SEC Crypto Task Force Meets with Deutsche Bank amid Crypto Week

TheCryptoTimesPublié le 2025-07-16Dernière mise à jour le 2025-07-17

The U.S. Securities and Exchange Commission’s (SEC) Crypto Task Force met with one of the world’s leading banks and financial services firms to discuss the regulation of crypto assets. The meeting happened during the highly anticipated Crypto Week, raising speculations regarding the primary agenda of the meeting.

According to a memo, three members of Deutsche Bank USA Corp. met with the regulator to talk about considering cross-border digital asset regulation and harmonizing with international regulatory frameworks.

The bank also stressed upon exploring current European and UK frameworks for digital asset regulation, such as the European Union’s Markets in Crypto-Assets (MiCA) regulation. It highlighted the latest research on digital asset markets by French economist Marion Laboure.

Deutsche Bank continues to expand deeper into the crypto industry, realizing the opportunities in the emerging class of digital assets. The bank plans to launch its crypto custody platform in 2026.

Recently, Deutsche Bank confirmed exploring stablecoins and tokenized deposits for its payment infrastructure amid the GENIUS Act buzz. The bank is also considering issuing its own stablecoin and joining the industry-wide initiative.

Meanwhile, the U.S. House of Representatives debated three crucial bills amid the Crypto Week. These are the GENIUS Act, the CLARITY Act, and the Anti-CBDC Surveillance State Act. The bills move forward for another voting today after US President Donald Trump intervened, seeking support to pass the bills.

U.S. Representative French Hill believes there is “strong bipartisan support” for the crypto market structure bill, even after a surprising setback in the House of Representatives last day.

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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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Qu'est ce que $BANK

Banque IA : Une étape révolutionnaire vers l'avenir de la banque Introduction À une époque marquée par de rapides avancées technologiques, Banque IA se trouve à l'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et des services bancaires. Ce projet innovant cherche à redéfinir le paysage financier, en améliorant l'efficacité opérationnelle, les mesures de sécurité et l'expérience client grâce à la puissance de l'IA. Alors que nous nous engageons dans cette exploration de Banque IA, nous allons examiner ce que le projet implique, sa dynamique opérationnelle, son contexte historique et ses jalons significatifs. Qu'est-ce que Banque IA ? Au cœur de Banque IA se trouve une initiative transformative visant à intégrer l'intelligence artificielle dans diverses opérations bancaires. Ce projet exploite les capacités de l'IA pour automatiser les processus, améliorer les protocoles de gestion des risques et améliorer l'interaction avec les clients grâce à des services personnalisés. Les objectifs principaux de Banque IA incluent : Automatisation des fonctions bancaires : En tirant parti des technologies de l'IA, Banque IA vise à automatiser les tâches routinières, réduisant ainsi la charge pesant sur les ressources humaines et améliorant l'efficacité. Gestion des risques améliorée : Le projet utilise des algorithmes d'IA pour prédire et identifier les risques, renforçant ainsi les mesures de sécurité contre la fraude et d'autres menaces. Personnalisation des services bancaires : Banque IA se concentre sur l'offre de produits et services financiers sur mesure en analysant les données et les comportements des clients. Amélioration de l'expérience client : La mise en œuvre de solutions propulsées par l'IA, telles que des chatbots et des assistants virtuels, vise à fournir aux utilisateurs des interactions plus humaines, révolutionnant ainsi la manière dont les clients interagissent avec les banques. Avec ces objectifs, Banque IA se positionne comme un acteur clé pour rendre la banque plus efficace, sécurisée et centrée sur l'utilisateur. Qui est le créateur de Banque IA ? Les détails concernant le créateur de Banque IA restent inconnus. Ainsi, aucune personne ou organisation spécifique n'a été identifiée dans les informations disponibles. L'anonymat entourant l'origine du projet soulève des questions mais ne diminue pas sa vision ambitieuse et ses objectifs. Qui sont les investisseurs de Banque IA ? Comme pour le créateur du projet, des informations spécifiques concernant les investisseurs ou les organisations de soutien de Banque IA n'ont pas été divulguées. Sans ces informations, il est difficile de décrire le soutien financier et institutionnel qui pourrait propulser le projet en avant. Néanmoins, l'importance d'une base d'investissement solide est essentielle pour soutenir le développement dans un domaine aussi innovant. Comment fonctionne Banque IA ? Banque IA opère sur plusieurs fronts novateurs, en se concentrant sur des facteurs uniques qui la différencient des cadres bancaires traditionnels. Voici les principales caractéristiques opérationnelles : Automatisation : En appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, Banque IA automatise divers processus manuels au sein des banques. Cela entraîne une réduction des coûts opérationnels et permet aux travailleurs humains de réorienter leurs efforts vers des activités plus stratégiques. Gestion des risques avancée : L'intégration de l'IA dans les pratiques de gestion des risques équipe les banques d'outils pour prédire avec précision les menaces potentielles telles que la fraude, garantissant ainsi que les informations et les actifs des clients restent sécurisés. Recommandations financières sur mesure : Grâce à un apprentissage continu des interactions avec les clients, les systèmes d'IA développent une compréhension nuancée des besoins des utilisateurs, leur permettant d'offrir des conseils personnalisés sur les décisions financières. Interactions client améliorées : En utilisant des chatbots et des assistants virtuels alimentés par l'IA, Banque IA permet une expérience client plus engageante, permettant aux utilisateurs de résoudre rapidement leurs questions, réduisant ainsi les temps d'attente et améliorant les niveaux de satisfaction. Ensemble, ces caractéristiques opérationnelles positionnent Banque IA comme un pionnier dans le secteur bancaire, établissant de nouvelles normes pour la prestation de services et l'excellence opérationnelle. Ligne du temps de Banque IA Comprendre la trajectoire de Banque IA nécessite un examen de son contexte historique. Voici une chronologie soulignant les jalons et développements importants : Début des années 2010 : La conceptualisation de l'intégration de l'IA dans les services bancaires a commencé à attirer l'attention alors que les institutions bancaires reconnaissaient les avantages potentiels. 2018 : Une augmentation marquée de l'implémentation des technologies d'IA s'est produite lorsque les banques ont commencé à utiliser des outils d'IA comme des chatbots pour le service client de base et des systèmes de gestion des risques pour une meilleure sécurité. 2023 : La sophistication de l'IA a continué à avancer, avec l'introduction de l'IA générative pour des tâches plus complexes telles que le traitement de documents et l'analyse d'investissement en temps réel. Cette année a marqué un bond significatif dans les capacités offertes aux banques par la technologie IA. 2024-État actuel : À partir de cette année, Banque IA est sur une trajectoire ascendante, avec des recherches et des développements en cours prêts à améliorer encore les capacités dans les opérations bancaires. Une exploration continue des applications de l'IA laisse présager des développements passionnants à venir. Points clés sur Banque IA Intégration de l'IA dans la banque : Banque IA se concentre sur l'adoption de l'intelligence artificielle pour rationaliser les processus bancaires et améliorer les expériences des utilisateurs. Concentration sur l'automatisation et la gestion des risques : Le projet met fortement l'accent sur ces domaines, visant à transférer la charge des tâches routinières tout en renforçant les cadres de sécurité grâce à l'analyse prédictive. Solutions bancaires personnalisées : En exploitant les données clients, Banque IA permet des services bancaires sur mesure qui répondent aux besoins individuels des utilisateurs. Engagement envers le développement : Banque IA reste engagée dans des efforts de recherche et développement continus, garantissant son adaptabilité et sa pertinence continue à mesure que la technologie continue d'évoluer. Conclusion En résumé, Banque IA illustre un pas crucial en avant dans l'industrie bancaire, exploitant l'intelligence artificielle pour remodeler les paradigmes opérationnels, renforcer la sécurité et promouvoir la satisfaction des clients. Malgré des lacunes d'informations concernant le créateur et les investisseurs, les objectifs clairs et les mécanismes fonctionnels de Banque IA fournissent une base solide pour son évolution continue. Alors que la technologie IA continue d'avancer et de se fusionner avec le secteur bancaire, Banque IA est bien positionnée pour avoir un impact significatif sur l'avenir des services financiers, améliorant la manière dont nous comprenons et interagissons avec la banque.

135 vues totalesPublié le 2024.04.06Mis à jour le 2024.12.03

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Comment acheter BANK

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