Команда SHIB предупреждает о крупной афере

cryptonews.ruPublié le 2024-09-27Dernière mise à jour le 2025-05-27

Аккаунт @susbarium X обратился к сообществу Shiba Inu, предупредив их о новом мошенническом проекте, нацеленном на любителей SHIB.

На этот раз мошенники используют крупного партнёра Shiba Inu — проект Bad Idea AI (BAD).

Чтобы обезопасить держателей SHIB, в посте, опубликованном @susbarium, приведены признаки, которые помогут распознать эту аферу, а также конкретные рекомендации о том, как обезопасить себя и защитить криптовалюту от кражи.

Признаки новой аферы, нацеленной на армию SHIB

Мошенники нацелены на сообщество, выдавая себя за партнёра SHIB, Bad Idea AI, и используя поддельный портал, предлагая получить поддельные токены BAD. Мошенники пытаются обманом заставить держателей криптовалют подключить свои кошельки под ложным предлогом.

В публикации @susbarium в социальных сетях были указаны три дополнительных признака этой аферы. Этот портал имитирует дизайн официального сайта BAD. Он запрашивает у пользователей подключение их кошельков к платформе для подтверждения получения вознаграждений BAD. Последний признак заключается в том, что этот сайт выдаёт «вводящие в заблуждение сообщения, предлагающие подтвердить право на получение токенов».

Поэтому, предупреждает @susbarium, важно не подключать кошельки к подозрительным криптовалютным веб-сайтам. Второе правило — необходимость «проверять официальные объявления из надёжных источников перед совершением транзакций».

Последняя рекомендация заключается в том, что важно сообщать о мошенничестве модераторам сообщества SHIB и предупреждать других держателей SHIB.

Cryptos en tendance

Lectures associées

Claude est accusé d’être devenu bête sur tout le web, Anthropic lève le voile : ce n’est pas le modèle qui vous trahit

Le titre «Tout le monde accuse Claude d’être devenu bête, Anthropic révèle la vérité : ce n’est pas le modèle le problème» résume un malentendu répandu parmi les utilisateurs de Claude Code. Beaucoup pensent qu’un modèle plus grand signifie nécessairement une IA plus intelligente, ce qui les pousse à choisir des versions plus coûteuses comme Fable. Cependant, Anthropic a récemment clarifié cette confusion en expliquant la différence cruciale entre deux paramètres : le choix du modèle (Model) et le niveau d’effort (Effort). Le modèle détermine les capacités «gelées» de l’IA, basées sur des poids fixes acquis lors de l’entraînement. Il définit ce que l’IA sait ou ne sait pas faire. En revanche, le paramètre Effort contrôle l’«attitude» de Claude : à quel point il explore les fichiers, exécute des tests, vérifie ses réponses et persévère dans des tâches complexes. Un Effort élevé génère jusqu’à 7 fois plus de tokens qu’un Effort faible, car l’IA effectue plus de travail de fond. En mars, un changement par défaut du niveau d’Effort de «high» à «medium» a causé une impression généralisée que Claude était soudainement «devenu stupide», déclenchant des critiques sur GitHub. Anthropic a ensuite rétabli le paramètre par défaut et a souligné que, souvent, un modèle plus petit avec un Effort élevé peut surpasser un grand modèle avec un Effort faible. La clé est de diagnostiquer les erreurs : si Claude manque de persévérance (ne lit pas les fichiers, abandonne trop tôt), il faut augmenter l’Effort. S’il manque de connaissances malgré un contexte adéquat, il faut changer de modèle. Anthropic compare ainsi les modèles : Sonnet est un généraliste minutieux, Opus un expert rapide, et Fable un spécialiste pour les problèmes les plus complexes. Cet article marque un tournant : l’enjeu n’est plus seulement d’avoir le meilleur modèle, mais de savoir orchestrer intelligemment les agents IA. Bien paramétrer l’Effort et choisir judicieusement le modèle permet d’optimiser les performances et de réduire les coûts. Désormais, la compétence essentielle consiste à «donner du travail à l’IA» de manière efficace, pour exploiter pleinement son potentiel.

marsbitIl y a 1 h

Claude est accusé d’être devenu bête sur tout le web, Anthropic lève le voile : ce n’est pas le modèle qui vous trahit

marsbitIl y a 1 h

La Fondation Ethereum pourrait-elle devenir une "mascotte" ? Des organisations diversifiées se partagent désormais ses fonctions

La Fondation Ethereum (EF) est en pleine restructuration. L'équipe de support protocolaire a été dissoute et au moins huit cadres ont démissionné cette année, marquant la plus importante réduction d'effectifs de l'EF à ce jour. Ces départs coïncident avec l'émergence d'organisations indépendantes comme ETHLabs et Ethereum Institutional, qui reprennent des fonctions autrefois assumées par la Fondation. La réforme interne, initiée par le co-fondateur Vitalik Buterin, visait à restructurer l'organisation. Un récent communiqué a annoncé le licenciement de 54 employés, soit 20% du personnel, qualifiant ces postes de non essentiels. Parallèlement, d'anciens membres de l'EF créent de nouvelles entités : ETHLabs se concentre sur la recherche et le développement pour faire d'Ethereum une couche de règlement mondiale, tandis qu'Ethereum Institutional promeut l'adoption institutionnelle de la blockchain. Simultanément, l'EF innove techniquement. Son équipe de sécurité a testé avec succès l'utilisation d'agents IA pour auditer le réseau Ethereum, découvrant une vulnérabilité réelle. Si l'EF affirme que l'IA ne remplace pas les chercheurs, elle pourrait à terme impacter sa structure. Face à ces changements et aux critiques sur sa gouvernance, l'influence centrale de l'EF sur l'écosystème semble diminuer. Certains observateurs suggèrent qu'elle pourrait évoluer vers un rôle plus symbolique, laissant des organisations plus agiles piloter l'adoption à grande échelle et le développement futur d'Ethereum.

marsbitIl y a 1 h

La Fondation Ethereum pourrait-elle devenir une "mascotte" ? Des organisations diversifiées se partagent désormais ses fonctions

marsbitIl y a 1 h

Près d'une centaine de joueurs se ruent vers les données incarnées : 44,7 milliards levés en un an, qui peut vraiment gagner de l'argent en "vendant des données" ?

Près d'une centaine d'acteurs se ruent dans le secteur des données d'embodiment : 44,7 milliards de yuans levés en un an, mais qui peut vraiment gagner de l'argent en "vendant des données" ? Le secteur des données pour l'intelligence incarnée (embodiment) est en plein essor, avec 97 acteurs identifiés en Chine, dont 70 dans la collecte et 27 dans l'infrastructure. Sur un an, 15 prestataires de services indépendants spécialisés ont levé environ 44,7 milliards de yuans, un montant modeste comparé aux investissements totaux dans l'embodiment. La collecte s'organise autour de quatre approches principales : téléopération de robots physiques, collecte sans robot (via capteurs de mouvement), synthèse par simulation et distillation de vidéos internet. La plupart des acteurs combinent plusieurs méthodes. Les prestataires indépendants constituent le groupe le plus important (40%), devant les plateformes publiques (26%) et les fabricants de robots (25%). La capacité de production annuelle actuelle est estimée entre 1,6 et 1,8 million d'heures de données, avec un objectif de multiplication par 15 à 20 d'ici 1 à 3 ans. Des "usines à données" sont implantées dans 20 provinces, principalement dans les régions côtières développées. Le financement reste concentré sur des sociétés en phase précoce ; plus de la moitié des prestataires indépendants financés ont moins d'un an. La startup Lightwheel AI se distingue, ayant levé 31 milliards de yuans et atteint une valorisation de plus de 20 milliards de dollars. Cependant, les investisseurs restent prudents, aucun n'ayant effectué de pari massif sur le secteur. En résumé, le marché des données d'embodiment est devenu une piste indépendante et créatrice d'emplois, mais il en est encore à ses débuts. La viabilité commerciale d'un modèle basé sur la seule vente de données n'est pas encore démontrée. Les prochaines années seront cruciales pour vérifier si ces "vendeurs de pelles" peuvent réellement être rentables.

marsbitIl y a 4 h

Près d'une centaine de joueurs se ruent vers les données incarnées : 44,7 milliards levés en un an, qui peut vraiment gagner de l'argent en "vendant des données" ?

marsbitIl y a 4 h

Trading

Spot

Articles tendance

Comment acheter SHIB

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter SHIBA INU (SHIB) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément SHIBA INU (SHIB).Solde :utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers :pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P :tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos SHIBA INU (SHIB)Après avoir acheté vos SHIBA INU (SHIB), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des SHIBA INU (SHIB)Tradez facilement SHIBA INU (SHIB) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

602 vues totalesPublié le 2024.12.11Mis à jour le 2026.06.02

Comment acheter SHIB

Discussions

Bienvenue dans la Communauté HTX. Ici, vous pouvez vous tenir informé(e) des derniers développements de la plateforme et accéder à des analyses de marché professionnelles. Les opinions des utilisateurs sur le prix de SHIB (SHIB) sont présentées ci-dessous.

活动图片