Cycle Capital：SATS与Unisats近期关键叙事发展

长文源：区块律动Publicado a 2017-07-24Actualizado a 2024-07-17

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El emisor de stablecoin en yen japonés JPYC completa su Serie B con 38 millones de dólares

La emisora japonesa de stablecoin vinculada al yen, JPYC, ha completado una extensión de su ronda de financiación Serie B, elevando el total acumulado a unos 6.000 millones de yenes (38 millones de dólares). El grupo logístico AZ-COM Maruwa Holdings se unió como nuevo inversor. Los fondos se destinarán a expandir su ecosistema financiero y Web3 y a acelerar la adopción de su stablecoin. Aunque no se revelaron las cifras exactas de la extensión, el total aumentó en unos 1.000 millones de yenes desde mayo. Se informó que AZ-COM explora usar la stablecoin para pagar a unos 2.300 socios y contratistas de reparto, lo que podría integrar flujos comerciales, logísticos y de pago en finanzas on-chain.

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¡Arthur Hayes ha intensificado sus compras de este altcoin, invirtiendo 2 millones de dólares en los últimos cinco días!

Arthur Hayes, fundador de BitMEX y una figura clave en el mercado cripto, ha intensificado sus compras del token $ENA de la ecosistema Ethena en Ethereum. Según Lookonchain, en los últimos cinco días ha adquirido 22,64 millones de tokens $ENA por un valor aproximado de 2 millones de dólares, incluyendo una compra reciente de 985.000 dólares. Estas inversiones significativas han atraído la atención hacia el proyecto Ethena, que desarrolla productos financieros como dólares sintéticos en blockchain. Aunque los movimientos de grandes inversores como Hayes son un indicador relevante, los expertos advierten que no son suficientes para impulsar los precios por sí solos. Destacan la necesidad de considerar también los fundamentos del proyecto, las condiciones generales del mercado y otros factores macroeconómicos antes de tomar decisiones de inversión.

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¿Puede la IA hacerse cargo del laboratorio? Un estudio de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China ofrece una prueba de esfuerzo en el mundo físico real

¿Puede la IA hacerse cargo de un laboratorio? Un estudio reciente de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China realizó una prueba de estrés en el mundo físico real. La investigación construyó un laboratorio de catálisis automatizado con 45 estaciones de trabajo modulares, convirtiendo capacidades experimentales en "habilidades" legibles por máquinas para que un agente de IA las utilice. Se evaluaron sistemáticamente 48 configuraciones, combinando 6 marcos de agentes y 9 modelos de lenguaje grandes, en 32 tareas de investigación definidas por expertos (4.608 ejecuciones de prueba). Los resultados fueron reveladores: solo el 3.3% de los flujos de trabajo generados (151 de 4.608) pudieron ejecutarse sin corrección humana. La mejor combinación (Claude Code con Claude Opus 4.7) logró una tasa de ejecución del 28.1%. Además, en pruebas de bucle cerrado, los agentes demostraron poder ajustar parámetros basándose en resultados experimentales, pero no re-planificar a nivel científico o corregir omisiones clave en la estrategia. La planificación de secuencias largas (más de 30 pasos) también sigue siendo un cuello de botella significativo. El estudio distingue tres capacidades cruciales a menudo confundidas: 1) generar planes de experimentos fluidos, 2) generar flujos de trabajo ejecutables físicamente, y 3) ajustar la estrategia de investigación global basándose en resultados. Actualmente, la capacidad de planificación en lenguaje no se traduce automáticamente en ejecución confiable, y el ajuste de parámetros no equivale a una replanificación científica. Esta infraestructura sirve tanto como "campo de pruebas" para evaluar las capacidades científicas de la IA, como "campo de entrenamiento" para su evolución, creando un ciclo cerrado de "planificación-ejecución-retroalimentación-replanificación". Esto proporciona evidencia cuantificable y verificable en el mundo físico para evaluar el progreso de la IA hacia el descubrimiento científico autónomo de extremo a extremo.

marsbitHace 35 min(s)

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El token se desploma un 99% y el fundador va a la cárcel: la startup NFT Few and Far le costó a los inversores 10 millones de dólares

La fiscalía estadounidense ha acusado a Taj Tarsha, fundador del proyecto NFT Few and Far, de fraude de valores y electrónico. Según la acusación, desde febrero de 2022, Tarsha recaudó más de 10 millones de dólares de al menos 67 inversores mediante acuerdos SAFT para el token FAR, destinado a un mercado en la cadena NEAR. En lugar de desarrollar el proyecto, supuestamente desvió los fondos para uso personal: apuestas en línea, especulación con criptomonedas, un crédito hipotecario, servicios de diseño de interior y su hobby como DJ. Aunque se detectaron irregularidades en una auditoría de junio de 2023, Tarsha habría continuado malversando fondos durante al menos otro año. Cuando el token FAR se lanzó finalmente en mayo de 2024, su precio colapsó más de un 99% casi de inmediato. El fundador fue arrestado el 6 de junio de 2026 y se enfrenta a hasta 20 años de prisión por cada cargo. Este caso sigue un patrón de fraude observado en la industria NFT, donde el mecanismo SAFT, diseñado para posponer la venta de tokens hasta que exista un producto, puede dificultar el control sobre el uso de los fondos recaudados.

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Última entrevista de Fei-Fei Li: Los humanos tampoco aprenden solo de datos reales

En una reciente entrevista, Fei-Fei Li, fundadora de World Labs, y Yunzhu Li, cofundador de SceniX, discutieron la visión de la "inteligencia espacial" y la adquisición de SceniX por parte de World Labs. Destacan que la robótica es un área clave para aplicar esta inteligencia, enfrentando el gran desafío de la escasez de datos de entrenamiento y evaluación en el mundo real. La solución propuesta es una plataforma de infraestructura digital que utiliza simulación (real-to-sim-to-real) para crear entornos de entrenamiento y evaluación escalables, seguros y eficientes para robots. El modelo generativo Marble de World Labs complementa esta visión al crear mundos digitales coherentes. Enfatizan que esta infraestructura es neutral respecto al hardware robótico y los modelos de IA, centrándose en la fiabilidad y la aplicabilidad práctica en entornos semiestructurados, como almacenes, antes de abordar entornos no estructurados como los hogares. El enfoque combina principios físicos con aprendizaje automático, utilizando la simulación para un razonamiento contrafactual y una cobertura sistemática de escenarios, algo imposible solo con datos del mundo real. El objetivo a dos años vista es validar esta tecnología con clientes pioneros en casos de uso concretos.

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