Ripple выпустила 185 RLUSD во время закрытого бета-тестирования

cryptonews.ruPubblicato 2024-05-22Pubblicato ultima volta 2024-08-22

Бета-тестирование стейблкоина Ripple Ripple USD (RLUSD) на Ethereum и XRP Ledger (XRPL) демонстрирует прогресс. Ripple выпустила 185 RLUSD в 21:38 UTC в рамках бета-тестирования, вызвав переполох среди членов сообщества. Это стало первым случаем официальной эмиссии от Ripple во время бета-тестирования.

После транзакции возникли вопросы о комиссиях за транзакции и роли, которую XRP будет играть в отношении RLUSD. Vet в социальной сети X ответил, что комиссии за транзакции минимальны, а большая выгода, которую приносит RLUSD, заключается в улучшении экосистемы XRPL, а не в спекуляциях ценами. Другой комментатор выразил скептицизм относительно происхождения выпуска, заявив, что это может сделать кто угодно. Данные в сети показывают, что транзакция была совершена с официального счета эмитента RLUSD, что подтверждает ее легитимность.

Ripple раскрыла, что ее корпоративные партнеры несут ответственность за проведение закрытого бета-тестирования RLUSD в сети XRPL и Ethereum. По словам компании, эта фаза тестирования необходима для выявления и устранения потенциальных проблем, обеспечения надежности и безопасности стейблкоина. Компания подчеркнула, что RLUSD все еще находится на стадии закрытого тестирования, и к любым заявлениям о том, что RLUSD доступен для общественности, следует относиться скептически.

Изображение: Coinpedia

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Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

Anthropic has publicly detailed its security measures and a new "Cyber Jailbreak Severity" (CJS) framework following the controversial takedown of its Fable 5 model. The incident, triggered by simple user requests like counting letters or stating a profession, highlighted overzealous safety filters. Anthropic classifies cybersecurity-related prompts into four tiers: malicious activities (blocked), high-risk dual-use (like pentesting, with strict limits), low-risk dual-use (often blocked by "safety margin" errors), and harmless tasks (theoretically allowed but still frequently flagged). The company admits its classifiers are tuned for high sensitivity, leading to many false positives. The newly proposed CJS framework aims to objectively score the severity of AI "jailbreaks" (prompts that bypass safety rules) on a 0-10 scale across four dimensions: Capability Gain (does it grant new attack abilities?), Breadth (does it work across multiple attack types?), Weaponization Ease (how hard is it to turn into a real attack?), and Discoverability (how easy is it to find?). The score determines the response, from no action (CJS-0) to a potential model takedown (CJS-4). The score is context-dependent; for example, discovering a major unknown vulnerability today scores high, while asking about a well-known one scores low. The article raises concerns about Anthropic's dual role: it is both creating powerful models (like the restricted Mythos 5) and defining the rules (CJS) for judging their misuse, potentially giving it disproportionate influence. This is set against the backdrop of U.S. export controls, which for the first time directly restricted API access to a model (Fable 5), creating a "tiered" system where public models are heavily filtered and advanced ones are limited to vetted partners. The CJS framework is portrayed as potentially providing regulators with a metric to justify future API shutdowns. For users, the advice is to carefully phrase prompts, watch for signs of being downgraded to a weaker model, and wait indefinitely for promised filter improvements.

marsbit3 min fa

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

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$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

Arena, the AI model ranking platform, has become a $100 million annual revenue business just eight months after launching its commercial service. Originally a UC Berkeley open-source research project called Chatbot Arena, it created a "battle arena" where users blind-test and vote on anonymous AI model responses. This has generated a highly trusted, community-driven leaderboard based on over 10 million user evaluations and 82 million votes. Major AI companies like OpenAI, Google, and Anthropic submit their flagship models to be ranked. The core monetization strategy is its AI Evaluations service, where model developers and large enterprises pay for in-depth performance analysis from Arena's massive user community. This provides real-world feedback on model strengths, weaknesses, and hallucinations—a critical service as models become more complex. The company, spun out from Berkeley in early 2025, quickly raised $100 million in seed funding at a $600 million valuation and later secured a $150 million Series A at a $1.7 billion valuation. The founding team includes CEO Anastasios Angelopoulos, a mathematician focused on rigorous model evaluation; CTO Wei-Lin Chiang, creator of the popular Vicuna chatbot; and co-founder Ion Stoica, a renowned Berkeley professor. Arena is now expanding beyond chat benchmarks into "Agent Mode," evaluating AI agents on complex, multi-step tasks like coding and research. The company's success illustrates the growing value and cost of independent, real-world AI model evaluation as the industry intensifies.

marsbit8 min fa

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marsbit8 min fa

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

Vercel, known for its developer tools like Next.js, has launched 'skills', a package manager for AI coding agents, garnering 24,000 GitHub stars. It allows developers to add specialized capabilities, such as React best practices, to AI assistants like Claude Code or Cursor with a single command: `npx skills add <package>`. Skills are shareable, reusable modules that define an AI agent's behavior for specific tasks, moving beyond one-off prompt engineering towards standardized 'capability engineering'. A key innovation is the 'find-skills' skill, which acts as an internal search engine, allowing an agent to autonomously find and install the right skill for a user's request. This lowers the barrier for non-developers to leverage advanced AI coding assistance. However, this 'npm moment' for AI brings significant security risks. Security audits of thousands of skills on platforms like skills.sh and ClawHub found over 30% contained security flaws, with about 13% classified as severe. Threats include malicious scripts that can access local files and credentials, and prompt injection hidden within skill documentation. Unlike traditional code packages, skills blend instructions, code, and system access, posing a direct risk to user machines and data. Experts advise treating skills like code—reviewing them carefully before installation, especially their scripts, and being wary of excessive permissions. Ultimately, Vercel's initiative represents a major shift towards modular, reusable AI capabilities, but its rapid adoption requires developers to bring the same caution used in managing traditional software dependencies.

marsbit9 min fa

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

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Token Devours One-Third of Payroll, Silicon Valley's AI Bill is Spinning Out of Control

The article discusses the dual reality of AI token costs in Silicon Valley. While research firm SemiAnalysis reports spending 30% of its employee salary budget on internal LLM tokens—translating to massive productivity gains like converting complex Excel models in minutes—other giants are struggling with ballooning, uncontrolled AI bills. Uber exhausted its annual AI budget in months after rapid engineer adoption, and Microsoft is cutting third-party AI tools due to high costs. NVIDIA's CEO argues tokens are becoming "means of production" and plans substantial AI budgets per engineer. Despite current cost concerns, the analysis emphasizes that cost collapse is just beginning. Through software optimizations (like 14x throughput boosts) and next-gen hardware (e.g., GB300 NVL72 with 17-32x H100 performance), real token costs can fall far below list prices. Anthropic's gross margins reportedly soared as token prices dropped. Gartner predicts a >90% inference cost drop by 2030. The piece highlights a split: massive AI capex ($740B announced) contrasts with tech layoffs and minimal measured economic impact so far. The transition mirrors past infrastructure shifts—investment precedes widespread productivity. For early adopters like SemiAnalysis, tokens already deliver high leverage; for others, the choice is to adopt now or risk falling behind.

marsbit13 min fa

Token Devours One-Third of Payroll, Silicon Valley's AI Bill is Spinning Out of Control

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Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

This article, titled "Claude Engineer Finally Releases Fable 5 'Skill-Burning' Guide, Teaching How to Bridge the Information Gap with Models," details a blog post by Claude Code engineer Thariq Shihipar. The core concept is the "information gap" or "unknowns"—the disconnect between a user's instructions (the "map") and the actual task requirements (the "territory"). The article argues that with powerful models like Claude Fable 5, work quality depends on the user's ability to identify and clarify these unknowns. Shihipar categorizes unknowns into four types: Known Knowns (explicit instructions), Known Unknowns (awareness of gaps), Unknown Knowns (implicit, unstated knowledge), and Unknown Unknowns (unforeseen issues). The blog provides a framework for addressing these gaps throughout the workflow: * **Before Implementation:** Techniques include "Blindspot Scanning" to uncover Unknown Unknowns, brainstorming/prototyping for visual or complex tasks, having Claude ask clarifying questions, using reference code/examples, and creating implementation plans. * **During Implementation:** Maintaining an "implementation notes" file for Claude to document deviations and decisions made due to encountered edge cases. * **After Implementation:** Creating summary documents for review and having Claude generate quizzes to ensure the user fully understands the completed changes. The article concludes that as models become more capable, the key to success is systematically discovering and defining these unknowns through low-cost methods like prototyping and planning, allowing for more effective collaboration.

marsbit13 min fa

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La sua tecnologia fondamentale integra principi di blockchain sofisticati con tecniche di crittografia all'avanguardia. L'obiettivo principale di XRP 2.0 è quello di affermarsi come una piattaforma affidabile ed efficiente in grado di consentire un'esecuzione rapida delle transazioni, dando priorità a migliori protezioni della privacy per i suoi utenti. Il progetto è promosso come una soluzione a molte limitazioni affrontate dalle criptovalute esistenti, proponendo un sistema in grado di gestire un volume maggiore di transazioni con migliorata velocità e privacy. Questa versatilità pone XRP 2.0 come un significativo competitor in un mercato affollato di varie valute digitali. Chi è il Creatore di XRP 2.0? L'identità del creatore dietro XRP 2.0 è stata segnalata come 'Wilbur'. Tuttavia, i dettagli completi riguardanti Wilbur o l'entità associata rimangono sfuggenti. L'anonimato di molti creatori di criptovalute non è un fenomeno raro nel settore, spesso progettato per mantenere un certo grado di privacy e sicurezza. Chi sono gli Investitori di XRP 2.0? Al momento, informazioni specifiche relative alle fondazioni o organizzazioni di investimento a supporto di XRP 2.0 non sono disponibili pubblicamente. Nel settore delle criptovalute, il supporto di investitori rinomati può influenzare significativamente la credibilità e il successo di un progetto, tuttavia la trasparenza riguardo ai sostenitori finanziari di XRP 2.0 non è stata stabilita. Come Funziona XRP 2.0? XRP 2.0 si distingue per l'impiego di una combinazione di tecnologia blockchain e algoritmi di crittografia avanzati che garantiscono transazioni sicure e decentralizzate. La sua struttura innovativa include caratteristiche uniche progettate per promuovere il coinvolgimento degli utenti e ampliare le funzionalità oltre le transazioni convenzionali delle criptovalute. Tra queste caratteristiche, XRP 2.0 incorpora capacità alimentate da intelligenza artificiale, come funzionalità di testo in immagini e testo in voce. Queste aggiunte sono progettate per migliorare l'esperienza interattiva per gli utenti, promuovendo una maggiore applicabilità in vari settori. Unendo progressi tecnologici con design incentrati sugli utenti, XRP 2.0 mira a catturare l'attenzione di una vasta gamma di individui e aziende che cercano di integrare soluzioni di criptovaluta nei loro framework operativi. 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Tecnologia Blockchain: Il framework utilizza meccanismi blockchain avanzati e protocolli di crittografia, garantendo un ambiente sicuro e decentralizzato per le transazioni. Scalabilità e Privacy: XRP 2.0 dà priorità a migliori protezioni della privacy nei processi di transazione e alla scalabilità necessaria per accogliere una base di utenti in crescita. Nessuna Affiliazione con Ripple: È importante notare che, nonostante il suo nome, XRP 2.0 non ha alcuna fedeltà o collaborazione con l'XRP di Ripple, distinguendo il proprio framework operativo e obiettivi all'interno dell'ecosistema delle criptovalute. Conclusione XRP 2.0 rappresenta un'ambiziosa venture nell'ambito delle criptovalute, mirante a offrire una combinazione di sicurezza, privacy ed efficienza nelle transazioni digitali. Integrando tecnologie sofisticate e caratteristiche user-friendly, il progetto si propone di ampliare gli orizzonti di ciò che le criptovalute possono realizzare nell'economia digitale odierna. Sebbene l'anonimato del suo creatore e la mancanza di investitori dichiarati possano sollevare domande per alcuni, il focus di XRP 2.0 su funzionalità avanzate e decentralizzazione ne amplifica l'appeal in un mercato crypto sempre più affollato. Man mano che il panorama delle criptovalute continua a evolversi, XRP 2.0 potrebbe emergere come un attore decisivo nell'espansione di soluzioni blockchain sicure e scalabili.

188 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.05Aggiornato il 2024.12.03

Come comprare XRP

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1.6k Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.10Aggiornato il 2026.06.02

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