Fuel Core项目中的L1压缩区块同步技术解析
在区块链技术领域,Fuel Core项目提出了一项重要的技术创新——从L1层同步经过数据可用性(DA)压缩的区块。这项技术旨在优化节点同步过程,减少对传统P2P网络的依赖。
技术背景
传统区块链节点同步通常依赖于点对点(P2P)网络传输完整区块数据。这种方式虽然直接,但随着区块链数据量的增长,新节点加入网络时需要下载和验证大量历史数据,导致同步时间过长,资源消耗大。
Fuel Core项目创新性地提出了将区块数据经过压缩后存储在L1层(底层区块链)的方案。这种压缩不是简单的数据压缩,而是采用了专门的数据可用性(DA)压缩技术,确保在保持数据可验证性的同时大幅减少存储和传输量。
技术实现原理
L1压缩区块同步的核心在于:
-
数据可用性证明:通过数学方法证明压缩后的数据包含了重建原始区块所需的全部信息,任何验证者都可以确认数据的完整性和可用性。
-
高效编码:采用特殊的编码方案,将区块数据转换为更紧凑的形式,同时保留必要的验证信息。
-
L1存储:将压缩后的区块数据作为交易数据写入底层区块链(L1),利用L1的安全性保证数据的不可篡改性。
-
同步协议:设计新的节点同步协议,使新节点可以从L1读取这些压缩数据,逐步重建完整的区块链状态。
技术优势
相比传统P2P同步方式,L1压缩区块同步具有以下优势:
-
降低带宽需求:压缩后的数据量大幅减少,新节点同步时所需下载的数据量显著降低。
-
提高安全性:利用L1层的安全性,避免P2P网络中可能存在的恶意节点提供虚假数据的风险。
-
确定性验证:每个节点都可以独立验证从L1获取的压缩数据的有效性,无需信任任何中间节点。
-
资源效率:特别适合资源受限的环境,如移动设备或物联网设备运行轻量级节点。
技术挑战与解决方案
实现这一技术也面临一些挑战:
-
压缩效率:需要在压缩率和计算复杂度之间找到平衡。Fuel Core可能采用了基于纠删码的压缩方案,在保证数据可恢复性的前提下实现高效压缩。
-
验证效率:压缩数据的验证过程不能过于复杂。解决方案可能包括使用Merkle证明等轻量级验证机制。
-
L1成本:将数据写入L1会产生交易费用。通过优化数据编码和批量处理可以降低这一成本。
-
重建延迟:从压缩数据重建完整区块需要额外计算。通过预计算和缓存机制可以缓解这一问题。
应用前景
这项技术不仅适用于Fuel Core项目本身,也为整个区块链行业提供了新的思路:
-
跨链同步:为不同区块链之间的数据同步提供了标准化方案。
-
轻客户端:使移动设备等资源受限环境运行全功能节点成为可能。
-
存档节点:长期存储区块链历史数据时可以采用这种压缩格式节省空间。
-
网络扩容:减少新节点加入时的网络负载,支持更大规模的网络扩展。
Fuel Core项目的这一创新展示了区块链基础设施持续优化的重要方向,通过技术创新解决实际应用中的瓶颈问题,推动整个行业向前发展。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00