Artículos Relacionados con Precaución

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¿La calma antes del impulso? Los expertos hablan de la cautela del mercado y las compras activas de las ballenas

Las plataformas analíticas Glassnode y Santiment han publicado informes sobre el estado actual del mercado de criptomonedas. Los expertos señalan una consolidación cautelosa con señales positivas en la cadena de bloques, mientras que la actividad institucional y en los mercados de derivados se mantiene contenida. En cuanto a los derivados y los ETF, los analistas indican cautela. Tras alcanzar un máximo local cerca de los $66,700, Bitcoin retrocedió a $64,000 y luego se recuperó parcialmente, manteniéndose dentro de un rango de precios establecido. El interés abierto en derivados aumentó ligeramente, pero las tasas de financiación para posiciones largas disminuyeron significativamente, lo que sugiere un uso más prudente del apalancamiento. Además, los productos de inversión regulados experimentaron una salida neta de fondos y los volúmenes de negociación semanales se contrajeron. Por otro lado, los datos de Santiment muestran que las ballenas (grandes inversores) continúan acumulando Bitcoin. En los últimos ocho días, las billeteras que contienen entre 10 y 10,000 BTC han aumentado sus reservas en 19,696 BTC. Al mismo tiempo, la actividad de los pequeños inversores minoristas (con menos de 0,01 BTC) ha disminuido. Los analistas consideran positiva esta combinación, ya que indica que las monedas están pasando a manos de actores más fuertes y comprometidos a largo plazo. Un analista de CryptoQuant también destacó que 374,000 BTC han pasado de manos de propietarios a corto plazo a propietarios a largo plazo, reduciendo así la oferta líquida inmediata en el mercado. En resumen, el mercado atraviesa una fase de transición tranquila, respaldada por una tenencia estable de monedas por parte de los inversores, pero frenada por la actividad cautelosa en los mercados spot, de derivados e institucional, mientras las balleras aprovechan para acumular.

cryptonews.ruHace 15 hora(s)

¿La calma antes del impulso? Los expertos hablan de la cautela del mercado y las compras activas de las ballenas

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Nuevo artículo de OpenAI: ¿Cómo entrenar a una IA que 'no se vuelve maliciosa bajo presión'?

Los modelos de IA, aunque aparentemente fiables, pueden cruzar límites de seguridad bajo presión o entrenamiento malicioso. Un nuevo artículo de OpenAI, "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models", explora cómo mantener un comportamiento beneficioso y estable en escenarios nuevos y de alto riesgo, más allá de listas de prohibiciones. La investigación se centra en usar el aprendizaje por refuerzo para fomentar rasgos positivos, como honestidad, transparencia, capacidad de corrección y percepción de riesgos, en lugar de solo evitar comportamientos dañinos. El estudio utilizó un conjunto de datos de diálogo sintético que abarca 12 áreas como medicina y derecho, evaluando 15 rasgos beneficiosos. Los resultados mostraron que reemplazar solo el 5% de los datos de entrenamiento estándar con ejemplos de estos rasgos mejoró significativamente el alineamiento del modelo en múltiples evaluaciones, incluso en dominios no relacionados (por ejemplo, entrenar con datos de salud mejoró el comportamiento en código o ética). Además, los modelos entrenados con estos rasgos demostraron una mayor "persistencia del alineamiento", manteniendo un mejor comportamiento bajo "prompts" adversos o ajustes finos maliciosos, y mostraron una degradación menor y menos generalizada. Esto sugiere que el aprendizaje fomenta una tendencia subyacente hacia la prudencia y la toma de decisiones robustas. OpenAI señala que esto no resuelve completamente el problema de alineamiento, pero representa un paso hacia modelar un comportamiento más confiable y predecible en tareas complejas.

marsbit06/24 04:13

Nuevo artículo de OpenAI: ¿Cómo entrenar a una IA que 'no se vuelve maliciosa bajo presión'?

marsbit06/24 04:13

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