Vừa ra mắt, tác phẩm kinh điển của DeepMind lại lên ngôi, giải thưởng ICML 2026 công bố

marsbitPublicado a 2026-07-06Actualizado a 2026-07-06

Resumen

Hội nghị ICML 2026 đã công bố các giải thưởng danh giá. Hai bài báo về mô hình khuếch tán (diffusion model) đã cùng đoạt giải Bài báo Xuất sắc, cho thấy sự tập trung nghiên cứu mạnh mẽ vào hướng này. Một bài chỉ ra "cái bẫy linh hoạt" trong mô hình ngôn ngữ khuếch tán, chất vấn lợi ích thực tế của việc sinh văn bản theo thứ tự bất kỳ. Bài còn lại đề xuất phương pháp lấy mẫu độ chính xác cao, thúc đẩy nền tảng kỹ thuật. Giải Bài báo Lập trường Xuất sắc thuộc về một nghiên cứu chỉ trích sắc bén: cộng đồng nghiên cứu an toàn AI đang vô tình xây dựng "bộ công cụ kiểm duyệt". Công trình này cảnh báo về việc các kỹ thuật điều chỉnh AI (như RLHF) có thể bị lạm dụng cho mục đích kiểm soát nội dung. Năm bài báo nhận được đề cử danh dự bao phủ nhiều chủ đề nóng: xác định vị trí tính trung thực nảy sinh trong mô hình, quy kết chuyển động trong tạo video, giới hạn ghi nhớ của mô hình ngôn ngữ lớn, tính nhất quán của mô hình khuếch tán dưới góc độ lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, và hiện tượng "thấu hiểu đột ngột" (grokking) được chứng minh chặt chẽ trong hồi quy ridge. Giải Thử thách Thời gian được trao cho công trình kinh điển "Phương pháp không đồng bộ cho Học tăng cường Sâu" của DeepMind (2016), ghi nhận ảnh hưởng lâu dài của thuật toán A3C. Danh sách giải thưởng ICML 2026 phản ánh xu hướng chuyển từ mở rộng nhanh sang đào sâu nghiên cứu, nhấn mạnh vào việc xem xét lại các giả định cốt lõi và xây dựng nền tảng vững chắc hơn cho các lĩnh vực trọng tâm như mô hình khuếch tán và an toàn...

Giải thưởng Bài báo Xuất sắc (Outstanding Paper Award) của ICML 2026 chính thức công bố, hai bài báo về mô hình khuếch tán (diffusion) đồng thời đứng đầu, và trong danh sách tác giả có không ít người gốc Hoa.

Thông báo giải thưởng lớn của ICML 2026 đã đến!

Giải thưởng Bài báo Xuất sắc Hàng năm và Giải thưởng Kiểm chứng Thời gian (Test of Time Award) của ICML đã chính thức được công bố.

Trong đó, có 9 bài báo lọt vào vòng chung kết Giải Xuất sắc, bao gồm 7 bài nghiên cứu và 2 bài luận lập trường (position paper), cuối cùng là 3 giải thưởng Chiến thắng và 6 đề cử Danh dự; Giải Kiểm chứng Thời gian của ICML thuộc về lĩnh vực học tăng cường (reinforcement learning), tác phẩm kinh điển của DeepMind một lần nữa được tôn vinh.

Danh sách đầy đủ các giải thưởng:

https://blog.icml.cc/2026/07/05/announcing-the-icml-2026-awards/

ICML, tên đầy đủ là Hội nghị Quốc tế về Học Máy (International Conference on Machine Learning), cùng với NeurIPS và ICLR được xếp vào ba hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực AI, mỗi năm nhận hàng chục nghìn bài nộp, tỷ lệ chấp nhận dưới 30%.

Từ ngày 6 đến 11 tháng 7 năm 2026, ICML 2026 được tổ chức tại Trung tâm Hội nghị & Triển lãm COEX, Seoul, Hàn Quốc.

Giải thưởng Bài báo Xuất sắc chính là giải Oscar của lĩnh vực học máy.

Và giá trị của danh sách này không chỉ nằm ở việc tôn vinh đóng góp kỹ thuật, mà còn giống như một tín hiệu định hướng gửi đến toàn bộ lĩnh vực.

Mô hình khuếch tán trở thành người chiến thắng lớn nhất năm nay, hai bài báo liên quan giành giải Bài báo Xuất sắc:

Bẫy linh hoạt: Tư duy lại giá trị của thứ tự tùy ý trong mô hình ngôn ngữ khuếch tán. Tác phẩm xuất sắc này phân tích sâu cơ chế then chốt trong mô hình ngôn ngữ lớn khuếch tán.

Lấy mẫu độ chính xác cao cho mô hình khuếch tán và phân phối lõm logarit: Đạt được đột phá lớn về độ chính xác thuật toán.

Giải thưởng Bài báo Lập trường Xuất sắc, mô tả một hiện tượng kỳ lạ trong lĩnh vực an toàn AI: Cộng đồng căn chỉnh (alignment) đang vô tình xây dựng một bộ công cụ kiểm duyệt.

Năm bài nghiên cứu nhận được Đề cử Danh dự của Giải Bài báo Xuất sắc:

  • Bản đồ gây nhiễu: Ánh xạ vị trí xuất hiện tính trung thực trong RLVR thông qua đầu dò lừa dối
  • Quy kết chuyển động trong tạo video
  • Mô hình ngôn ngữ có thể ghi nhớ tối đa bao nhiêu?
  • Tính nhất quán của mô hình khuếch tán: Góc nhìn từ ma trận ngẫu nhiên
  • Hiểu Grokking: Grokking có thể chứng minh được trong hồi quy Ridge

Một bài luận lập trường nhận Đề cử Danh dự của Giải Bài báo Xuất sắc:

Lập trường: Nghiên cứu Deepfake AI/ML mâu thuẫn với hình ảnh thân mật không tự nguyện do AI tạo ra (AIG-NCII)

Cuối cùng, Giải Kiểm chứng Thời gian trao cho tác phẩm bùng nổ tuyệt đối năm đó:

Phương pháp bất đồng bộ cho học tăng cường sâu

Chúc mừng tất cả những người đoạt giải trên.

Mô hình khuếch tán bao trọn giải Bài báo Xuất sắc, sau hai giải nhất là sự đồng thuận mới

Hai tác phẩm đoạt giải Bài báo Xuất sắc đều xoay quanh mô hình khuếch tán.

Hai bài cùng một hướng nghiên cứu đồng thời đoạt giải, việc này trong lịch sử ICML hiếm khi xảy ra. Sự trùng hợp ngẫu nhiên này giống như một phán quyết tập thể: mô hình khuếch tán đã bước vào giai đoạn cần "chỉnh sửa sai lệch" và "bổ sung cơ sở hạ tầng".

Bài thứ nhất đến từ nhóm của Hoàng Cao (Đại học Thanh Hoa) cùng Zanlin Ni và những người khác, tựa đề rất "sát khí": "Bẫy linh hoạt: Tư duy lại giá trị của thứ tự tùy ý trong mô hình ngôn ngữ khuếch tán". Chỉ nhìn tiêu đề đã biết, là để "đập bàn".

Tiêu đề: The Flexibility Trap: Rethinking the Value of Arbitrary Order in Diffusion Language Models

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71086

Trang dự án: https://nzl-thu.github.io/the-flexibility-trap/

Trước tiên giải thích bối cảnh.

Mô hình ngôn ngữ lớn khuếch tán là một trong những hướng nghiên cứu nóng nhất hiện nay, khác với các mô hình tự hồi quy (autoregressive) như GPT, Claude, mô hình ngôn ngữ khuếch tán không tạo ra từng Token một từ trái sang phải, mà giống như vẽ tranh, từ một đám nhiễu dần dần "khử nhiễu" ra văn bản hoàn chỉnh.

Về lý thuyết, kiến trúc này có một ưu điểm lớn: thứ tự sinh có thể tùy ý. Viết phần giữa trước rồi viết phần mở đầu, xác định kết luận trước rồi bổ sung luận cứ, làm thế nào cũng được.

Nghe có vẻ rất đẹp. Nhưng bài báo của Ni và những người khác đã hắt một gáo nước lạnh.

Họ sử dụng nhiều thí nghiệm để chứng minh rằng, cái gọi là "sinh theo thứ tự tùy ý" trong quá trình huấn luyện thực tế không những không mang lại lợi ích như mong đợi, mà ngược lại còn trở thành cái bẫy.

Tính linh hoạt tự thân nó đã là cái giá phải trả. Để hỗ trợ tất cả các thứ tự sinh có thể, mô hình lại làm kém hơn trên mỗi thứ tự cụ thể.

Sức sát thương của kết luận này nằm ở chỗ: nó lung lay điểm bán hàng cốt lõi nhất của mô hình ngôn ngữ khuếch tán.

Hai năm qua, nhiều bài báo lấy "thứ tự tùy ý" làm luận cứ then chốt để cho rằng mô hình LLM khuếch tán vượt trội hơn LLM tự hồi quy, không ít nhóm đã đầu tư nhiều năng lực tính toán xung quanh giả thuyết này để làm thí nghiệm. Giờ đây ICML chính thức đóng dấu: luận cứ này không đứng vững.

Bài báo đoạt giải thứ hai đến từ Fan Chen và những người khác, tập trung vào độ chính xác lấy mẫu của mô hình khuếch tán.

Tiêu đề: High-accuracy sampling for diffusion models and log-concave distributions

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71132

Bản in trước: https://arxiv.org/abs/2602.01338

Họ đề xuất phương pháp lấy mẫu có độ chính xác cao hơn cho mô hình khuếch tán và phân phối lõm logarit.

Nó giải quyết nút thắt cơ bản về "chất lượng sinh có giới hạn trên lý thuyết" của mô hình khuếch tán khi triển khai thực tế.

Hai bài báo, một bài tháo dỡ giả thuyết cốt lõi, một bài nâng cao trần kỹ thuật.

ICML đồng thời khen thưởng cả phá và lập, tín hiệu rất rõ ràng: mô hình khuếch tán đang chuyển từ "xác minh khái niệm" sang "vùng nước sâu", không cần thêm nhiều hoa văn nữa, mà cần sự xem xét tỉnh táo hơn và cơ sở hạ tầng vững chắc hơn.

Giải thưởng gây sốc nhất được trao cho lời phê phán sắc bén nhất

Quay lại với bài báo khiến cả hội trường im lặng.

Bài "Lập trường: Cộng đồng căn chỉnh đang vô tình xây dựng một bộ công cụ kiểm duyệt" của Sarah Ball và Phil Hackemann đã giành Giải thưởng Bài báo Lập trường Xuất sắc.

Tiêu đề: Position: The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor’s Toolkit

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71119

Bài báo: https://openreview.net/pdf?id=dy2HwmOvFX

Giải thưởng Bài báo Lập trường của ICML đặc biệt trao cho những bài viết không làm thí nghiệm, không chạy dữ liệu, nhưng đặt ra những chất vấn căn bản về hướng đi của lĩnh vực.

Luận điểm cốt lõi của bài báo này thẳng thắn đến mức chói tai: những nhà nghiên cứu trong lĩnh vực an toàn và căn chỉnh AI hiện nay, xuất phát điểm là để làm cho AI an toàn hơn, kiểm soát được hơn, nhưng những công cụ kỹ thuật họ phát triển ra, như RLHF, Constitutional AI, khung giá trị căn chỉnh, đang bị chuyển dụng một cách có hệ thống thành cơ sở hạ tầng kiểm duyệt nội dung.

Những người làm căn chỉnh tưởng mình đang chế tạo khóa an toàn. Nhưng bản thiết kế của chiếc khóa này, cũng có thể dùng để chế tạo nhà tù.

Nhận định này không phải không có căn cứ. Một năm qua, tranh cãi xung quanh kiểm duyệt nội dung AI tiếp tục nóng lên. Từ chiến lược từ chối trả lời của Claude đến cơ chế lọc nội dung của ChatGPT, "căn chỉnh quá mức" đã trở thành từ được người dùng phàn nàn nhiều.

Cứ vài tuần lại thấy có người đăng ảnh chụp màn hình lên mạng xã hội: rõ ràng là nhu cầu thảo luận học thuật hoặc sáng tạo bình thường, nhưng AI lại từ chối trả lời với lý do "an toàn".

Ball và Hackemann đã kéo sự bất bình ở cấp độ người dùng lên cấp độ học thuật: đây là rủi ro cấu trúc tiềm ẩn trong chính mô hình nghiên cứu.

Việc ICML trao giải Bài báo Lập trường Xuất sắc nhất cho bài viết này, bản thân nó đã là một thái độ. Hội nghị đỉnh cao đang nói với toàn bộ cộng đồng căn chỉnh: các bạn cần dừng lại và suy nghĩ xem, công cụ trong tay cuối cùng đang được ai sử dụng và sử dụng như thế nào.

Nhân tiện, Đề cử Danh dự của Giải Bài báo Lập trường Xuất sắc cũng rất sắc bén.

Bài báo của Lý Kỳ Vỹ (Li Qiwei) và những người khác chỉ ra rằng, nghiên cứu Deepfake trong lĩnh vực AI/ML có sự tách biệt nghiêm trọng với hình ảnh thân mật không tự nguyện do AI tạo ra.

Nhà nghiên cứu bận rộn phát hiện video đổi mặt nhân vật chính trị, nhưng lại bỏ qua kịch bản lạm dụng gây tổn thương lớn nhất cho người bình thường.

Lướt qua các Đề cử Danh dự

5 bài Đề cử Danh dự của Giải Bài báo Xuất sắc bao phủ hầu hết tất cả các hướng nóng, mỗi bài đều mở ra một lối đi riêng trong lĩnh vực của mình.

Mohammad Taufeeque và những người khác sử dụng "đầu dò lừa dối" để ánh xạ vị trí xuất hiện tính trung thực trong quá trình huấn luyện RLVR.

Tiêu đề: The Obfuscation Atlas: Mapping Where Honesty Emerges in RLVR with Deception Probes

ICML:https://icml.cc/virtual/2026/oral/71065

Bản in trước: https://arxiv.org/abs/2602.15515

Nói đơn giản là: mô hình học nói dối ở tầng nào?

Câu hỏi này còn đáng giá hơn chính câu trả lời. Nếu có thể xác định chính xác tầng mà tính trung thực xuất hiện trong mô hình, công việc căn chỉnh trong tương lai sẽ không cần phải điều chỉnh kiểu mò kim đáy bể nữa.

Xindi Wu và những người khác thực hiện quy kết chuyển động trong tạo video.

Tiêu đề: Motion Attribution for Video Generation

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71049

Bản in trước: https://arxiv.org/abs/2601.08828

Trong video, một vật thể chuyển động, rốt cuộc là do mô hình "hiểu" quy luật chuyển động, hay chỉ đơn thuần sao chép hoa văn ở cấp độ pixel? Câu hỏi này rất quan trọng đối với khả năng giải thích được của các mô hình tạo video như Sora.

John Xavier Morris và những người khác truy vấn "Mô hình ngôn ngữ lớn cuối cùng có thể ghi nhớ bao nhiêu nội dung", trực tiếp chỉ ra căn nguyên kỹ thuật của tranh cãi về quyền riêng tư và bản quyền.

Tiêu đề: How much can language models memorize?

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71168

Bản in trước: https://arxiv.org/abs/2505.24832

Mô hình ghi nhớ dữ liệu của bạn, cuối cùng là tính học tập hay tính đạo văn? Câu trả lời cho câu hỏi này có thể quan trọng hơn bất kỳ vụ kiện bản quyền nào.

Còn có Binxu Wang và những người khác xem xét lại tính nhất quán của mô hình khuếch tán từ góc độ lý thuyết ma trận ngẫu nhiên.

Tiêu đề: A Random Matrix Perspective on the Consistency of Diffusion Models

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71191

Bản in trước: https://arxiv.org/abs/2602.02908

Khi các mô hình khuếch tán được huấn luyện trên các tập con dữ liệu khác nhau, không trùng lặp nhau, nếu được cung cấp cùng một hạt giống nhiễu, thường sẽ tạo ra đầu ra giống nhau đến kinh ngạc. Tính nhất quán này không phải do mô hình ghi nhớ cùng một dữ liệu, mà có nguyên nhân sâu xa hơn.

Tính nhất quán này có thể truy nguyên về một hiệu ứng tuyến tính đơn giản: thống kê Gauss được chia sẻ giữa các phân chia dữ liệu khác nhau bản thân nó đã có thể dự đoán phần lớn nội dung của hình ảnh được tạo ra.

Ấn tượng nhất là công trình của Mingyue Xu và những người khác.

Tiêu đề: To Grok Grokking: Provable Grokking in Ridge Regression

ICML: https://icml.cc/virtual/2026/oral/71134

Bản in trước: https://arxiv.org/abs/2601.19791

Trên mô hình hồi quy Ridge cổ điển đến mức không thể cổ điển hơn, họ đã đưa ra chứng minh toán học nghiêm ngặt cho hiện tượng "bừng tỉnh" (grokking).

Cái gọi là bừng tỉnh, tức là mô hình sau khi tổn thất huấn luyện đã hội tụ từ lâu, đột nhiên tại một thời điểm nào đó có được khả năng khái quát hóa. Giống như một học sinh học thuộc công thức nửa năm, một buổi sáng thức dậy đột nhiên thực sự hiểu ra.

Hiện tượng này đã được quan sát thấy nhiều lần trong học sâu, nhưng đưa ra chứng minh nghiêm ngặt trên một mô hình đơn giản, đây là lần đầu tiên.

Bài báo cách đây mười năm của DeepMind, cuối cùng cũng đợi được Giải Kiểm chứng Thời gian

Giải Kiểm chứng Thời gian được trao cho bài "Phương pháp bất đồng bộ cho học tăng cường sâu" của các thành viên nhóm DeepMind Volodymyr Mnih, David Silver và những người khác.

Tiêu đề: Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning

Ấn phẩm: https://proceedings.mlr.press/v48/mniha16.html

Thuật toán A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) mà bài báo này đề xuất, khi công bố năm 2016 đã là tiêu chuẩn trong lĩnh vực học tăng cường.

Tư tưởng cốt lõi nói ra không phức tạp: Thay vì dùng một tiến trình siêu lớn huấn luyện từ từ, chi bằng mở một loạt tiến trình nhỏ cùng lúc khám phá các chiến lược khác nhau, tổng hợp gradient bất đồng bộ.

Đơn giản, thanh lịch, hiệu quả. Triết lý thiết kế "đại đạo chí giản" này, sau mười năm nhìn lại lại càng rõ ràng hơn so với năm đó.

Mười năm trôi qua, tư tưởng này thấm sâu vào khung xương của hầu hết tất cả các hệ thống RL hiện đại.

Từ AlphaGo đến RLHF, từ AI trò chơi đến điều khiển robot, DNA của A3C có mặt ở khắp nơi.

Tác phẩm bùng nổ tuyệt đối năm đó, giờ đây là tác phẩm kinh điển xứng đáng!

ICML 2026 phát ra tín hiệu gì

Nhìn vào danh sách giải thưởng năm nay, ba manh mối nổi lên.

Thứ nhất, mô hình khuếch tán là vùng có mật độ nghiên cứu học máy cao nhất hiện nay. Hai giải nhất Bài báo Xuất sắc cộng với nhiều đề cử danh dự, tỷ lệ xuất hiện áp đảo các hướng khác. Cuộc chiến kiến trúc của thế hệ mô hình ngôn ngữ tiếp theo, mô hình khuếch tán đã chính thức tham gia.

Thứ hai, nghiên cứu an toàn AI đang trải qua một cuộc xem xét nội bộ. Bài báo Lập trường Xuất sắc nhất chỉ ra thẳng công cụ của cộng đồng căn chỉnh bị chuyển dụng, đề cử danh dự truy vấn điểm mù của nghiên cứu Deepfake. Giới học thuật bắt đầu nghiêm túc đối mặt với một vấn đề: ranh giới giữa công cụ an toàn và công cụ kiểm duyệt, cuối cùng được vẽ ở đâu?

Những tín hiệu này chồng lên nhau, hướng đến một nhận định: nghiên cứu AI đang chuyển từ "bành trướng nhanh" sang "dọn dẹp sâu".

Danh sách giải thưởng ICML 2026, chính là báo cáo kiểm toán đầu tiên của cuộc dọn dẹp này

Tài liệu tham khảo:

https://blog.icml.cc/2026/07/05/announcing-the-icml-2026-awards/

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công cộng "Tân Trí Nguyên" (新智元), tác giả: ASI Khải Thị Lục (ASI启示录), biên tập: Đại Vệ (大卫)

Criptos en tendencia

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
xvs
VenusXVS
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE

Preguntas relacionadas

QGiải thưởng Bài báo Xuất sắc của ICML 2026 đã được trao cho những lĩnh vực nghiên cứu nổi bật nào?

AGiải thưởng Bài báo Xuất sắc của ICML 2026 được trao chủ yếu cho các nghiên cứu về mô hình khuếch tán (diffusion models). Hai bài báo cùng giành giải cao nhất đều thuộc lĩnh vực này, một bài phân tích cơ chế quan trọng trong mô hình ngôn ngữ lớn khuếch tán, và bài còn lại đột phá về độ chính xác thuật toán lấy mẫu. Điều này cho thấy mô hình khuếch tán đang là trung tâm của nghiên cứu máy học hiện tại.

QBài báo đoạt Giải thưởng Bài báo Lập trường Xuất sắc của ICML 2026 đã chỉ ra vấn đề gì trong cộng đồng nghiên cứu AI an toàn?

ABài báo đoạt giải với tiêu đề "Position: The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor’s Toolkit" đã chỉ ra một vấn đề sâu sắc: Cộng đồng nghiên cứu về an toàn và điều chỉnh AI (AI Alignment) với mục đích ban đầu là tạo ra AI an toàn hơn, nhưng các công cụ kỹ thuật họ phát triển (như RLHF, Constitutional AI) đang vô tình bị chuyển hóa thành cơ sở hạ tầng cho việc kiểm duyệt nội dung. Nó cảnh báo về rủi ro cấu trúc khi ranh giới giữa công cụ an toàn và công cụ kiểm duyệt bị xóa mờ.

QGiải thưởng Thử nghiệm Thời gian (Test of Time Award) của ICML 2026 được trao cho công trình nào và ý nghĩa của nó là gì?

AGiải thưởng Thử nghiệm Thời gian được trao cho bài báo "Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning" của nhóm DeepMind, công bố năm 2016. Nó đề xuất thuật toán A3C, một ý tưởng đơn giản nhưng hiệu quả: sử dụng nhiều tiến trình song song để khám phá chiến lược khác nhau thay vì một tiến trình lớn duy nhất. Giải thưởng này công nhận ảnh hưởng lâu dài và sâu rộng của công trình, vì tư tưởng này đã thấm nhuần vào hầu hết các hệ thống học tăng cường hiện đại, từ AlphaGo đến RLHF, chứng tỏ đây là một tác phẩm kinh điển thực sự.

QMột trong các bài báo được đề cử danh dự đã khám phá hiện tượng "Grokking" như thế nào?

ABài báo "To Grok Grokking: Provable Grokking in Ridge Regression" của Mingyue Xu và cộng sự là một trong những bài được đề cử danh dự. Nó cung cấp lần đầu tiên một chứng minh toán học nghiêm ngặt cho hiện tượng "Grokking" (đột nhiên thông suốt/ngộ ra) trong một mô hình cổ điển là Hồi quy Ridge. Hiện tượng này mô tả việc mô hình đột nhiên có được khả năng tổng quát hóa tốt sau khi hàm mất mát huấn luyện đã hội tụ từ lâu, giống như 'bừng tỉnh' nhận ra bản chất vấn đề. Nghiên cứu này giúp hiểu sâu hơn về cơ chế học ẩn trong các mô hình.

QDanh sách giải thưởng ICML 2026 phản ánh những xu hướng hoặc tín hiệu nào trong lĩnh vực nghiên cứu AI/ML?

ADanh sách giải thưởng ICML 2026 phản ánh ba tín hiệu chính: 1) Mô hình khuếch tán là khu vực nghiên cứu có mật độ cao nhất và đang bước vào giai đoạn 'vùng nước sâu', cần sự xem xét thận trọng và xây dựng nền tảng vững chắc hơn là nhiều ý tưởng mới. 2) Nghiên cứu an toàn AI đang trải qua sự xem xét nội bộ sâu sắc, đặt câu hỏi về tác động xã hội và đạo đức của chính các công cụ an toàn. 3) Nghiên cứu AI nói chung đang chuyển từ giai đoạn 'bùng nổ nhanh chóng' sang giai đoạn 'dọn dẹp sâu', tập trung vào việc kiểm tra, hiểu rõ và củng cố những nền tảng cơ bản thay vì chỉ theo đuổi sự mới lạ.

Lecturas Relacionadas

¿Ethereum se prepara para aligerar la carga? ¿Qué opinan los guardias E sobre la mejora 'Lean Ethereum' y su impacto futuro?

Autora: Biteye Tras una racha bajista en junio, el precio de Ethereum (ETH) se ha recuperado recientemente, impulsado por las expectativas de recortes de tasas. En este contexto, Vitalik Buterin ha presentado el mapa de ruta de "Lean Ethereum", descrito como la "tercera gran actualización" de la red. El objetivo es rediseñar desde principios fundamentales la capa de consenso (CL), la capa de datos (DL) y la capa de ejecución (EL), buscando hacer a Ethereum **más simple, seguro (resistente a la computación cuántica), verificable y escalable**. Este movimiento coincide con la reestructuración de la Fundación Ethereum (despidos del 20%) y la creación de nuevas organizaciones como EthLabs, sugiriendo un esfuerzo colectivo para que el ecosistema avance de manera más ágil. **Opiniones optimistas:** * **Sassal.eth (The Daily Gwei):** Considera que reducirá drásticamente los requisitos para operar un nodo, aumentando la descentralización. Lo ve como el estado final deseable para una blockchain. * **Ryan Sean Adams (Bankless):** Interpreta Lean Ethereum como un regreso del enfoque hacia los problemas fundamentales del protocolo: seguridad, escalabilidad, privacidad y credibilidad a largo plazo. * **BITWU y otros:** Lo ven como una fase de "depuración" para crear una base mínima y confiable, que responda a la pregunta de por qué Ethereum seguirá siendo relevante en la próxima década. * **gigi发财猪 y Xiyu:** Perciben una reorganización positiva dentro del ecosistema y creen que la nueva narrativa puede ayudar a reparar el sentimiento del mercado. **Opiniones cautelosas:** * **Ignas (investigador DeFi):** Aunque la hoja de ruta es atractiva, señala que no aborda la economía del token y que la competencia en el espacio RWA es feroz. Su éxito depende de una entrega puntual. * **Dankrad Feist (ex-investigador de la Fundación Ethereum):** Coincide en la dirección, pero critica el horizonte temporal de 3-4 años como demasiado lento para la velocidad actual del mercado. **Conclusión:** Mientras los optimistas ven en Lean Ethereum una reafirmación crucial de la visión descentralizada a largo plazo, los cautelosos enfatizan que las buenas ideas deben traducirse en entregas rápidas y valor tangible para sostener el precio de ETH. En cualquier caso, la propuesta ha devuelto a Ethereum una narrativa técnica propia en un momento clave.

marsbitHace 1 hora(s)

¿Ethereum se prepara para aligerar la carga? ¿Qué opinan los guardias E sobre la mejora 'Lean Ethereum' y su impacto futuro?

marsbitHace 1 hora(s)

El estrés de los mineros de Bitcoin vuelve a mínimos históricos: ¿Se acerca una recuperación del BTC?

El estrés de los mineros de Bitcoin ha vuelto a mínimos históricos, situándose en niveles de capitulación similares a los observados en ciclos anteriores como 2015, 2018, 2020, 2022 y 2024. Este indicador, junto con la presión prolongada mostrada por las Hash Ribbons tras el halving y los ajustes a la baja de la dificultad de minería, apunta a que los beneficios mineros siguen deprimidos. Esta situación fuerza a los mineros más débiles a vender sus reservas para cubrir gastos operativos. El sentimiento del mercado se alinea con este agotamiento. El ratio de Sharpe de BTC cayó a -20, reflejando uno de los peores períodos de rendimiento ajustado al riesgo en este ciclo, impulsado por tres trimestres consecutivos de pérdidas. Sin embargo, caídas similares en este ratio en ciclos pasados marcaron el inicio de fases de acumulación prolongada. La narrativa general sugiere que, una vez que la capitulación minera se complete y los tenedores a largo plazo continúen absorbiendo la oferta, las presiones a la baja podrían comenzar a disiparse. Esto crearía un entorno favorable para una recuperación más sólida del mercado, transitando desde un posicionamiento defensivo hacia la construcción de una base más duradera.

ambcryptoHace 1 hora(s)

El estrés de los mineros de Bitcoin vuelve a mínimos históricos: ¿Se acerca una recuperación del BTC?

ambcryptoHace 1 hora(s)

AI se pliega, Fable 5 y GPT-5.6, convirtiéndose en un privilegio de unos pocos

**Resumen en español (europeo):** Vivimos en un mundo de "IA plegada". Mientras una minoría privilegiada utiliza modelos de élite como **Fable 5 o el próximo GPT-5.6**, la gran mayoría del público solo tiene acceso a modelos básicos o versiones gratuitas y limitadas, como ChatGPT de 8B-30B parámetros. Esta brecha crea dos realidades paralelas: una donde la IA es una herramienta revolucionaria y otra donde parece un juguete poco útil. El problema va más allá de la potencia. Para el usuario común, la IA es un chatbot que responde preguntas. Para la élite (ingenieros, empresas), es un sistema completo de trabajo: diseña arquitecturas complejas, escribe código, gestiona proyectos y hasta ofrece consejo médico preciso (mientras la versión gratuita tiene una alta tasa de error en temas de salud). El coste es una barrera enorme: se habla de gastos de **1000 dólares diarios** en proyectos con Fable. Los flujos de trabajo más avanzados combinan varios modelos, cada uno con una función especializada (creatividad, arquitectura, ejecución, revisión), multiplicando la productividad. Sin embargo, para la mayoría de las tareas empresariales comunes, modelos más asequibles como GPT-5.5 podrían ser suficientes si se integraran mejor con los datos y procesos reales. La conclusión es cruda: **el verdadero poder de la IA se está convirtiendo en un privilegio**, alejándose del público general y acentuando una nueva forma de desigualdad digital. El futuro se está "plegando", y la brecha entre quienes usan herramientas de juguete y quienes usan superinteligencias se hace cada vez más profunda.

marsbitHace 1 hora(s)

AI se pliega, Fable 5 y GPT-5.6, convirtiéndose en un privilegio de unos pocos

marsbitHace 1 hora(s)

¿La inversión de $77 millones de Cathie Wood en junio significa que las acciones cripto son realmente un 'sustituto' de Bitcoin?

Resumen: En junio, ARK Invest de Cathie Wood compró acciones de empresas cripto por valor de 77 millones de dólares, apostando por ellas como una alternativa a poseer Bitcoin directamente. Sin embargo, un análisis de CryptoSlate revela diferencias clave. Las acciones de nueve empresas cripto mostraron una volatilidad anualizada de 30 días entre el 68% y el 90%, casi el doble que la del Bitcoin (37.6%). Además, su correlación con el precio de Bitcoin varía significativamente. Solo MSTR actúa como un sustituto apalancado de Bitcoin, con una alta correlación (0.85). Coinbase ofrece una exposición moderada, mientras que acciones como Circle y Robinhood están más influenciadas por riesgos empresariales específicos (competencia, resultados financieros) que por el mercado cripto. Incluso las empresas mineras han obtenido rendimientos positivos este año debido a su diversificación hacia servicios de computación para IA, no por el precio de Bitcoin. El caso de MicroStrategy ilustra el riesgo adicional de la estructura de capital: al caer su valoración por debajo de sus activos (Bitcoin y efectivo), se enfrenta a presiones financieras que un tenedor directo de Bitcoin no sufriría. En conclusión, las acciones cripto no son un sustituto de bajo riesgo para Bitcoin, ya que a menudo amplifican su volatilidad o añaden riesgos empresariales independientes.

marsbitHace 1 hora(s)

¿La inversión de $77 millones de Cathie Wood en junio significa que las acciones cripto son realmente un 'sustituto' de Bitcoin?

marsbitHace 1 hora(s)

¿Llega el 'rebote de julio' para las criptomonedas? Señales de fondo en cadena se iluminan, pero se necesita superar los 70k para una reversión

Autora: Nancy, PANews Tras una caída a finales de junio, el mercado de criptomonedas ha experimentado una recuperación notable, con Bitcoin liderando una rápida revalorización. Múltiples indicadores on-chain, como la proporción UTXO en pérdidas y el índice de capitulación de los mineros, apuntan a posibles señales de suelo. Sin embargo, el mercado aún enfrenta desafíos: la demanda en el mercado spot es débil, los fondos institucionales se mantienen cautelosos (como indica la prima negativa prolongada de Coinbase) y las altcoins siguen bajo presión. Aunque el sentimiento general permanece en zona de "miedo extremo", algunos aspectos son positivos: los ETF de Bitcoin en EE.UU. registraron una entrada neta, y las "ballenas" han estado comprando en niveles bajos. Los analistas señalan que el rebote actual parece más correctivo que un cambio de tendencia, impulsado en parte por liquidaciones de posiciones cortas. Para confirmar una reversión real, Bitcoin necesitaría superar de forma sostenida el nivel clave de $70,000, que coincide con el precio realizado de los tenedores a corto plazo (STH-RP). A largo plazo, se necesitaría una entrada masiva de capital fresco para impulsar el próximo ciclo alcista. En resumen, julio ofrece un respiro al mercado, pero se requieren más señales, especialmente una mayor fortaleza en el mercado spot, para confirmar un cambio de tendencia duradero.

marsbitHace 2 hora(s)

¿Llega el 'rebote de julio' para las criptomonedas? Señales de fondo en cadena se iluminan, pero se necesita superar los 70k para una reversión

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot

Artículos destacados

Qué es $S$

Entendiendo SPERO: Una Visión General Completa Introducción a SPERO A medida que el panorama de la innovación sigue evolucionando, la aparición de tecnologías web3 y proyectos de criptomonedas juega un papel fundamental en la configuración del futuro digital. Un proyecto que ha llamado la atención en este campo dinámico es SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artículo tiene como objetivo recopilar y presentar información detallada sobre SPERO, para ayudar a entusiastas e inversores a comprender sus fundamentos, objetivos e innovaciones dentro de los dominios web3 y cripto. ¿Qué es SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ es un proyecto único dentro del espacio cripto que busca aprovechar los principios de descentralización y tecnología blockchain para crear un ecosistema que promueva la participación, la utilidad y la inclusión financiera. El proyecto está diseñado para facilitar interacciones entre pares de nuevas maneras, proporcionando a los usuarios soluciones y servicios financieros innovadores. En su esencia, SPERO,$$s$ tiene como objetivo empoderar a los individuos al proporcionar herramientas y plataformas que mejoren la experiencia del usuario en el espacio de las criptomonedas. Esto incluye habilitar métodos de transacción más flexibles, fomentar iniciativas impulsadas por la comunidad y crear caminos para oportunidades financieras a través de aplicaciones descentralizadas (dApps). La visión subyacente de SPERO,$$s$ gira en torno a la inclusividad, buscando cerrar brechas dentro de las finanzas tradicionales mientras aprovecha los beneficios de la tecnología blockchain. ¿Quién es el Creador de SPERO,$$s$? La identidad del creador de SPERO,$$s$ sigue siendo algo oscura, ya que hay recursos públicos limitados que proporcionan información de fondo detallada sobre su(s) fundador(es). Esta falta de transparencia puede derivarse del compromiso del proyecto con la descentralización, una ética que muchos proyectos web3 comparten, priorizando las contribuciones colectivas sobre el reconocimiento individual. Al centrar las discusiones en torno a la comunidad y sus objetivos colectivos, SPERO,$$s$ encarna la esencia del empoderamiento sin señalar a individuos específicos. Como tal, entender la ética y la misión de SPERO es más importante que identificar a un creador singular. ¿Quiénes son los Inversores de SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ cuenta con el apoyo de una diversa gama de inversores que van desde capitalistas de riesgo hasta inversores ángeles dedicados a fomentar la innovación en el sector cripto. El enfoque de estos inversores generalmente se alinea con la misión de SPERO, priorizando proyectos que prometen avances tecnológicos sociales, inclusividad financiera y gobernanza descentralizada. Estas fundaciones de inversores suelen estar interesadas en proyectos que no solo ofrecen productos innovadores, sino que también contribuyen positivamente a la comunidad blockchain y sus ecosistemas. El respaldo de estos inversores refuerza a SPERO,$$s$ como un contendiente notable en el rápidamente evolutivo dominio de los proyectos cripto. ¿Cómo Funciona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ emplea un marco multifacético que lo distingue de los proyectos de criptomonedas convencionales. Aquí hay algunas de las características clave que subrayan su singularidad e innovación: Gobernanza Descentralizada: SPERO,$$s$ integra modelos de gobernanza descentralizada, empoderando a los usuarios para participar activamente en los procesos de toma de decisiones sobre el futuro del proyecto. Este enfoque fomenta un sentido de propiedad y responsabilidad entre los miembros de la comunidad. Utilidad del Token: SPERO,$$s$ utiliza su propio token de criptomoneda, diseñado para servir a diversas funciones dentro del ecosistema. Estos tokens permiten transacciones, recompensas y la facilitación de servicios ofrecidos en la plataforma, mejorando la participación y utilidad general. Arquitectura en Capas: La arquitectura técnica de SPERO,$$s$ soporta la modularidad y escalabilidad, permitiendo la integración fluida de características y aplicaciones adicionales a medida que el proyecto evoluciona. Esta adaptabilidad es fundamental para mantener la relevancia en el siempre cambiante paisaje cripto. Participación de la Comunidad: El proyecto enfatiza iniciativas impulsadas por la comunidad, empleando mecanismos que incentivan la colaboración y la retroalimentación. Al nutrir una comunidad sólida, SPERO,$$s$ puede abordar mejor las necesidades de los usuarios y adaptarse a las tendencias del mercado. Enfoque en la Inclusión: Al ofrecer tarifas de transacción bajas y interfaces amigables para el usuario, SPERO,$$s$ busca atraer a una base de usuarios diversa, incluyendo a individuos que anteriormente pueden no haber participado en el espacio cripto. Este compromiso con la inclusión se alinea con su misión general de empoderamiento a través de la accesibilidad. Cronología de SPERO,$$s$ Entender la historia de un proyecto proporciona información crucial sobre su trayectoria de desarrollo y hitos. A continuación, se presenta una cronología sugerida que mapea eventos significativos en la evolución de SPERO,$$s$: Fase de Conceptualización e Ideación: Las ideas iniciales que forman la base de SPERO,$$s$ fueron concebidas, alineándose estrechamente con los principios de descentralización y enfoque comunitario dentro de la industria blockchain. Lanzamiento del Whitepaper del Proyecto: Tras la fase conceptual, se publicó un whitepaper completo que detalla la visión, objetivos e infraestructura tecnológica de SPERO,$$s$ para generar interés y retroalimentación de la comunidad. Construcción de Comunidad y Primeras Interacciones: Se realizaron esfuerzos de divulgación activa para construir una comunidad de primeros adoptantes e inversores potenciales, facilitando discusiones en torno a los objetivos del proyecto y obteniendo apoyo. Evento de Generación de Tokens: SPERO,$$s$ llevó a cabo un evento de generación de tokens (TGE) para distribuir sus tokens nativos a los primeros seguidores y establecer liquidez inicial dentro del ecosistema. Lanzamiento de la dApp Inicial: La primera aplicación descentralizada (dApp) asociada con SPERO,$$s$ se puso en marcha, permitiendo a los usuarios interactuar con las funcionalidades centrales de la plataforma. Desarrollo Continuo y Alianzas: Actualizaciones y mejoras continuas en las ofertas del proyecto, incluyendo alianzas estratégicas con otros actores en el espacio blockchain, han moldeado a SPERO,$$s$ en un jugador competitivo y en evolución en el mercado cripto. Conclusión SPERO,$$s$ se erige como un testimonio del potencial de web3 y las criptomonedas para revolucionar los sistemas financieros y empoderar a los individuos. Con un compromiso con la gobernanza descentralizada, la participación comunitaria y funcionalidades diseñadas de manera innovadora, allana el camino hacia un paisaje financiero más inclusivo. Como con cualquier inversión en el rápidamente evolutivo espacio cripto, se anima a los potenciales inversores y usuarios a investigar a fondo y participar de manera reflexiva con los desarrollos en curso dentro de SPERO,$$s$. El proyecto muestra el espíritu innovador de la industria cripto, invitando a una exploración más profunda de sus innumerables posibilidades. Aunque el viaje de SPERO,$$s$ aún se está desarrollando, sus principios fundamentales pueden, de hecho, influir en el futuro de cómo interactuamos con la tecnología, las finanzas y entre nosotros en ecosistemas digitales interconectados.

139 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

Qué es $S$

Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

924 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

Qué es AGENT S

Cómo comprar S

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Sonic (S) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Sonic (S) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Sonic (S)Después de comprar tu Sonic (S), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Sonic (S)Tradear fácilmente con Sonic (S) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

1.5k Vistas totalesPublicado en 2025.01.15Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar S

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de S (S).

活动图片

Categorías popularesright-arrow

Etiquetas Popularesright-arrow