Вот что Трамп уже успел сделать для криптоиндустрии

cryptonews.ruPublié le 2024-06-22Dernière mise à jour le 2025-01-22

20 января 2025 года прошла инаугурация Дональда Трампа. Он стал первым про-криптовалютным президентом США. В рамках своей предвыборной кампании Трамп дал много громких обещаний участникам криптосообщества. Некоторые из них политик уже начал выполнять

Рассказываем, что Дональд Трамп успел сделать для криптоиндустрии в первые дни своего президентского срока и почему президент, несмотря на свое лояльное отношение к крипте, разочаровал многих участников криптосообщесва.

Помиловал Росса Ульбрихта

Трамп объявил о полном и безусловном помиловании Росса Ульбрихта, основателя даркнет-маркетплейса Silk Road. Он назвал его 40-летний приговор «нелепым» и подчеркнул значимость этого шага для либертарианского движения.

Ульбрихт, чья платформа впервые популяризировала использование биткоина в цифровой экономике, провел в тюрьме более 12 лет. Этот шаг стал исполнением предвыборного обещания Трампа поддерживать криптосообщество.

Назначил новых руководителей SEC и CFTC

Дональд Трамп назначил Марка Уеду исполняющим обязанности председателя Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC), а Каролин Фам временно возглавила Комиссию по торговле товарными фьючерсами США (CFTC). Уеда известен критикой политики бывшего главы SEC Гэри Генслера, особенно в части регулирования цифровых активов. Новый состав регуляторов может пересмотреть дела против криптокомпаний, таких, как Ripple и Coinbase.

Команда SEC также объявила о создании рабочей группы под руководством «криптомамы» Хестер Пирс, известной сторонницы криптовалют. Группа займется разработкой четких правил для криптоиндустрии, чтобы сформировать прозрачное регулирование и улучшить взаимодействия отрасли с государством.

Учредил департамент D.O.G.E.

Трамп учредил Департамент эффективности государственного управления (D.O.G.E.). На его официальном сайте красуется логотип Dogecoin, любимой криптовалюты бизнесмена Илона Маска, который и возглавит ведомство. Новый департамент сосредоточен на сокращении государственных расходов и упрощении регулирования.

Поддержал развитие ИИ

Политик объявил о создании проекта «Stargate» стоимостью $500 млрд для поддержки развития индустрии ИИ в США. По словам политика, этот шаг позволит укрепить лидерскую позицию Америки на рынке разработок в области искусственного интеллекта. Поскольку многие ИИ-проекты тесно связаны с криптоиндустрией, инициатива запустила ралли тематических токенов.

Что не так с криптоинициативами Трампа

Многих участников криптосообшества расстроило то, что политик, по их мнению, уделяет слишком много внимания незначительным инициативам. Например, некоторые криптаны осудили запуск официального мемкоина Трампа на фоне его инаугурации. Криптоинвесторов смутила схема распределения монет. А еще участников криптосообщества насторожило то, что Трамп, по его собственным заявлениям, мало чего знает о мемкоине имени себя.

Еще одним разочарованием стало отсутствие прямого упоминания криптовалют и проблем, связанных с криптоиндустрией, в первый день его президентского срока.

О том, какие именно обещания Трамп дал участникам криптосообщества в рамках предвыборной кампании, редакция BeInCrypto рассказала в отдельном обзоре.

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 46 mins

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

marsbitIl y a 46 mins

Trading

Spot
活动图片