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区块律动Publicado a 2018-09-24Actualizado a 2024-09-18

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Blockchain Capital 合伙人:Tokenización remodelará la estructura subyacente del mercado de capitales

Aleks Larsen, socio de Blockchain Capital, argumenta que la tokenización revolucionará los mercados de capital al estandarizar la representación de activos, similar a como los contenedores transformaron la logística global. El problema actual es la fragmentación: cada activo (hipotecas, acciones, fondos) tiene registros y sistemas propios, lo que genera ineficiencias y altos costos al transferirlos entre instituciones. La tokenización resuelve esto al crear un contenedor digital estandarizado y legible por máquinas para los derechos financieros. Esto permite que plataformas, prestamistas y custodios interactúen directamente con el activo, sin necesidad de infraestructuras personalizadas. La analogía clave es la contenerización: antes de los años 60, el transporte de mercancías era lento y costoso. La estandarización del contenedor redujo drásticamente costos y tiempos, reorganizó toda la cadena de suministro y expandió masivamente el comercio global. Del mismo modo, los tokens son los "contenedores" de las finanzas. Los stablecoins ya demuestran este potencial, creando una red global eficiente para transferir valor. Este ecosistema ahora atrae otros activos tokenizados (bonos, materias primas, crédito privado), que superan los $400 mil millones. El cambio fundamental es que los servicios financieros comienzan a orbitar alrededor del *activo tokenizado* en sí, no de la relación del titular con una institución específica. Esto descentraliza el acceso y reduce barreras de entrada. A largo plazo, la tokenización puede crear un mercado de capitales verdaderamente global y accesible, donde el capital fluya hacia activos de valor previamente excluidos por su tamaño, ubicación o complejidad, impulsando una asignación de recursos más eficiente.

marsbitHace 14 min(s)

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marsbitHace 14 min(s)

Caltech resuelve con IA un problema de 60 años en química cuántica: una GPU hace el trabajo de 7.800

El Instituto de Tecnología de California (Caltech) ha utilizado un modelo de IA para abordar un problema de 60 años en química cuántica: reducir drásticamente la complejidad computacional de las simulaciones de densidad electrónica. El método tradicional, la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT), ve su tiempo de cálculo aumentar cúbicamente con el tamaño del sistema, volviendo imposibles los cálculos para moléculas grandes. El equipo de Anima Anandkumar entrenó un Operador Neuronal de Fourier (FNO) para aprender la relación directa entre las condiciones de entrada y la densidad electrónica correspondiente, reduciendo la complejidad de O(N³) a casi O(N log N). Este modelo, denominado Kohn-Sham FNO, se inserta en el proceso iterativo estándar de DFT, funcionando como una "cadena de pensamiento" que permite la autocorrección, a diferencia de los modelos de predicción directa que fallan al extrapolar. Los resultados son significativos: el modelo logró una precisión del 97.77% en la densidad al extrapolar a moléculas farmacéuticas grandes no vistas durante el entrenamiento, superando ampliamente el 58.6% de error de los modelos de predicción directa. En una prueba a gran escala, simuló un defecto en una estructura de magnesio con 82,500 electrones en una sola GPU, una tarea que en 2019 requirió aproximadamente 7,800 GPUs. El exponente de escalado del nuevo método es de 1.03 (casi lineal), frente al 3.37 (cúbico) del método tradicional. Este avance, que combina principios físicos con IA para reemplazar solo el paso computacional más costoso, abre nuevas posibilidades para el descubrimiento acelerado de fármacos, materiales para baterías y catalizadores.

marsbitHace 21 min(s)

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marsbitHace 21 min(s)

ÚLTIMAS NOTICIAS: ¡Publicados los datos de la Reserva Federal sobre el Índice de Precios de Consumo (PCE), utilizado para medir la inflación! ¡Esta es la primera reacción de Bitcoin (BTC)!

La principal criptomoneda, Bitcoin, mantiene sus altos niveles antes de la publicación hoy de los datos de inflación del índice de precios de gastos de consumo personal (PCE) de EE.UU. Como se sabe, Bitcoin subió desde aproximadamente $62.000 a más de $80.000 en un período muy corto. Ayer, incluso superó los $81.000, alcanzando su nivel más alto en tres meses. Aunque el mercado retrocedió un poco después, ahora el foco está en los datos del PCE, uno de los indicadores de inflación más seguidos por la Fed, y en las expectativas sobre su política monetaria. Un informe del PCE inferior a las expectativas podría reforzar la idea de una presión inflacionaria decreciente, apoyando las expectativas de que la Fed podría adoptar una política monetaria más flexible. Por el contrario, un informe superior a las expectativas podría debilitar las expectativas de recortes de tasas, ejerciendo presión de venta a corto plazo sobre Bitcoin. Los datos publicados para julio, considerados un indicador adelantado de la inflación, fueron los siguientes: - PCE básico (anual): 3.3% (vs. 3.3% esperado y previo) - PCE básico (mensual): 0.2% (vs. 0.2% esperado; previo 0.1%) - PCE general (anual): 3.7% (vs. 3.6% esperado; previo 3.7%) - PCE general (mensual): 0.2% (vs. 0.1% esperado; previo -0.1%) *Esto no es una recomendación de inversión.

cryptonews.ruHace 42 min(s)

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