近日，加密数据查询网站Dune宣布更新其LLM路线图，首期上线GPT-4支持的查询解释功能，后期将会逐渐增加更多功能，比如自然语言查询、SQL语句转义和优化搜索等。不同于其他数据分析网站付费查询商业化路线，Dune在上线后始终对普通用户免费开放，因此在上轮的牛市周期沉淀了足够多的用户量，而LLM的加入，则有望使其沉淀的数据查询语句、看板转化为实际的杀手锏，并且引导普通用户加入创作者行列。Dune的数据查询鸿沟
得益于区块链数据的公开性和透明度，任何人都可直接访问区块链数据，但是原始数据往往难以辨认，非专业程序员很难看懂其含义，但是其上的数据蕴藏着巨大的经济价值，因此各类数据分析工具便应运而生，为各类分析师、研究员和普通散户提供间接访问和深度分析的工具。
Dune在其中最为引人注目，因为其提供了真正自由且强大的分析工具，任何人都可通过SQL语句进行对数据的查询、分享和展示，甚至部分项目直接选择Dune作为官方信息展示平台。但是Dune的SQL查询功能，表面看是UGC模式，平等的赋予每一个用户权限去执行查询任务，但实际上Dune采纳的SQL模式存在两个问题，其一是门槛过高，SQL是的简写，比如查询Uniswap上以DAI作为交易对的数量，仅仅需要5行代码即可完成。但是一旦执行查询的逻辑变得复杂，其代码量可能会大幅增加，非专业程序员很难自行写出，这导致大量用户只能成为看客。
广汽传祺引入君子签 区块链电子合同实现汽车质保服务全程电子化:12月13日消息，近日，广汽集团旗下广汽传祺与君子签达成合作，实现汽车质保服务协议全程电子化签署，为车主提供更加优质便捷的服务体验。相关资料显示，君子签通过API对接，将“区块链电子签约系统”与广汽传祺APP无缝集成，为广汽传祺打造移动区块链电子签约平台，实现车主与广汽传祺在线签署汽车质保服务协议，保证质保服务的合规合法、快捷高效。（君子签电子合同 ）[2021/12/13 7:35:54]
例如，官方进行简化后的"nft.trades"查询流程，包含了近20万行的SQL语句转换、10万行的测试代码，并且由55个社区成员参与其中，单个用户无法处理如此大规模的任务。
调查：只有 13% 的受访者支持引入数字欧元:10月28日消息，德意志联邦银行发布了一项调查结果，该调查评估了该国私人家庭对数字欧元的看法。调查显示，只有 13% 的受访者支持引入数字欧元。即便如此，该报告观察到越来越多的人越来越了解数字欧元。在支持数字欧元的人中，65% 的人认为它是现金的一个很好的替代品，63% 的人认为它是私人支付方式的一个很好的替代品，大约 61% 的支持者还发现数字欧元是数字化的一部分社会。德意志联邦银行得出的结论是，态度可能会随着时间的推移而改变，尤其是随着有关该项目的更多信息。（ambcrypto）[2021/10/28 21:03:43]
其二是Dune的V1和V2版本的之间支持的SQL标准并不统一，V1和V2分别使用的PostgreSQL和SparkSQL，后续计划由DuneSQL完成统一。在本次升级LLM功能之前，Dune已经在准备统一查询引擎，计划在今年7月份之后全部迁移至DuneSQL，以保证产品逻辑的统一性。更新后的DuneSQL是基于开源查询引擎Trino的实现，Dune对其进行优化，以适配Dune自身的需求，与流行的SparkSQL并无本质上的差异，更多是在具体函数和语法上的改进。比如DuneSQL提供了更多的运算符，方便快速对日期和时间进行计算，以及对管理权限进行限制，所有涉及对原始数据本身的删除、更新等操作均无法执行，以保证数据的安全性。
AAVE新提案建议为Aave v2引入流动性激励，每天分配550枚stkAAVE:ParaFi Capital在AAVE发起提案建议为Aave v2引入流动性激励，建议每天在贷方和借方之间按50-50的比例分配550个stkAAVE。这种分配仅占每年释放的完全稀释的AAVE供应的1.25％。提案建议将stkAAVE奖励添加到八个池中，包括USDC、USDT、DAI、GUSD、sUSD、TUSD、ETH和WBTC。[2021/2/6 19:03:22]
但是SQL查询门槛过高的问题，依旧无法通过更改SQL范式得到解决，这意味着大多数用户和程序员都要去适应新的语法格式，比如说针对具体的查询语句，新用户和程序员都要去适应。而对自动化工具的需求，不仅对于普通用户具备现实意义，对不熟悉新语法的程序员也大有裨益。实际上，在迁移DuneSQL路线图中，Dune已经在尝试实验自动化工具，可以将不同的语法格式统一转化为DuneSQL语句，而在GPT-4使用LLM显示人机交互方面的威力后，Dune也顺势推出自己的LLM计划。LLM：解锁普通用户的参与感
火币“DeFi预言家”项目对话：Just基金会考虑将“流动性挖矿”引入整个生态:8月25日，火币全球站“DeFi预言家”活动正式启动，邀请到活动中四个DeFi项目线上对话。对话中波场创始人孙宇晨表示，Just基金会近期考虑将最近的DeFi热点“流动性挖矿”引入整个生态，以JST作为平台治理和挖矿收益的代币，近期的项目包括：1）JustStable流动性挖矿：用户参与抵押、借贷提供流动性时，会收到CDP的挖矿收益；2）JustSwap流动性挖矿：用户通过提供资金到JustSwap资金池的方式，获取除交易手续费外的额外挖矿收益；Just基金会未来还会引入更多应用场景下的DeFi，涉及单是不限定于借贷、交易、衍生品等，JST都将作为挖矿收益发给生态贡献者。[2020/8/25]
Dune的典型流程是解构链上数据，专业用户通过SQL执行查询，随后将看板分享给有需要的用户。在这个流程中，最关键的是执行查询，而大多数用户因为缺乏代码知识而无法使用查询功能。而在引入查询解释功能后，上述流程发生一些微调，在专业用户写的SQL查询界面，会出现解释页面，以自然语言的格式直观地告诉查看用户代码的具体作用，相当于给SQL查询添加一个解释说明的补丁，并不会改变当前的工作流程，这也是团队在吸取合并SQL语句时的教训，即降低对用户既有习惯的干扰，而是尽可能在现有流程优化体验。
声音 | Morgan Creek联合创始人：每一笔养老金都应该引入比特币:通用电气(General Electric)宣布冻结约2万名美国员工的养老金计划，并将暂停大约700名员工的补充养老金福利，以改善其财务状况。Morgan Creek Digital联合创始人Anthony Pompliano发布推文称，随着时间的推移，美国的养老金问题只会越来越严重。承诺会被打破。每一笔养老金都应该引入比特币。（The Daily Hodl）[2019/10/9]
在LLM加入后，一定程度上抹去了专业用户和普通用户的能力差异。借助GPT-4对代码的理解能力，可以让普通用户直观的理解查询语句的作用，而无需掌握SQL知识。在此功能引入前，用户只能被动的在看板页面阅读图表，而在引入查询解释功能后，普通用户也可以理解SQL代码是发挥作用的具体含义。比如说Alice想要查询LayerZero交易的相关信息，那么她可以直接找到Bob已经制作好的Dune看板，可以发现49.4%的用户都集中在1次，那么Alice有理由推断说明这是为了潜在的经济刺激而进行的虚假交易，但是无法一锤定音，因此Alice决定去翻阅代码检查结论是否可靠。
但是Alice发现虽然结果只有5行数据，但是查询代码足足有150行，Alice的SQL水平不足以确认每个语句的正确性，而此时查询解释功能则会“翻译”代码的具体说明，如图所示，查询分成了3个部分：收集数据涵盖了Arbitrum、Avalanche、BNB、Ethereum、Optimism、Polygon和Fantom等多条链，并且第二部分是计算每个用户的交易数量。第三部是针对数量设置阈值对用户进行分类：1Tx','2~5Tx','5~10Tx','10~20Tx',和'>=20Tx'。
那么此时Alice可以在不理解Bob写的代码含义基础上去进行分析和判断。本质上，查询解释的功能相当于给代码和人类之间进行了一次转义和翻译，那么反过来，也可以将人类语言翻译成SQL语句，在LLM加持下，得益于Dune攒下的海量查询语句数据，这并不难实现。自然语言查询就是Dune后续LLM改进的重要方向。自然语言查询可以让用户以传达指令的方式去执行图表生成任务，这比使用SQL语句、拖曳生成等模式更为符合普通人的思维方式，免去对实现细节的关注。并且，自然语言查询并不是对专业用户，如分析师群体的替代功能，而是一种补强，现存的Dune有将近70万个图表，相当一部分的分析任务是重叠和冲突的，而使用自然语言查询，也有助于系统去理解图表之间的关联，从而进一步提升整个分析工作的效率。在LLM加入后，现存图表、SpellBook和文档数据也将被重新整合，效仿OpenAI的聊天机器人，Dune也会开发对话机器人，帮助用户以更简易的方式去理解和利用现存的知识体系，而不需要受到不相关信息的干扰。比如，Alice可以将上述查询LayerZero用户交易量分布的情况逆置，先用英语发出查询指令，并且交代好每一步的工作流程，随后Dune会帮助Alice写好150行代码，随后生成图表。
结语：人人都能当数据分析师
Dune的目标并不是建立一个单纯的链上数据分析平台，而是希望打造一个可以使信息自由流动的数据管道，允许用户抓取、转换、管理、查询、可视化以及利用数据去采取行动。数据流动的前提是必须进行模块化，可任意组合和配置，最终建造社区共享的数据集，而不是集中在复杂的SQL语句或者付费API之内，最终达到人人都可和数据进行交互的平权图景。概要而言，Dune的LLM计划是“翻译”和助手，目标是让普通用户读懂数据所代表的一切，不仅是最终结果的展示，而是深入到生成过程之中，最终人人都可进行链上数据分析。
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