«Т-Инвестиции» предоставят клиентам доступ к ЦФА до конца года

RBK-cryptoPublié le 2024-10-22Dernière mise à jour le 2024-10-22

Брокер заканчивает интеграцию с оператором цифровых финасовых активов «Атомайз»

На платформе «Т-Инвестиции» в конце 2024 года появится возможность инвестировать в ЦФА, говорится в сообщении инвестиционного сервиса. «Т-Инвестиции» заканчивает интеграцию платформы цифровых активов «Атомайз» в экосистему, после чего брокер, входящий в структуру Т-Банка, откроет клиентам доступ к новому продукту на основе технологии блокчейн.

Российские цифровые финансовые активы (ЦФА) представляют собой токенизированные версии реальных активов, которые выпускаются с применением технологии блокчейн. К ним не относятся криптовалюты или токены, доступные на криптобиржах.

«Это не акции и не облигации, а абсолютно новый тип инструмента для заработка, который использует лучшее от других инструментов», — говорится в сообщении брокера.

По заявлению «Т-Инвестиции», такие инструменты позволят зарабатывать 20—25% годовых и даже больше.

В марте этого года Банк России включил Т-Банк (бывший на тот момент Тинькофф Банк) в реестр операторов цифровых финансовых активов. По информации на октябрь 2022 года, выпусков ЦФА от Т-Банка не было.

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

Оператор ЦФА «Атомайз» был включен в реестр Банка России ранее, среди ее инвесторов бенефициар Т-Банка — группа «Интеррос» Владимира Потанина. По данным платформы, на ней уже прошло более 220 выпусков ЦФА общим объемом около 26 млрд руб.

Т-Банк уже не первый год ведет работу в сфере ЦФА. В июне 2022 года «Т-Бизнес» (бывший «Тинькофф Бизнес») и финтех-компания «Лайтхаус» объявили о создании платформы для операций с ЦФА. Планировалось, что сервис будет работать на базе специальных счетов, открытых в «Тинькофф Бизнесе», а «Лайтхаус» выполнит роль оператора информационной системы по выпуску ЦФА.

В марте 2024 года президент России Владимир Путин подписал закон об использовании ЦФА в международных расчетах. Вскоре после этого Министерство финансов США объявило о введении санкций против нескольких операторов, включая «Атомайз», «Мастерчейн» и «Лайтхаус».

Курс биткоина закрепился около $67 тыс. Что произошло на крипторынке

Что такое криптопроект Scroll. Как он решает проблемы Ethereum

Хешрейт биткоина обновил исторический максимум. Как реагируют майнеры

Криптопроект Scroll раскрыл детали эирдропа токенов SCR

«РБК-Крипто» запустил мониторинг криптовалютных обменников. Выбирайте надежный обменный сервис с выгодным курсом на yourcryptoex.ru или в удобном телеграм-боте.

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 8 mins

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

marsbitIl y a 8 mins

Trading

Spot
活动图片