honey0G project introduction and participation methods
The 0G Labs project is a modular AI blockchain designed to alleviate the pain points of on-chain AI applications in the web3 ecosystem, such as speed and cost efficiency. The project enables frictionless interoperability between chains through modular technology while ensuring security, eliminating fragmentation and maximizing connectivity. The project has secured $35 million in pre-seed funding to revolutionize the AI landscape through its modular approach. The mission of this project is t...
honeySpace and Time 推出用于区块链和人工智能数据验证的 Proof-of-SQL
该产品可用于验证查询的数据是否准确且未被修改 Space and Time 是一家自称是人工智能驱动的数据仓库的公司，宣布于 8 月 2 日推出其 Proof-of-SQL 产品。 Proof-of-SQL 能够证明适用查询中返回的数据是准确的并且未被篡改。这种验证是通过**零知识（ZK）证明**来完成的，它在 Space and Time 的去中心化数据网络中生成 SNARK 加密查询证明执行。 Space and Time 联合创始人兼研究主管 Jay White 表示：“我们相信数据将增强链上和链下生态系统之间的互操作性，促进去中心化系统和传统系统之间更大的协作。”White 补充说，Proof-of-SQL 可以在许多不同行业“释放创新、效率和用户满意度的新水平”，包括金融、零售、医疗保健、游戏以及任何使用区块链的领域。 该产品可用于链上和链下数据。Proof-of-SQL 与许多领域相关Space and Time 指出，Proof-of-SQL 在金融行业特别有用，因为金融行业的货币价值与数据有直接关系。 该公司还描述了如何将 SQL 证明用于人工智能 (AI)。该公...
honeySQL 视图
SxT 中的视图空间和时间当前支持三种类型的视图。标准 - 标准视图是基于 SQL 语句执行结果的虚拟表。标准视图不保存 SQL 语句生成的数据。当您查询标准视图时，会执行底层 SQL 语句，并将结果显示为真实的表。物化- 与标准视图不同，物化视图保存执行基础查询的结果。物化视图可以按用户定义的时间间隔刷新，每次执行基础查询时都会保存新数据。参数化- 参数化视图类似于标准视图，不同之处在于它可以采用针对视图执行查询时提供的附加参数。如何在 SxT 中创建视图视图是使用与在空间和时间中创建表相同的配置资源 (DDL)端点创建的。至少，您必须为正在创建视图的资源 ID 提供具有 CREATE 权限的 Biscuit。如果您的查询运行所针对的基础表是使用权限创建的，则此方法有效。如果您的视图将查询的表是，那么您还需要为基础表提供具有适当权限的 Biscuit 。access_type=public_readaccess_type=permissionedSELECT创建标准视图卷曲curl -i --request POST \ --url "https://<API_URL...
Has a funny soul and a handsome face
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The 0G Labs project is a modular AI blockchain designed to alleviate the pain points of on-chain AI applications in the web3 ecosystem, such as speed and cost efficiency. The project enables frictionless interoperability between chains through modular technology while ensuring security, eliminating fragmentation and maximizing connectivity. The project has secured $35 million in pre-seed funding to revolutionize the AI landscape through its modular approach. The mission of this project is t...
honeySpace and Time 推出用于区块链和人工智能数据验证的 Proof-of-SQL
该产品可用于验证查询的数据是否准确且未被修改 Space and Time 是一家自称是人工智能驱动的数据仓库的公司，宣布于 8 月 2 日推出其 Proof-of-SQL 产品。 Proof-of-SQL 能够证明适用查询中返回的数据是准确的并且未被篡改。这种验证是通过**零知识（ZK）证明**来完成的，它在 Space and Time 的去中心化数据网络中生成 SNARK 加密查询证明执行。 Space and Time 联合创始人兼研究主管 Jay White 表示：“我们相信数据将增强链上和链下生态系统之间的互操作性，促进去中心化系统和传统系统之间更大的协作。”White 补充说，Proof-of-SQL 可以在许多不同行业“释放创新、效率和用户满意度的新水平”，包括金融、零售、医疗保健、游戏以及任何使用区块链的领域。 该产品可用于链上和链下数据。Proof-of-SQL 与许多领域相关Space and Time 指出，Proof-of-SQL 在金融行业特别有用，因为金融行业的货币价值与数据有直接关系。 该公司还描述了如何将 SQL 证明用于人工智能 (AI)。该公...
honeySQL 视图
SxT 中的视图空间和时间当前支持三种类型的视图。标准 - 标准视图是基于 SQL 语句执行结果的虚拟表。标准视图不保存 SQL 语句生成的数据。当您查询标准视图时，会执行底层 SQL 语句，并将结果显示为真实的表。物化- 与标准视图不同，物化视图保存执行基础查询的结果。物化视图可以按用户定义的时间间隔刷新，每次执行基础查询时都会保存新数据。参数化- 参数化视图类似于标准视图，不同之处在于它可以采用针对视图执行查询时提供的附加参数。如何在 SxT 中创建视图视图是使用与在空间和时间中创建表相同的配置资源 (DDL)端点创建的。至少，您必须为正在创建视图的资源 ID 提供具有 CREATE 权限的 Biscuit。如果您的查询运行所针对的基础表是使用权限创建的，则此方法有效。如果您的视图将查询的表是，那么您还需要为基础表提供具有适当权限的 Biscuit 。access_type=public_readaccess_type=permissionedSELECT创建标准视图卷曲curl -i --request POST \ --url "https://<API_URL...
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Space and Time 最近宣布与 Google Cloud 合作，其核心是其 Proof of SQL 与 Google Cloud BigQuery 的配合，并使 Space and Time 可部署在Google Cloud Marketplace上。今天，Google Cloud 博客上重点介绍了这一集成。
除了可以在 BigQuery 中访问 Proof of SQL 之外，客户现在还可以在 Google Cloud Marketplace 上部署 Space and Time。这使得开发人员能够访问全套 Web3 原生数据服务（包括 Proof of SQL），从而直接在 Google Cloud 环境中获得更加无缝的 Web3 开发体验。
Space and Time 是一个可验证的计算层，预装了全套 ZK 开发人员工具，包括混合 (HTAP) 数据仓库、索引区块链数据、API 网关、人工智能驱动的数据工作室和 SQL 证明。开发人员可以将链下数据集与来自主要区块链的经过 ZK 验证的索引数据结合起来，运行低延迟交易或可扩展分析，并通过 SQL 证明进行 ZK 证明结果。
与市场上的其他解决方案不同，Space and Time 用户只需支付计算数据存储费用，并且始终包含所有 Space and Time 服务。开发人员现在可以直接在Google Cloud Marketplace上部署 Space and Time 。
Space and Time 的核心是一个从头开始构建的混合事务/分析 (HTAP) 数据仓库。 HTAP 通过在同一系统中支持低延迟事务性应用程序工作负载和可扩展的分析工作负载，将传统数据库的单点解决方案合并到一个平台中。
Space and Time 在集群规模上提供基于行的 OLTP 内存缓存，具有极高的吞吐量，速度高达传统事务数据库的 2 倍，以及基于列的 GPU 加速 OLAP，具有实时、新鲜的弹性横向扩展功能，并且比传统数据仓库的成本效率高出 50%。空间和时间数据仓库可扩展至数千个并发请求，具有高 TPS，为应用程序和分析提供支持，无论查询复杂性如何。
Space and Time 正在构建一个分散的数据仓库集群网络，但许多 Space and Time 客户选择数据仓库和/或 SQL 证明的私有部署。用户可以部署在时空网络上或自己的VPC中。
开发人员可以通过 REST API、JDBC 或 Space and Time Studio 连接到 Space and Time：用于数据仓库的 AI 驱动的前端 UI。借助 Studio，应用程序开发人员只需单击一下即可将防篡改的查询结果发布到 API、仪表板和 ML/AI 模型；业务分析师无需编写一行代码即可支持实时分析和仪表板；数据工程师可以生成由人工智能支持的自动管道、仪表板和自然语言查询。
空间和时间索引所有主要区块链并将数据存储在关系状态中，在数据仓库中免费提供。开发人员还可以访问特定协议的数据，并根据自己的智能合约事件创建新表。
用户可以为自己的数据集创建表，并通过 JDBC、API 端点和 Kafka 流将其摄取到 Space and Time 中。一旦这些数据成为空间和时间，它就可以与区块链数据结合并同时组织。然后可以将两者一起呈现在同一个图表中。例如，开发人员可以将游戏服务器的游戏内活动与链上活动结合起来，以了解他们的社区在链上和链下所做的事情。另一个例子是将来自传统金融市场的链下数据流与空间和时间已索引的链上去中心化金融（DeFi）数据相结合。
Space and Time 配备了全面的 REST API，因此开发人员无需部署后端应用程序服务器即可在 Space and Time 上构建数据驱动的应用程序。 API 网关包括用于处理高流量的内置 Kafka 实例，以及用于将查询结果发送到智能合约的本机 Web3 Oracle 集成。
SQL 证明最初设计用于验证 Space and Time 数据仓库中的查询，并原生嵌入到所有 Space and Time 部署中。用户可以从任何 Space and Time 界面请求防篡改查询，并接收返回经过 ZK 验证的结果，以连接到智能合约、LLM 或企业业务流程。
此次合作代表了 Web3 开发的进步，将 Space and Time 的 SQL 证明技术与 Google Cloud 广泛的数据仓库和区块链索引功能结合起来，为 Web3 开发人员创建一个强大、安全且可扩展的环境。当这两种技术结合在一起时，开发人员可以访问比单独使用更丰富的资源：在 Google Cloud 环境中部署 Space and Time 的客户可以访问比 Space and Time 本身提供的更多索引区块链，并且还可以访问更多的索引区块链。能够利用 SQL 证明来验证查询的能力是独一无二的。此次合作不仅是一种增强，更是一种提升。这是一次转变，为开发人员打开了新的视野，并将 Space and Time 置于 Web3 革命的前沿。
Space and Time 最近宣布与 Google Cloud 合作，其核心是其 Proof of SQL 与 Google Cloud BigQuery 的配合，并使 Space and Time 可部署在Google Cloud Marketplace上。今天，Google Cloud 博客上重点介绍了这一集成。
除了可以在 BigQuery 中访问 Proof of SQL 之外，客户现在还可以在 Google Cloud Marketplace 上部署 Space and Time。这使得开发人员能够访问全套 Web3 原生数据服务（包括 Proof of SQL），从而直接在 Google Cloud 环境中获得更加无缝的 Web3 开发体验。
Space and Time 是一个可验证的计算层，预装了全套 ZK 开发人员工具，包括混合 (HTAP) 数据仓库、索引区块链数据、API 网关、人工智能驱动的数据工作室和 SQL 证明。开发人员可以将链下数据集与来自主要区块链的经过 ZK 验证的索引数据结合起来，运行低延迟交易或可扩展分析，并通过 SQL 证明进行 ZK 证明结果。
与市场上的其他解决方案不同，Space and Time 用户只需支付计算数据存储费用，并且始终包含所有 Space and Time 服务。开发人员现在可以直接在Google Cloud Marketplace上部署 Space and Time 。
Space and Time 的核心是一个从头开始构建的混合事务/分析 (HTAP) 数据仓库。 HTAP 通过在同一系统中支持低延迟事务性应用程序工作负载和可扩展的分析工作负载，将传统数据库的单点解决方案合并到一个平台中。
Space and Time 在集群规模上提供基于行的 OLTP 内存缓存，具有极高的吞吐量，速度高达传统事务数据库的 2 倍，以及基于列的 GPU 加速 OLAP，具有实时、新鲜的弹性横向扩展功能，并且比传统数据仓库的成本效率高出 50%。空间和时间数据仓库可扩展至数千个并发请求，具有高 TPS，为应用程序和分析提供支持，无论查询复杂性如何。
Space and Time 正在构建一个分散的数据仓库集群网络，但许多 Space and Time 客户选择数据仓库和/或 SQL 证明的私有部署。用户可以部署在时空网络上或自己的VPC中。
开发人员可以通过 REST API、JDBC 或 Space and Time Studio 连接到 Space and Time：用于数据仓库的 AI 驱动的前端 UI。借助 Studio，应用程序开发人员只需单击一下即可将防篡改的查询结果发布到 API、仪表板和 ML/AI 模型；业务分析师无需编写一行代码即可支持实时分析和仪表板；数据工程师可以生成由人工智能支持的自动管道、仪表板和自然语言查询。
空间和时间索引所有主要区块链并将数据存储在关系状态中，在数据仓库中免费提供。开发人员还可以访问特定协议的数据，并根据自己的智能合约事件创建新表。
用户可以为自己的数据集创建表，并通过 JDBC、API 端点和 Kafka 流将其摄取到 Space and Time 中。一旦这些数据成为空间和时间，它就可以与区块链数据结合并同时组织。然后可以将两者一起呈现在同一个图表中。例如，开发人员可以将游戏服务器的游戏内活动与链上活动结合起来，以了解他们的社区在链上和链下所做的事情。另一个例子是将来自传统金融市场的链下数据流与空间和时间已索引的链上去中心化金融（DeFi）数据相结合。
Space and Time 配备了全面的 REST API，因此开发人员无需部署后端应用程序服务器即可在 Space and Time 上构建数据驱动的应用程序。 API 网关包括用于处理高流量的内置 Kafka 实例，以及用于将查询结果发送到智能合约的本机 Web3 Oracle 集成。
SQL 证明最初设计用于验证 Space and Time 数据仓库中的查询，并原生嵌入到所有 Space and Time 部署中。用户可以从任何 Space and Time 界面请求防篡改查询，并接收返回经过 ZK 验证的结果，以连接到智能合约、LLM 或企业业务流程。
此次合作代表了 Web3 开发的进步，将 Space and Time 的 SQL 证明技术与 Google Cloud 广泛的数据仓库和区块链索引功能结合起来，为 Web3 开发人员创建一个强大、安全且可扩展的环境。当这两种技术结合在一起时，开发人员可以访问比单独使用更丰富的资源：在 Google Cloud 环境中部署 Space and Time 的客户可以访问比 Space and Time 本身提供的更多索引区块链，并且还可以访问更多的索引区块链。能够利用 SQL 证明来验证查询的能力是独一无二的。此次合作不仅是一种增强，更是一种提升。这是一次转变，为开发人员打开了新的视野，并将 Space and Time 置于 Web3 革命的前沿。
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