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Near
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Near Informationen
Near Unterstützte Plattformen
BPNEAR | BEP20 | BNB | 0x1fa4a73a3f0133f0025378af00236f3abdee5d63 | 2020-10-14 |
BPNEAR | BEP2 | BNB | NEAR-4FD | 2020-10-14 |
ENEAR | ERC20 | NRG | 0xD1C63C41455afAEe16484e0896B7260CBB89e95B | 2021-03-08 |
RNEAR | ERC20 | ETH | 0x85f17cf997934a597031b2e18a9ab6ebd4b9f6a4 | 2021-05-21 |
Über uns Near
Das NEAR-Protokoll ist eine dezentrale, Open-Source, Layer-1-Blockchain, die entwickelt wurde, um die Entwicklung und Bereitstellung dezentraler Anwendungen (dApps) zu unterstützen. Es nutzt Nightshade-Sharding, um die Skalierbarkeit zu optimieren, indem es Transaktionen gleichzeitig über mehrere Shards verarbeitet. Das Netzwerk verwendet einen Proof-of-Stake (PoS) Konsensmechanismus, um Sicherheit und Energieeffizienz zu gewährleisten.
Das NEAR-Protokoll legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit und bietet Funktionen wie menschenlesbare Kontonamen, progressive Einarbeitung durch Kontenabstraktion und Kompatibilität mit weit verbreiteten Programmiersprachen wie JavaScript und Rust. Diese Tools ermöglichen es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die sowohl benutzerfreundlich als auch technisch robust sind.
Die Plattform integriert auch Web3-Technologien mit künstlicher Intelligenz (KI) und bietet Infrastruktur für den Bau von dezentralen, KI-gesteuerten Anwendungen. NEAR unterstützt benutzergeführte KI-Systeme durch kostengünstige Datenspeicherung, modulare Frameworks und Interoperabilitätswerkzeuge, die mit anderen Blockchains verbunden sind.
Der NEAR-Token ist die native Kryptowährung des NEAR-Protokolls und erfüllt mehrere Zwecke:
- Transaktionsgebühren: Der Token wird verwendet, um Transaktionen und Datenspeicherungen im Netzwerk zu bezahlen.
- Staking und Sicherheit: NEAR-Token können von Validatoren gestaked werden, um das Netzwerk zu sichern und Transaktionen zu validieren. Staking-Teilnehmer, einschließlich Delegatoren, erhalten NEAR-Belohnungen für ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung der Integrität der Blockchain.
- Governance: NEAR-Token-Inhaber können an der On-Chain-Governance teilnehmen, indem sie über Vorschläge und Upgrades abstimmen, die das Protokoll betreffen.
- Anreize für Entwickler und Benutzer: NEAR-Token werden verwendet, um Entwickler zu incentivieren, die Anwendungen erstellen und Aktivitäten im Protokoll vorantreiben. Darüber hinaus bietet das Netzwerk Funktionen wie Gebührenerstattungen für die Nutzung von Anwendungen.
- KI- und Web3-Anwendungen: NEAR-Token werden innerhalb des Ökosystems für die Bereitstellung und den Betrieb dezentraler Anwendungen verwendet, insbesondere an der Schnittstelle von KI und Web3. Der Token unterstützt Mikrotransaktionen und ermöglicht dezentralen KI-Agenten, On-Chain-Aufgaben auszuführen.
Das NEAR-Protokoll positioniert sich als Schlüssel-Infrastruktur für die Schnittstelle von künstlicher Intelligenz (KI) und Web3. Es bietet Entwicklern Tools und Frameworks, um dezentrale KI-Anwendungen und -Agenten zu erstellen, die das Benutzerrecht an Daten und Entscheidungsprozessen priorisieren. Wichtige Funktionen für die KI-Integration umfassen:
- Datenverfügbarkeit: NEAR bietet kostengünstige und skalierbare Datenspeicherung zur Erleichterung dezentraler KI-Anwendungen.
- Chain-Abstraktion: Entwickler können NEAR verwenden, um mit Vermögenswerten über mehrere Blockchains hinweg zu interagieren, was Interoperabilität für KI-gesteuerte Systeme ermöglicht.
- Entwicklerressourcen: Tools wie Smart-Contract-Vorlagen, SDKs und Bibliotheken stehen für den Aufbau von On-Chain-KI-Lösungen zur Verfügung.
- Entwicklung des KI-Ökosystems: NEAR unterstützt benutzergeführte KI-Initiativen durch Programme wie den Horizon AI Incubator und fördert Innovationen an der Schnittstelle von KI und Blockchain.
Das NEAR-Protokoll arbeitet mit mehreren KI- und Blockchain-Projekten zusammen und ermöglicht Anwendungen in Bereichen wie KI-gesteuerte Entscheidungsfindung, dezentrale Datenverwaltung und mikrounterstützte Dienste.
Das NEAR-Protokoll wurde 2018 von Illia Polosukhin und Alexander Skidanov mitbegründet.
Illia Polosukhin ist ein ehemaliger Google Research Engineer, der an der Entwicklung von Maschinenlernmodellen, einschließlich Transformern, mitgewirkt hat. Alexander Skidanov ist ein erfahrener Ingenieur mit früheren Positionen bei Microsoft und MemSQL.