Vừa mới mua được 20 token nền của Slonks trên OpenSea trong vài ngày qua. Cái này ra mắt ngày 1 tháng 5 và thành thật mà nói, đà phát triển thật điên rồ—từ lúc mint đến 0.062 ETH trong 5 ngày, với 318 ETH chuyển động trong 24 giờ qua. Để tôi phân tích xem chuyện gì đang thực sự xảy ra ở đây, vì thiết kế của nó thật sự rất thông minh.



Vậy ý tưởng cơ bản là: lấy 10.000 CryptoPunks, đưa chúng vào một mô hình transformer nhỏ gắn trực tiếp vào hợp đồng thông minh Ethereum, và để AI vẽ lại chúng. Đúng vậy, bạn không nghe nhầm—có một mạng neural thực sự chạy trên chuỗi. Phần hay nhất? Họ đã khai thác các điểm yếu. Nghệ thuật AI thường bị chê là trông như AI, đúng không? Họ biến điều đó thành cơ chế chính. Càng nhiều lỗi mà mô hình mắc phải, điểm số càng cao. Họ thậm chí gọi nó là "Slop là nghệ thuật" và lấy đó làm tên dự án.

Mỗi NFT có ba thuộc tính chính. Thứ nhất là số punk—đại diện cho trong 10.000 punk gốc mà nó mô phỏng. Thứ hai là giá trị slop—cơ bản là số pixel AI đã làm sai trong tổng số 576 pixel. Một thẻ có 287 slop nghĩa là 287 pixel bị vẽ sai. Con số này quyết định tất cả. Thứ ba là cấp độ, bắt đầu từ 0 và tăng lên mỗi lần hợp nhất.

Điều thú vị là ở chỗ này. Bạn có thể hợp nhất hai thẻ cùng cấp—đốt một thẻ, nâng cấp thẻ kia. Kết quả là: AI trung bình các "ấn tượng" của hai thẻ và vẽ lại. Kết quả? Chắc chắn sẽ ít giống punk gốc hơn. Độ tương đồng thấp hơn đồng nghĩa với điểm slop cao hơn. Số slop này quy đổi thành $SLOP tokens, mà bạn có thể bán. Thỏa thuận là vĩnh viễn—thẻ đã đốt sẽ biến mất mãi mãi.

Tiếp theo là cơ chế token. Bạn có thể tháo rời bất kỳ NFT nào để lấy $SLOP tokens dựa trên giá trị slop của nó. Một thẻ có 287 slop sẽ nhận được 287 tokens. Điều này biến một tác phẩm nghệ thuật không thể chia nhỏ thành các token có thể chia nhỏ, giao dịch được. Nếu một thẻ bán với giá 0.06 ETH trên thị trường nhưng các token bên trong trị giá 0.10 ETH trên Uniswap, bạn có thể thực hiện arbitrage. Slop càng cao, giá trị token càng lớn—nó có "nội dung coin" tốt hơn.

Lựa chọn thứ ba là xổ số. Đốt tokens để quay thưởng lấy một thẻ mới từ các thẻ đã bị tháo rời trước đó, được AI vẽ lại có thêm nhiễu. 50% khả năng là thẻ sạch, ít slop, 49% là hỗn hợp, và 1% là AI điên cuồng—gần như hoàn toàn hỗn loạn, slop cực cao trông như hỗn loạn hoàn toàn. Con số 1% này chính là jackpot. Đó là một cuộc đấu giá Hà Lan bắt đầu từ 576 tokens, giảm 1 mỗi vài phút, sàn là 100. Nhưng nếu ai đó mua, nó sẽ reset về 576. Đầu cao, cuối rủi ro—ai đó có thể giành trước.

Điều thực sự làm tôi ấn tượng là phần kỹ thuật. Họ thực sự đặt một mạng neural trên chuỗi. Transformer 22.7 KB có trọng số chia thành 9 hợp đồng dùng SSTORE2 để lưu trữ. Mỗi lần mint hoặc hợp nhất đều chạy inference trực tiếp trong EVM, vẽ SVG ngay tại chỗ. Embedding 10 chiều, 18 đầu chú ý, từ vựng 10.000. Đó là một mô hình nhỏ nhưng hoạt động thật sự hiệu quả.

Tổng cung token là 5.760.000—chính xác là 10.000 nhân với 576. Khi bạn gửi NFT vào hư vô, hợp đồng sẽ đếm số pixel lỗi và mint cho bạn đúng số token đó. Đốt token để lấy ra một thẻ mới từ hư vô, được vẽ lại có thêm nhiễu. Tôi chưa thấy dự án nào khác làm token hóa NFT ở cấp pixel như thế này.

Thiết kế này nhất quán nội bộ. Người sưu tập NFT có thể chọn theo sở thích—một số săn lùng các loại gốc hiếm, số khác thích các hybrid hợp nhất nhiều lần. Tạo nghệ thuật sinh ra trên chuỗi loại bỏ hoàn toàn phụ thuộc IPFS. Người chơi GameFi có thể giải đố arbitrage và cảm giác hài lòng khi tối ưu hóa. Người khác nhau, lý do khác nhau để tham gia.

Có thật sự đổi mới công nghệ ở đây, chứ không chỉ là hype. Đường cong học hỏi khá dốc, đúng vậy, nhưng các trò chơi hay thường vậy. Một khi mọi người hiểu rồi, chắc chắn sẽ hình thành cộng đồng vững mạnh. Đổi mới blockchain như thế này xứng đáng được chú ý.
ETH-0,8%
UNI-0,86%
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Ghim