Исследователь ZachXBT обвинил трейдера в попытке скрыть кражу и исказить факты

cryptonews.ruPublished on 2025-09-03Last updated on 2025-12-04

Ончейн-аналитик ZachXBT выступил с обвинениями в адрес владельца купленного X-аккаунта, заявив, что тот распространяет ложную историю о заморозке средств Paxos, пытаясь вызвать жалость и оказать давление на компанию. По словам аналитика, автор сознательно искажает факты, чтобы представить себя жертвой и добиться разблокировки $500 тыс. Специалист подчеркнул: подобные попытки манипуляции встречаются регулярно и нередко маскируют криминальное происхождение криптовалют. Его заявление вызвало бурную реакцию среди пользователей и стало центром обсуждений в криптосообществе. Многие отметили прямолинейность и уверенность аналитика в своих выводах.

ZachXBT сообщил, что самостоятельно нашел указанный адрес, поскольку заявитель не предоставил его полностью. Он подчеркнул, что средства в BUSD на кошельке 0x250 имеют отношение к крупной краже у одного из бизнесов, совершенной в апреле 2020 года. Аналитик отметил: происхождение активов легко отслеживается благодаря нетипичным выводам на централизованные биржи. Он напомнил, что ранее эти адреса уже были помечены как связанные с кражей.

На фоне обвинений автор замороженного аккаунта Sky продолжил жаловаться на Paxos и настаивать на своей невиновности. Он утверждает, что компания заморозила $500 тыс. без предупреждения, а служба поддержки не отвечает на многочисленные обращения. В своих постах он призывает сообщество распространять информацию и оказывать давление на организацию. Юзер утверждает, что он и его команда ничего не нарушали, и требует скорейшего решения проблемы.

В криптосообществе реакция оказалась однозначной: большинство пользователей поддержали ZachXBT. Многие назвали его работу точной и быстрой, отмечая, что он снова разоблачил попытку скрыть неправомерные действия. Они подчеркнули, что трейдер пытался спекулировать эмоциями аудитории.

Другие участники отметили, что происхождение 540 тыс. BUSD действительно вызывает вопросы. Пользователи обратили внимание на «запах» крупного преступления, как выразился один из комментаторов. Главным мотивом обсуждений стало восхищение точностью работы ZachXBT.

Тем не менее нашлись и те, кто потребовал доказательств. Несколько пользователей спросили, есть ли дополнительные материалы, подтверждающие обвинения. Их интересовало, насколько достоверны сделанные выводы и есть ли вероятность ошибки. Однако сторонники аналитика напоминали о его прежних успешных расследованиях. Они уверены, что он не делает громких заявлений без существенных оснований.

Related Reads

IPO Imminent, OpenAI Faces Major Personnel Upheaval

OpenAI, preparing for a potential IPO, is experiencing significant leadership turmoil. In mid-August 2026, longtime "GPU geek" Scott Gray quietly left, and within three days, Chief Operating Officer Brad Lightcap (8-year veteran) and Chief Revenue Officer Denise Dresser (8-month tenure) departed. This follows a broader exodus of at least 10 senior executives in 2026, including heads of product, safety, and ethics. Analysts view this as a strategic "surgery" to transform from a research lab into a sales-driven enterprise company before going public. Revenue now tilts toward enterprise clients, surpassing consumer income sooner than expected, with annualized revenue reaching $40 billion. The new CRO, Dali Rajic, is a veteran enterprise sales leader. Concurrently, OpenAI has disbanded independent safety teams like "Preparedness," which assessed catastrophic risks, integrating their functions into core research. Critics warn this removes dedicated "brakes" on AI development. The leadership vacuum raises questions about who is the clear second-in-command after former apps CEO Fidji Simo moved to an advisory role. Co-founder Greg Brockman appears to be consolidating power. As OpenAI races against rival Anthropic ($47B annualized revenue), it faces the dual challenge of commercial execution while managing the departure of foundational technical talent and ensuring responsible AI development remains a priority.

marsbit1h ago

IPO Imminent, OpenAI Faces Major Personnel Upheaval

marsbit1h ago

AI Can 'Have Moods Too'! New Research from USTC: Confusion and Anxiety Make AI Work Better

The article discusses research from the University of Science and Technology of China and Oxford, revealing that allowing AI to recognize and act upon simulated "internal emotions" can significantly improve its performance. The study demonstrates a coherent pairing between specific emotional states in AI agents and their subsequent skill choices. For instance, an agent feeling curious and desirous will search for products, while one feeling confused and tense will rephrase queries. This mirrors human decision-making influenced by emotions. Statistical validation showed a 76.5% semantic consistency in these pairings. Crucially, the research challenges the traditional view of AI errors as flaws to be eliminated. It found that "bad" emotions like confusion, tension, or frustration serve as useful metacognitive signals, indicating a mismatch between the current strategy and the environment. By responding to these signals, AI can proactively adjust before a failure occurs. This is particularly effective in complex tasks prone to failure. For example, in tasks like "heating an item" and "picking up two items," success rates surged from 9.6% to 56.9% and 4.4% to 31.3%, respectively, when using the emotion-driven skill selection method (EMOTION2SKILL). The AI's "nervous" state about a closed microwave, for instance, prompted it to check and open it first, preventing failure. The article also mentions related work from Tianjin University, which embeds emotional prediction into world models (Large Emotional World Model, LEWM), significantly improving prediction accuracy in human-centric environments. Removing emotional data was found to degrade performance even in unrelated logical reasoning tasks. These studies build on earlier findings, like those from Anthropic, that identifiable emotional representations exist within large language models (LLMs). The focus is shifting from philosophical debate about AI emotion to practically harnessing these internal states as functional signals to enhance AI robustness and capability.

marsbit1h ago

AI Can 'Have Moods Too'! New Research from USTC: Confusion and Anxiety Make AI Work Better

marsbit1h ago

Trading

Spot
活动图片