重要的Pi网络(Pi)更新

币界网Publié le 2024-08-15Dernière mise à jour le 2024-08-15

币界网报道:

Pi Network是加密货币行业最具争议的项目之一。六年多前推出,目前还没有明确的迹象表明其用户何时可以期待某种直接的代币发布。

也就是说,该项目背后的核心团队最近发表了一份声明,向其追随者介绍了进展情况。

根据公告,该网络已覆盖超过1300万已通过了解你的客户(KYC)程序的用户和600万已迁移到主网的用户。

然而,值得注意的是,尽管这一公告措辞如此,但有关主网并没有启动。相反,“迁移到主网”意味着这些用户已经完成了“主网检查表”

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Aave grimpe face au Bitcoin alors que le récit institutionnel de la DeFi se renforce

AAVE affiche une performance remarquable face à un marché crypto affaibli, résistant à la pression générale exercée par la faiblesse du Bitcoin. Ce mouvement est attribué au renforcement du récit de la finance décentralisée (DeFi) institutionnelle et des actifs du monde réel (RWA), relancé par l'attention récente de Standard Chartered sur le protocole. La banque a mis en avant le rôle d'AAVE en tant que marché de prêt décentralisé majeur et mature, traduisant son potentiel en termes de revenus, de demande de crédit et de marché adressable pour un public institutionnel. Cette résistance suggère que les traders pourraient commencer à différencier les infrastructures DeFi solides, dotées de cas d'utilisation crédibles, du reste du marché des altcoins. La persistance de cette force relative sera un test clé. Si elle se maintient malgré la volatilité, cela pourrait indiquer une rotation du capital vers des protocoles aux fondamentaux robustes, même dans un contexte de pression sur le Bitcoin. Cette évolution s'inscrit dans des tendances de fond du marché : une régulation plus précise, un rapprochement des produits institutionnels avec les rails financiers traditionnels et une réaction rapide des traders à la liquidité réduite. Ainsi, l'épisode Aave est moins un catalyseur de prix isolé qu'un indicateur de l'évolution des infrastructures, des flux de capitaux et de la prochaine étape d'adoption de la cryptomonnaie.

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Prompt passe, place aux loops. Tel est le nouveau paradigme souligné par des figures comme Jensen Huang. Le concept de "loop" (boucle) désigne la conception de systèmes où l'IA exécute des tâches de manière autonome : elle définit ses propres instructions, vérifie les résultats, et réitère jusqu'à réussite ou épuisement du budget, sans intervention humaine constante. Contrairement à un agent simple qui nécessite une instruction à chaque étape, un système avec loop fonctionne en continu. Des produits comme Claude Code et OpenAI Codex l'ont déjà implémenté via des fonctionnalités comme `/goal` ou des automations, où un modèle écrit le code et un autre, indépendant, le valide. Pour construire une loop efficace, il faut : 1) s'assurer que la tâche est répétitive, automatisable et dans les limites budgétaires ; 2) commencer par une loop simple avec un déclencheur, une compétence, un fichier d'état et un contrôle ; 3) séparer clairement l'écriture et la validation du code ; 4) éviter les pièges comme l'absence de conditions d'arrêt ou la gestion de tâches nécessitant un jugement humain. Cette évolution s'inscrit dans une progression : après l'ingénierie des prompts (2023-2024), puis du contexte (2024-2025) et du "harnais" (environnement d'exécution, 2025-2026), l'ingénierie des loops représente la dernière étape, où le contrôle humain passe de la micro-gestion à la conception de systèmes autonomes. Des travaux académiques comme ReAct (2022) ont jeté les bases de ce principe de boucle réflexive. Bien que prometteuse, cette approche nécessite prudence quant aux coûts et à la préservation d'une compréhension humaine des systèmes automatisés.

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GPT conçoit GPT

OpenAI a dévoilé son premier puce, Jalapeño, destinée à l'inférence des grands modèles linguistiques. Ce mouvement ne vise pas principalement à concurrencer Nvidia, mais marque une étape stratégique où OpenAI cherche à maîtriser l'ensemble du processus de production de l'intelligence artificielle, des modèles aux puces, en passant par les centres de données et l'énergie. Alors que l'écart entre les modèles se réduit, le vrai fossé se creuse au niveau de la puissance de calcul, des coûts d'inférence et de l'efficacité système. Chaque jeton (Token) généré représente un coût, et OpenAI, avec ses produits à forte demande comme ChatGPT, supporte une « taxe de calcul » importante sur le matériel externe. Jalapeño est conçu pour réduire cette « taxe d'inférence » en optimisant les coûts opérationnels quotidiens. Un détail crucial est le cycle de conception de seulement neuf mois, accéléré par l'utilisation par OpenAI de ses propres modèles d'IA pour aider à concevoir et optimiser la puce. Cela crée un cycle vertueux : de meilleurs modèles conçoivent de meilleures puces, qui réduisent le coût d'exécution des modèles futurs, permettant plus d'utilisateurs et de données pour affiner les prochaines générations de puces. OpenAI ne cherche pas à devenir un fournisseur de matériel comme Nvidia. Son approche s'apparente plutôt à celle d'Apple : construire un écosystème fermé et intégré où les modèles, les produits (ChatGPT, API), les puces et les infrastructures sont optimisés conjointement pour contrôler l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA. À long terme, cela pourrait repositionner les entreprises de modèles en tant que joueurs majeurs de l'infrastructure IA, aux côtés des fournisseurs de matériel traditionnels.

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