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注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 トークンの emission とは トークンの emission（発行） は、プロトコルのルールに従って新しいトークンが作成され流通に導入されるプロセスです。emission は、理論上の max supply からトークンを実際の存在へともたらし、プロトコルが定義するとおりにバリデータ、マイナー、ステーカー、貢献者、その他の参加者に分配する仕組みです。 存在するすべてのトークンは、ある時点で発行されました。ブロック報酬、staking 利回り、または予定されたミントイ...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 インフレ型トークンとは インフレ型トークン（inflationary token） は、総供給量が時間とともに増加する暗号通貨です。固定の max supply を持つトークンとは異なり、インフレ型トークンには存在しうる単位数に明確な上限がないか、または現在の供給量に対して非常に高く設定された上限を持つため、継続的な emission がその経済モデルの決定的な特徴となります。 この文脈でのインフレは、伝統的な経済学で意味するのと同じことを意味します。通貨単位の量が時間...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 トークンの burn とは トークンの burn（バーン） は、流通からトークンを永久的かつ不可逆的に除去することです。トークンがバーンされると、それらは検証可能なアドレスに送られ、そこから二度と取り戻したり支出したりできなくなります。事実上、トークンは破棄されます。トークンの総供給量は、バーンされたトークン数だけ減少します。 バーンはロックや保有とは異なります。ロックされたトークン（vesting や staking を通じて）は依然として存在し、最終的には流通に戻り...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 トークンの vesting とは トークンの vesting（ベスティング） は、割り当てられたトークンが保有者にいつ利用可能になるかを制限する仕組みです。受領者はすべてのトークンを一度に受け取るのではなく、事前に定められたスケジュールに従って、一定の期間にわたって段階的に受け取ります。vesting は、流通供給量の大幅かつ突然の増加を防ぎ、トークン受領者のインセンティブをプロジェクトの長期的な健全性と整合させるために使われます。 この概念は、従業員が数年かけてベステ...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 プロトコルトレジャリーとは プロトコルトレジャリー とは、ブロックチェーンプロトコルまたはそのガバナンスシステムによって制御される、トークンやその他の資産のプールで、プロジェクトの継続的な開発、エコシステムの成長、コミュニティのインセンティブ、運用上のニーズを賄うために確保されたものです。トレジャリーは、プロジェクトのオンチェーンの準備金 — 単一の個人や企業ではなく、ガバナンスのルールに従って管理される共有リソース — として機能します。 トレジャリーが存在するのは、...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 attestation とは attestation とは、主体 — アドレス、アクション、資格情報、データの断片 — に関する何か具体的なことを確認する署名された言明です。それはアイデンティティそのものではありません。アイデンティティ について、あるいは主体が行った何か について の主張です。暗号資産と分散型システムにおいて、attestation は、ある当事者が検証可能な言明を行い、別の当事者が中央権威に依存することなく独立して確認できる、構造化された方法を提供し...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 暗号資産におけるアイデンティティとは 暗号資産におけるアイデンティティ とは、ある主体 — 人、組織、デバイス — が、それが自分であることを証明してくれる単一の中央権威に依存することなく、分散型の環境において自分が誰であるか、または何であるかを証明できる一連の仕組みを指します。政府、銀行、プラットフォームがあなたのアイデンティティの唯一の門番として機能する従来のアイデンティティシステムとは異なり、分散型アイデンティティは、暗号鍵、分散型識別子、検証可能な資格情報を通じ...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 DAO とは DAO（Decentralized Autonomous Organization、分散型自律組織）とは、ブロックチェーン上の スマートコントラクト にエンコードされたルールによって統治される組織構造です。経営陣が決定を下す従来の階層構造ではなく、DAO は意思決定の権限を、変更を提案し投票するトークン保有者やメンバーに分散させます。「分散型（decentralized）」の部分は、単一の主体が組織を制御しないことを意味し、「自律（autonomous）」...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 multisig ウォレットとは multisig ウォレット（multi-signature ウォレットの略）とは、トランザクションを承認するために複数の秘密鍵を必要とする暗号資産ウォレットです。1 人が完全な制御権を持つ単一の鍵を保有するのではなく、multisig ウォレットは署名の権限を複数の当事者に分散させます — そしてトランザクションは、それらの当事者のうち事前に定められた閾値が承認したときにのみ実行されます。 multisig ウォレットは、2 本の鍵を...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 timelock とは timelock とは、スマートコントラクト に組み込まれた仕組みで、変更が提案された瞬間と、実際にそれが実行できる瞬間との間に強制的な遅延を課すものです。この遅延期間の間、誰でも — ユーザー、トークン保有者、セキュリティ研究者 — が保留中の変更を検査し、その影響を評価し、変更が有効になる前に（資金の引き出しなどの）行動を取るかどうかを判断できます。 timelock は、新しい法律が施行される前の公示期間のようなものだと考えてください。法律...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 admin keys とは admin keys とは、スマートコントラクトの最も機微な機能 — コントラクトロジックのアップグレード、パラメータの変更、操作の一時停止、トークンのミント、トレジャリーからの資金移動 — への特権的アクセスを持つ暗号鍵（またはそれらが制御するアドレス）です。admin keys を保有する者は、プロトコルがデプロイされた後にその動作を改変する権限を持ちます。 admin keys は、オフィスビルのマスターキーのようなものだと考えてくださ...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 スマートコントラクト監査とは スマートコントラクト監査 とは、スマートコントラクトのソースコードを体系的に第三者がレビューすることで、コードがブロックチェーンにデプロイされる前にセキュリティ脆弱性、論理的誤り、意図された挙動からの逸脱を特定すること — あるいはすでに稼働中のコードのリスクを評価することを目的とします。監査人はコントラクトを 1 行ずつ調べ、エッジケースをテストし、アクセス制御ロジックを検証し、見つかった問題を深刻度評価と推奨される修正とともに詳述するレ...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 bug bounty とは bug bounty（バグバウンティ）とは、プロジェクトが自社コードの脆弱性を発見し、責任ある形で開示してくれた独立系セキュリティ研究者に金銭的報酬を提供するプログラムです。社内チームや雇った監査人だけに頼るのではなく、bug bounty はバグの探索をグローバルなセキュリティコミュニティに開放します — スキルのある人なら誰でも参加でき、プロジェクトは有効な脆弱性が見つかったときにのみ報酬を支払います。 bug bounty は、建物のす...

注：この文書は英語の原文からの自動翻訳です。 暗号資産ナレッジマップ このページは DecAIHub の すべて の暗号資産 explainer をつなぎ、それらがどう関係するかを示します。プロジェクトカードがあなたの解読したいチェーン、トークン、ドメインを挙げているときに使ってください。 要約： これは百科事典ではなく地図です。以下の見出しは、それぞれ独立した記事へリンクしています。 ここから始める まず次の五つを読み、その後に プロジェクトカードの読み方 へ進んでください： ブロックチェーンとは 分散型とは何を...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 인공지능(AI)이란 무엇인가 **인공지능(artificial intelligence, AI)**은 보통 인간 지능을 필요로 하는 작업 — 데이터 분석, 예측, 콘텐츠 생성, 패턴 인식, 의사결정 지원 — 을 수행하는 소프트웨어 시스템을 가리키는 광범위한 용어입니다. AI는 마법도, 지각(sentience)도, 디지털 두뇌도 아닙니다. 데이터에서 패턴을 찾아 새로운 입력에 적용하는 소프트웨어입니다. AI를 패턴을 ...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. AI 모델이란 무엇인가 AI 모델은 유용한 출력 — 예측, 분류, 생성된 텍스트, 이미지, 점수, 또는 결정 — 을 산출하기 위해 데이터로 학습된 수학적 구조입니다. 이를 컴퓨터가 수백만 개의 예시로부터 학습한 매우 복잡한 "레시피"라고 생각하세요. 인간 셰프가 자신의 레시피를 만들기 전에 수천 가지 요리를 연구하듯이, AI 모델은 트레이닝 중에 데이터로부터 패턴을 흡수하고, 그 후 인퍼런스 중에 새롭고 보지 못...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 머신러닝(ML)이란 무엇인가 **머신러닝(machine learning, ML)**은 시스템이 직접 작성된 규칙을 따르는 대신 데이터로부터 패턴을 학습하는 인공지능의 하위 분야입니다. 그것을 예시로 가르치는 것으로 생각하세요: 단계별 레시피를 작성하는 대신, 시스템에 완성된 요리 수천 개를 보여주고 요리하는 방법을 스스로 알아내게 합니다. 프로그래머가 모든 결정을 코딩하는 대신, 시스템에 수천 또는 수백만 개의 ...

참고: 이 문서는 영문 원본의 자동 번역본입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가 **대규모 언어 모델(large language model, LLM)**은 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 방대한 양의 텍스트로 트레이닝된 일종의 신경망입니다. 수십억 페이지의 책, 기사, 코드, 대화를 흡수한 극도로 박식한 어시스턴트를 상상해 보세요. 사람이 아는 방식으로 무언가를 "아는" 것이 아니라; 어떤 단어와 아이디어가 어떤 것을 뒤따르는 경향이 있는지에 대...