麻吉大哥将发行全新代币$MACHI 扬言项目方不会割韭菜？

cryptonewsPublicado a 2024-08-08Actualizado a 2024-08-29

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八月 29, 2024 13:46 GMT+8

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Tasa de acierto en caché del 99,93%, llega el Harness más adecuado para DeepSeek, conquista 86k estrellas en GitHub

La comunidad de código abierto ha encontrado lo que muchos consideran el "Harness" óptimo para DeepSeek: un proyecto llamado **Pi**, que ha acumulado 86.000 estrellas en GitHub. Su éxito se basa en una eficiencia de costos excepcional. La clave es su alta **tasa de acierto de caché del 99.93%**. Al integrar DeepSeek V4 Flash, Pi logra que la inmensa mayoría de los tokens de entrada reutilicen cálculos previos, reduciendo drásticamente el reprocesamiento. Esto se traduce en un costo medio por tarea exitosa de solo **~0,028 USD**, según una prueba comparativa de Composio con otros 8 agentes. En contraste, soluciones como Claude Code resultaron hasta 7 veces más caras para el mismo modelo subyacente. La filosofía de Pi es la simplicidad: ofrece solo cuatro herramientas básicas (leer, escribir, modificar archivos y ejecutar comandos), permitiendo extensiones modulares. Esta estructura estable y predecible es ideal para el motor de caché de prefijo automático de DeepSeek, minimizando las invalidaciones. Mientras tanto, DeepSeek ha confirmado el desarrollo de su **Harness oficial**, con el objetivo declarado de igualar a Claude Code. Se espera que la solución nativa ofrezca una integración más profunda y lista para usar, mientras que Pi mantendrá su ventaja en personalización y flexibilidad para cambiar entre diferentes modelos proveedores. La competencia entre la solución oficial y herramientas de terceros como Pi presionará para lograr la máxima eficiencia de costos, aprovechando al máximo el bajo precio por token y las capacidades de razonamiento de DeepSeek.

marsbitHace 31 min(s)

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EthSystems y Undefined Labs firman un Memorándum de Entendimiento para impulsar la adopción institucional de Ethereum en Corea del Sur

**EthSystems y Undefined Labs firman un MOU para impulsar la adopción institucional de Ethereum en Corea del Sur** El 11 de agosto de 2026, EthSystems, una empresa de infraestructura institucional de Ethereum fundada por el equipo tras la Fuerza de Tarea de Privacidad Institucional de la Ethereum Foundation, anunció un Memorando de Entendimiento estratégico con Undefined Labs, una de las principales firmas de asesoría institucional y estrategia de entrada al mercado Web3 en Corea del Sur. A través de esta asociación, las empresas colaborarán para acelerar la adopción institucional de Ethereum en Corea del Sur, trabajando con instituciones financieras, reguladores, empresas y participantes del ecosistema. El foco estará en la tokenización, stablecoins, infraestructura de activos digitales y la adopción de blockchain institucional. EthSystems, que se independizó de la Ethereum Foundation en julio de 2026, aportará su experiencia en infraestructura institucional, asesoría técnica y arquitectura empresarial. Undefined Labs liderará el compromiso comercial en el mercado coreano, facilitando conexiones con instituciones financieras y proporcionando inteligencia de mercado local. Corea del Sur está emergiendo como un mercado clave en Asia para la adopción de blockchain institucional. Esta colaboración busca combinar la experiencia técnica global de Ethereum con el profundo conocimiento del mercado financiero coreano, apoyando a las instituciones locales a través de educación, talleres, asesoría estratégica y desarrollo de pruebas de concepto.

cointelegraphHace 38 min(s)

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cointelegraphHace 38 min(s)

Cuando el tráfico de Meme se encuentra con RWA: La ambición financiera de Hyperliquid y Robinhood

Autor: Prathik Desai, Token Dispatch Compilación: Saoirse, Foresight News El artículo analiza el papel de la especulación como un precursor necesario en la evolución de los mercados financieros. Aunque a menudo se critica a la industria cripto por ser un "casino" especulativo, esta actividad puede generar la liquidez y la base sobre la cual se construyen infraestructuras financieras más maduras. Se traza un paralelismo histórico con el mercado de futuros de granos del siglo XIX en Chicago, donde los especuladores proporcionaron la liquidez que permitió un sistema robusto de descubrimiento de precios. El análisis se centra en casos actuales: Hyperliquid, una plataforma de derivados que ha trasladado su modelo de trading con apalancamiento a activos del mundo real (como acciones, oro o índices), viendo ahora más volumen en estos que en criptoactivos. Y Robinhood Chain, una blockchain diseñada para negociar acciones tokenizadas, que ha aprovechado el boom de trading de memecoins (como FRONG) para atraer usuarios y capital, sentando así las bases para su ambición de ser una infraestructura para activos del mundo real. La tesis principal es que la especulación no es inherentemente buena o mala. Su valor a largo plazo depende del activo subyacente al que se vincule. Cuando la liquidez especulativa se canaliza hacia activos con valor fundamental, puede convertirse en el pilar para construir nuevas capas de infraestructura financiera y mecanismos de fijación de precios, como demuestran los ejemplos de Hyperliquid y Robinhood.

marsbitHace 55 min(s)

Cuando el tráfico de Meme se encuentra con RWA: La ambición financiera de Hyperliquid y Robinhood

marsbitHace 55 min(s)

La escasez de HBM de NVIDIA restringe la próxima generación de GPU, pero este disco duro roba protagonismo

Cuando el cifrado, compresión, indexación, servicios de memoria y contexto se acercan al medio de almacenamiento, los límites de valor de SSD, DRAM, HBM y HBF serán redefinidos. Los Agent de IA transforman los sistemas de cómputo en entidades persistentes que observan, razonan y mantienen estado. Esto genera una cadena continua de escritura de datos que incluye memoria, índices, registros y contexto, haciendo que el almacenamiento sea parte integral del ciclo de percepción y decisión del Agent. Surgen SSD funcionales o "inteligentes", capaces de realizar cifrado, compresión, indexación y gestión del ciclo de vida de datos cerca del medio, más allá de ser solo un destino de almacenamiento. Estas capacidades se organizan en torno a la identidad del agente, su contexto y memoria. El estándar NVMe ya proporciona caminos para la ejecución de programas en el dispositivo. La memoria del Agent es compleja, requiriendo almacenar y organizar diversos objetos con diferentes requisitos de seguridad, actualización y vida útil. Los SSD funcionales ejecutan tareas deterministas (cifrado, compresión) cerca de los datos, mientras que las decisiones semánticas permanecen en el runtime del Agent. En el edge, los SSD pueden ser la capa de estado persistente para Agents personales, permitiendo un funcionamiento más duradero y local. En la nube, los nodos de almacenamiento para Agent pueden proporcionar servicios de contexto, memoria compartida y gobernanza para clusters de GPU. Esto cambia el modelo de negocio hacia métricas de rendimiento integrales. Se redefine la jerarquía de memoria: HBM maneja datos críticos actuales; HBF (High Bandwidth Flash) ofrece mayor capacidad para datos de lectura intensiva; DRAM/CXL gestiona estado variable y agrupación; y los SSD funcionales almacenan objetos persistentes y ofrecen servicios cerca de los datos. La innovación no está en reemplazar una capa por otra, sino en una colaboración optimizada. Los primeros ejemplos industriales son los "AI SSD", como las soluciones de Phison (aiDAPTIV), Longsys (SPU+iSA) y la colaboración entre Linyun y Yuansuan (寅谱-联芸). Estas rutas combinan hardware de almacenamiento, middleware y software para ampliar la capacidad de modelos y gestionar cachés como KV Cache de manera eficiente. El futuro puede desarrollarse en tres direcciones: 1) SSD con funcionalidades específicas integradas o programables, 2) Nodos de almacenamiento completos que ofrecen servicios para Agent, y 3) Una recombinación optimizada de la jerarquía de memoria (HBM, HBF, DRAM/CXL, SSD). El valor final se medirá en costo por token, continuidad del Agent y gestión confiable del ciclo de vida de los datos.

marsbitHace 1 hora(s)

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marsbitHace 1 hora(s)

Sorpresa: Claude «fracasa» al desafiar la Hipótesis de Riemann, pero mejora un récord matemático de 37 años

La IA Claude, en su versión de investigación de Anthropic, intentó sin éxito demostrar la hipótesis de Riemann, uno de los problemas matemáticos más famosos y con una recompensa de un millón de dólares. Sin embargo, en el proceso, logró un avance significativo en un área relacionada: mejoró el límite inferior de la proporción de ceros no triviales de la función zeta de Riemann que se sabe que están en la línea crítica, aumentándolo del 41,6% al 67,2%. Este incremento de 25,6 puntos porcentuales supone un gran salto, ya que en los 37 años anteriores los matemáticos solo habían logrado mejorarlo en 0,8 puntos. El experimento involucró a Claude generando y probando alrededor de 650 ideas inicialmente, y luego organizando unos 60 "subagentes" que trabajaron durante un día y medio, ejecutando comandos, escribiendo scripts y realizando comprobaciones numéricas. Después de encontrar el resultado, Claude realizó autoverificaciones, descargó artículos para evitar duplicaciones y sugirió redactar un artículo para revisión experta. Matemáticos de Anthropic validaron el trabajo, se produjo una prueba formal en Lean, y expertos externos lo revisaron. Aunque el método no conduce directamente a una demostración completa de la hipótesis, muestra la creciente capacidad de los modelos de IA para abordar problemas de investigación matemática sin respuestas predefinidas.

marsbitHace 1 hora(s)

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