1.23%

Huobi Token

HT

4,753.60 KRW 1.72%

Crypto.com Chain

CRO

64.69 KRW 0.76%

Dash

DASH

89,996.32 KRW 0.43%

USD Coin

USDC

1,219.28 KRW 0.75%

Ethereum Classic

ETC

6,859.74 KRW 0.19%

NEO

NEO

9,557.98 KRW 0.09%