CFTC向举报人奖励超过100万美元,以表彰其在加密货币交易案件中的重要提示

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-10Terakhir diperbarui pada 2024-08-10

币界网报道:

美国商品期货交易委员会(CFTC)已向一名加密货币举报人奖励了100多万美元。

根据8月8日的新闻稿,举报人的信息使CFTC能够对数字资产市场的不当交易采取执法行动。

告密者的提示揭示了隐藏的不当交易

CFTC执法总监Ian McGinley表示:“识别数字资产市场中的非法行为是CFTC的首要任务,尤其是在普通美国人越来越多地成为数字资产骗局的受害者之际。”。

他还强调了该机构对这一领域的关注,指出在上一个财政年度,CFTC近一半的执法行动与数字资产案件有关。他补充说,该机构在此期间收到的大多数举报线索也与数字资产有关。

举报人的身份受到《商品交易法》(CEA)的保护,他向CFTC提供了“足够具体和可信的信息”,揭露了以前未知的不当交易活动。

CFTC举报人办公室主任Brian Young表示,这些信息使监管机构能够在与数字资产市场有关的案件中采取果断行动。

杨指出:“举报人在CFTC在数字资产领域的执法行动中发挥着越来越重要的作用。”。

CFTC的举报计划

CFTC的举报人计划是根据2010年《多德-弗兰克华尔街改革和消费者保护法案》建立的,在鼓励内部人士提供有关不当行为的信息方面发挥了关键作用。

自2014年首次获得奖励以来,该计划已颁发总计约3.8亿美元的奖励,与导致近32亿美元货币制裁的执法行动挂钩。值得注意的是,只要满足特定标准,举报人奖励可以与CFTC领导的行动以及其他国内外监管机构发起的行动联系起来。

根据《商品交易法》(CEA),举报人有资格获得因其信息而收取的10%至30%的货币制裁。值得注意的是,所有举报人奖励都是由CFTC的客户保护基金支付的,该基金的资金完全来自CEA违规者支付的货币制裁。没有从受伤客户那里获得资金来支持该计划。

CEA还为举报人提供保密保护,除非在有限的情况下,否则不会披露他们的身份或任何合理预期会泄露他们身份的信息。

Bacaan Terkait

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

**Laporan Kuartal I Ethereum 2026: Biaya Turun, Pengguna dan Jumlah Transaksi Capai Rekor Tertinggi** Laporan Ethereum Q1 2026 menunjukkan data yang tampak berlawanan tetapi kritis: jaringan ini mengalami pertumbuhan pengguna, transaksi, dan throughput tertinggi sepanjang masa, sementara biaya transaksi, TVL, volume perdagangan, dan kapitalisasi pasar ETH terdilusi turun. Ini menandai transisi Ethereum ke fase 'biaya rendah untuk skala' setelah peningkatan Fusaka meningkatkan kapasitas data dan membuat ruang blok lebih murah, melepaskan permintaan jaringan (paradoks Jevons). Naratif inti Ethereum bergeser dari blockchain DeFi ke lapisan penyelesaian keuangan global. Ethereum mempertahankan dominasi dalam aset tokenisasi: stablecoin, dana tokenisasi (naik 4.9% QoQ), komoditas tokenisasi (naik 60% QoQ, terutama emas), dan saham tokenisasi. Kehadiran institusi seperti BlackRock, JPMorgan, dan Fidelity semakin memperkuat adopsi. **Data Kunci Q1 2026:** * **Penggunaan (Naik):** Pengguna Bulanan Aktif (MAU): 13.2 juta (+53.5% QoQ). Jumlah Transaksi: 200.4 juta (+38% QoQ). Throughput: 25.78 TPS. * **Nilai & Biaya (Turun):** Biaya Transaksi Lapisan-1: $39.9 juta (-47.9% QoQ). TVL Ekosistem: $316.2B (-11% QoQ). Kapitalisasi Pasar ETH Tercairkan Penuh: $290B (-30.3% QoQ). * **Aset Tokenisasi (Stabil/Tumbuh):** Nilai Pasar: $2034B. Didominasi stablecoin ($1789B), diikuti dana ($194B) dan komoditas ($47B). Ethereum mengorbankan pendapatan biaya jangka pendek untuk ekspansi jaringan, berfokus pada konsolidasi sebagai lapisan penyelesaian default untuk aset keuangan global. Peningkatan kapasitas berkelanjutan (seperti rencana upgrade Glamsterdam) diharapkan dapat lebih mendorong adopsi dan nilai jaringan jangka panjang.

marsbit8m yang lalu

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

marsbit8m yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

Ilmuwan ternama dan mantan peneliti senior DeepMind, Pete Florence, baru saja menggalang dana US$4 miliar (sekitar Rp27 triliun) untuk perusahaannya, Generalist AI. Menariknya, meskipun dikenal sebagai salah satu perintis arsitektur model "dunia nyata" (world model) atau Vision-Language-Action (VLA), Florence secara terbuka menolak label "world model" untuk perusahaannya. Florence, yang dibimbing oleh ahli robotika fisik Rusia Tedrake di MIT, percaya bahwa fokus utama seharusnya pada *tujuan*, bukan sekadar *label*. Tujuannya adalah menciptakan robot yang dapat melakukan tugas fisik apa pun dengan tingkat keberhasilan dan kecepatan tinggi, tanpa memerlukan data spesifik untuk setiap tugas, mirip seperti manusia. Generalist AI telah meluncurkan dua model: GEN-0 (2025) dan GEN-1 (2026). GEN-1 diklaim memiliki tingkat keberhasilan 99% dalam tugas-tugas rumit seperti melipat kardus dan merawat robot, berkat pelatihan dengan data interaksi fisik skala besar yang dikumpulkan melalui sarung tangan mekanis khusus. Kemajuan ini menunjukkan bahwa model fisik mereka mendekati titik balik menuju utilitas komersial, mirip dengan GPT-3 untuk bahasa. Pendanaan putaran ini, yang meningkatkan valuasi perusahaan menjadi US$20 miliar, dipimpin oleh investor seperti NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, NFDG, serta figur ternama termasuk pendiri Xiaomi Bin Lin, pendiri Zoom Eric Yuan, dan ilmuwan terkemuka Fei-Fei Li. Investor percaya pada visi Florence untuk mewujudkan robot serba bisa yang benar-benar berguna dalam kehidupan nyata.

marsbit17m yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

marsbit17m yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit2j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

Setiap kali model AI terdepan dirilis, industri melihat "laporan nilai" seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Tolok ukur ini telah menjadi bahasa umum untuk mengevaluasi kemampuan model. Di baliknya adalah nama seorang peneliti Tionghoa, Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. Dia dan lab TIGERLab-nya menciptakan MMLU-Pro karena MMLU lama tidak lagi efektif—model canggih seperti OpenAI o3 hampir mencapai nilai sempurna. MMLU-Pro, dengan 12.032 soal lebih sulit dan 10 pilihan jawaban, berhasil membedakan kembali kemampuan model. Selain itu, mereka mengembangkan MMMU untuk mengevaluasi model multimodal (teks dan gambar) pada 11.500 soal dari berbagai disiplin ilmu. Bahkan model terkuat seperti GPT-4V hanya mencapai akurasi 56%. MMMU-Pro kemudian dibuat agar model tidak bisa mengandalkan teks saja dan harus benar-benar memahami informasi visual. Chen Wenhu memiliki latar belakang riset dalam pemahaman informasi kompleks. Pengalamannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini membantunya memahami celah dalam evaluasi. Labnya juga mengerjakan penelitian model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual, yang memperdalam pemahaman mereka dalam merancang tolok ukur yang solid. Kini, dia bergabung dengan Meta untuk fokus pada data pelatihan dan evaluasi multimodal. Karyanya menggarisbawahi kontribusi signifikan peneliti Tionghoa di balik layar dalam membentuk standar evaluasi AI global.

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片