Top Crypto Gainers and Losers Today on CoinMarketCap

TheCryptoTimesPublié le 2025-07-07Dernière mise à jour le 2025-07-07

The crypto market is buzzing with fresh new energy, as the global market cap has reached $3.35 trillion, a 0.69% increase in just 24 hours. In this, positive sentiment trading activity has picked up. Volume is soaring to $92.12 billion with a 40.93% rise, with stablecoins accounting for 95.46% of all transactions, which adds up to $87.93 billion. 

At the same time, Bitcoin’s dominance has dipped a bit to 64.40%, indicating that investors are starting to show more interest in altcoins.

Top Gainers Lead Today’s Bullish Sentiment

Celestia (TIA) took the spotlight, soaring by 9.96% to hit $1.62, bringing its market cap to a $1.13 billion. Following closely behind, SPX6900 enjoyed an 8.02% boost, reaching $1.32 and accumulating a market cap of $1.22 billion. Meanwhile, Bonk (BONK) also increased by 6.16% to $0.000023, while keeping its liquidity with over $1 billion in daily trading volume.

Bears Drag Toncoin and INJ Lower

Toncoin (TON) took a hit, falling 4.30% to $2.79, even with $405 million in trading volume. Pudgy Penguins (PENGU) wasn’t far behind, dropping 4.78% to $0.015. Injective (INJ) also slipped 3.14% to $10.50.

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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.

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