Майкл Сэйлор опубликовал фейковую цитату Дональда Трампа

cryptonews.ruPubblicato 2022-12-30Pubblicato ultima volta 2024-10-30

До президентских выборов в США остались считанные дни. Конечно, участники криптовалютного сообщества следят за этим событием. Недавно учредитель компании MicroStrategy Майкл Сэйлор опубликовал твит, где описывалась позиция Дональда Трампа относительно налогообложения криптовалютного сегмента. Однако многие подписчики Сэйлора отметили, что данная информация с большой долей вероятности оказалась фейком.

Глава MicroStrategy привел цитату, где Дональд Трамп ответил, что биткоин — это деньги, которые при этом не должны облагаться налогом. Однако исследователям удалось установить, что впервые такую информацию опубликовал пользователь под ником X basedkarbon. В посте утверждалось, что Дональд Трамп в ходе одного из интервью поднял тему налогообложения цифровых активов. По итогу данный пост зафорсился среди разных криптоэнтузиастов.

За последнюю неделю Трамп принял участие в двух интервью с подкастерами Джо Роганом и Шоном Хэннити на Fox News. Действительно, Дональд Трамп выдвигал идею о потенциальной отмене федерального подоходного налога. Но конкретно о криптовалютах он не говорил. Получается, что среди многих деятелей сегмента цифровых активов завирусился изначально фейковый пост.

Из-за особенностей конгломерата выборщиков в США, исход президентской гонки будет зависеть от голосов в критически важных Штатах, включая Висконсин, Джорджия и Пенсильвания. В данном контексте стоит отметить резкую смену риторики Дональда Трампа относительно цифровых монет.

Будучи действующим президентом США, он неоднократно называл криптовалюты мошенничеством. Но сейчас же он выступает за то, что биткоин должен стать частью стратегического финансового резерва страны. Со своей стороны Камала Харрис заявляла, что на посту президента она будет всячески поддерживать развитие инноваций, включая блокчейн-технологии.

Letture associate

South Korean Institutions' Crypto Race: Dual Explosion of Stablecoins and RWA

**Summary: South Korea's Institutional Crypto Race: Stablecoins and RWA Take Off** South Korea is undergoing a structural shift in its crypto ecosystem, moving beyond its historical role as a major retail trading hub. Major financial institutions and internet platforms are now building institutional-grade blockchain infrastructure, with stablecoins and Real-World Asset (RWA) tokenization as the primary drivers. The push for a regulated Korean won stablecoin market is a major policy and corporate focus. This is driven partly by an estimated $115 billion outflow into dollar stablecoins like USDC, threatening the domestic financial system. Banks (e.g., KB Financial, Hana), payment giants (e.g., Shinhan Card, BC Card), and internet super-apps (KakaoPay, NAVER Pay) are all conducting pilots. The goal is to anchor future digital finance to the Korean won and local regulations. In RWA, South Korea is advancing rapidly within regulatory sandboxes, focusing on unique domestic assets beyond typical global templates like US Treasuries. Projects involve tokenizing ships (with Hyundai Heavy Industries), defense supply chain assets, and K-pop intellectual property, alongside more conventional assets. A legal framework is set for 2027, and platforms like NXT are preparing for regulated trading. Key opportunities for crypto-native projects lie in providing the underlying technology these traditional institutions lack: global distribution channels for tokenized assets, cross-chain liquidity solutions, and enabling infrastructure tools (e.g., for asset packaging and management). Partnerships, such as Solana with Shinhan Card or LayerZero with the Korea Gold Exchange, exemplify this proactive approach. Crucially, user access is being shaped by consumer platforms. NAVER's planned acquisition of Upbit's operator Dunamu and Kakao's development of a unified wallet aim to seamlessly integrate crypto with everyday payments for tens of millions of users. The race is now about which protocols and projects will become the foundational standards as regulation solidifies and institutional adoption accelerates.

Foresight News1 h fa

South Korean Institutions' Crypto Race: Dual Explosion of Stablecoins and RWA

Foresight News1 h fa

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

**How to Detect AI-Generated Videos: A Survey on Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems** With rapid advances in AI video generation (e.g., Sora, Veo), creating highly realistic, multi-minute videos is now possible, widening the gap with detection research. Current AI video detection, often limited to unreliable binary classifications, is insufficient. This survey, accepted at ACL 2026, reframes the goal as **"factual fidelity verification"**—checking if a video's content (who, when, where, what) aligns with the real world perceptually and cognitively. It categorizes AI-generated videos into three paradigms: **Local Manipulation Videos (LMV**, e.g., face swaps), **Audio-Visual Editing (AVE**, e.g., lip-syncing), and **Generative Video Synthesis (GVS**, fully synthetic videos like Sora's). Detection challenges evolve from visual artifacts in LMV to multi-modal inconsistencies in AVE and higher-level world knowledge violations in GVS. The core proposal is a **Vision-Language Dual-View framework** with four hierarchical layers: 1. **Layer 1 (Intrinsic Visual Cues):** Analyzes low-level signal statistics, noise patterns, and physiological signals. 2. **Layer 2 (Spatiotemporal Consistency):** Checks for temporal coherence in object motion and scene dynamics. 3. **Layer 3 (Cross-Modal Consistency):** Verifies alignment between video, audio, and text within the video. 4. **Layer 4 (Language-Guided World-Level Reasoning):** Uses external knowledge, facts, and physical laws to judge semantic plausibility and factual correctness. The survey traces a shift in detection focus from lower layers (1 & 2) toward higher, language-involved layers (3 & 4). It also reviews evolving evaluation metrics and datasets tailored for each video paradigm. The conclusion advocates for a **dynamic, evidence-first detection system** that moves beyond simple classification. Future trustworthy detection requires combining visual evidence (from CV) with semantic reasoning and explanation (from NLP & multimodal AI), ultimately creating traceable and explainable judgments about a video's adherence to real-world constraints.

marsbit1 h fa

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

marsbit1 h fa

Trading

Spot
活动图片