火星早报 | 特朗普将在关税上与加墨妥协,或在明日宣布减免

marsbitPublié le 2025-03-04Dernière mise à jour le 2025-03-05

市场美商务部长:特朗普将在关税上与加墨妥协,或在明日宣布减免

美国商务部长卢特尼克周二表示,特朗普政府最早可能在明天宣布针对墨西哥和加拿大商品的关税减免途径。卢特尼克在接受福克斯采访时说:“墨西哥和加拿大官员今天一整天都在和我通电话,试图表明他们会做得更好,而总统也在倾听,所以我认为他会和他们达成一些协议,这不会是暂停关税之类的,但我认为特朗普会在某些方面和他们达成妥协,而且我们很可能明天就宣布这件事。”卢特尼克表示,关税可能会定在 “中间的某个水平”,特朗普会向加拿大和墨西哥方面作出一些妥协,但不会完全让步。卢特尼克对关税会全面撤销的观点不以为然,他提到了特朗普第一个总统任期内通过谈判达成的美国-墨西哥-加拿大贸易协定。“如果遵守这些规定,那么总统会考虑给你减一些,” 他说,“如果没有遵守那些规则,那么就得付关税。”这是关税实施以来首次公开表明特朗普可能在此问题上动摇的信号。令市场疑惑的是,此前特朗普还表示,加拿大对美征收报复性关税将立即引发美国“增加同等数额的对等关税”。

Coinbase、Robinhood CEO等多名行业高管已确认参加白宫加密货币峰会

据福克斯商业频道记者 Eleanor Terrett 表示,尽管正式邀请函尚未发出,但已有多位行业重要人物确认将出席本周五在白宫举行的加密货币峰会。消息人士指出,本次峰会规模或将较此前预期有所缩小。目前已确认出席峰会的嘉宾包括:Coinbase CEO Brian Armstrong、Robinhood CEO Vlad Tenev、Kraken CEO Arjun Sethi、MicroStrategy 创始人 Michael Saylor、Paradigm 联合创始人 Matt Huang、Multicoin Capital 管理合伙人 Kyle Samani,Yield Guild Games 联合创始人 Jp Richardson、 World Liberty Fund 联合创始人 Zach Witkoff,Chainlink 联合创始人 Sergey Nazarov 等。

萨尔瓦多总统:不会因IMF协议而停止增持比特币

萨尔瓦多 Nayib Bukele 在 X 平台表示,萨尔瓦多无意停止购买比特币(BTC),无论国际货币基金组织(IMF)提出什么要求。 Bukele 在 X 平台发文称:“‘这一切将在四月停止。’‘这一切将在六月停止。’‘这一切将在十二月停止。’不,它不会停止,如果当世界排斥我们、大多数‘比特币使用者’抛弃我们时,我们现在不会、将来也不会停止。工作量证明>抱怨证明。”当天早些时候,国际货币基金组织(IMF)公布了与该拉美国家 35 亿美元协议的更多细节。IMF 声称,作为贷款计划的一部分, IMF 禁止“公共部门自愿积累比特币”。

摩根大通:比特币矿工在加密市场暴跌中挣扎

根据摩根大通与 Cointelegraph 分享的研究报告,比特币矿业股票正面临困境,因为加密货币价格下跌进一步加剧了由于比特币网络四月减半而受到压力的商业模式。报告称,摩根大通跟踪的矿业股票在 2 月份的市值集体下跌了 22%,因比特币价格下跌侵蚀了矿业经济学。

彭博社:Blockstream获数十亿美元投资,将推出三只加密基金

据彭博社报道,比特币基础设施提供商 Blockstream 已获得数十亿美元投资,并计划于 4 月 1 日推出三只基金。其中,两只基金将专注于加密货币借贷,包括比特币抵押贷款和美元抵押的加密货币借贷,第三只基金则将采用对冲基金策略。

Coinbase国际站将上线CAKE、BRETT和AI16Z永续合约

 Coinbase 国际站宣布将上线 CAKE、BRETT 和 AI16Z 永续合约,CAKE-PERP、BRETT-PERP 和 AI16Z-PERP 市场将于 2025 年 3 月 6 日上午 9:30 或之后开放。

贸易战动摇德银对美联储的鹰派看法,年内降息不再是不可能

德意志银行的经济团队对美联储 2025 年的政策持华尔街最鹰派的看法,他们预测美联储今年不会降息。虽然这仍然是该团队的官方立场,但首席美国经济学家 Matthew Luzzetti 承认,特朗普新关税的影响可能会危及这一预测。“你肯定已经开始在经济数据中看到贸易不确定性的一些负面影响,”Luzzetti 表示,“如果这种影响扩大,并体现在疲弱的劳动力市场数据上,美联储可能会在今年降息。”不过,Luzzetti 表示,在改变对美联储的预测之前,德意志银行希望看看关税将维持多久。

特朗普白宫要求国会废除国税局(IRS)加密货币经纪商规定

特朗普白宫要求国会废除国税局(IRS)加密货币经纪商规定,如果国会投票通过,他将签署成为法律。

以太坊2000美元多空生死博弈,ETH会下跌至1800美金吗?

当前以太坊市场面临多重风险,价格已跌破关键技术支撑,形成看跌形态。资金面上,机构撤离加剧市场压力,ETF持续净流出。市场情绪低迷,恐慌性抛盘增加。短期内,以太坊价格可能在1,720-1,800美元区间寻求支撑,若跌破2,000美元心理关口,可能引发更大波动。未来走势取决于技术支撑重建、宏观政策变化及生态系统发展。

V神重仓押注的MegaETH逆势上线测试网:以太坊Layer2还有春天吗?

2025年,加密市场面临价值重构,以太坊主网交易量萎缩,Layer2项目如Arbitrum、Optimism的TVL大幅缩水。MegaETH项目在此背景下推出,宣称实现10万TPS和1毫秒延迟,获得Vitalik Buterin支持,并启动公共测试网。其技术创新包括异构节点架构、实时JIT编译器和亚毫秒级共识机制。尽管面临中心化隐患和生态冷启动等挑战,MegaETH的逆势上线可能引发区块链性能革命,重塑行业对扩展性的认知。

比特币的十字路口:宏观利好利空政策大盘点

加密货币市场在宏观经济和政策变化中波动不定。利好因素包括降息预期、主权国家对比特币的支持、美国监管缓和以及技术升级。然而,保护主义、传统金融体系的信任壁垒、经济收缩风险和地缘政治冲突构成利空。比特币市场面临流动性预期与政策落地、技术创新与监管滞后、去中心化理想与现实依附的矛盾。市场动态显示,加密货币的周期性波动与宏观经济密切相关。

市场崩盘之际,国会与SEC加密小组能否带来转机

在加密货币领域,美国国会和证券交易委员会(SEC)正试图通过立法和监管来规范市场。国会中的加密核心小组由两党议员组成,致力于推动相关法案,以促进创新和保护消费者。与此同时,SEC在Gary Gensler离任后,逐渐从强硬执法转向开放对话,尤其在海丝特·皮尔斯的推动下,计划为加密货币制定更明确的监管框架。这两股力量共同努力,旨在为加密货币行业创造一个稳定和可持续发展的环境。

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Anthropic crée un « Code pénal » pour les jailbreaks de l'IA : vos requêtes, quatre manières de mourir

Anthropic, la société derrière l'IA Claude, a dévoilé un système de classification strict nommé CJS (Cyber Jailbreak Severity) pour évaluer et contrer les tentatives de "jailbreak" (contournement des garde-fous) de ses modèles. Ce cadre classe les requêtes des utilisateurs en quatre catégories de risque, des activités malveillantes (bloquées) aux activités bénignes (autorisées). Cependant, sa sensibilité excessive entraîne de nombreux faux positifs, bloquant des demandes légitimes comme du débogage. Le système CJS évalue la gravité d'un jailbreak sur quatre axes : le gain de capacité, l'étendue des capacités, la difficulté de weaponisation et la découvrabilité. Un score total de 0 à 10 détermine la réponse appropriée, de l'ignorance à la désactivation du modèle. Ce cadre vise à fournir une métrique objective, mais soulève des questions car Anthropic, qui développe également des modèles avancés comme Mythos réservés à des partenaires, définit seule les règles. Cette initiative intervient après que le modèle Fable 5 a été temporairement retiré suite à une demande de conformité aux contrôles à l'exportation américains, marquant une extension de ces régulations aux API d'IA. Ainsi, le CJS n'est pas seulement un outil technique ; il sert aussi de référence potentielle pour les décisions réglementaires futures, traçant une ligne floue entre sécurité et restriction de l'innovation, où les utilisateurs doivent constamment adapter leur langage pour éviter des blocages injustifiés.

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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.

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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.

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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.

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