Турецкое мобильное приложение Marti выделяет 20% денежных резервов на криптовалюту

cryptonews.ruPublicado a 2025-03-29Actualizado a 2025-07-30

Marti Technologies, стамбульское приложение для заказа такси, инвестирует 20% своих денежных резервов в цифровые активы, начиная с биткоина. Об этом сообщил основатель и генеральный директор компании Огуз Альпер Октем в своем заявлении на платформе X.

«Мы стремимся к тому, чтобы неиспользуемые в операционной деятельности средства сохраняли свою ценность при любых рыночных условиях», — пояснил Октем. Он подчеркнул, что Marti рассматривает биткоин и другие криптоактивы как «долгосрочное средство сохранения капитала».

Октем заверил акционеров, что это решение не повлияет на основную деятельность компании. Планы по развитию транспортных и мобильных сервисов остаются неизменными, а криптовалютные активы будут использоваться исключительно для хранения избыточных средств, не задействованных в текущих расходах.

Marti Technologies предлагает высокотехнологичные транспортные услуги через мобильное приложение, объединяющее пассажиров с водителями автомобилей, мотоциклов и такси. Компания также управляет парком электромобилей, включая электромопеды, электровелосипеды и электросамокаты, в крупных турецких городах.

В июле 2023 года Marti провела листинг на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) под тикером MRT, став первой крупной турецкой компанией в сфере микромобильности, вышедшей на американский рынок.

Акции Marti выросли на 7% в ходе послеторговых сессий после публикации новостей о криптовалютной стратегии, согласно данным Yahoo Finance.

Lecturas Relacionadas

Jensen Huang: Prompts are Becoming Obsolete, Loops are the New Paradigm

Jensen Huang, alongside AI leaders like Peter Norvig, Boris Cherny, and Andrew Ng, is advocating for a shift from "prompt engineering" to "loop engineering" as the new paradigm for AI development. Instead of manually crafting individual prompts, the focus is now on designing autonomous loops—systems where AI agents execute tasks, self-validate results, and iterate until completion without constant human oversight. A loop is a management framework that enables agents to operate independently. Key implementations are seen in Claude Code (with features like /loop, /goal, and /schedule) and OpenAI Codex, which employ multiple agents working in parallel within isolated environments. A core principle is the separation of roles: one agent (or model) performs the task, while an independent agent (or a smaller, separate model) validates the output to ensure objectivity. The article outlines a practical roadmap for implementing loops, starting with a "four-condition test" to assess suitability, building a minimal viable loop, and emphasizing critical pitfalls to avoid, such as lacking hard stop conditions or allowing loops to handle tasks requiring human judgment. This evolution is framed as the fourth major shift in AI interaction: from Prompt Engineering (crafting instructions) to Context Engineering (providing background information), then to Harness Engineering (building tool-enabled environments), and finally to Loop Engineering (creating self-sustaining systems). This progression reflects a consistent trend of increasing abstraction, moving human involvement from direct instruction to system design and rule-setting. The concept has academic roots in frameworks like ReAct, which formalized the "reason-act-observe" cycle. While loop engineering promises greater automation, experts caution about managing token costs and warn against outsourcing understanding—AI can assist, but deep problem comprehension remains essential.

marsbitHace 1 hora(s)

Jensen Huang: Prompts are Becoming Obsolete, Loops are the New Paradigm

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片