Как заработать на хайпе вокруг мемкоинов на ApeChain

cryptonews.ruPublié le 2024-06-21Dernière mise à jour le 2024-10-21

Недавний рост ApeCoin привлек внимание инвесторов и трейдеров. Основным драйвером ценового ралли APE стали мемкоины на ApeChain

Проект ApeCoin запустил сеть третьего уровня (L3) ApeChain на базе Arbitrum One. Эксперт по цифровым активам под ником s4mmy.moca рассказал в X (бывш. «Твиттер»), как извлечь выгоду из ажиотажа вокруг нового блокчейна.

Как принять участие в экосистеме ApeChain

Для того, чтобы начать взаимодействие с ApeChain, нужно:

  • приобрести Ethereum (ETH) в основной сети;
  • обменять ETH на APE на любой децентрализованной бирже (DEX);
  • переместить Ape на ApeChain с помощью моста;
  • добавить поддержку ApeChain в кошелек.

Сейчас основной объем торгов в экосистеме ApeChain приходится на Camelot — DEX на базе Arbitrum. По данным DEX Screener, лидеры по капитализации среди мемкоинов следующие:

  • BORED — $15,2 млн;
  • CURTIS — $14,4 млн;
  • CIF — $2,1 млн;
  • GARY — $1,1 млн.

Аналитики Lookonchain уже нашли трейдера, которому удалось получить доход в размере 300х на ApeChain. Эксперты проанализировали его транзакции и выяснили, что он торговал 18 мемкоинами, включая CURTIS.

Читайте также: Как не попасться на уловки мошенников в мире мемкоинов — 5 правил

Процент прибыльных сделок с мемкоинами у этого трейдера составляет 50%. У большинства участников рынка этот показатель — ниже 50%. Инвестиции в «мемные» монеты и торговля такими активами — крайне рискованные действия.

Запустить мемкоин на ApeChain может любой желающий

На ApeChain также появился аналог pump.fun — Ape Express. Это площадка для генерации «мемных» монет. При достижении капитализации в $144 тыс. созданный вами токен попадает на Camelot.


Последние мемкоины на Ape Express. Источник: Ape Express

За прошедшие сутки на ApeChain создали 2 640 токенов. Около 55 из них достигли «кривой связывания», а семь достигли рыночной стоимости в несколько миллионов.

ApeChain — L3-решение, построенное на базе Arbitrum One. Сеть призвана упростить минтинг невзаимозаменяемых токенов (NFT), трейдинг, доступ к децентрализованным приложениям (dApps). Кроме того, блокчейн третьего уровня также станет основой для метавселенной Otherside, разработкой которой занимаются создатели Bored Ape Yacht Club (BAYC).

Lectures associées

15 modèles de raisonnement échouent collectivement : explication des risques cachés derrière les chaînes de pensée révélées

Lorsque les modèles de raisonnement à grande échelle (LRM) exposent leurs processus de raisonnement intermédiaires aux utilisateurs et aux systèmes en aval, une question négligée émerge : se fier uniquement à la sécurité de la réponse finale est-il suffisant ? Une étude conjointe de plusieurs universités, dont Harvard, USC et le MIT, démontre le contraire. Elle révèle que les chaînes de raisonnement (CoT) peuvent générer des contenus à haut risque (ex : instructions pour fabriquer une bombe), même lorsque la réponse finale semble sûre. L'étude propose une évaluation en deux étapes : analyser séparément la trajectoire de raisonnement (r) et la réponse finale (y) selon 20 principes de sécurité, chacun noté de 1 à 5. Trois modes d'échec sont identifiés : **Unsafe** (raisonnement et réponse non sûrs), **Leak** (raisonnement dangereux mais réponse sûre), et **Escape** (raisonnement sûr mais réponse dangereuse). Testé sur 15 modèles de raisonnement (dont GPT-4o, Gemini, Claude) avec un ensemble de 41K prompts potentiellement nuisibles, un constat majeur apparaît : **la dangerosité moyenne du raisonnement dépasse systématiquement celle de la réponse finale** pour tous les modèles. Les risques se concentrent sur des catégories comme la désinformation, les préjugés et les dommages physiques. Pour atténuer ces risques, les chercheurs proposent une méthode d'**orientation adaptative multi-principes**. Elle ajuste les activations internes du modèle pendant le raisonnement pour le guider vers des états « sûrs » définis par les principes. Testée sur des modèles open-source (comme DeepSeek-R1), cette méthode réduit le taux de contenus non sûrs jusqu'à 40.8% tout en conservant 97.7% des performances sur des benchmarks standard. En conclusion, cette recherche souligne l'importance cruciale d'évaluer et de contrôler la sécurité tout au long du processus de raisonnement, et pas seulement au résultat final, en fournissant un cadre unifié pour le diagnostic et l'atténuation de ces risques cachés.

marsbitIl y a 34 mins

15 modèles de raisonnement échouent collectivement : explication des risques cachés derrière les chaînes de pensée révélées

marsbitIl y a 34 mins

Trading

Spot
活动图片