Новини
Слідкуйте за найактуальнішими криптотрендами у статтях від наших експертів.

Критичний обсяг пропозиції Bitcoin у довгострокових власників досяг 8-місячного мінімуму: що далі з ціною BTC?
Bitcoinworld·2025/12/16 10:53
Панічний розпродаж Shiba Inu (SHIB) вже завершився
币界网·2025/12/16 10:53
Критичний ризик виключення з Nasdaq загрожує компанії KindlyMD, що інвестує в Bitcoin
Bitcoinworld·2025/12/16 10:49
Хоскінсон пояснив, чому швидкість Cardano поступається Solana
币界网·2025/12/16 10:46

«Легальний» збір врожаю? Ланцюг вигоди та скандали за мем-коїн святом подружжя Трампа
Ніхто не хоче отримати заслугу за допомогу першій парі випустити криптовалюту, яка впала з піку більш ніж на 90%.
深潮·2025/12/16 10:40

XRP ETF зафіксував приплив коштів у розмірі 1 мільярд доларів
币界网·2025/12/16 10:35
Ціна AXL обвалюється на 18%, оскільки Circle відмовляється від токена після придбання розробника Axelar Network
Coinspeaker·2025/12/16 10:29
Nexo укладає багаторічну спонсорську угоду з Australian Open
Decrypt·2025/12/16 10:26

Золото переоцінене, настав час ротації у bitcoin: чи справдиться теорія про падіння BTC на 80%?
Coinspeaker·2025/12/16 10:21
Вісник
09:41
Opinion AI Oracle зазнав забруднення контексту, що призвело до неправильного рішення, команда повністю відшкодує збиткиBlockBeats News, 1 січня: Prediction Market Oracle Opinion зазнав атаки через "Context Contamination" його AI Oracle під час фази відкритого індексування, коли система отримала велику кількість дезінформації, що призвело до значного відхилення результатів прогнозування. Команда наразі оновила останні новини щодо цієї події: 1. Повна компенсація Усі постраждалі користувачі отримають повну компенсацію. Команда наразі проводить агрегування та перевірку даних, і розподіл компенсацій буде завершено якнайшвидше. Конкретні деталі графіку розподілу будуть повідомлені окремо. Постраждалим користувачам не потрібно вживати жодних дій — компенсація буде зарахована автоматично. 2. Оптимізація системи (завершено) Фактори, що призвели до контекстного забруднення у цьому інциденті, були успішно ідентифіковані та виправлені. Це оновлення ще більше підвищить точність і здатність до самокорекції AI Oracle. 3. Додатковий механізм аудиту (реалізовано) Подальші розрахунки на ринку тепер включатимуть додаткові етапи перевірки перед підтвердженням у мережі, щоб гарантувати, що результати проходять всебічний аудит і запобігти повторенню подібних проблем.
09:41
Opinion AI-пророк зазнав контекстного забруднення, що призвело до помилкових рішень, команда повністю компенсує збиткиBlockBeats повідомляє, що 1 січня прогнозний ринок Opinion Oracle зазнав атаки: через те, що їхній AI-оракул під час етапу відкритого індексування зазнав "забруднення контексту (Context Contamination)", йому було надано велику кількість хибної інформації, що призвело до серйозних відхилень у результатах прогнозування. Наразі команда оновила останній перебіг подій: 1. Повна компенсація Усі постраждалі користувачі отримають повну компенсацію. Команда проводить збір та верифікацію даних, розподіл компенсацій буде завершено якнайшвидше. Деталі щодо прогресу виплат буде повідомлено додатково. Постраждалим користувачам не потрібно вживати жодних дій — компенсація буде зарахована автоматично. 2. Оптимізація системи (завершено) Успішно ідентифіковано та усунуто фактори, що призвели до цього забруднення контексту, це оновлення ще більше підвищить точність та здатність до самокорекції AIOracle. 3. Додатковий механізм перевірки (впроваджено) Відтепер усі розрахунки на ринку перед підтвердженням у ланцюжку проходитимуть додатковий етап верифікації, щоб гарантувати повну перевірку результатів. Це дозволить уникнути повторення подібних проблем.
09:39
DeepSeek опублікував нову наукову статтю під авторством Liang Wenfeng: запропоновано нову архітектуру mHC для підвищення стабільності навчання великих моделейPANews 1 січня повідомляє, що, за даними Golden Ten Data, DeepSeek опублікувала нову наукову роботу, в якій запропонувала нову архітектуру під назвою Manifold-Constrained Hyperconnection (mHC), спрямовану на вирішення проблем гіперз'єднувальних мереж (HC), пов'язаних із нестабільністю навчання та обмеженою масштабованістю через порушення властивості ідентичного відображення. Ця архітектура відновлює властивість ідентичного відображення шляхом відображення простору залишкових з'єднань HC на певний многовид, а також поєднує сувору оптимізацію інфраструктури для забезпечення ефективності, що дозволяє досягти значного покращення продуктивності та чудової масштабованості. DeepSeek очікує, що mHC, як гнучке та практичне розширення HC, сприятиме глибшому розумінню дизайну топологічних архітектур і вкаже перспективний напрямок для розвитку базових моделей. Першими авторами цієї роботи є Zhenda Xie, Yixuan Wei, Huanqi Cao, а також Wenfeng Liang входить до списку авторів.
Новини