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Binance Futures Will Apply Last Price Protected Mechanism on USDⓈ-Margined ONEUSDT Perpetual Contract (2026-08-14)
币安期货将对以美元Ⓢ为保证金的ONEUSDT永续合约实施最后成交价保护机制（2026年8月14日）
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2026-08-14 17:16:02
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我今天的 AI 新用法：让 ChatGPT 分析 Goodreads 中我对书籍的打分，然后在本月 Kindle First Reads 里面给我挑一本书。
ChatGPT 根据我阅读历史和打分，总结出我的喜好是：「high-concept speculative fiction, understandable rules/mechanisms, mysteries to unravel, and forward-moving plots」。
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更新一波 @CNPYNetwork 的测试网交互，也是嘴撸创作者平台 @NucleusCodes 的一个项目，发推就有奖励。
1. 项目背景
Canopy Network 是一个安全网络和 Layer 1开发框架，专为应用链设计，旨在为去中心化应用提供主权保障。总融资金额120万美元(图1)，领投机构为Mechanism Capital、CitizenX Crypto。
2. 空投活动
(1). 撸毛成本：零撸
(2).交互类型：测试网交互
(3).空投机制：通过连接钱包及社交账户、领取测试水、兑换代币等活动获取积分。
3. 空投交互
交互链接：
(1) 点击右上角连接钱包，再点击左侧连接X账户。登录成功后显示活动任务。点击上一步骤中，活动页面的第一个任务，跳转至Launchpad，连接EVM钱包。这一步完成后，活动页面第一个任务已完成(图2左)。
(2) 接着点击Facuet，点击页面上的领取，领取成功后出现以下提示。再点击Trade，使用领取道德CNPY，兑换为带有Virtual标志的token。到这里已经完成了任务面板里前三个任务(图2右)。
(3) 最后一个任务按步骤填写内容，创建自己的虚拟L1。具体步骤，根据下图完成。连接GitHub，并完成存储库建立。具体步骤：拉取GitHub--点击框出的Fork--点击确认，确认后再下图第三步中选择刚刚建立的存储库，继续(图3左)。
(4) 填写信息，点击上传标识，选择颜色和描述(图3右)。
(5) 连接社交媒体或提交网址，使用测试水购买自己创建的token(图4左)。
(6) 确认信息并花费测试费（*以上信息不可以乱填，需要认真上传，信息具有真实性，否则将会被判定为滥用而封停账户）以上完成后，首页上的基础四个任务全部完成(图4右)。
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RWA Earn：Bybit 新推机构级固定收益产品
RWA Earn 是 Bybit 新推出的真实世界资产收益产品，主要面向希望使用 USDC 进行中长期资产配置的用户。
通过 RWA Earn，符合条件的用户可以使用 USDC 参与机构级固定收益策略，获得真实世界资产敞口。这类产品过去通常更多面向机构投资者或高净值用户，而现在，Bybit 正在通过链上化入口，让更多合格用户能够接触 TradFi 固定收益市场。
行业趋势与 Bybit 的布局
过去一年，BlackRock、Franklin Templeton 等传统金融机构持续推动资产代币化 Tokenization，RWA 正在从行业叙事，逐渐走向真实可参与的金融产品。
RWA 的核心不只是“资产上链”，而是将传统金融资产通过链上映射 On-chain Representation、底层资产托管 Custody、净值估算 NAV、收益分配 Yield Distribution、赎回机制 Redemption Mechanism 等方式，引入加密金融体系。
Bybit 此前已经在 RWA 赛道布局黄金、xStocks 等产品，而此次 RWA Earn 上线，意味着 Bybit 正在将 RWA 从交易场景进一步延伸到财富管理场景。
这也让 Bybit Earn 产品矩阵更加完整：
从加密原生收益，到真实世界资产收益；
从短期流动性管理，到中长期资产配置；
从交易型需求，到机构级财富管理需求。
产品机制与适用人群
用户将 USDC 放入 RWA Earn，即可参与由机构管理的固定收益策略。这类策略通常对接债券、信用资产、货币市场工具或其他真实世界资产，收益来源更接近传统金融市场，而不是单纯依赖链上借贷、staking 或流动性挖矿。
因此，RWA Earn 更适合以下类型用户：
长期持有 USDC，希望提升资金使用效率；
关注真实世界资产 Real World Assets；
希望降低单一加密市场波动敞口；
有中长期配置需求，并能理解信用风险、利率风险、流动性风险和赎回风险的投资者。
核心价值
简单来说，Bybit RWA Earn 的价值在于：
它把过去偏机构化的固定收益投资机会，通过链上渠道向符合条件的用户开放。
用户无需直接购买实物资产，也无需传统券商账户，就有机会通过 USDC 接触真实世界资产配置。
这相当于把 RWA 从一个热门叙事，转化为一个可以实际订阅、持有并参与收益分配的产品。
如果说 ETF 是 TradFi 进入 Crypto 的重要入口，那么 RWA Earn 则代表 Crypto 用户正在通过链上方式连接 TradFi 收益市场。
对于关注稳定收益来源、真实世界资产敞口和中长期配置的用户来说，Bybit RWA Earn 值得重点关注。
👉 RWA Earn 链接：
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机器人真正缺的，不是更多数据，而是“有效数据”。
最近继续研究 @axisrobotics，我越来越觉得，很多人对 Physical AI 的理解还停留在“数据越多，模型越强”。
但机器人和大模型不一样。
ChatGPT 预测错一个词，可能影响不大；机器人如果判断错一次抓取角度，杯子可能直接摔碎，机械臂多偏几厘米，也可能撞到障碍物。
所以机器人真正需要的，并不是海量无差别的数据，而是能够教会它“怎么行动”的高质量轨迹数据。
一张“机器人正在拿杯子”的图片，价值其实很有限。
真正有价值的是完整过程：
机械臂从哪里开始移动？
手腕旋转了多少角度？
什么时候闭合夹爪？
用了多大力度？
遇到偏差后怎么修正？
最后有没有成功完成任务？
这整套过程，才是一条真正有训练价值的 Trajectory。
传统 AI 学的是：
“这是什么？”
Physical AI 学的则是：
“下一步应该怎么做？”
这也是我最近越来越关注 AXIS 的原因。
表面上看，AXIS Hub 是让用户完成机械臂任务、贡献数据。
但如果只看到“做任务、拿积分”，其实只看到了最浅的一层。
背后的逻辑更像一个数据飞轮：
用户完成真实操作
→ 产生动作轨迹
→ 数据被清洗和验证
→ 用于训练机器人模型
→ 模型部署到真实机器人
→ 机器人继续产生新的真实世界数据
→ 再进入训练。
Human → Data → Model → Robot → More Data
参与的人越多，动作类型越丰富；
场景越丰富，模型越容易获得泛化能力；
机器人部署越多，又会反过来产生更多真实世界数据。
这才是我认为 AXIS 真正有意思的地方。
而且有一个点经常被忽略：
失败数据，可能和成功数据一样值钱。
机器人抓杯子失败、力度太大、路径错误、物体掉落、位置偏差，这些看起来是“坏数据”，但实际上都在告诉模型：
什么动作不应该做。
人类学习走路、拿东西，也是通过大量失败建立对物理世界的理解。
机器人同样需要这个过程。
所以未来判断一家机器人数据平台有没有价值，不能只看“收集了多少数据”。
真正应该看的是：
这些数据到底能不能提高机器人的任务成功率。
这也是我觉得 AXIS 和很多“AI + Crypto 概念项目”不同的地方。
Web3 在这里真正有价值的部分，不是硬给机器人加一个 Token。
而是利用激励机制，让全球用户参与数据生产。
如果积分或 Token 能推动：
更多人贡献有效轨迹
→ 数据进入模型训练
→ 模型能力提高
→ 机器人产生商业价值
那么 Web3 才真正成为 Physical AI 的一种 Cold Start Mechanism。
它解决的不是“机器人有没有币”，而是：
机器人训练需要的数据，怎么更快、更低成本、更分布式地获取。
所以我现在看 @axisrobotics，最关注的不是某一天有多少积分，而是三个问题：
数据是否持续增长？
任务复杂度和数据质量是否持续提高？
这些数据最终有没有真正提升机器人的能力？
如果这三件事能够形成闭环，
那么 AXIS 做的就不只是一个机器人任务平台。
它更像是在尝试建立：
Physical AI 时代的数据基础设施。
过去互联网最值钱的是搜索数据、社交数据、消费数据。
而机器人真正进入工厂、仓库、商场甚至家庭之后，下一类真正重要的数据资产可能是：
Human Action Data——人类与物理世界交互的数据。
所以相比“下一台机器人是谁造出来的”，我现在更关心：
未来全世界的机器人，到底会用谁的数据长大？
这可能才是 AXIS Robotics 最值得关注的长期叙事。
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Hertzflow 的 Vault 和 Pool 设计，以及 Permissionless Market 的逻辑闭环官方文档和 testnet 里，Vault 作为统一流动性入口，Pool 则支持策展人构建专项策略，这两层设计把流动性提供拆成了不同偏好。
Permissionless Market 再把市场创建权开放，让整个系统形成从“使用”到“共建”的闭环。
我特别留意到，Vault 强调全市场覆盖，Pool 则更注重策略差异化，而 Permissionless 让任何人能基于 Oracle 把想法变成实际交易对。这种分层不是随意堆叠，而是让不同类型的参与者都能找到合适的位置。
和普通 Perp DEX 相比，这套机制把用户从单纯的下单者，变成了生态的组成部分。官方 Referral Competition 和 Rankings 也在从增长侧面强化这个闭环
活跃用户通过节点把新玩家带进来，共同参与市场和流动性建设。去 testnet 操作一下 Vault 存入、Pool 浏览和市场创建流程，能更直观感受到这种逻辑。欢迎有产品思考的朋友聊聊你对这套设计的看法。
@Hertzflow_xyz
@yzilabs
@xhunt_ai
#Hertzflow# #Mechanism#
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Perp需要用oracle去确定mark price，但是在PreIPO以及周末美股的场景下，没有spot price为 @tradexyz 做mark price，那它如何来做价格发现呢？
首先，perp 和 spot 的价格，本质上不是同一种东西。
Spot 是真金白银买资产，价格背后是真实资本愿意持有这个资产的水平；但 perp 交易的是 exposure，是用保证金和杠杆表达预期。杠杆越高，价格越容易被边际情绪、短期资金和流动性结构放大。所以 perp 往往比 spot 更快，但不一定更真。
这也是为什么，在没有外部 spot 的情况下，系统不能简单地说：“perp市场交易到哪里，公允价格就在哪里。” 因为你无法判断：现在的价格，到底是真实共识，还是几个人用高杠杆推出来的局部幻觉。
@tradexyz 的核心设计，其实就是解决这个问题：如何让 perp 在没有 spot 的情况下继续做价格发现，但又不让系统被 perp 情绪牵着走。
官方自己有一句话我觉得说得特别好：“prevent price movements that exceed what may reasonably constitute true price discovery.”
翻译过来其实就是：系统允许利用perp做价格发现， 但不允许价格运动超出“合理价格发现”的范围。所以它整个 oracle 系统，是要把“市场表达”和“系统确认”拆开。
最核心的是它的 ratcheting mechanism —— 棘轮机制，市场当然可以持续给出新的价格预期，但 oracle 不会瞬间跳过去，而是像棘轮一样，一格一格缓慢移动。
具体来说：
- oracle 每次 update 有单次移动上限（约 9.5%）
- mark price 本身还有 ±50bp clamp
- Discovery Bound 被限制在 1/max leverage
- pre-IPO 合约再叠加 30 分钟 EWMA 平滑
- funding 只有正常合约的 1%，避免短期资金费率把价格进一步推向极端
这几个机制组合起来，其实形成了一套“三层缓冲”。
第一层，是市场自由交易；
第二层，是 oracle 缓慢吸收这种交易信号；
第三层，是 Discovery Bound 限制系统一次性能相信多少。
也就是说：市场当然可以认为价格已经变了，但系统只会一点点承认这件事。
这套机制最妙的地方在于，它没有天真地 fully trust perp market。因为在没有 spot 的时候，perp 本质上是一个高杠杆的 expectation layer。而 expectation layer 最大的问题，就是会自反性放大自己。
价格上涨 → 多头盈利 → 杠杆扩大 → 更激进买入 → 价格继续上涨。
如果系统对这种价格瞬间 fully trust，那 mark price 就会直接变成杠杆情绪本身，最后导致连环清算和系统性风险。
所以 @tradexyz 非常创新地设计了这一套机制：让 perp 先表达市场预期，再让系统缓慢、有边界地确认这种预期到底是真是假。
真的是一个非常高级的金融工程，我们行业创新一直都在。
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