CFPB исключает криптокошельки из правила «Больших участников»

cryptonews.ruPublié le 2024-05-22Dernière mise à jour le 2024-11-22

Бюро по защите прав потребителей в сфере финансов (CFPB), финансовый регулятор США, завершило разработку своих правил, регулирующих критерии «Большие участники» для цифровых платежных платформ, и исключило передачу криптоактивов из правила.

Согласно окончательному правилу, цифровые кошельки, такие как Apple Pay, и централизованные «одноранговые» платежные сервисы по-прежнему будут подчиняться правилу, которое охватывает только транзакции, номинированные в долларах США. Правительственное агентство написало:

«Окончательное правило ограничивает определение «годового объема покрываемых потребительских платежных транзакций» транзакциями, номинированными в долларах США. С этим разъяснением и соответствующим изменением пункта (b)(3)(i) тест на крупных участников в этом окончательном правиле исключает передачу цифровых активов, включая криптоактивы, такие как биткоины и стейблкоины».

Участники отрасли, такие как исследовательская инвестиционная фирма Paradigm и некоммерческие группы, выступающие за криптовалюту, успешно выступили против первоначальной версии правила CFPB, которая включала транзакции с цифровыми активами.


Обложка окончательного правила CFPB.

CFPB фокусируется на цифровых платежных сервисах

CFPB начал фокусироваться на цифровых платежных сервисах, таких как Apple Pay, Google Pay, и «одноранговых» платежных платформах, таких как Venmo, в сентябре 2023 года. В то время агентство ссылалось на потенциальные монополистические проблемы крупных технологических компаний, вытесняющих более мелкие компании в этой сфере.

В то время Рохит Чопра, директор CFPB, также ссылался на монетизацию данных потребителей, предоставленных этим компаниям, как на еще одну область беспокойства.

После первоначального объявления CFPB предложил контролировать поставщиков криптовалютных кошельков; однако расширение надзора столкнулось с сопротивлением со стороны криптоиндустрии и законодателей.

В январе 2024 года законодатели США направили письмо в CFPB, в котором выступили против правила из-за его потенциального влияния на криптовалюты.

«Одноранговые транзакции через «самостоятельные кошельки» являются основным компонентом экосистемы цифровых активов, поскольку они устраняют риск третьих лиц», — написали законодатели.

Несмотря на противодействие, CFPB, похоже, удвоил усилия в апреле 2024 года, нацелившись на видеоигры на блокчейне из-за возможности торговли внутриигровыми токенами активов за пределами игровой экосистемы на электронных биржах.

Lectures associées

2,4k étoiles en un clin d'œil : avec une seule commande, l'IA apprend à trouver ses propres compétences

Le projet « skills » de Vercel, une sorte de gestionnaire de paquets « npm » pour les agents d'IA, connaît un succès fulgurant avec 24 000 étoiles sur GitHub. Il permet aux développeurs d'ajouter des compétences (skills) à leurs assistants IA (comme Claude Code, Cursor) via une simple commande : `npx skills add <package>`. Ces paquets encapsulent des connaissances spécifiques (bonnes pratiques React, conventions d'équipe) dans un dossier contenant un fichier SKILL.md et éventuellement des scripts. La plateforme skills.sh propose un répertoire et un classement des paquets les plus populaires, comme « find-skills » (2,3 millions d'installations). Cette « compétence » permet à l'IA de rechercher et d'installer automatiquement d'autres skills pertinents en fonction d'une demande utilisateur, agissant comme un moteur de recherche de capacités. Cependant, cette commodité s'accompagne de risques de sécurité majeurs. Des audits (comme celui de Snyk « ToxicSkills ») révèlent qu'une part significative des skills tiers contient des vulnérabilités ou des charges malveillantes, pouvant conduire à des injections de prompt, des fuites de clés ou l'exécution de code arbitraire. Contrairement à npm, les skills mélangent instructions, code et accès système, amplifiant les menaces. En somme, Vercel réplique dans l'ère de l'IA sa stratégie réussie avec Next.js : simplifier et standardiser des flux complexes en une commande. Mais l'écosystème naissant des compétences d'IA hérite aussi des pièges classiques des gestionnaires de paquets, nécessitant une vigilance accrue quant à la source et aux permissions des paquets installés.

marsbitIl y a 6 mins

2,4k étoiles en un clin d'œil : avec une seule commande, l'IA apprend à trouver ses propres compétences

marsbitIl y a 6 mins

Le développeur Claude livre enfin « Fable 5 Fén Jué » pour vous apprendre à briser le déficit d'information avec le modèle

Fable 5, depuis son lancement, a connu un parcours tumultueux, passant des attentes élevées à une interdiction par le gouvernement américain. Aujourd’hui, l’accent est remis sur la productivité. Thariq Shihipar, ingénieur chez Claude Code, a publié un guide détaillé pour utiliser efficacement Fable 5. Le cœur du problème : l’écart d’information entre l’utilisateur et le modèle. Thariq appelle cela les « inconnues » – la différence entre les instructions données (la « carte ») et la réalité de la tâche (le « territoire »). La qualité du travail dépend de notre capacité à réduire ces inconnues. Il identifie quatre types d’inconnues : - Les **connues connues** : ce que nous spécifions clairement. - Les **connues inconnues** : ce que nous savons ne pas savoir. - Les **inconnues connues** : ce qui est évident pour nous mais pas explicité. - Les **inconnues inconnues** : ce que nous ignorons totalement. Le guide propose des méthodes pour les découvrir à chaque étape : **Avant l’implémentation** : - **Scan des angles morts** : Demander à Claude d’identifier les « inconnues inconnues ». - **Brainstorming et prototypage** : Explorer des idées visuelles ou fonctionnelles pour clarifier les attentes. - **Contre-interrogatoire** : Laisser Claude poser des questions pour éliminer les ambiguïtés. - **Références** : Fournir du code ou des exemples concrets comme modèles. - **Plan d’implémentation** : Faire rédiger un plan par Claude pour valider l’approche. **Pendant l’implémentation** : - **Notes d’implémentation** : Maintenir un fichier pour documenter les décisions et écarts. **Après l’implémentation** : - **Documentation explicative** : Créer un résumé clair pour faciliter les revues et l’approbation. - **Test de compréhension** : Se faire interroger par Claude pour s’assurer de maîtriser les changements. Thariq illustre cette approche avec la création de la vidéo de lancement de Fable, entièrement éditée par Claude Code. Il a dû découvrir ses « inconnues » en matière de montage et d’étalonnage pour guider efficacement le modèle. En conclusion, plus le modèle est puissant, plus une méthode structurée pour identifier et réduire les inconnues devient cruciale. Chaque prototype, brainstorming ou question est une opportunité d’aligner la « carte » et le « territoire » avant de s’engager profondément dans la réalisation.

marsbitIl y a 10 mins

Le développeur Claude livre enfin « Fable 5 Fén Jué » pour vous apprendre à briser le déficit d'information avec le modèle

marsbitIl y a 10 mins

Les tokens dévorent 30% des salaires, la facture IA de la Silicon Valley devient incontrôlable

Les coûts liés aux jetons (tokens) d'IA, représentant désormais 30 % de la masse salariale chez certains acteurs comme SemiAnalysis, illustrent la transformation radicale de la productivité dans les services spécialisés. Si cette dépense achète une efficacité plusieurs fois supérieure au travail humain pour des tâches comme l'analyse de données, d'autres géants technologiques comme Uber ou Microsoft font face à des factures d'IA explosives et à un retour sur investissement encore incertain. Le paradoxe actuel est frappant : les investissements en IA explosent (7400 milliards de dollars en 2024), tandis que les réductions de coûts se poursuivent. Pourtant, l'impact économique mesurable reste limité. La thèse centrale de l'article est que cette phase de construction d'infrastructure précède toujours l'arrivée des bénéfices. L'optimisme repose sur une baisse structurelle des coûts. Grâce aux progrès matériels (ex: GB300 NVL72, +32x de débit) et logiciels (optimisations logicielles multipliant les performances par 14), le prix réel du traitement des jetons s'effondre. Chez SemiAnalysis, un coût affiché de 5$/million de tokens est ramené à 0.99$ grâce à un cache efficace et un ratio entrée/sortie favorable. Cette déflation devrait se poursuivre, rendant l'IA de plus en plus accessible. Le choix pour les entreprises est désormais clair : adopter dès maintenant ces outils pour gagner un avantage concurrentiel décisif, ou attendre et risquer de prendre un retard considérable.

marsbitIl y a 11 mins

Les tokens dévorent 30% des salaires, la facture IA de la Silicon Valley devient incontrôlable

marsbitIl y a 11 mins

Effondrement chez OpenAI, une erreur révélée dans la loi du scaling, des téraflops gaspillés en vain

L'article révèle que la loi d'échelle (Scaling Law) présentée par OpenAI dans son article fondateur de 2020 contenait un bug fondamental, ayant potentiellement induit en erreur l'ensemble de l'industrie de l'IA pendant des années. Le bogue provenait d'une méthodologie expérimentale qui imposait une quantité fixe de données d'entraînement (tokens) et un calendrier d'apprentissage spécifique (atténuation cosinus) à tous les modèles, des plus petits aux plus grands. Cette approche a artificiellement limité la performance des grands modèles, créant l'illusion trompeuse qu'il était plus efficace d'augmenter massivement le nombre de paramètres que la quantité de données. Cette erreur a conduit, selon l'article, à un gaspillage colossal de ressources de calcul (évalué à des milliers d'années-runtime de GPU H100), en encourageant la création de modèles "trop grands et sous-entraînés" comme le GPT-3, plutôt que des modèles plus petits mais mieux entraînés comme Chinchilla de DeepMind (2022). De plus, l'article souligne que les lois d'échelle actuelles sont principalement calibrées sur l'anglais, une langue morphologiquement pauvre et inefficace pour l'apprentissage automatique. Des expériences citées montrent que des modèles entraînés sur des langues comme le français atteignent certaines compétences avec 50 à 100 fois moins de données, remettant en cause l'universalité de ces lois. En résumé, l'article affirme qu'une correction de ce bug méthodologique initial aurait pu accélérer de plusieurs années le développement d'une IA plus efficace et économe en énergie.

marsbitIl y a 27 mins

Effondrement chez OpenAI, une erreur révélée dans la loi du scaling, des téraflops gaspillés en vain

marsbitIl y a 27 mins

Trading

Spot
活动图片