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预言家周报#29:为什么华尔街不喜欢比特币?

  周末跟一个朋友吃饭,聊到不同年代的人认识世界的方式不一样。

  朋友感概道,以前的人啊,遇到不懂的字,要真的翻开字典去查。

  有什么不懂的问题,要大老远跑去图书馆,翻很多的书才能找到答案。

  没有百度,没有Google。

  人们从自己的亲身经历和体验中获取知识。

  就像在原地挖一口井,不断挖下去,才能不断获得水分。

  今天我们则从搜索引擎和社交网络里获取知识。

  每家每户都装了自来水,拧开水龙头,信息就能源源不断流出来。

  我们通过水龙头获取知识,甚至还间接地通过这些知识,去反向汲取别人获得的体验。

  就好像全人类的大脑是共享的。

  信息获取的方式改变了,我们的知识结构也变了。

  那知识结构的改变,又意味着什么呢?

  恰好早上看到一个视频,我想可能是一个例子。

我们看待事物的思维方式显然在变化。  我们看待事物的思维方式显然在变化。

  人们愿意付费的东西也在变化。

  说到底,究竟什么是人们眼中的“价值”呢?

  我想今天我们定义的价值,势必会跟上一辈的人有很大的不同。

预言家周报#29:为什么华尔街不喜欢比特币?1

  Cryptovoxels,一个真正可以逛的虚拟世界

  http://www.cryptovoxels.com/

  @风答:很多人说,Minecraft这类游戏是天然适合区块链的,它会让很多人无处安放的创意在市场上有个公允的价格。

  最近橙皮书编辑部在一款cryptovoxels的游戏中,找到了这种感觉。跟decntraland一上来就让你建造不一样,在cryptovoxels中,你可以先看看大神们都在build啥。

  比如你可以先找个地方看看皮卡丘展,再去个音乐馆听听歌等等。

  当然,最有趣的部分是:你走到一个不知名小房间,有个来自华盛顿的小哥站在吧台前,对你说: you need some drink?

  2

  Sfox 和 Bloqboard

  http://sfox.com/http://bloqboard.com/

  @Yu:聚合金融平台一直是区块链行业比较有想象力的领域,试想一个平台目前聚合了某类资产所有的流动性,你的资产(如,token)可以以全球目前的最优价格换成另一种资产(如,法币),同一资产可以以目前最好的利率借出/借入,资产间的套利也变得像交易所里的买卖一样简单,这无疑对用户有很高的吸引力,但受制于当前的技术因素、风控水平、监管等因素该领域还未出现killer app,目前可以看到一些有益的尝试,如Sfox、Bloqboard等。

  3

  周小川:私营部门可以参与数字货币体系,但需具备公共精神

  http://mp.weixin.qq.com/s/tVr5I8-xDV6myAi__V6ZSg

  4

  万字解读Libra:一场覆盖27亿人的革命?还是异想天开的噱头

  http://mp.weixin.qq.com/s/T8MVRSATkzPZYzKiuavh-A

  5

  对谈霍炬、Mikko、Katt | Facebook Libra 的原罪

  http://mp.weixin.qq.com/s/WsDJP6DpnBOrAPuQscJKow

  @Leon:上周是属于Libra的一周,BTC再过一万美元都没抢走Libra的风头。我的看法是,如果BTC是1.0,ETH是2.0,那3.0不是别的,正是Libra,因为它开创了全新的范式。

  推荐的这三篇文章,基本包涵了各家的观点和争议,你可以好好想想,最好能写下自己的想法,再过几年回头看看,会是难得的复盘课。

  6

  Move语言:我眼中的 Libra 最大亮点

  http://mp.weixin.qq.com/s/oGhSXbKfSYb4T16XknriUw

  @王渊命:郭宇的这篇文章通俗的解释了 Libra 的 Move 语言的两点,First Class Resource 或者 First Class Asset 到底是什么意思,对智能合约的安全有什么影响。

  7

  为什么要有 Augur v2?

  http://ethfans.org/posts/defeating-augurs-largest-attack

  @阿剑:这篇文章讲到了 Augur v1 上常见的一种欺诈方式。因为预测项目在被判定为无效时,不同预测结果的 Shares 会均分市场中聚集的资金,一些人就利用这一点,引诱他人下注到会被判定为无效的市场中来获利。

  文中提到了 v2 的解决方案:让 “项目被判定为无效” 也作为可以下注的结果之一。这是一个非常聪明的办法,但也是一个在没有运营产品一段时间之前不太可能想到的问题及其解法。。我特别喜欢这类细节,因为它是一种大概率只能在经验中获取的知识,代表了我们在知识上的确实积累。

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