Alchemy объявила о партнерстве с Syndicate

cryptonews.ruPubblicato 2023-04-04Pubblicato ultima volta 2025-02-04

  • Alchemy и Syndicate заключили партнерство, а также запустили акселератор для разработчиков роллапов.
  • Участники программы получат доступ к консультациям, профессиональной помощи, техническим ресурсам и кредитам на услуги.

Платформа Alchemy заключила партнерство с поставщиком инфраструктуры Syndicate. Об этом Incrypted сообщили в организации.

Согласно релизу, партнерство позволит объединить сеть ончейн-секвенирования Syndicate с инфраструктурой роллапов Alchemy для запуска решений с высокими пропускной способностью и надежностью, гибкой настройкой и возможностью децентрализованного управления.

В рамках этого соглашения Alchemy и Syndicate организовали совместный акселератор. Участники программы получат доступ к кредитам на услуги, консультациям и техническим ресурсам. Представители обеих компаний примут непосредственное участие в подготовке и запуске роллапов команд, говорится в релизе.

«В условиях ускоренного принятия роллапов масштабирование инфраструктуры является одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкиваются организации. Мы рады расширить наше предложение благодаря партнерству с Syndicate, облегчив разработчикам запуск собственного роллапа, который может масштабироваться и постепенно децентрализоваться в их сообществах. Это партнерство предоставит им инфраструктуру и производительность, необходимые им для уверенного создания приложений и сетей для пользователей», — заявил соучредитель и генеральный директор Alchemy Никил Вишванатан.

Как отметили стороны соглашения, именно через инфраструктуру роллапов лежит путь к масштабированию Ethereum. Alchemy предоставляет надежную инфраструктуру, обеспечивающую работу разработчиков блокчейна и ведущих проектов, включая World Chain, Polymarket, EigenLayer, OpenSea, Magic Eden, с 2017 года, подчеркнули в организации.

Syndicate, в свою очередь, был запущен в 2021 году как разработчик инфраструктуры для ончейн-сообществ, таких как Nike SWOOSH, FWB и Rug Radio. Однако позднее он расширился до роллапов и их секвенсоров, поскольку сообщества начали запускать свои собственные сети для большего контроля и экономической самостоятельности.

Благодаря партнерству разработчики роллапов получат доступ к инфраструктуре Alchemy и сети секвенирования Syndicate, что позволит им постепенно децентрализовать управление. Это также даст возможность снизить риски централизации, сократить операционные расходы и открыть новые сценарии использования решений, подчеркивается в релизе.

«Объединив усилия с Alchemy, мы значительно облегчаем разработчикам создание и масштабирование роллапов, требующих высокой пропускной способности, надежности и кастомизации. Интегрируя платформу для роллапов Alchemy с нашей инфраструктурой ончейн-секвенирования, мы обеспечиваем надежную, масштабируемую инфраструктуру, которая необходима командам для уверенного создания и развертывания самых успешных роллапов и приложений», — прокомментировал соглашение соучредитель Syndicate Ян Ли.

Letture associate

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit1 h fa

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit1 h fa

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

marsbit3 h fa

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

marsbit3 h fa

This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

marsbit3 h fa

This is How God Karpathy Uses Claude?

marsbit3 h fa

Trading

Spot
活动图片