了解更多SWEAT团队信息

SWEATDipublikasikan tanggal 2022-08-09Terakhir diperbarui pada 2022-08-19

Abstrak

了解更多SWEAT团队信息

联合创始人 Oleg Fomenko:在 BT、Visa、可口可乐、百事可乐、BCG 和 Sweatcoin 有过丰富的战略职位经验,专注研究行为变迁。

联合创始人 Anton Deralykta:之前任职专攻健康科技、人才技术和职场未来化的风险投资公司的创始首席执行官,同时在 Reebok、Kearney、Ward Howell、Pepsi 和 Sweatcoin 担任高管职务。

首席技术官兼联合创始人 Egor Khmelev:在莫斯科共同创立了多家成功的科技企业。

首席加密技术负责人 Henry Child:在 Bitfinex 和 Tether 有数年工作经验。

首席营销总监 Jessica Butcher:技术型企业家、天使投资人、顾问、NED。拥有 20 年业务开拓和扩展的可证明往绩。作为共同创始人创办了多个屡获殊荣的企业,累计筹资超过 1.5 亿美元。

Bacaan Terkait

Kompetisi Kripto Lembaga Korea: Ledakan Stabilkoin dan RWA

Artikel ini membahas evolusi pasar kripto Korea Selatan, yang kini beralih dari fokus pada perdagangan ritel ke pembangunan infrastruktur blockchain institusional. Dua tren utama yang mendorong perubahan ini adalah stablecoin dan tokenisasi aset riil (RWA). Stablecoin won Korea yang diatur kini menjadi prioritas bagi regulator, bank, dan perusahaan untuk mencegah aliran keluar modal ke stablecoin dolar AS. Berbagai lembaga seperti KB Financial, Hana Financial, NH Nonghyup Bank, dan KBank sedang melakukan uji coba untuk pembayaran dan transfer lintas batas. Penyedia pembayaran seperti Shinhan Card, BC Card, dan Danal juga mengembangkan solusi. Platform internet seperti KakaoPay dan NAVER Pay, dengan basis pengguna yang luas, berencana mengintegrasikan stablecoin ke dalam ekosistem mereka. Bagi proyek kripto, sekarang adalah waktu yang tepat untuk menjalin kemitraan dengan lembaga-lembaga ini. Di sisi RWA, Korea Selatan memusatkan perhatian pada tokenisasi aset di sektor unggulannya seperti perkapalan, rantai pasok industri, dan kekayaan intelektual hiburan (K-pop). Perusahaan sekuritas seperti Mirae Asset dan Hanwha Investment sedang memimpin inisiatif ini. Kerangka regulasi yang jelas diharapkan berlaku pada awal 2027. Peluang bagi proyek kripto terletak pada penyediaan infrastruktur seperti saluran distribusi global, solusi likuiditas dan interoperabilitas lintas rantai, serta alat pendukung untuk lembaga. Akses ke pengguna akhir akan sangat bergantung pada platform konsumen utama seperti NAVER (yang berencana mengakuisisi operator Upbit, Dunamu), Kakao (mengembangkan dompet terpadu), dan Toss (dompet finansial semua dalam satu). Industri kripto Korea Selatan sedang mendekati titik kritis, di mana proyek-proyek yang dapat membangun kemitraan dan kasus penggunaan nyata dengan lembaga lokal akan membantu membentuk masa depan aset digital di negara tersebut.

Foresight News4m yang lalu

Kompetisi Kripto Lembaga Korea: Ledakan Stabilkoin dan RWA

Foresight News4m yang lalu

Bagaimana Menilai Keaslian Video AI? Merangkum Sistem Deteksi yang Dinamis, Dapat Dilacak, dan Dapat Diinterpretasikan

Bagaimana Menentukan Keaslian Video AI? Tinjauan Sistem Deteksi Dinamis, Dapat Dilacak, dan Dapat Dijelaskan Generasi video AI telah berkembang pesat, mencapai kualitas sinematis. Namun, deteksi video palsu tertinggal, menimbulkan risiko sosial. Makalah tinjauan ini menetapkan kembali tujuan deteksi menjadi **"verifikasi kesetiaan fakta"**, memeriksa apakah konten video selaras dengan dunia nyata. Video AI dikategorikan menjadi tiga paradigma: **Manipulasi Lokal (LMV)**, **Edit Audio-Visual (AVE)**, dan **Sintesis Video Generatif (GVS)**. Untuk mendeteksinya, tinjauan mengusulkan kerangka kerja **empat lapis dari perspektif ganda Visi-Bahasa**: 1. **Analisis Isyarat Visual Intrinsik**: Memeriksa anomali statistik tingkat rendah seperti pola noise dan sinyal fisiologis. 2. **Konsistensi Spasial-Temporal**: Menganalisis kelancaran gerakan objek dan dinamika adegan sepanjang waktu. 3. **Konsistensi Antarmoda**: Memverifikasi keselarasan antara elemen visual, audio, dan teks dalam video. 4. **Penalaran Tingkat Dunia Dipandu Bahasa**: Mengevaluasi konsistensi konten video dengan pengetahuan dunia nyata, fakta, dan hukum fisika menggunakan penalaran semantik. Fokus metode deteksi bergeser dari lapisan 1 & 2 (visi) ke lapisan 3 & 4 (bahasa) seiring membaiknya kualitas video AI. Evaluasi juga perlu berkembang melampaui metrik akurasi dasar, menuju sistem penilaian **dinamis yang mengutamakan bukti**, serta sistem deteksi yang **dapat dipercaya dan dijelaskan** dengan menggabungkan bukti visual dan penalaran semantik. Deteksi yang andal memerlukan kolaborasi antar bidang seperti Visi Komputer, NLP, dan pemahaman multimodal.

marsbit38m yang lalu

Bagaimana Menilai Keaslian Video AI? Merangkum Sistem Deteksi yang Dinamis, Dapat Dilacak, dan Dapat Diinterpretasikan

marsbit38m yang lalu

Tak Terduga, Audit Keamanan adalah Aplikasi Pertama yang Terwujud dari AI x Crypto

Data menunjukkan, hingga Juni 2026, TVL DeFi turun sekitar 39% dari awal tahun. Di sisi lain, serangan keamanan di sektor DeFi telah menyebabkan kerugian sekitar $942 juta dalam 121 insiden sepanjang tahun. Munculnya alat AI canggih, seperti model Claude Mythos dari Anthropic, telah mengubah lanskap keamanan dengan drastis. Biaya dan keahlian yang dibutuhkan untuk menemukan kerentanan dalam kontrak pintar kini turun hampir ke nol, memungkinkan penyerang memindai ribuan kontrak secara sistematis dan mengeksploitasi celah dengan sangat cepat, bahkan pada protokol yang sudah diaudit. Insiden pada protokol seperti Drift Protocol dan KelpDAO membuktikan bahwa laporan audit tradisional yang hanya fokus pada kode tidak lagi memadai. Penyerang kini menargetkan logika bisnis, konfigurasi infrastruktur, dan kelemahan operasional. Celah pada kontrak lama yang telah berjalan bertahun-tahun juga kembali dieksploitasi berkat bantuan AI. Pernyataan pesimistis dari pendiri OpenZeppelin bahwa "semua DeFi tidak aman" mencerminkan tantangan struktural ini: pihak bertahan harus menutup semua celah, sementara penyerang hanya butuh satu pintu masuk. Menanggapi hal ini, proyek-proyek kini terdorong untuk melakukan audit ulang berdasarkan standar keamanan baru di era AI, meskipun lebih bersifat pertahanan. Perusahaan audit seperti CertiK dan OpenZeppelin beradaptasi dengan mengembangkan sistem audit berbantuan AI, beralih dari model laporan satu kali ke layanan pemantauan berkelanjutan dan verifikasi formal. Contohnya, alat audit AI Firepan berhasil menemukan kerentanan kritis yang terlewat oleh enam auditor manusia pada kontrak Curve Finance. AI juga membuktikan kemampuannya dalam audit proyek privasi seperti Zcash. Kesimpulannya, fusi AI dan Crypto paling dahsyat dampaknya di audit keamanan. Era keamanan sebagai pemeriksaan satu kali sebelum peluncuran telah berakhir. Keamanan kini harus menjadi infrastruktur berkelanjutan bagi proyek, sementara perusahaan audit harus berevolusi dari penyedia jasa pasif menjadi mitra defensif proaktif yang terintegrasi penuh. Masa depan akan dimenangkan oleh pihak yang paling cepat beradaptasi dan memanfaatkan AI untuk pertahanan.

链捕手53m yang lalu

Tak Terduga, Audit Keamanan adalah Aplikasi Pertama yang Terwujud dari AI x Crypto

链捕手53m yang lalu

Trading

Spot
活动图片