Блокчейн Sui интегрирован рекламной платформой Alkimi

cryptonews.ruPublicado a 2025-05-06Actualizado a 2025-08-07

Acryptoinvest.news: Децентрализованная рекламная платформа Alkimi полностью интегрировала блокчейн и технологический стек Sui, чтобы обеспечить показ рекламы, проверку, платежи и управление данными полностью на блокчейне.

Sui сегодня объявила о полной интеграции децентрализованной рекламной платформы Alkimi с блокчейном Sui и его технологическим стеком для перевода всей цепочки поставок цифровой рекламы в блокчейн.

На практике это означает, что показ рекламы, ее проверка, платежи и обработка данных между рекламодателями и издателями теперь будут осуществляться полностью в блокчейне, что обеспечивает прозрачность, скорость и экономическую эффективность в отрасли, которая долгое время страдала от скрытых комиссий и непроверяемых результатов.

Как стек Sui питает Alkimi:

  • Sui управляет транзакционным уровнем, урегулируя взаимодействия и платежи между покупателями и продавцами рекламы в режиме реального времени.
  • Walrus размещает огромные объемы рекламных данных в цепочке, поддерживая более 25 миллионов показов рекламы в день и обеспечивая прозрачное отслеживание эффективности.
  • Nautilus проверяет доставку рекламы, используя безопасные и надежные среды исполнения, что позволяет проводить автоматизированную финансовую сверку на основе реальных результатов.
  • Seal шифрует и управляет доступом к конфиденциальным метаданным рекламы, сохраняя конфиденциальность и при этом сохраняя децентрализованность системы.

Такие крупные бренды, как AWS, TikTok, Currys и Polestar, уже проводят кампании на платформе Alkimi.

«Речь идёт не о копировании традиционных рекламных систем в блокчейн», — заявил Бен Патли, генеральный директор Alkimi. «Речь идёт о создании чего-то принципиально лучшего — прозрачного, эффективного и равноправного для всех участников».

Институциональная поддержка токена SUI встречает сопротивление рынка

Это заявление последовало за важным шагом Sui: Mill City Ventures, небанковская кредитная компания, котирующаяся на бирже Nasdaq, недавно объявила о частном размещении акций на сумму 450 миллионов долларов с целью создания первой публично торгуемой казначейской акции Sui, при этом 98% выручки будет направлено на приобретение токенов SUI.

Тем временем, цена токена SUI, похоже, приостановила откат после достижения недавнего пика в $4,5 в конце июля, установив локальную поддержку в районе $3,3. В настоящее время она тестирует 7-дневную экспоненциальную скользящую среднюю (EMA), находясь чуть ниже неё, в то время как RSI отступил от уровней перекупленности примерно до 47. Это указывает на потенциальную стабилизацию.

Однако цена SUI, возможно, формирует медвежью модель «двойная вершина» с пиками в середине мая и конце июля около $4,3 и $4,5 соответственно. Неспособность преодолеть этот барьер с двух попыток повышает риск более глубокой коррекции или консолидации в ближайшей перспективе.

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Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

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Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

En solo tres días, Google ha perdido a dos leyendas de la IA. El 18 de junio, Noam Shazeer, coautor del seminal trabajo "Attention is All You Need" y copresponsable de Gemini, anunció su salida para unirse a OpenAI. Dos días después, John Jumper, ganador del Nobel de Química 2024 y líder de AlphaFold, dejó Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. Estas partidas no son incidentes aislados, sino parte de una tendencia clara de fuga de talento de Google hacia OpenAI y Anthropic, como lo confirma también la reciente incorporación a Anthropic del exmiembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy. El trasfondo de este éxodo es fundamentalmente una cuestión de misión y enfoque. El modelo de negocio central de Google, basado en la publicidad, impone una lógica orientada a productos y métricas comerciales que, en última instancia, restringe la investigación pura. En contraste, tanto OpenAI (con su misión de AGI) como Anthropic (centrada en la seguridad y la ciencia) ofrecen un entorno de trabajo enfocado únicamente en empujar los límites de las capacidades de los modelos. A esto se suma la fuerte atracción financiera: OpenAI y Anthropic están en camino a una OPI, lo que promete una recompensa económica masiva a través de capital para sus empleados, algo que la ya gigantesca Google difícilmente puede igualar. La fusión de Google Brain y DeepMind en 2023, destinada a consolidar esfuerzos, ha generado en cambio tensiones culturales y ha hecho más evidente la presión por alinear la investigación con los objetivos de los equipos de productos. El resultado es una reorganización estructural del mapa del talento en IA. Google, a pesar de sus vastos recursos en computación y datos, está perdiendo a las personas que definen el futuro del campo. La verdadera ventaja competitiva en IA reside en retener a las mentes más brillantes, y Google está descubriendo que esa es quizás su batalla más difícil.

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Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

marsbitHace 4 hora(s)

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