Ripple выделяет трансатлантическую инициативу как образец для глобального регулирования криптовалют.

cryptonews.ruPublicado a 2025-09-25Actualizado a 2025-09-28

Новаторская трансатлантическая инициатива стимулирует институциональное принятие технологии блокчейн, подчеркивая стабильные монеты, токенизированные активы, регуляторное выравнивание и трансграничные финансы, с Ripple, стремящимся сформировать глобальные стандарты и ускорить цифровой рост.

Ripple продвигает двустороннюю рабочую группу как катализатор для институционального принятия блокчейн

Ripple поделилась инсайтами 25 сентября о новой двусторонней инициативе между Великобританией и США, подчеркивая ее потенциальное влияние на цифровые активы и трансграничные финансы. Авторство анализа принадлежит Мэттью Осборну, директору по политике в Европе и Великобритании в Ripple, и Лорен Белив, руководителю политики в США в Ripple, и он посвящен заявлению обеих правительств о Трансатлантической рабочей группе для рынков будущего. Инициатива направлена на координацию подходов к стабильным монетам, токенизированным активам и доступу к рынкам.

[bn_top_ad]

Ripple заявила в своем анализе:

Это значительный этап.

Компания объяснила, что рабочая группа может служить первым глобальным шаблоном для международного сотрудничества на крипторынках. Ripple подчеркнула приоритеты, такие как стабильные монеты для трансграничных расчетов, признание токенизированного обеспечения и регуляторное равенство между Великобританией и США для снижения дублирующей нагрузки по соблюдению требований. «Ожидается, что Рабочая группа представит рекомендации в течение 180 дней посредством Финансовой регулирующей рабочей группы Великобритании и США, предоставляя четкий временной график для прогресса,» отметила Ripple.

Компания также подчеркнула более широкое воздействие:

Увеличение международного сотрудничества между Великобританией и США поможет раскрыть весь экономический потенциал блокчейн-технологий в обеих странах.

Кэсси Крэддок, управляющий директор по Великобритании и Европе в Ripple, сказала на платформе социальных медиа X, что она приняла участие в круглом столе на Даунинг-стрит во время государственного визита Дональда Трампа в Великобританию, описывая его как предшественника объявления о Трансатлантической рабочей группе для рынков будущего между Великобританией и США. Она назвала инициативу усилием по укреплению давнего партнерства в сфере финансовых услуг между двумя странами.

Более широкие последствия инициативы распространяются на институциональное принятие и инвестиции. Крэддок отметила, что «новая рабочая группа приведет к более тесному сотрудничеству между США и Великобританией в отношении цифровых активов, создавая возможность для согласования по вопросам стабильных монет, токенизации и доступа к трансграничным рынкам, а также задавая шаблон для международного сотрудничества в нашей индустрии». Она добавила, что Ripple хорошо позиционирован для того, чтобы использовать свой трансатлантический охват для поддержки работы рабочей группы. Ripple аналогично подчеркнула, что четкие и совместимые стандарты снизят барьеры для трансграничной активности, укрепят институциональную уверенность и поддержат амбиции Великобритании стать мировым центром цифровых активов. В то время как критики утверждают, что быстрое регулирование может помешать инновациям, сторонники считают, что гармонизированный надзор жизненно важен для рыночной уверенности и долгосрочного роста.

Lecturas Relacionadas

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

**Los usuarios de Claude Code se quejaban de que el modelo se volvió más torpe, pero Anthropic aclara: el problema no era el modelo, sino el ajuste de "Esfuerzo".** En marzo, muchos desarrolladores notaron que Claude Code parecía menos competente: omitía leer archivos o ejecutar pruebas. La comunidad criticó fuertemente a Anthropic. La causa real fue un cambio en la configuración predeterminada del nivel de **Esfuerzo (Effort)**, de "alto" a "medio", realizado para reducir la latencia. Este ajuste afectó cuánto trabajo invertía Claude en una tarea, no su conocimiento fundamental. Anthropic explica la diferencia clave entre **Modelo** y **Esfuerzo**: * **Modelo (Sonnet, Opus, Fable):** Representa la "inteligencia" o conocimiento base del modelo (pesos congelados del entrenamiento). Cambiarlo resuelve problemas de "¿puede hacerlo?". * **Esfuerzo (Effort):** Representa la "actitud" o cuánto trabajo está dispuesto a realizar en una tarea específica (leer archivos, ejecutar pruebas, verificar). Un Esfuerzo bajo hace que Claude responda rápido pero pida más contexto; un Esfuerzo alto lo hace investigar y trabajar de forma más autónoma. **Conclusión importante:** Un modelo más pequeño (como Sonnet) con un Esfuerzo alto puede superar a un modelo más grande (como Opus) con un Esfuerzo bajo en muchas tareas. El cambio de marzo demostró que los usuarios a menudo subestimaban el impacto del control de Esfuerzo, culpando erróneamente al modelo. **Marco para solucionar problemas:** 1. Verifica primero el contexto y las instrucciones (prompt). 2. Si Claude se equivoca, pregúntate: **¿Es que "no sabe" o "no se esfuerza lo suficiente"?** * **No se esfuerza (ej., omite pasos):** Aumenta el nivel de Esfuerzo. * **No sabe (ej., errores persistentes a pesar del contexto):** Cambia a un modelo más capaz. La lección es que el uso efectivo de herramientas de IA como Claude Code ya no se trata solo de elegir el modelo más potente, sino de aprender a **gestionar y asignar recursos** (modelo y esfuerzo) de manera inteligente para cada tarea, optimizando tanto el rendimiento como el coste.

marsbitHace 1 hora(s)

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

marsbitHace 1 hora(s)

Casi un centenar de jugadores se lanzan al sector de datos embodiment: 44.700 millones de financiación en un año, ¿quién puede ganar dinero realmente "vendiendo datos"?

**Resumen en español europeo:** Más de 90 empresas, incluidas 70 dedicadas a la recopilación, compiten en el emergente campo de los datos de inteligencia encarnada en China. En el último año, 15 proveedores de datos independientes recaudaron aproximadamente 4.470 millones de RMB. El artículo, basado en estadísticas de "Quantum Bit", describe diez aspectos clave del sector: 1. **Métodos de recopilación:** Se dividen en cuatro categorías: teleoperación de robots reales, recopilación sin robot (con captura de movimiento), simulación y destilación de vídeos de internet. La mayoría de las empresas (43%) utilizan múltiples métodos, siendo la teleoperación la ruta única más común (31%). 2. **Perfil de los actores:** Los proveedores de datos independientes son el grupo más numeroso (40%), seguidos por plataformas de datos estatales (26%) y fabricantes de robots (25%). Dos tercios de las empresas son "nativas" del sector. 3. **Capacidad y distribución:** La capacidad anual actual se estima en 1,6-1,8 millones de horas, con el objetivo de multiplicarla por 15-20 en 1-3 años. Las "fábricas de datos" están presentes en 20 provincias, concentrándose en el delta del Yangtsé. 4. **Financiación y etapa:** La financiación del último año para proveedores independientes (44.700 millones RMB) es modesta comparada con la inversión total en inteligencia encarnada. El sector está muy fragmentado, con una sola "unicornio" (Lightwheel AI) que acaparó el 70% de la inversión. 69 fondos han invertido, pero ninguno de forma significativa, mostrando cautela. 5. **Conclusión:** El mercado de datos encarnados es ya una industria independiente y generadora de empleo, pero se encuentra en una fase muy temprana. Aún no está claro si "vender datos" será un negocio rentable, y los próximos 1-2 años serán cruciales para validar el modelo.

marsbitHace 4 hora(s)

Casi un centenar de jugadores se lanzan al sector de datos embodiment: 44.700 millones de financiación en un año, ¿quién puede ganar dinero realmente "vendiendo datos"?

marsbitHace 4 hora(s)

Trading

Spot
活动图片