一周代币解锁：LINEA解锁量达流通量16.4%

Odaily星球日报Publicado a 2025-11-10Actualizado a 2025-11-10

Linea

项目推特：https://x.com/LineaBuild

项目官网：https://linea.build/

本次解锁数量：29.4亿枚

本次解锁金额：约3822万美元

Linea 是一种 zk-rollup，由ConsenSys R&D设计并由 ConsenSys运营。它允许开发者部署任何智能合约，使用任何工具，并像在以太坊上构建一样进行开发。

具体释放曲线如下：

Starknet

项目推特：https://twitter.com/Starknet

项目官网：https://starknet.io/

本次解锁数量：1.25亿枚

本次解锁金额：约1669万美元

Starknet 是以太坊的Layer2，利用 zk-STARKs 技术使以太坊交易更加快速且费用降低。StarekNet 的母公司 StarkWare 成立于 2018 年，总部位于以色列，旗下所研发的主要产品有 Starknet 以及 StarkEx。通过使用 STARK，Starknet 验证交易和计算，而无需所有网络节点验证每个操作。这显着减轻了计算负担并增加了区块链网络的吞吐量。

具体释放曲线如下：

Criptos en tendencia

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CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
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MantraMANTRA
xvs
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waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
zrx
ZRX（0X）ZRX

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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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