Owlto空投积分终极指南：Owlympics活动细则一览

区块律动Dipublikasikan tanggal 2024-08-29Terakhir diperbarui pada 2024-08-29

Bacaan Terkait

Maple Finance melonjak 20% setelah kemitraan dengan Kraken – Akankah kenaikan SYRUP berlanjut?

Token SYRUP dari Maple Finance meroket sekitar 20% menyusul kemitraan dengan bursa crypto Kraken untuk menyediakan layanan pinjaman berbasis aset crypto. Volume perdagangan dari investor AS mencapai sekitar $2,4 juta. Total Nilai Terkunci (TVL) protokol naik $201 juta menjadi sekitar $2,05 miliar, dan pendapatan kotor Q2 mencapai $24,16 juta. Program buyback token kuartalan juga mencapai level tertinggi kedua sekitar $746.460, yang membantu mendukung harga. Minat di pasar perpetual kontrak meningkat 46% dengan Funding Rate positif, mengindikasikan sentimen bullish yang moderat dan berkelanjutan. Secara keseluruhan, prospek SYRUP tetap positif untuk pergerakan lebih lanjut dalam jangka pendek.

ambcrypto34m yang lalu

Maple Finance melonjak 20% setelah kemitraan dengan Kraken – Akankah kenaikan SYRUP berlanjut?

ambcrypto34m yang lalu

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.

ambcrypto4j yang lalu

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

ambcrypto4j 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.

marsbit5j yang lalu

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

marsbit5j yang lalu

Bisakah Aavenomics 3.0 Mempertahankan Rally Pemulihan AAVE di Tengah Pembicaraan Akuisisi Kraken?

CEO Aave Labs, Stani Kulechov, membantah laporan pembelian saham oleh Kraken, menekankan bahwa Aave tidak akan dijual dengan diskon 70%. Dia mengklarifikasi bahwa pendapatan tahunan sebesar $134 juta dialokasikan untuk Aave DAO, bukan Aave Labs, dan mengumumkan rencana Aavenomics 3.0 yang mencakup mekanisme pembelian kembali otomatis. Berdasarkan klarifikasi ini dan rencana tokenomics baru, harga AAVE mengalami pemulihan signifikan, melonjak 12% dan mencapai rally pemulihan lebih dari 50% pada Juni, meski masih jauh dari level tertingginya. Tekanan jual yang menurun sejak akhir Mei juga berkontribusi pada rebound ini. Pemulihan terjadi meski sebelumnya harga terdampak konflik tata kelola dan tekanan makro. Keberlanjutan rally ini kini tergantung pada reaksi pasar terhadap rencana Aavenomics 3.0 yang diusulkan Kulechov.

ambcrypto6j yang lalu

Bisakah Aavenomics 3.0 Mempertahankan Rally Pemulihan AAVE di Tengah Pembicaraan Akuisisi Kraken?

ambcrypto6j 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.

marsbit7j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit7j yang lalu

Trading

Spot