Рост Toncoin и проблема нелегального майнинга. События недели крипторынка

RBK-cryptoPublié le 2025-03-21Dernière mise à jour le 2025-03-21

Solana исполнилось 5 лет, США конфискуют у главы Gotbit криптовалюту на $23 млн, Набиуллина предложила запретить расчеты в криптовалютах вне экспериментального режима и другие события прошедшей недели

Понедельник

Toncoin подорожал после вылета Дурова в Дубай. Какие перспективы у токена

Эксперты рассказали, что нужно для продолжения роста нативной монеты блокчейна TON

Solana исполнилось 5 лет. Как блокчейн стал самым используемым в мире

Solana стала самым популярным блокчейном на рынке криптовалют по количеству пользователей, несмотря на падение капитализации на десятки процентов в этом году

JPMorgan: доходы майнеров биткоина упали на 11% с февраля. В чем причина

Совокупная капитализация американских публичных майнинговых компаний продолжила снижение

Вторник

Microsoft предупредила о новом криптовирусе. Детали

Вредоносное ПО отличается большой скрытностью и способностью к автоматическому восстановлению

В США подали коллективный иск к организаторам мемкоина LIBRA. В чем дело

Ряд компаний обвиняют в том, что они позволили инсайдерам быстро вывести из проекта более $100 млн, что обвалило стоимость токена и привело к убыткам обычных пользователей

Криптопроект семьи Трампа принес $550 млн. Кто на этом заработал

Сколько заработали бенефициары поддерживаемого семьей Трампа криптопроекта World Liberty Financial

Среда

Число пользователей стейблкоинов выросло на 50% за год. Что изменилось

Стейблкоины стали связующим звеном между традиционным и криптовалютным рынками, превратившись в важнейший компонент цифровых финансов, говорится в отчете Dune

ZachXBT: криптоиндустрия не справляется со взломами самостоятельно

Криптодетектив отметил, что децентрализованные сервисы зарабатывают на активности хакеров, а централизованные биржи слишком медленно реагируют

Курс токена Raydium вырос на 27% после новости о запуске мемкоин-сервиса

Децентрализованная биржа в экосистеме Solana готовит к запуску собственную версию Pump.fun, популярной платформы для создания мемных криптовалют

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Четверг

Цена Toncoin выросла почти на 40% за семь дней. Сохранится ли динамика

Почему Toncoin опередил по росту почти все крупнейшие криптовалюты за прошедшую неделю и какие условия нужны для дальнейшего роста

В Иркутской области сгорел дом из-за майнинга. Что произошло

Жилое строение спасти не удалось, но распространение огня остановили

США конфискуют у главы Gotbit Андрюнина криптовалюту на $23 млн

Россиянин, основавший криптовалютную маркетмейкерскую компанию, пошел на сделку с Минюстом США и признал вину в мошенничестве

Пятница

Ферма на ферме. В Карачаево-Черкесии снова обнаружили черных майнеров

Правоохранители региона пресекли деятельность трех нелегальных ферм по добыче криптовалюты, одна из которых была расположена в животноводческом хозяйстве

«Наступает новая фаза». Руководитель BlackRock о перспективах Ethereum

Почему не одобряют стейкинг для биржевых фондов в США и почему эксперты считают это важным шагом на пути развития Ethereum

Набиуллина предложила запретить расчеты в криптовалютах вне ЭПР

За нарушение запрета нужно ввести ответственность, добавила глава Банка России

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Sept trimestres consécutifs de gains : l'arbitrage sur les marchés émergents surpasse tout

Le carry trade sur les marchés émergents financé en dollars a généré des rendements positifs pendant sept trimestres consécutifs, soit la plus longue série depuis 2008, avec un gain cumulé d’environ 22 % depuis fin 2024. Cette stratégie, qui consiste à emprunter dans des devises à bas taux comme le dollar ou l’euro pour investir dans des actifs à haut rendement en monnaies émergentes (telles que la livre turque ou le peso colombien), a surperformé les obligations d’État américaines, les obligations souveraines et d’entreprise des marchés émergents. Les rendements ont été amplifiés par l’appréciation des devises émergentes face au dollar, notamment en Colombie où la combinaison du rendement obligataire et de la hausse du taux de change a rapporté 48 % sur un an. Malgré l’intervention historique conjointe des États-Unis et du Japon sur le marché des changes en août, qui a brièvement fait chuter le yen, le risque de liquidations désordonnées est jugé limité, les investisseurs ayant substitué l’euro et le franc suisse au yen comme monnaies de financement. Les risques principaux identifiés sont le calendrier de la politique monétaire de la Fed et la concentration excessive des capitaux sur cette stratégie, ce qui pourrait la rendre vulnérable à un retournement soudain. Les gestionnaires restent néanmoins confiants, citant les taux d’intérêt élevés dans des régions comme l’Amérique latine et l’Europe de l’Est, soutenus par des pressions inflationnistes persistantes et la géopolitique énergétique.

marsbitIl y a 4 mins

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marsbitIl y a 4 mins

Des mentors et disciples de Tsinghua et Wharton résolvent un cas non résolu depuis 40 ans, les mathématiques centrales sont entièrement rédigées par GPT, vous le pourriez aussi

L'algorithme d'apprentissage automatique fondamental, la descente de gradient, a été « condamné » par l'IA elle-même ? Une récente étude conjointe de l'Université Tsinghua et de la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie apporte une conclusion attendue depuis 40 ans : pour atteindre une vitesse optimale, ajuster uniquement la taille des pas (le taux d'apprentissage) ne suffit pas. Historiquement, la descente de gradient standard a une vitesse de convergence en O(1/T). En 1983, Nesterov a introduit l'élan (momentum), atteignant O(1/T²). Une question persistante était de savoir si, sans modifier la structure de l'algorithme, un simple réglage minutieux de la séquence des pas pouvait égaler cette performance. En 2023, des chercheurs du MIT ont conçu la « silver stepsize », une séquence de pas fractale atteignant O(T^{-1.2716}). Les chercheurs Jianhao Ma (Tsinghua) et Yuxin Chen (Wharton) ont inversé la problématique : au lieu de chercher une meilleure séquence, ils ont prouvé qu'il existe une limite infranchissable. Le cœur de la preuve a été généré par GPT-5.6 Sol Pro. Guidés par le concept d'« oracle résistant », les chercheurs ont demandé à l'IA de construire une fonction convexe spécifique qui force la descente de gradient à suivre un chemin lent, quelle que soit la séquence de pas choisie. L'IA a proposé une construction géométrique dans un espace de haute dimension utilisant l'enveloppe de Moreau. Après plusieurs itérations de corrections, GPT-5.6 a établi une borne inférieure de convergence en Ω(T^{-1.9319}) pour toute séquence de pas prédéterminée. Cela signifie qu'il est mathématiquement impossible pour la descente de gradient pure (sans momentum) de dépasser cette vitesse, confirmant la nécessité de modifier la structure de l'algorithme pour une convergence optimale. La preuve a été formellement vérifiée sans aucune erreur par l'assistant de preuve Lean 4, garantissant sa solidité logique. Ce travail démontre le potentiel de l'IA en tant qu'assistant de recherche capable de résoudre des problèmes théoriques profonds, ouvrant la voie à de nouvelles collaborations homme-machine en science fondamentale.

marsbitIl y a 13 mins

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marsbitIl y a 13 mins

Anthropic s’incline et reconnaît ses torts, la dégradation discrète de l’intelligence de Claude avérée

Le développeur argofowl a découvert que depuis la version 2.1.237 de Claude Code, le niveau de raisonnement « high » était interprété comme la valeur « 10 », autrefois associée au niveau « low ». Cette modification faisait partie d’une expérience A/B menée par Anthropic sur la compression de l’échelle des valeurs d’effort, sans notification aux utilisateurs, provoquant confusion et débats sur une éventuelle perte de performance. Parallèlement, des utilisateurs ont signalé une dégradation des capacités du modèle Opus 5, le décrivant comme négligent, répétitif et sujet à des erreurs. L’ingénieur Thariq Shihipar d’Anthropic a reconnu que ce modèle présentait une instabilité de performance, devenue une priorité pour l’équipe. Cet incident met en lumière un problème sectoriel : le décalage entre les scores élevés des benchmarks et l’expérience utilisateur perçue. Contrairement aux logiciels traditionnels, les mises à jour des modèles d’IA manquent souvent de transparence, avec des modifications en arrière-plan (tests A/B, ajustements) qui échappent aux utilisateurs, dont la « perception » devient le seul indicateur, bien que peu fiable. La stabilité est cruciale pour instaurer la confiance lorsque les modèles deviennent des infrastructures.

marsbitIl y a 14 mins

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marsbitIl y a 14 mins

Décrypter les vérités sur l'effet de levier, la liquidité et les risques liés au jetonnage d'actifs

La tokenisation des actifs du monde réel (RWA) ne se limite pas à créer un jeton représentant un actif. C’est un simple code-barres, non une chaîne d’approvisionnement financière complète. La vraie transformation vient de l’intégration à la DeFi, qui permet l’évaluation, le financement, la couverture et la liquidité. Les RWA fonctionnent sur plusieurs horloges temporelles : blockchain en temps réel, marchés traditionnels fermés la nuit/week-end, et processus de rachat lents. Ce décalage crée un risque de liquidation où la DeFi exige un règlement immédiat, mais le monde réel impose des délais. Ainsi, un jeton d’obligation d’État stable peut être plus risqué qu’un actif crypto volatil mais liquide 24h/24. La liquidité réelle ne se mesure pas par la TVL, mais par la capacité à sortir d’une position sous pression, dans un délai donné et sans décote excessive. Trois voies de sortie existent : vente sur le marché, rachat par l’émetteur, ou prêt garanti. Le levier est ce qui crée l’utilité économique, mais il accroît aussi la fragilité. Les paramètres de garantie (haircuts) doivent intégrer non seulement la volatilité, mais aussi l’exécutabilité légale, la fraîcheur des données, les délais de rachat et la concentration des holdings. Les risques des RWA forment un graphe de dépendances interconnectées (émetteur, gardien, oracle, marchés secondaires, protocoles de prêt). Une défaillance localisée peut se propager. Une surveillance proactive des files de rachat, de la profondeur du marché et du comportement des market makers est cruciale. Au-delà des obligations d’État, les actifs prometteurs sont la puissance de calcul (GPU) et l’énergie, avec leurs propres modèles de risque. Les actions tokenisées et les contrats perpétuels sur actions constituent un test majeur, combinant propriété et levier, mais nécessitent des garde-fous architecturaux pour éviter des spirales de liquidation. En somme, l’étape suivante n’est pas de tokeniser plus d’actifs, mais de construire la couche de marché qui transforme les jetons en infrastructures financières résilientes, capables de résister à un week-end de crise. Le jeton n’est que le code-barres ; le marché est la machine.

marsbitIl y a 27 mins

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marsbitIl y a 27 mins

La Fin des Mathématiques : 40 Mathématiciens de Premier Plan Réunis en Réunion Secrète chez OpenAI

Le mois dernier, le médaillé Fields Jacob Tsimerman a annoncé son intention de rejoindre OpenAI pour la recherche en sécurité de l'IA. Début août, lui et le chercheur Sébastien Bubeck d'OpenAI ont organisé un sommet privé à San Francisco avec environ 40 mathématiciens. L'une des présentations, intitulée « La Fin des Mathématiques », a exprimé des craintes quant à un avenir où la recherche mathématique de haute qualité et l'expertise humaine pourraient disparaître, les mathématiques étant considérées comme un terrain d'essai pour l'IA. Ce sommet fait suite à une série de découvertes mathématiques générées par l'IA. En mai, un modèle d'OpenAI a réfuté une vieille conjecture sur la distance unitaire. En août, OpenAI a annoncé 10 nouvelles découvertes en mathématiques et en informatique. Parallèlement, un employé d'Anthropic a utilisé Claude pour construire une paire de vecteurs orthogonaux dans un hypercube de dimension 668, un résultat théoriquement attendu mais jamais construit. Ces avancées, souvent partagées directement sur les réseaux sociaux, contournent le processus traditionnel de publication académique, suscitant des réactions mitigées dans la communauté. En juin, plus de 3000 mathématiciens ont signé la « Déclaration de Leyde » pour promouvoir une utilisation responsable de l'IA, demandant vérification et citation appropriée des résultats. D'autres préconisent un rejet complet de ces outils. Lors du sommet, des mathématiciens comme Bryna Kra et Melanie Matchett Wood ont souligné que la compréhension et l'explication des preuves restent essentielles, notant que les modèles d'IA ont du mal à identifier et à expliquer clairement les parties les plus complexes des démonstrations. Andreas Thom a reconnu la capacité de l'IA à résoudre des problèmes de manière intelligente, mais a observé que les nouveaux concepts émergent souvent de l'intervention humaine ultérieure. Sébastien Bubeck a décrit quatre futurs possibles pour les mathématiques : une collaboration de masse assistée par IA, une discipline dépendante de la puissance de calcul, une curation par l'homme des productions de l'IA, ou une reconversion des mathématiciens vers la sécurité de l'IA. Il a insisté sur la nécessité de garder le mathématicien au centre du processus. Aucun consensus n'a émergé du sommet, qui visait principalement à ouvrir le dialogue. Le choix de Tsimerman de rejoindre OpenAI symbolise les interrogations de la communauté face à l'essor de l'IA en recherche fondamentale.

marsbitIl y a 33 mins

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marsbitIl y a 33 mins

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