Polkadot с 12 марта изменит экономическую структуру, установлен лимит общего предложения DOT в размере 2,1 миллиарда монет

DOT-2,11%

По данным ChainCatcher, Polkadot начнёт внедрять ряд изменений, начиная с 12 марта 2026 года, включая новую модель выпуска DOT, введение динамических пулов распределения (DAP), а также корректировки стейкинга, распределения бюджета и механизмов безопасности сети.

Предложение устанавливает лимит общего предложения DOT на уровне 2,1 миллиарда; Внедрить динамический пул распределения (DAP) для замены исходного механизма сжигания казначейства, а также внести комиссии за транзакции, доход от продаж Coretime и средства конфискации (Slashes) на постоянный счет для динамического распределения бюджета. 13,14% оставшейся поставки будет выпускаться каждые два года, а первый этап дополнительного выпуска будет на 53,6% меньше, чем текущая модель.

Кроме того, механизм стейкинга также принесёт крупное обновление: начиная с середины и конца марта, валидаторы будут обязаны держать не менее 10 000 DOT в самозалоге с минимальной комиссией 10%; Начиная с апреля, номинаторы станут незаинтересованными, а период отмены будет значительно сокращён с 28 дней до 24–48 часов.

Посмотреть Оригинал
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к Отказу от ответственности.

Связанные статьи

Ripple Тестирует стейблкоин RLUSD в торговой песочнице Сингапура

Ripple тестирует свой стейблкоин RLUSD в нормативной песочнице Сингапура для автоматизации платежей в торговом финансировании, повышая эффективность благодаря запуску мгновенных платежей при верификации отправки и поддерживая свою институциональную стратегию использования стейблкоинов.

CryptoFrontNews1м назад

TermiX официально запустил стандарт расчетов экономики Agent AACP с четырьмя основными стандартами исполнения

Инфраструктура Agent TermiX запустила и сделала открытым исходным кодом Протокол автономного коммерческого агента (AACP) 25 марта, решив ключевые проблемы публикации, торгов и выполнения коммерческих задач, определила четыре отраслевых стандарта, целью которых является повышение безопасности и способности разрешения споров, а также предоставление интеллектуальных торговых услуг пользователям Crypto.

GateNews9м назад

Safeheron запустила продукт AML/KYT, интегрирующий три ведущих сервиса: Chainalysis, Elliptic и MistTrack

Safeheron launched AML/KYT product on March 25, integrating Chainalysis, Elliptic and MistTrack, adopting multi-dimensional hybrid screening mechanism to achieve precise risk identification, supporting customized risk control strategies and visual reports, helping institutions make quick decisions, continuously complying with SOC 2 security standards.

GateNews10м назад

Founder of Backpack: Team is re-evaluating complex witch hunt cases, has launched an appeal channel

Основатель Backpack Armani недавно заявил, что команда по расследованию ведьм переоценивает сложные случаи и открыла канал для подачи жалоб. Пользователи, отвечающие условиям, могут вернуть более 50% токенов посредством ручной проверки. Одновременно команда запустит план по выкупу токенов для компенсации пользователям.

GateNews46м назад

Cursor опубликовал технический отчет Composer 2, базовая модель улучшила результаты на 70%

Cursor опубликовал технический отчет Composer 2 25 марта, раскрыв схему обучения модели Kimi K2.5, которая использует архитектуру MoE с количеством параметров в 1,04 триллиона. Обучение состояло из двух этапов, использовало укрепляющее обучение с симуляцией реальных сценариев и в конечном итоге достигло 61,3 баллов на эталонном тесте CursorBench с улучшением на 70%, при этом стоимость вывода ниже, чем у других API больших языковых моделей.

GateNews1ч назад
комментарий
0/400
Нет комментариев