SUI 市值超过 LTC，市值进入前 20 位

marsbitPublicado a 2024-09-30Actualizado a 2024-10-01

火星财经消息，据 CoinMarketCap 数据，当前 SUI 报价1.9美元，过去24小时涨幅达9%，过去一个月涨幅高达143%，市值为 52.5 亿美元，超过 LTC 的 51.1 亿美元，跻身市值前 20 行列。

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Resumen: En las últimas 24 horas, Coinbase anunció una colaboración con Standard Chartered para ampliar los canales de depósito en múltiples monedas fiduciarias. Además, las empresas Sharplink y Forward Industries, que poseen importantes reservas de ETH y SOL respectivamente, serán incluidas en los índices Russell 2000 y 3000, ofreciendo exposición indirecta a estas criptomonedas. Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, sugirió que el banco podría emitir una stablecoin en el futuro. Otras noticias destacadas incluyen: la presión regulatoria llevó a Polymarket a considerar la implementación de verificaciones KYC; la HKMA introdujo nuevas medidas para las cuentas de inversión de clientes continentales; y el analista Tom Lee pronosticó un "superciclo" para las criptomonedas, impulsado por la tokenización y los agentes de IA, con el ETH como principal beneficiario. También hubo desarrollos sobre la falta de claridad regulatoria para derivados de empresas privadas como SpaceX en Hyperliquid, el lanzamiento de la stablecoin institucional fUSD, y un informe de a16z señalando que la mayoría de los activos tokenizados aún no aprovechan la verdadera composabilidad DeFi. En China, el Tribunal Supremo anunció que estudiará normas para casos relacionados con criptomonedas.

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"Gran Modelos Linguísticos (LLMs) han superado numerosos exámenes de referencia, pero ¿significa esto que nos acercamos a la Inteligencia Artificial General (AGI)? Un artículo reciente argumenta que en realidad nos estamos alejando, ya que carecemos de una definición clara y medible de la AGI. Frente a un vacío conceptual donde visionarios como Musk o Huang ofrecen predicciones dispares, investigadores como Bennett proponen un nuevo estándar: la AGI debe evaluarse como un 'científico artificial'. Este criterio exige tres capacidades fundamentales más allá de la mera imitación: 1) **Experimentación activa**: capacidad de interactuar autónomamente con entornos nuevos para obtener información, no solo procesar datos pasivamente. 2) **Comprensión causal**: pasar de identificar correlaciones en los datos a entender relaciones de causa-efecto, esencial para una verdadera adaptación. 3) **Balance entre exploración y explotación**: gestionar recursos limitados para buscar nuevos conocimientos mientras aplica los existentes. El artículo critica que el camino actual dominante, el 'Scale-maxing' (maximización de escala mediante datos, parámetros y potencia de cálculo), solo produce respuestas aproximadas memorizadas en los pesos del modelo, fallando en tareas fuera de su distribución de entrenamiento (por ejemplo, errores básicos en comparación de números). La verdadera AGI, según Bennett, requerirá una convergencia de múltiples enfoques metodológicos, no solo la ampliación de modelos. En definitiva, el futuro de la AGI no debe medirse por su habilidad para aprobar exámenes humanos, sino por su capacidad para descubrir nuevo conocimiento de forma autónoma, adaptativa y bajo restricciones prácticas, como lo haría un científico."

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