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BlockBeats News, 1er janvier : Le marché de prédiction Oracle Opinion a été attaqué en raison d'une "contamination contextuelle" de son Oracle IA lors de la phase d'indexation open-source, durant laquelle il a reçu une grande quantité de fausses informations, entraînant un écart significatif dans les résultats de prédiction. L'équipe a désormais communiqué les derniers développements concernant cet événement : 1. Compensation intégrale Tous les utilisateurs affectés recevront une compensation intégrale. L'équipe procède actuellement à l'agrégation et à la vérification des données, et la distribution des compensations sera effectuée dans les plus brefs délais. Les détails spécifiques du calendrier de distribution seront communiqués séparément. Les utilisateurs concernés n'ont aucune démarche à effectuer – la compensation sera créditée automatiquement. 2. Optimisation du système (terminée) Les facteurs ayant conduit à la contamination contextuelle dans cet incident ont été identifiés et corrigés avec succès. Cette correction renforcera davantage la précision et la capacité d'auto-correction de l'Oracle IA. 3. Mécanisme d'audit supplémentaire (mis en place) Les règlements de marché ultérieurs incluront désormais des étapes de vérification supplémentaires avant la confirmation on-chain afin de garantir que les résultats fassent l'objet d'un audit complet et d'éviter la récurrence de problèmes similaires.

BlockBeats rapporte que le 1er janvier, le marché de prédiction Opinion a été attaqué. En raison d'une « contamination contextuelle » survenue lors de la phase d'indexation open source de son oracle AI, une grande quantité d'informations erronées a été injectée, entraînant des écarts importants dans les résultats des prédictions. L'équipe a communiqué les derniers développements de l'incident : 1. Remboursement intégral Tous les utilisateurs affectés recevront un remboursement intégral. L'équipe procède actuellement à la collecte et à la vérification des données, et la distribution des compensations sera effectuée dans les plus brefs délais. Les détails concernant l'avancement du versement seront communiqués ultérieurement. Les utilisateurs concernés n'ont aucune démarche à effectuer - la compensation sera créditée automatiquement. 2. Optimisation du système (déjà réalisée) Les facteurs ayant conduit à cette contamination contextuelle ont été identifiés et corrigés avec succès. Cette correction améliorera davantage la précision et la capacité d'auto-correction de AIOracle. 3. Mécanisme de vérification supplémentaire (déjà mis en œuvre) Désormais, toutes les résolutions de marché incluront une étape de validation supplémentaire avant la confirmation on-chain, afin de garantir que les résultats soient entièrement vérifiés. Cela vise à éviter la réapparition de problèmes similaires.

PANews, le 1er janvier, selon Jinse Finance, DeepSeek a publié un nouvel article proposant une nouvelle architecture appelée Manifold-Constrained Hyperconnection (mHC), visant à résoudre les problèmes d'instabilité de l'entraînement et de scalabilité limitée causés par la technologie Hyperconnection (HC) en raison de la rupture de la propriété de mappage identitaire. Cette architecture restaure la propriété de mappage identitaire en projetant l'espace de connexion résiduelle de HC sur une variété spécifique, tout en combinant une optimisation stricte de l'infrastructure pour garantir l'efficacité, réalisant ainsi des améliorations significatives des performances et une excellente scalabilité. DeepSeek prévoit que mHC, en tant qu'extension flexible et pratique de HC, contribuera à une compréhension plus approfondie de la conception des architectures topologiques et indiquera une direction prometteuse pour l'évolution des modèles de base. L'article a été co-écrit par Zhenda Xie, Yixuan Wei et Huanqi Cao en tant que premiers auteurs, et Wenfeng Liang figure également parmi les auteurs.