可编程隐私对加密货币的成功至关重要 在他最近的一篇文章中，@oddhash 详细分析了混合 PET 系统如何将隐私从理论转向实践，引用了像 Signal 的密钥恢复和 @TACEO_IO 的世界生物识别查找等例子。

评估预测市场领域的潜在轴心：文化参与 <> 解决清晰度 + 一般化市场 - 无垂直化 = 低流动性，注意力分散；混乱的解决方案 = 缺乏信任 + 高操控（中等参与，低解决） + 体育或许是完美的循环 - 高度垂直化/密集注意力 + 极其清晰 + 快速事件解决（高参与，高清晰度） + 政治/经济 - 选举具有巨大的文化吸引力，但频率低；其他事件在注意力上不够密集，除非你专注于利率削减/指数等，市场的时间范围更不明确（高参与，中等清晰度） + 科学、天气、商品 - 清晰但无聊；没有零售飞轮，强网络效应的概率低（中等参与，高清晰度） + 文化 - 高注意力密度，但市场潜力模糊（除非你专注于某些如颁奖季、票房、销售等），文化爱好者通常对此更为敏感 - 破坏了文化兴趣固有的寄生社交循环（中等参与，中等清晰度)

18个月， 500万用户， 5500万笔交易， 以及超过60亿美元的交易量……是时候迎接一个新时代了。