玛特宇宙 杭州大学生创业学院“强鹰班”青年创新创业交流活动顺利举行

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-19Terakhir diperbarui pada 2024-08-19

币界网报道:

8月16日,来自杭州大学生创业学院“强鹰班”的50余位青年创业者到访玛特宇宙参观交流,了解Web3行业背景下元宇宙数实融合商业新模式、新应用。

图片

活动伊始,玛特宇宙董事长兼总裁陈博作为90后青年创业者向到访一行人介绍了价值互联网时代的元宇宙营销以及玛特宇宙数实融合商业模式。陈博提到,玛特宇宙是元宇宙数实融合领域服务商,致力于帮助千行万业企业去构建Web3领域从0到1的整体数字营销以及数字化服务平台解决方案。玛特宇宙通过Web3营销帮助品牌获取核心消费者的关注,助力企业掌握产业发展的主动权。目前玛特宇宙已经服务了100多家企业,服务领域涵盖新消费、文娱影视、文旅景区等。

在随后的交流会上,玛特宇宙外事经理王芬向青年创业者们深度介绍了玛特宇宙初心使命——“以数助实 共创品牌商业新范式”。玛特宇宙致力于通过商业模式塑造、产品研发、web3.0技术和数字化品牌营销四大核心能力,以及玛特宇宙APP、闹闹玛特商城、品牌岛、玛特DAO、玛特云、玛特链六大产品矩阵,助力企业成就品牌商业新范式!玛特宇宙为全业态提供IP赋能与生态建设服务,以及Web3品牌构建一体化方案,与企业共创Web3.0商业新价值。

图片

提问交流环节,强鹰班青年创业者向分享人踊跃提问,围绕Web3行业发展趋势、服务与应用等话题,双方展开了热烈的讨论,与会青年朋友们也分享了自己的见解和思考。

杭州大学生创业学院是由杭州市人力资源和社会保障局于2012年发起成立的公益性创新创业教育服务平台,旨在促进大学生创业者之间的交流、合作、互助。杭州大学生创业学院强鹰班主要面向成立2-3年的大创企业,主要学习企业发展期的经营管理、发展战略、市场营销等知识,师资为上市公司、大型企业副总经理及以上级别高管或从业十年以上的专业人士。

图片

本次活动的举行,不仅加深了青年创业者对Web3.0时代商业趋势的理解,也为其探索新时代下的创新创业模式奠定了坚实的基础。

通过这次活动,玛特宇宙和杭州大学生创业学院共同搭建了一个产学研交流的平台,促进Web3等前沿科技创新创业交流和青年人才的成长发展,共同探索新时代青年人才交流与创新合作的新路径。

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto3j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto3j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit4j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit4j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit5j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit5j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

Industri penambangan Bitcoin sedang mengalami penyesuaian struktural paling kompleks sejak kelahiran protokolnya. Meski harga Bitcoin bertahan di sekitar $61.000 dan hash rate global mendekati 1 ZH/s (hampir rekor tertinggi), profitabilitas penambang terus memburuk. Beberapa indikator—seperti biaya produksi, pendapatan dari biaya transaksi, ekspansi hash rate, dan anggaran keamanan industri—menunjukkan bahwa sektor ini beroperasi di ambang titik impas. Pengurangan hadiah blok (halving) 2028 diprediksi akan mempercepat proses konsolidasi ini. Masalah utamanya bukan hanya berasal dari penurunan subsidi blok pasca-halving, tetapi juga transisi yang belum tuntas ke model pendapatan berbasis biaya transaksi. Banyak perusahaan penambangan kini beralih dari sekadar memproduksi Bitcoin menjadi operator infrastruktur, operator energi, dan penyedia infrastruktur komputasi untuk AI/HPC. Dengan demikian, fokus kompetisi bergeser dari ekspansi hash rate menuju peningkatan model bisnis. Data menunjukkan bahwa dengan harga Bitcoin sekitar $61.000, pendapatan teoritis harian penambang seharusnya sekitar $78 juta, namun kenyataannya hanya sekitar $33 juta—terjadi selisih sekitar 136%. Pendapatan dari biaya transaksi juga rendah, hanya sekitar $220.000 per hari, jauh di bawah perkiraan historis sebesar $9,7 juta. Biaya listrik sendiri menyerap 71,5% dari total pendapatan industri pada tahun 2025. Setelah halving 2028, biaya produksi dasar Bitcoin diproyeksikan naik menjadi sekitar $93.289, yang akan mendorong konsolidasi industri ke perusahaan-perusahaan besar dengan modal kuat dan pendapatan yang terdiversifikasi. Masa depan industri ini terletak pada transformasi dari bisnis "penambangan" murni menjadi bisnis "infrastruktur", yang mengandalkan sumber pendapatan lain seperti manajemen energi dan layanan hosting komputasi AI/HPC. Bagi investor, pertanyaan kuncinya adalah perusahaan mana yang dapat berhasil bertransformasi dan membangun keunggulan kompetitif yang lebih tangguh dalam lanskap baru ini.

marsbit5j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

marsbit5j yang lalu

Trading

Spot
活动图片