В сообществе DeFi-протокола MakerDAO началось голосование по выпуску новых токенов в дополнение к MKR и DAI

investing.ruDipublikasikan tanggal 2024-08-23Terakhir diperbarui pada 2024-08-23

GetBlock Magazine - Что произошло? Децентрализованная автономная организация (DAO) Maker, управляющая одноименным DeFi-протоколом и алгоритмическим стейбклоином DAI с капитализацией 5,2 млрд долларов, выдвинула предложение об опциональной конвертации токенов управления MKR в NewGovToken (NGT). В случае одобрения предложения пользователи, желающие совершить обмен, смогут получить по 24 000 NGT за каждый MKR.

Источник: X.com

Что еще известно? Такой обменный курс направлен на обеспечение более широкого участия в управлении платформой. Чем большее число пользователей будет владеть значительным количеством новых токенов управления, тем более демократичным будет процесс принятия решений о развитии проекта.

Наряду с NGT команда Maker выпустит и новую версию стейблкоина DAI под названием NewStable (NST), при обмене они будут конвертироваться в соотношении 1:1. MKR и DAI продолжат работать после выпуска новых активов, и пользователи смогут выбирать между оригинальными и обновленными версиями.

Ранее команда сети второго уровня (L2) Polygon на базе блокчейна Ethereum анонсировала конвертацию нативного токена MATIC в новый актив с тикером POL. Миграция состоится 4 сентября. В зависимости от того, где пользователи держат свои активы, она будет либо автоматической, либо потребует отправки оригинальных монет в специальный смарт-контракт.

Читайте оригинальную статью на сайте GetBlock Magazine

Bacaan Terkait

OpenAI Rekrut Ahli Perbankan Investasi dengan Gaji Hanya Rp130 Juta, Netizen Komplain Gajinya Kecil

OpenAI membuka lowongan baru untuk Subject Matter Expert di bidang Investment Banking, bagian dari tim Applied AI di San Francisco. Pekerjaan intinya adalah melatih AI untuk melakukan tugas-tugas perbankan investasi, seperti penelitian, analisis keuangan, valuasi, due diligence, dan eksekusi transaksi, serta menetapkan standar kualitas untuk hasil kerja AI. Gaji yang ditawarkan berkisar antara $185.000 hingga $205.000 (sekitar 125-130 juta Rupiah) per tahun plus opsi saham. Namun, banyak komentar menganggap gaji ini rendah untuk seorang ahli dengan pengalaman di bidang tersebut. Kandidat ideal membutuhkan setidaknya 2 tahun pengalaman di perbankan investasi dengan keterlibatan dalam transaksi nyata. Keahlian praktis dalam membuat model finansial di Excel dan presentasi PowerPoint yang berkualitas sangat penting. Posisi ini berfokus pada kontribusi individu untuk mengembangkan tugas evaluasi, membuat contoh kerja referensi, dan merancang kriteria penilaian ketat guna membedakan output AI yang "terlihat baik" dengan yang benar-benar akurat dan dapat diandalkan untuk penggunaan profesional. Tim Applied AI OpenAI memilih bidang perbankan investasi karena dianggap sebagai salah satu lingkungan kerja pengetahuan yang paling menuntut. Tujuannya adalah untuk memastikan AI dapat menghasilkan keluaran yang dapat dipercaya dan digunakan oleh bankir berpengalaman.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Rekrut Ahli Perbankan Investasi dengan Gaji Hanya Rp130 Juta, Netizen Komplain Gajinya Kecil

marsbit1j yang lalu

ACL 2026 Didominasi Peneliti Tionghoa, Penulis Pertama Semua Makalah Terbaik Adalah Peneliti Tionghoa, Hampir Semua Makalah Unggulan Diraih Mereka

ACL 2026, konferensi puncak di bidang pemrosesan bahasa alami, mencatat rekor baru dengan 12.148 makalah yang diajukan. Dari jumlah tersebut, tiga makalah dianugerahi Penghargaan Makalah Terbaik (Best Paper Award), dan semuanya memiliki penulis utama beretnis Tionghoa. Makalah pertama, "The Imperfective Paradox in Large Language Models" (Bolei Ma dkk.), mengungkap bias "teleologis" pada model bahasa besar (LLM). Saat dihadapkan pada kalimat seperti "tukang kayu sedang membangun gazebo", LLM cenderung langsung menyimpulkan bahwa gazebo tersebut telah selesai dibangun, meskipun konteksnya ambigu. Ini menunjukkan bahwa LLM lebih berfungsi sebagai mesin prediksi naratif daripada pemikir logis yang setia. Makalah kedua, "Memory efficiency and resource-rational encoding in sentence processing" (Weijie Xu dkk.), mengeksplorasi bagaimana membatasi memori kerja Transformer—dengan menyuntikkan noise—justru membuat model lebih menyerupai pemrosesan bahasa manusia. Model belajar mengalokasikan sumber daya memori yang terbatas secara lebih efisien, sehingga pola pembacaannya lebih mirip manusia. Makalah ketiga, "Characterizing the Expressivity of Local Attention in Transformers" (Jiaoda Li dkk.), memberikan penjelasan teoretis mengapa perhatian lokal (local attention), yang hanya melihat konteks terdekat, sering kali lebih kuat daripada perhatian global. Kombinasi keduanya memperluas kapabilitas model. Secara keseluruhan, ACL 2026 didominasi oleh penelitian seputar LLM (23% judul makalah menyebutkan LLM). Peserta dari Tiongkok Daratan mendominasi dengan kontribusi 54.0%. Selain tiga makalah terbaik, 18 makalah Outstanding Paper juga didominasi oleh peneliti beretnis Tionghoa, terutama di bidang keamanan LLM dan pembelajaran penguatan (reinforcement learning), mencerminkan pengaruh kuat komunitas peneliti Tionghoa di konferensi tingkat dunia ini.

marsbit1j yang lalu

ACL 2026 Didominasi Peneliti Tionghoa, Penulis Pertama Semua Makalah Terbaik Adalah Peneliti Tionghoa, Hampir Semua Makalah Unggulan Diraih Mereka

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片