Cycle Capital：SATS与Unisats近期关键叙事发展

长文源：区块律动Publié le 2017-07-24Dernière mise à jour le 2024-07-17

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L'émetteur de stablecoin japonais JPYC complète sa série B à hauteur de 38 millions de dollars

L'émetteur du stablecoin lié au yen japonais, JPYC, a clôturé une extension de son tour de financement de série B, portant le montant total cumulé à environ 6 milliards de yens (38 millions de dollars). Le groupe logistique japonais AZ-COM Maruwa Holdings a rejoint le tour en tant que nouvel investisseur. Les fonds seront utilisés pour développer l'écosystème financier et Web3 de JPYC et accélérer l'adoption de son stablecoin. Bien que le montant précis de l'extension et de l'investissement d'AZ-COM n'ait pas été dévoilé, le total de la série B a augmenté d'environ 1 milliard de yens depuis mai. Selon un rapport de juillet, AZ-COM envisageait d'investir plus d'un milliard de yens et étudiait l'utilisation du stablecoin pour payer ses nombreux partenaires et sous-traitants de livraison. JPYC estime que la combinaison de son stablecoin avec le réseau logistique d'AZ-COM pourrait favoriser une finance on-chain intégrant les flux commerciaux, logistiques et de paiement.

cointelegraphIl y a 11 mins

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cointelegraphIl y a 11 mins

Arthur Hayes intensifie ses achats de cet altcoin, investissant 2 millions de dollars au cours des cinq derniers jours !

Arthur Hayes, fondateur de BitMEX et figure influente du marché des cryptomonnaies, a intensifié ses achats du token $ENA d'Ethena, un projet de l'écosystème Ethereum. Selon Lookonchain, il a acquis 10,9 millions de $ENA supplémentaires pour environ 985 000 $, portant ses achats à 22,64 millions de tokens (valeur estimée à 2 millions $) sur les cinq derniers jours. Ces investissements importants ont attiré l'attention sur Ethena, un projet DeFi axé sur les dollars synthétiques, et relancé les spéculations sur les perspectives d'Hayes pour le marché. Cependant, les experts soulignent que l'activité des "baleines" comme Hayes, bien qu'indicative, ne garantit pas une hausse des prix. Ils conseillent aux investisseurs de considérer également les fondamentaux du projet, son utilité et les conditions macroéconomiques globales, et rappellent qu'il ne s'agit pas d'un conseil en investissement.

cryptonews.ruIl y a 31 mins

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cryptonews.ruIl y a 31 mins

L'IA peut-elle prendre le contrôle des laboratoires ? Les derniers tests de l'Université des Sciences et Technologies de Chine fournissent un stress test en physique réelle

**Une étude révèle les limites actuelles des IA pour la découverte scientifique autonome en laboratoire** Des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de Chine ont développé une plateforme de test en monde réel pour évaluer les capacités des agents d'IA à effectuer des découvertes scientifiques de bout en bout. Leur "laboratoire de machine-scientifique" pour la catalyse comprend 45 stations de travail automatisées, dont les capacités sont encapsulées en "compétences" lisibles par machine. L'équipe a testé systématiquement 48 combinaisons d'agents et de grands modèles de langage sur 32 tâches de recherche, totalisant 4 608 essais. Les résultats sont sévères : seuls 3,3 % des workflows générés étaient directement exécutables sans correction humaine. La meilleure combinaison (Claude Code/Opus 4.7) a atteint un taux d'exécutabilité de 28,1 %. L'étude distingue trois niveaux de compétences souvent confondus : générer un plan expérimental en langage naturel, produire un workflow physiquement exécutable en laboratoire, et réviser la stratégie de recherche en fonction des résultats. Les tests montrent qu'un plan apparemment fluide ne garantit pas son exécution pratique, et qu'ajuster des paramètres localement ne constitue pas une révision scientifique de la stratégie. Dans un test en boucle fermée sur cinq itérations, un agent (Codex/GPT 5.5) a pu optimiser des paramètres, mais n'a pas été capable de redéfinir son approche analytique ou de corriger des omissions cruciales persistantes. La planification à long terme reste un défi majeur, avec très peu de workflows complexes (plus de 30 étapes) générés avec succès. Cette plateforme sert à la fois de "terrain d'essai" pour évaluer les capacités scientifiques des IA et de "terrain d'entraînement" potentiel. Le cycle "planification-exécution-feedback-replanification" peut exposer les lacunes des IA et générer des données pour affiner ces systèmes, faisant progresser l'IA vers une véritable découverte scientifique autonome et vérifiable dans le monde physique.

marsbitIl y a 35 mins

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marsbitIl y a 35 mins

Le jeton a chuté de 99% et le fondateur est en prison : la startup NFT Few and Far a coûté 10 millions de dollars aux investisseurs

Le fondateur du startup NFT Few and Far, Taj Tarsha, 34 ans, a été inculpé par le bureau du procureur américain du district sud de New York pour fraude en valeurs mobilières et fraude électronique. Il aurait levé plus de 10 millions de dollars auprès d'au moins 67 investisseurs via la vente de 95 millions de jetons FAR (SAFT), promettant de développer une marketplace NFT sur NEAR Protocol. Selon l'accusation, Tarsha a détourné les fonds presque immédiatement pour des paris en ligne, des spéculations cryptographiques et des dépenses personnelles, dont environ 1 million de dollars en bonus secrets et un salaire excessif. Après un audit en juin 2023 révélant les malversations, il a licencié la plupart des employés et a continué à utiliser l'argent des investisseurs pour acheter des cryptomonnaies, payer un prêt immobilier à Miami, des services de design d'intérieur et financer sa passion de DJ. Lancé en mai 2024 à environ 0,13$, le jeton FAR s'est effondré de plus de 99% et a cessé d'être tradé. Tarsha, arrêté le 6 juin 2026, fait face à une peine maximale de 20 ans de prison pour chaque chef d'inculpation. Cette affaire rappelle un schéma récurrent dans l'industrie NFT, comme le cas Frosties en 2022, et soulève des questions sur l'efficacité des mécanismes de contrôle dans les levées de fonds via SAFT.

cryptonews.ruIl y a 41 mins

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cryptonews.ruIl y a 41 mins

Nouvel entretien avec Fei-Fei Li : les humains non plus n'apprennent pas uniquement à partir de données réelles

Dans une récente interview, Fei-Fei Li, fondatrice de World Labs, discute de l'acquisition de SceniX et de la vision de l'entreprise pour l'intelligence spatiale. World Labs vise à faire de l'intelligence spatiale - la capacité de l'IA à comprendre, raisonner et interagir dans des espaces physiques ou virtuels - la nouvelle frontière de l'IA. Les robots sont considérés comme la première pierre de touche pour concrétiser cette vision. Le défi central identifié est le manque crucial de données d'entraînement et d'évaluation pour les robots. Pour libérer la loi de l'échelle (scaling law), World Labs et SceniX misent sur une approche "real-to-sim-to-real". Cette méthode consiste à créer des jumeaux numériques d'environnements physiques, alignés et réalistes, pour générer des données synthétiques à grande échelle. La plateforme de simulation offre un contrôle total, une sécurité et une efficacité impossibles dans le monde réel, permettant l'entraînement et l'évaluation accélérés des systèmes robotiques. L'acquisition de SceniX, une startup spécialisée dans la simulation pour robots fondée par l'ancien post-doctorant de Li, Yunzhu Li, comble les compétences de World Labs. Ensemble, ils développent une infrastructure logicielle neutre, compatible avec divers modèles d'IA et morphologies robotiques (bras manipulateurs, robots mobiles...). Cette infrastructure durable est conçue pour former des robots robustes, d'abord pour des environnements semi-structurés (entrepôts, restaurants) avant de viser à long terme les environnements non structurés (foyers). Les intervenants soulignent que la simulation est essentielle pour le raisonnement contrefactuel et l'exploration d'états impossibles à tester en réel. Ils adoptent une approche pragmatique, combinant modèles physiques et apprentissage, et visent des clients concrets dans des secteurs verticaux comme preuve de concept. L'objectif à deux ans est de démontrer que leur plateforme répond efficacement aux besoins d'automatisation de premiers clients industriels.

marsbitIl y a 42 mins

Nouvel entretien avec Fei-Fei Li : les humains non plus n'apprennent pas uniquement à partir de données réelles

marsbitIl y a 42 mins

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Comment acheter SATS

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter SATS(SATS) (SATS) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément SATS(SATS) (SATS).Solde ：utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers ：pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P ：tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos SATS(SATS) (SATS)Après avoir acheté vos SATS(SATS) (SATS), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des SATS(SATS) (SATS)Tradez facilement SATS(SATS) (SATS) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

305 vues totalesPublié le 2024.12.10Mis à jour le 2026.06.02

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