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Foresight News informó que el creador de mercado de criptomonedas GSR anunció la adquisición de la empresa de operaciones de activos digitales Autonomous y de la consultora Architech, especializada en emisión de tokens fungibles y estrategias personalizadas de liquidez, por 57 millones de dólares. Con esta operación, GSR busca construir una plataforma integrada de gestión de capitales y mercados financieros que cubra todo el ciclo de vida de los proyectos, desde su lanzamiento hasta su expansión. Tras la adquisición, Autonomous continuará operando de manera independiente, brindando soporte para el lanzamiento y la gestión de organizaciones tokenizadas; mientras que Architech pasará a ser una parte central del negocio de consultoría de activos digitales de GSR. La plataforma también pondrá especial énfasis en fortalecer la capacidad de gestión de tesorería de los proyectos cripto, incluyendo planificación de liquidez, previsión de flujos de caja, gestión de riesgos y estrategias de asignación de activos, promoviendo la transición de los fondos cripto desde una tenencia pasiva hacia rendimientos sostenibles y una diversificación más amplia.

⑴ El dólar canadiense cayó frente al dólar estadounidense el martes, en un contexto de sentimiento cauteloso en el mercado. El par USD/CAD subió un 0,1%, situándose en 1,3701, fluctuando durante la sesión en el rango de 1,3681 a 1,3709. ⑵ En el mercado de bonos, el rendimiento de los bonos canadienses a 10 años retrocedió 2,7 puntos básicos hasta el 3,407%, mientras que el rendimiento de los bonos estadounidenses a 10 años también descendió hasta el 4,2043%. Las expectativas sobre las perspectivas económicas de Norteamérica se han vuelto más conservadoras, impulsando el flujo de capitales hacia activos refugio. ⑶ El mercado de materias primas mostró un desempeño destacado, convirtiéndose en el centro de atención del mercado. El contrato principal de futuros de crudo WTI de Estados Unidos subió 1,47 dólares el martes, cerrando en 94,97 dólares por barril, acercándose al umbral de 95 dólares. El fuerte desempeño de los precios del petróleo brindó cierto apoyo al dólar canadiense, aunque no logró revertir su tendencia débil frente al dólar estadounidense. ⑷ Actualmente, el mercado está enfocado en los próximos datos de inflación y en las diferencias en las trayectorias de política de los principales bancos centrales. A pesar del aumento en los precios de las materias primas, la reacción del tipo de cambio ha sido relativamente moderada, lo que demuestra que los operadores tienden a mantener la cautela antes de la publicación de datos clave, y la volatilidad del mercado sigue siendo controlada.

Odaily informó que, según un anuncio oficial, Tether ha lanzado el marco de ajuste fino BitNet LoRA en QVAC Fabric, permitiendo la optimización del entrenamiento e inferencia de Microsoft BitNet (1-bit LLM) de manera multiplataforma. Este marco reduce significativamente los requisitos de potencia de cómputo y memoria, permitiendo que modelos con miles de millones de parámetros puedan ser entrenados y ajustados en notebooks, GPUs de consumo y smartphones. Esta solución logra por primera vez el ajuste fino de modelos BitNet en GPUs móviles (incluyendo Adreno, Mali y Apple Bionic). Las pruebas muestran que un modelo de 125M de parámetros puede ser ajustado en aproximadamente 10 minutos, mientras que un modelo de 1B puede completarse en alrededor de una hora, e incluso es posible escalar hasta modelos de 13B de parámetros en dispositivos móviles. Además, el marco es compatible con hardware heterogéneo como Intel, AMD y Apple Silicon, logrando por primera vez el ajuste fino LoRA de LLM de 1-bit en dispositivos que no son NVIDIA. En cuanto al rendimiento, los modelos BitNet en GPUs móviles presentan velocidades de inferencia de 2 a 11 veces superiores a las de CPU, y el uso de memoria gráfica se reduce hasta un 77,8% en comparación con los modelos tradicionales de 16 bits. Tether señaló que esta tecnología podría romper la dependencia de la infraestructura de cómputo de alto nivel y la nube, impulsando el desarrollo de entrenamiento de IA hacia la descentralización y la localización, y proporcionando una base para nuevas aplicaciones como el aprendizaje federado.