Крах рынка скинов CS:GO: игра спекуляций с виртуальными активами
В последнее время рынок скинов в CS:GO пережил резкие колебания. Эта область виртуальных активов, когда-то считавшаяся стабильной и приносящей прибыль, внезапно столкнулась с беспрецедентным падением цен. Для тех инвесторов, которые уже имели опыт на рынке криптовалют и мем-криптовалют, эта ситуация кажется знакомой.
CS:GO, как классическая игра в жанре шутера от первого лица, с момента своего выхода в 2012 году имеет огромную базу игроков. В 2013 году в игру были введены ящики с оружием и система скинов, а также разрешена торговля на платформе Steam. Этот шаг положил начало экономике предметов CS:GO и открыл многолетний период рыночного процветания.
Однако в мае 2025 года этот, казалось бы, неразрушимый рынок внезапно рухнул. Всего за три дня индекс ювелирных изделий упал на 20%, а цены на несколько популярных торговых товаров почти вдвое сократились. Это такое

Протокол Walrus: ключевой компонент экосистемы Sui
Обзор
После Sui сети и протокола DeepBook, Mysten Labs готовит запуск нового проекта протокол Walrus. Walrus выделяется на рынке децентрализованного хранения благодаря двум аспектам: во-первых, его стоимость и безопасность превосходят существующие решения, во-вторых, он обеспечивает программируемость данных через сеть Sui. Как один из передовых протоколов децентрализованного хранения, практическое применение и ценность Walrus в будущем заслуживают внимания.
Уникальные преимущества Walrus
По сравнению с существующими решениями для хранения, Walrus имеет значительные преимущества в трех областях:
1.

Законопроект «Закон о стратегических резервах Биткойна 2025 года» предлагает включить Биткойн в государственные финансы как инструмент борьбы с инфляцией и повышения финансовой устойчивости, что знаменует собой инновации и модернизацию финансовой системы. Этот законопроект подчеркивает гибкое инвестирование, безопасное хранение и налоговые платежи, что может предоставить новые источники финансирования для общественных услуг, однако эффективность его реализации еще предстоит оценить.

Всестороннее исследование доверия к моделям GPT
Университет Иллинойс в Урбана-Шампейн совместно со Стэнфордским университетом, Университетом Калифорнии в Беркли, Центром безопасности искусственного интеллекта и Исследовательской лабораторией Майкрософт выпустил платформу для комплексной оценки доверия больших языковых моделей (LLMs). Это исследование подробно описано в недавно опубликованной статье "DecodingTrust: комплексная оценка доверия моделей GPT".
Исследовательская группа обнаружила новые уязвимости, связанные с надежностью. Например, модель GPT склонна генерировать токсичный и предвзятый вывод, а также может раскрывать личную информацию из обучающих данных и истории диалогов. Хотя GPT-4 обычно более надежен, чем GPT-3.5, в стандартных тестах, при столкновении с злонамеренно разработанными подсказками, GPT-4 оказывается более уязвимым для атак, что может быть связано с тем, что она более строго следует вводящим в заблуждение инструкциям.
Эта работа демонстрирует комплексную оценку надежности модели GPT.

Высокие затраты на обучение больших моделей создают проблемы для компаний, сталкивающихся с нехваткой GPU и вызовами стоимости вычислительной мощности. Для решения этих проблем компании применяют стратегии повышения качества данных, оптимизации инфраструктуры и использования отечественных GPU. В то же время формируются новые модели вычислительных услуг, которые в будущем позволят осуществлять гибкое распределение и развитие сервисов.

Член городского совета Хьюстона, штат Техас, усомнился в последней версии криптоактивов Libra, считая, что их все еще следует рассматривать как ценные бумаги. Он отметил, что проект по сути не изменился, и вопросы его воздействия и регулирования по-прежнему остаются нерешенными, подчеркивая, что регулирующие органы должны надлежащим образом контролировать такие активы. Это дело отражает продолжающиеся проблемы в области регулирования и соответствия в сфере криптоактивов.

Pyth Network в втором квартале 2024 года показал отличные результаты, рыночный спрос увеличился на 17%, успешно внедрив насос Машина Oracle, что повысило эффективность обновления данных. Одновременно были запущены несколько технологических инноваций и продуктов, что еще больше укрепило его ведущие позиции в области Блокчейн Машина Oracle.

Рынок Биткойна в последнее время испытывает сильные колебания, 5 августа произошел большой дамп под воздействием рыночных настроений, технических индикаторов и макроэкономической ситуации. Несмотря на увеличение краткосрочных рисков, долгосрочный рост спроса, технологический прогресс и улучшение политики поддерживают развитие Биткойна, инвесторы должны оставаться рациональными, чтобы справляться с изменениями на рынке.

Статья рассматривает применение NAV (чистая стоимость активов) и mNAV (рыночная чистая стоимость активов) в оценке акций американских компаний с шифрованием, анализируя их важность для инвесторов при оценке стоимости акций компании. NAV используется для измерения чистой стоимости активов компании, в то время как mNAV отражает ожидания рынка относительно шифрованных активов, помогая инвесторам понять причины колебания цен на акции. Инвесторам необходимо рационально анализировать эти показатели, учитывая рыночные настроения и основные показатели компании.

В январе 2025 года будет опубликован рейтинг влияния авторов колонок и рейтинг популярности статей. Biteye, XinGPT и другие вошли в пятерку лучших, при этом несколько популярных статей Biteye показали выдающиеся результаты. Рынок следит за влиянием AI Agent на сделки, связанные с Трампом, будущее развития крипторынка все еще остается под вопросом.

Web3 подпись фишинга является распространенным методом атаки хакеров, который в основном использует поддельные сайты для того, чтобы заставить пользователей предоставить авторизацию, что приводит к перемещению активов. Пользователям необходимо понимать разницу между "подписью" и "взаимодействием", быть настороженными к методам фишинга через авторизацию, Permit и Permit2, повышать осведомленность о безопасности и правильно управлять финансами для защиты безопасности цифровых активов.

Путь инноваций: трансформация от искусственного интеллекта к Криптоактивам
Криптоактивы и блокчейн программа интервью «DripEcho» третьего выпуска пригласила непрерывного предпринимателя Аки Балога, который является основателем проекта dlcBTC. Аки ранее основал компанию по маркетингу на основе ИИ MarketMuse, добившись значительных успехов. В 2023 году он снова стал предпринимателем, стремясь создать децентрализованное и безопасное DeFi решение на основе биткойна - dlcBTC. В этой статье мы глубже рассмотрим предпринимательский путь Аки, технологические инновации dlcBTC и его будущее развитие.
На пике технологий предприниматели также сталкиваются с выбором трансформации. Всем технологическим предпринимателям необходимо решить, как встретить будущие вызовы. Аки выбрал погрузиться в волну Криптоактивов и начал новое путешествие. Путь предпринимательства Аки начался с его научной

Развитие новых отраслей проходит три стадии: недооценка, открытие ценности и пузырь. В настоящее время Блокчейн находится в стадии пузыря. Биткойн является отправной точкой Блокчейна, инвесторы стремятся к проектам с высокой доходностью, но на Медвежьем рынке качественные проекты показывают скромные результаты. Истинная ценность определит колебания цен, а Медвежий рынок, наоборот, является благодатной почвой для появления гигантов. В будущем у технологий Блокчейн все еще есть широкие перспективы для развития.

Гэвин Вуд на конференции Token 2049 представил видение следующего поколения технологий Polkadot JAM, направленное на повышение скорости, масштабируемости и децентрализации Web3. JAM будет новой версией цепочки Polkadot, способствующей масштабируемости и интеграции экосистемы, поддерживающей услуги без разрешений и эффективное взаимодействие кроссчейна. Разработчики получат мощную поддержку для содействия инновациям в Блокчейн.

Блокчейн технология способствует преобразованию в финансовой и торговой сферах, обладая преимуществами неизменности информации, децентрализации и отсутствия промежуточных лиц. Она повлияет на электронную коммерцию и другие отрасли, в будущем имеет широкие перспективы применения, может эффективно повысить прозрачность и безопасность.

С быстрым развитием стейблкоинов, Сенат США принял законопроект «GENIUS», что способствует дальнейшему уточнению регулирования стейблкоинов. На глобальном уровне страны активно совершенствуют регуляторные рамки, чтобы адаптироваться к широкому использованию стейблкоинов в повседневных транзакциях. Стейблкоины стали важной связующей нитью между крипторынком и мировой экономикой, демонстрируя свой потенциал и влияние в финансовой системе.

Nike из-за приобретения NFT бренда RTFKT обвиняется в "мошенничестве" и сталкивается с коллективным иском на сумму 5 миллионов долларов, обвиняя компанию в том, что она не выполнила свои обязательства по поддержке проекта. Это дело окажет глубокое влияние на природу NFT, ответственность брендов и соответствие регулирования в индустрии Web3. Результаты судебного разбирательства могут повлиять на нормы поведения и определение ответственности компаний в области цифровых активов.

Система Based Rollups — это новый подход, направленный на улучшение децентрализации, безопасности и эффективности Rollups, который решает проблемы децентрализации сортировщиков за счет привлечения валидаторов основной сети Ethereum, что приводит к падению стоимости транзакции и повышению активности системы, одновременно сталкиваясь с вызовами снижения доходов от MEV и ограниченной гибкости сортировки.

Эволюция парадигмы обучения ИИ: от централизованного контроля к Децентрализация кооперативной технологической революции
В полной цепочке создания ценности AI этап обучения модели является наиболее ресурсозатратным и технологически сложным, что напрямую определяет предельные возможности модели и реальные результаты применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных масштабных вычислительных ресурсов, сложных процессов обработки данных и интенсивной поддержки оптимизационных алгоритмов, что делает его настоящей "тяжелой промышленностью" в построении AI-систем. С точки зрения архитектурной парадигмы, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, на котором сосредоточено внимание данной статьи.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, при котором все процессы обучения выполняются одним учреждением на локальном высокопроизводительном кластере, от аппаратного обеспечения, программного обеспечения нижнего уровня, системы управления кластерами до всех компонентов обучающего фреймворка, которые координируются единой управляющей системой. Эта архитектура глубокой кооперации обеспечивает совместное использование памяти и синхронизацию градиентов.