SOL ETF 的上市,将推动SOL价格上涨

金色财经Publié le 2024-07-10Dernière mise à jour le 2024-07-10

Solana 的原生代币在 7 月 7 日至 7 月 10 日期间上涨了 17%,收复了 140 美元的水平。这一反弹收复了前三天跌至 121 美元底部的所有损失。

截至本文发稿时,Solana 的交易价格为 141 美元,过去 24 小时内上涨了 3%。这让交易员们怀疑 SOL 的看涨趋势能否再次将其价格推高至 200 美元以上。

T2Ac1xfnci3eD3XLfvTcOvBFttdQcJTW8anoqUen.jpeg

现货 Solana ETF 可能会推高 SOL 价格

随着VanEck 和21Shares 向美国证券交易委员会提交了现货 Solana 交易所交易基金 (ETF) 的申请,SOL 的交易活动在过去 24 小时内激增。

2024 年 7 月 8 日,芝加哥期权交易所 (Cboe) 的文件证实了这一发展,标志着基于加密的投资产品的发展又迈出了一步。

该交易所向美国证券交易委员会提交了两份 19b-4 文件,要求在监管机构批准后将这些产品上市。

一旦美国证券交易委员会确认收到该文件,就会出现一个为期 240 天的窗口期,在此期间,监管机构必须对产品做出决定,而这将受到《SOL》的支持。

虽然这些发展提振了交易员对现货 Solana ETF 的希望,但彭博高级 ETF 分析师 Eric Balchunas 表示,SOL ETF 的命运取决于 11 月美国总统大选的结果。

加密货币做市商 GSR Markets 在 6 月 27 日的一份研究报告中预测,美国批准并随后推出现货 Solana ETF 可能会将SOL 的价格推高九倍。

链上活动的增加支撑了 SOL 的复苏

Solana 的网络活动和扩展解决方案为其性能做出了贡献。DappRadar 的数据显示,过去 24 小时内,Solana 顶级 DApp 的交易量增长了 7.27%,这得益于 Raydium、Jupiter exchange、Sol Incinerator 和 Pumf.fun 的增长。

目前,Solana 的 24 小时 DApp 交易量同比增长 76%,达到 1.0363 亿美元,而同期的总独立活跃钱包(UAW)和 NFT 交易量分别增长了 1.71% 和 27.5%。

ecUeKWFZmsfiut311ns5gZjR382BidTCOzm7th1f.jpeg

随着越来越多的用户参与网络,SOL 的最新价格上涨也伴随着总锁定价值 (TVL) 的增加,从而推动了其增长势头。

DefiLlama 的数据显示,Solana 网络上的 TVL 在过去 24 小时内增加了 4.5%,从 42.2 亿美元增至 44.05 亿美元,这表明用户和开发人员与网络的互动更多。

59IumKk86q9hXR3yXnM2d2ItkzvR3aspxkfMlwaX.jpeg

对 Solana 的 DApp 和链上活动的分析证明了 SOL 价格在当前水平的强势,并增加了在不久的将来进一步上涨的可能性。

Lectures associées

Comment détecter les vidéos générées par IA ? Revue d'un système de détection dynamique, traçable et explicable

Ces deux dernières années, les modèles de génération vidéo par IA (comme Sora, Veo, Kling) ont connu une évolution fulgurante, produisant des séquences réalistes et complexes. En parallèle, la détection de ces contenus synthétiques accuse un retard préoccupant, alors que les vidéos truquées prolifèrent sur les réseaux sociaux, semant la confusion et la désinformation. Face à cette urgence, une étude récemment publiée propose une refonte complète de l'objectif de détection. Il ne s'agit plus simplement de classer une vidéo comme "vraie" ou "fausse", mais de procéder à une **vérification de la fidélité factuelle** : vérifier si le contenu (qui, quand, où, quoi) est cohérent avec la réalité, tant au niveau perceptif que cognitif, et s'il respecte les lois physiques et les connaissances du monde. L'étude catégorise les vidéos générées par IA en trois paradigmes : 1. **Manipulation locale (LMV)** : Altération d'une partie d'une vidéo réelle (deepfake). 2. **Édition audio-visuelle (AVE)** : Modification des relations entre le son et l'image (synchronisation labiale, doublage). 3. **Synthèse générative complète (GVS)** : Génération de bout en bout à partir de texte ou d'images (modèles de type "simulateur de monde"). Pour relever ce défi, les auteurs proposent un cadre de détection à **double perspective (visuelle et langagière)** organisé en quatre couches progressives : * **Couche 1 - Indices visuels bas-niveau** : Analyse des artefacts, du bruit, des signaux physiologiques. * **Couche 2 - Cohérence spatio-temporelle** : Vérification de la fluidité des mouvements et de la continuité physique. * **Couche 3 - Cohérence multimodale** : Vérification de l'alignement entre l'image, le son et les sous-titres. * **Couche 4 - Raisonnement guidé par le langage** : Évaluation de la conformité du contenu avec les faits, la logique et les connaissances du monde réel. L'évolution montre un glissement des méthodes de détection des couches basses (visuelles) vers les couches hautes (langagières et raisonnées), à mesure que les vidéos synthétiques deviennent plus parfaites en apparence. Pour être crédible et utile, un système de détection futur doit évoluer vers un processus **dynamique, traçable et explicable**. Il doit fournir des preuves structurées, combiner les perspectives visuelle et langagière, et fonctionner de manière robuste face à la diversité des modèles de génération et aux transformations des plates-formes. Ce défi nécessitera une collaboration interdisciplinaire entre la vision par ordinateur, le traitement du langage et la modélisation du monde.

marsbitIl y a 36 mins

Comment détecter les vidéos générées par IA ? Revue d'un système de détection dynamique, traçable et explicable

marsbitIl y a 36 mins

Personne n'aurait cru que l'audit de sécurité serait la première application concrète de l'IA x Crypto

Les données montrent une baisse significative de la valeur totale verrouillée (TVL) dans la DeFi, tandis que les piratages et les pertes financières augmentent, atteignant environ 942 millions de dollars en 2026. L'émergence d'outils d'IA avancés, comme Claude Mythos, réduit considérablement le coût et l'expertise nécessaires pour identifier les vulnérabilités dans les contrats intelligents, transformant ainsi le paysage de la sécurité. Les attaquants utilisent désormais l'IA pour scanner massivement les contrats, y compris les anciens, rendant les rapports d'audit traditionnels obsolètes en quelques minutes. Des protocoles majeurs comme Drift Protocol et KelpDAO, pourtant audités, ont été compromis via des attaques d'ingénierie sociale ou des failles de configuration, démontrant les limites des audits purement techniques. Face à cette menace, la demande d'audits défensifs augmente, devenant même une condition réglementaire. Les entreprises d'audit doivent évoluer, intégrant l'IA dans leurs processus pour offrir une surveillance continue et une détection en temps réel, plutôt que des rapports ponctuels. Des outils comme Firepan ont déjà prouvé leur efficacité en découvrant des vulnérabilités complexes manquées par les audits humains, comme dans Curve Finance. En conclusion, l'ère de la sécurité garantie par un seul audit est révolue. La sécurité devient une infrastructure nécessitant un investissement constant. Les acteurs qui réussiront à adapter leur modèle commercial et à intégrer pleinement l'IA dans une approche de sécurité proactive survivront à cette transition.

marsbitIl y a 43 mins

Personne n'aurait cru que l'audit de sécurité serait la première application concrète de l'IA x Crypto

marsbitIl y a 43 mins

Personne n'aurait pensé que la première application pratique de l'IA x Crypto serait l'audit de sécurité

Les données montrent une baisse de 39% de la valeur totale verrouillée (TVL) dans la finance décentralisée (DeFi) depuis début 2026, parallèlement à une recrudescence des piratages ayant causé des pertes d'environ 9,42 milliards de dollars. L'émergence de l'IA, notamment avec des modèles comme Claude Mythos, bouleverse le secteur de l'audit de sécurité. Les attaquants utilisent désormais des outils d'IA pour identifier des vulnérabilités dans les contrats intelligents à moindre coût et à grande échelle, rendant les anciens rapports d'audit obsolètes en quelques minutes. Des protocoles majeurs comme Drift Protocol et KelpDAO, pourtant audités, ont été compromis via des failles logicielles ou des erreurs de configuration. Cette pression force une adaptation. À court terme, les projets demandent des ré-audits défensifs selon de nouveaux standards. Les auditeurs traditionnels, comme en témoigne la fermeture de Code4rena, doivent évoluer. Ils développent des systèmes d'audit assistés par IA (comme Firepan) qui ont déjà découvert des vulnérabilités critiques manquées par des audits humains, par exemple chez Curve Finance et Zcash. L'avenir de l'audit réside dans une transition d'un service ponctuel vers une surveillance continue, une vérification formelle et une intégration dès la phase de développement. La sécurité devient une infrastructure nécessitant un investissement constant, et seules les entreprises d'audit capables de se réinventer face à l'IA survivront.

链捕手Il y a 50 mins

Personne n'aurait pensé que la première application pratique de l'IA x Crypto serait l'audit de sécurité

链捕手Il y a 50 mins

Trading

Spot
活动图片