Thesis приобретает Lolli для расширения потребительской экосистемы биткоина

cryptonews.ruPublished on 2025-03-04Last updated on 2025-07-04

Thesis, венчурная студия, специализирующаяся на продуктах на базе биткоина, приобрела платформу Lolli, предоставляющую биткоин-награды. Эта сделка расширяет портфель Thesis, в который уже входят Fold, Mezo и tBTC, и направлена на продвижение использования биткоина в повседневной жизни, а также поддержку развития биткоин-экономики.

Основанная в 2018 году, Lolli уже вознаградила более 600 тыс. пользователей на сумму свыше $20 млн в BTC — за онлайн-покупки, игры и другую цифровую активность. Теперь проект возглавит CEO Thesis Мэтт Луонго, также являющийся со-основателем Fold. Под его руководством Lolli сосредоточится на обновлении продукта и выходе на международные рынки.

Планируемые улучшения: обновление функций Arcade и Daily Stack, новые возможности заработка через партнерство с Fold и мгновенные выплаты наград. Компания также разрабатывает планы по запуску платформы вне США.

Thesis намерена глубже интегрировать Lolli со своими другими сервисами, чтобы обеспечить более целостный пользовательский опыт в сфере заработка и трат биткоина. Это включает в себя изменения в инфраструктуре для повышения масштабируемости платформы.

Сделка является частью более широкой стратегии Thesis по интеграции биткоина в потребительские продукты и сервисы, повышая уровень заработка, хранения и использования цифровых активов.

Изображение: Freepik

Related Reads

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit7h ago

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit7h ago

Trading

Spot
活动图片