3 种可能成为下一个 Neiro 或 Popcat 的加密货币

cryptonewsPublié le 2024-10-01Dernière mise à jour le 2024-10-01

Last updated:
十月 1, 2024 13:00 GMT+8

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Lire le traité sur « l'Économie des Agents » du fondateur de Circle pour percer la refonte de l'économie des dix prochaines années

**Résumé : L'Économie Agentielle** Le fondateur de Circle, Jeremy Allaire, présente dans son traité "L'Économie Agentielle" une vision fusionnant l'IA et la blockchain pour former le futur système économique. Deux tendances convergentes en sont le cœur : les systèmes d'IA (agents) qui réduisent le coût du travail intellectuel vers zéro, et l'économie blockchain (onchain) qui réduit le coût des transactions vers zéro. Ensemble, elles forment les deux faces d'une même économie redéfinie. Les entreprises se décomposent en compétences exécutables par des agents logiciels autonomes, orchestrés par une couche de coordination. Cette transformation nécessite une infrastructure économique nouvelle : une monnaie de base entièrement garantie et à règlement instantané (stablecoin) pour les paiements machine à machine, des marchés de crédit recourant à des données onchain pour un financement plus accessible, et un cadre juridique adapté à une activité "nativement globale". Dans cette économie, la tarification évolue de l'abonnement à la consommation à l'unité (micro-paiements pour le travail), et de nouvelles "sociétés onchain" émergent, où les flux de valeur et les règles sont programmables. L'impact majeur est le découplage potentiel entre la part du travail humain dans le revenu national et la production totale, l'automatisation par les agents pouvant réduire la première. La clé pour éviter une concentration extrême du pouvoir et des richesses réside dans la conception délibérée d'une large distribution de la propriété du capital (agents, infrastructures) et des mécanismes de gouvernance. L'enjeu final est de faire de cette architecture technologique un instrument de prospérité partagée et d'équilibre des pouvoirs, et non de domination par quelques points de contrôle.

Odaily星球日报Il y a 1 mins

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Odaily星球日报Il y a 1 mins

Comment StepFun peut-il être si parfait ?

Voici un résumé en français de l'article sur Step Star et son lancement : L'entreprise d'IA Step Star a organisé une conférence de lancement extrêmement complète pour dévoiler sa stratégie de terminal intelligent, comprenant la marque STEPX, le système d'exploitation Step AOS, l'agent personnel Amoo et le téléphone "agent" STEPX Neo. Ce lancement anticipé, juste avant le WAIC où des concurrents comme ByteDance présentent leurs produits, vise à s'approprier la définition du "premier téléphone intelligent agent natif au monde" et à établir des normes sectorielles. La présentation a méthodiquement abordé les faiblesses soulevées lors du lancement précédent du téléphone "Doubao", en proposant des solutions techniques et de sécurité (environnement d'exécution de confiance, audit des opérations, gestion des permissions) et en annonçant des partenariats clés (Alipay, Meituan, Didi, etc.) et des livres blancs sur la sécurité. Le véritable public cible semble être l'écosystème des applications, les régulateurs et les marchés financiers, plutôt que les consommateurs, car le produit final n'est pas encore commercialisé. L'article analyse que, pour Step Star comme pour d'autres startups de grands modèles de langage (LLM), le contexte est critique. Face à la concurrence féroce des géants technologiques, à la banalisation des capacités des modèles et à la pression sur les valorisations, le modèle économique de simple fournisseur d'API est jugé insoutenable. Le fondateur, Yin Qi, mise sur le terminal matériel pour créer un écosystème fermé, des données utilisateur et une nouvelle narration financière, essentielle pour une éventuelle introduction en bourse à Hong Kong et une valorisation visant les 10 milliards de dollars. Ainsi, ce lancement "parfait" mais prématuré reflète une course contre la montre pour les startups d'IA chinoises. Elles sont contraintes de "vendre le futur" – des plateformes, des écosystèmes, des standards – avant que leurs produits ne soient totalement finalisés, afin de survivre dans un marché en voie de consolidation rapide où seules quelques grandes entreprises devraient subsister. La perfection du récit narratif masque l'urgence et la précarité de leur situation actuelle.

marsbitIl y a 13 mins

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marsbitIl y a 13 mins

Les stablecoins de mille milliards de dollars menacent les paiements traditionnels, les banques américaines lancent la plus grande contre-attaque coordonnée de l'histoire

Face à la croissance rapide des stablecoins, qui traitent désormais des dizaines de milliers de milliards de dollars de transactions annuelles, les grandes banques américaines lancent une contre-attaque coordonnée. Dirigées par The Clearing House (TCH), des institutions comme JPMorgan, Bank of America et Citigroup planifient un réseau interconnecté de dépôts bancaires tokenisés. L'objectif est de créer une infrastructure commune permettant des transferts rapides et efficaces via la blockchain, tout en conservant les avantages des dépôts traditionnels (comme l'assurance et les intérêts). Inspiré par le succès passé de Zelle contre Venmo, ce projet vise à contrer la menace concurrentielle croissante des stablecoins, de plus en plus utilisés pour les paiements internationaux et interbancaires. Cependant, sa réussite n'est pas assurée : la collaboration entre rivaux historiques sur les standards technologiques et la gouvernance reste un défi, d'autant que de nombreux projets similaires (comme ceux de SWIFT ou d'autres consortiums) fragmentent déjà le paysage. Si les banques disposent d'atouts majeurs (régulation, clientèle massive, ressources), leur capacité à innover rapidement face à un secteur crypto en évolution constante est incertaine. Le projet, prévu pour l'an prochain, cible d'abord les paiements de gros et la gestion de trésorerie corporate, avec une possible extension future au règlement des stablecoins.

marsbitIl y a 17 mins

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marsbitIl y a 17 mins

Avec 450 millions de dollars supplémentaires, l'action STRC baisse encore : ce n'est jamais l'argent qui a manqué

L'entreprise Strategy, détenant le plus grand portefeuille de Bitcoin en bourse, a récemment augmenté ses réserves de trésorerie de 450 millions de dollars, portant le total à 30 milliards de dollars, afin de soutenir le dividende de ses actions privilégiées STRC. Malgré cette manœuvre, conçue pour rassurer les marchés, le prix du STRC a continué de baisser, s'établissant à 86,60 USD, en décote de 13% par rapport à sa valeur nominale de 100 USD. Le problème fondamental n'est pas le manque de liquidités, mais une crise de confiance des investisseurs envers le dirigeant Michael Saylor. L'entreprise ajuste régulièrement le taux de dividende, actuellement à 12%, pour tenter de stabiliser le prix autour de 100 USD, sans succès. La défiance provient des revirements répétés de Saylor. Il a modifié des engagements concernant les émissions d'actions, vendu des Bitcoins après avoir promis de ne jamais le faire, et drastiquement révisé à la baisse les prévisions de bénéfices. Ces actions ont érodé la crédibilité de ses promesses. Le STRC, parfois présenté comme un produit similaire à un compte d'épargne, n'offre ni garantie de capital, ni droit de remboursement. Les investisseurs dépendent de la volonté de la direction à honorer les dividendes. La récente augmentation de trésorerie, bien que substantielle, n'a pas suffi à restaurer la confiance perdue, démontrant que la promesse de paiement est jugée plus importante que les fonds disponibles.

marsbitIl y a 23 mins

Avec 450 millions de dollars supplémentaires, l'action STRC baisse encore : ce n'est jamais l'argent qui a manqué

marsbitIl y a 23 mins

10000 heures de données humaines pour former le premier modèle d'action et de monde implicite pour la manipulation mobile complète du corps humain

Ces deux dernières années, la compétition dans le domaine des robots humanoïdes s'est déplacée des capacités matérielles vers les modèles d'intelligence. Alors que les démonstrations physiques impressionnent, le véritable défi réside dans la capacité des robots à comprendre l'environnement, prévoir les changements et coordonner des actions motrices complexes pour des tâches généralistes. Pour relever ce défi, la société d'intelligence incarnée Being Beyond a présenté **Being-M0.7**, présenté comme le premier **modèle d'action-monde latent (Latent WAM)** conçu pour la locomotion et la manipulation complètes des robots humanoïdes. Ce modèle innove en étendant les capacités des modèles de monde latent, habituellement appliqués à la manipulation, à la coordination mobile de tout le corps. La clé de Being-M0.7 réside dans son entraînement préalable sur plus de **10 000 heures de données multimodales centrées sur l'humain** (vidéos à la première personne, séquences de mouvement), suivies d'un ajustement avec une quantité limitée de données de démonstration sur robot réel. Cette approche contourne la rareté et le coût élevé des données robotiques. Techniquement, le modèle utilise une architecture **Vision-Motion Mixture of Transformers (MoT)**. Cette conception lui permet de traiter simultanément trois types de données : des paires vidéo-mouvement, des vidéos seules et des séquences de mouvement seules, maximisant ainsi l'utilisation des données disponibles. Il opère dans un **espace latent**, prédisant l'évolution future de l'environnement et les trajectoires de mouvement de manière couplée, ce qui est plus efficace que la prédiction pixel par pixel coûteuse en calcul. Pour unifier les données humaines et robotiques, l'équipe a développé une **représentation du mouvement unifiée et compacte**, alignée sur la perspective à la première personne et centrée sur la tête, les mains et les pieds, facilitant le transfert de connaissances. Les démonstrations sur le robot humanoïde Unitree G1 ont testé des tâches complexes nécessitant une compréhension physique et une coordination complète du corps : * **Pêcher un poisson dans un aquarium** : Interaction avec un liquide et des cibles dynamiques. * **Prendre un objet via un miroir** : Raisonnement spatial avec observation partielle. * **Déplacer et prendre des objets en se déplaçant** : Tâche à long terme avec coordination continue. * **Porter une boîte et éviter des obstacles** : Navigation avec charge et perception de l'environnement. Dans ces tests, Being-M0.7 a montré des performances compétitives par rapport à d'autres modèles de base, démontrant une capacité accrue à générer des actions corporelles coordonnées en fonction de la compréhension de la scène et des prédictions. Le processus de déploiement sur robot utilise un **"expert en action"** léger qui traduit les prédictions de haut niveau du modèle latent en commandes de contrôle spécifiques au robot, permettant un **planification mondiale à basse fréquence** couplée à un **contrôle d'action à haute fréquence**. En conclusion, Being-M0.7 représente une avancée significative vers des robots humanoïdes plus généraux. Son architecture MoT et son utilisation de vastes données humaines établissent un paradigme évolutif pour l'apprentissage incarné, où la compréhension du monde, apprise de l'expérience humaine, précède et guide l'action physique dans l'environnement réel.

marsbitIl y a 30 mins

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marsbitIl y a 30 mins

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133 vues totalesPublié le 2024.12.11Mis à jour le 2026.06.02

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