Обвинение запросило для Bitmama до 10 лет тюрьмы

cryptonews.ruPubblicato 2024-11-15Pubblicato ultima volta 2025-01-15

Правоохранители предъявили обвинения в мошенничестве Валерии Федякиной, известной под ником Bitmama, по делу о хищении криптовалют и фиата на общую сумму не менее 2,2 млрд рублей. Об этом сообщает ТАСС.

Следствие установило, что фигурантка предлагала инвесторам вкладываться в цифровую валюту с обещанием высокой доходности, после чего средства пропадали. По одному из эпизодов ущерб составил порядка 800 млн рублей.

Суд арестовал счета и активы подсудимой с целью последующего возмещения убытков.

Федякиной грозит до 10 лет лишения свободы и штраф в размере до 1 млн рублей. Свою вину она не признает.

Рассмотрение дела продолжается.

Напомним, находившуюся на шестом месяце беременности Федякину задержали 15 сентября 2023 года в Москве. Из-за наличия вида на жительство в ОАЭ суд отправил ее в столичное СИЗО №6, где она родила дочь.

Ранее сервис BitOK выявил ключевые адреса, связанные с деятельностью Bitmama. По данным аналитиков, около 20% от общего объема поступивших на кошельки Федякиной активов связаны с российской криптобиржей Garantex.

Letture associate

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit6 h fa

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit6 h fa

Trading

Spot
活动图片