Хантер Хорсли поддержал взгляд Джилл Гантер на прогресс криптоиндустрии за минувшие 10 лет

cryptonews.ruPublicado a 2025-12-29Actualizado a 2025-12-29

Хантер Хорсли, CEO Bitwise Invest, поддержал развернутый комментарий Джилл Гантер о том, что криптоиндустрия движется к целям, которые многие закладывали в нее 10 лет назад. Эксперт отметил, что ее позиция отражает реальный прогресс, несмотря на циклы разочарований и рыночную волатильность. По словам специалиста, отрасль часто сталкивается с эмоциональными всплесками, но фундаментальные изменения продолжаются. Хорсли подчеркнул, что оптимизм Гантер основан на анализе, а не на эмоциях.

Гантер рассказала, что пришла в криптоиндустрию, видя 3 ключевые проблемы традиционной финансовой системы. Она перечислила монетарную нестабильность, закрытость Уолл-стрит и устаревшие инфраструктурные решения. Джилл напомнила о гиперинфляции в Латинской Америке и ограничениях, которые разрушали сбережения людей. Также она описала культуру больших рисков на Уолл-стрит и отсутствие равного доступа у обычных пользователей. Неэффективность старых баз данных — они требовали ручных сверок и создавали системные риски.

Гантер отметила, что технология блокчейн стала ответом на эти проблемы. Она выделила биткоин как инструмент, устойчивый к манипуляциям, доступный обычным пользователям и прозрачный на уровне инфраструктуры. Специалист признала, что скепсис был огромным, однако именно в этот период закладывались основы будущего рынка. Развитие шло медленно, но направление было правильным.

Гантер объяснила, что резкое повышение интереса в 2017 году привело к иррациональной волне идей, которые не имели устойчивой модели. Большинство инициаторов не стремились к обману, а искренне верили в новые сценарии использования. Индустрия попала в классическую фазу завышенных ожиданий и она смутила даже тех, кто давно работал с технологией. Так. волатильность и смены настроений стали системной особенностью сектора.

Ситуация усугублялась макрофакторами и резкими изменениями регулирования. Гантер подчеркнула, что кризисы Terra и FTX давали повод для жесткой критики со стороны внешних наблюдателей. Она считает, что строить в таких условиях сложно, но это естественная часть развития, ведь каждая революция сопровождается ошибками, потерями и непредсказуемыми эффектами.

Гантер отметила, что часть индустрии действительно превратилась в своеобразный игровой механизм, однако в этом есть и положительные стороны. Она указала, что происходит перераспределение доступа к рискам, которые раньше были монополией крупных инвесторов. Старые правила защиты потребителей устарели и нуждаются в обновлении.

Гантер заверила: биткоин и другие устойчивые криптовалюты стали реальной альтернативой для стран с монетарными проблемами. Она считает, что доступ к инвестициям стал шире, чем когда-либо, а финансовая индустрия закрепляет блокчейн в инфраструктуре через биржи, платежные системы и стабильные цифровые валюты.

Lecturas Relacionadas

Mírame 《El Señor de los Anillos》,Karpathy propone nuevo benchmark para evaluar modelos grandes

Andrej Karpathy, investigador de IA, ha propuesto un nuevo benchmark para evaluar modelos de lenguaje grandes: que generen una escena 3D interactiva a partir de la descripción textual del inicio de "El Señor de los Anillos". Este "benchmark del Señor de los Anillos" busca sustituir la popular prueba anterior de "un pelícano montando en bicicleta" en SVG, considerada ahora demasiado simple. El experimento usó el modelo Opus 5 de Anthropic y la biblioteca Three.js para JavaScript. Con la simple indicación del primer párrafo del libro, el modelo generó en aproximadamente 2 horas, usando 1 millón de tokens y 5500 líneas de código, un mundo 3D básico y funcione de la Comarca. Aunque el resultado visual es tosco y presenta errores como modelos flotantes, demuestra un avance significativo: la capacidad del modelo para planificar y ejecutar un proyecto complejo de código, comprendiendo relaciones espaciales y narrativas. Karpathy señala que esto expone una limitación actual: los modelos pueden generar mundos, pero aún no pueden "entrar" en ellos para comprenderlos visualmente o interactuar como un jugador. La comunidad ha respondido con creatividad, generando desde réplicas 3D de ciudades hasta conciertos virtuales, mostrando el potencial para reducir drásticamente la barrera de creación de prototipos 3D y juegos. El debate surge sobre si este método es un benchmark costoso pero revelador de la comprensión espacial y de planificación, o solo refleja un buen entrenamiento en Three.js. En cualquier caso, marca una evolución hacia evaluar la capacidad de los modelos para traducir comprensión abstracta en estructuras ejecutables complejas, más allá de generar una sola imagen o texto.

marsbitHace 11 min(s)

Mírame 《El Señor de los Anillos》,Karpathy propone nuevo benchmark para evaluar modelos grandes

marsbitHace 11 min(s)

Dejando que el oráculo de hace tres mil años hable: el primer sistema de ayuda para desciframiento que imita el flujo de trabajo del experto humano

El sistema AlphaOracle, desarrollado por un equipo conjunto de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong, es el primer sistema de inteligencia artificial diseñado para asistir en la interpretación de huesos oraculares (jiaguwen) imitando el flujo de trabajo de un experto humano. El proceso de AlphaOracle replica metódicamente el método de investigación tradicional. Primero analiza la evolución histórica de la forma de un carácter, luego examina su uso en contextos oraculares completos y en inscripciones similares para una verificación contextual, y finalmente busca evidencia corroborativa en textos clásicos y literatura investigativa moderna, formando así una cadena de evidencia completa. Cada paso del análisis incluye las fuentes, las posibles interpretaciones candidatas y un nivel de confianza, facilitando a los expertos la revisión punto por punto. La evaluación del sistema involucró a 86 expertos y doctorandos en el campo, de los cuales el 78.7% consideró que AlphaOracle era "útil" o "muy útil", estimando que puede ahorrar aproximadamente un 64% del tiempo de análisis. En una evaluación ciega, AlphaOracle superó a modelos de lenguaje general grandes como GPT-5, Gemini 2.5 Pro y DeepSeek, obteniendo la tasa de preferencia más alta (45.2%) para tareas de explicación contextual. AlphaOracle demuestra el potencial de la IA para entrar en el núcleo de la investigación filológica antigua, no reemplazando el juicio humano, sino ayudando a los investigadores a descubrir pistas, verificar evidencias y comparar diferentes interpretaciones de manera más eficiente, dejando siempre la decisión final en manos del experto. Este enfoque podría extenderse a otros campos de la paleografía.

marsbitHace 23 min(s)

Dejando que el oráculo de hace tres mil años hable: el primer sistema de ayuda para desciframiento que imita el flujo de trabajo del experto humano

marsbitHace 23 min(s)

Trading

Spot
活动图片