CNBC: Дональд Трамп помиловал троих основателей биржи BitMEX

investing.ruPubblicato 2025-03-29Pubblicato ultima volta 2025-03-29

Причины помилования пока неясны ― все трое уже были осуждены и получили не слишком значительные наказания, такие как домашний арест, испытательные сроки и штрафы.

Стоит отметить, что на текущий момент Белый Дом не опубликовал официального заявления о помиловании. Тем не менее, с 20 января Трамп подписал подобные указы для большого количества людей, включая основателя Silk Road Росса Ульбрихта (Ross Ulbricht).

Напомним, что Комиссия по торговле товарными фьючерсами США (CFTC) подала иск против BitMEX и ее основателей еще в 2020 году. В число ответчиков вошли генеральный директор BitMEX Артур Хейс (Arthur Hayes), сооснователь BitMEX Бен Дело (Ben Delo), технический директор Сэмюэль Рид (Samuel Reed) и менеджер по развитию бизнеса в BitMEX Грег Дуайер (Greg Dwyer).

Артур Хейс был вынужден покинуть пост гендиректора. В 2022 году Хейс и Дело признали вину в «намеренном отказе от введения программы по противодействию отмыванию денег». Чуть позднее аналогичное заявление сделал и Рид. На биржу BitMEX наложили штраф в $100 млн.

Читайте оригинальную статью на сайте Bits.media

Letture associate

Jensen Huang: Prompts are Becoming Obsolete, Loops are the New Paradigm

Jensen Huang, alongside AI leaders like Peter Norvig, Boris Cherny, and Andrew Ng, is advocating for a shift from "prompt engineering" to "loop engineering" as the new paradigm for AI development. Instead of manually crafting individual prompts, the focus is now on designing autonomous loops—systems where AI agents execute tasks, self-validate results, and iterate until completion without constant human oversight. A loop is a management framework that enables agents to operate independently. Key implementations are seen in Claude Code (with features like /loop, /goal, and /schedule) and OpenAI Codex, which employ multiple agents working in parallel within isolated environments. A core principle is the separation of roles: one agent (or model) performs the task, while an independent agent (or a smaller, separate model) validates the output to ensure objectivity. The article outlines a practical roadmap for implementing loops, starting with a "four-condition test" to assess suitability, building a minimal viable loop, and emphasizing critical pitfalls to avoid, such as lacking hard stop conditions or allowing loops to handle tasks requiring human judgment. This evolution is framed as the fourth major shift in AI interaction: from Prompt Engineering (crafting instructions) to Context Engineering (providing background information), then to Harness Engineering (building tool-enabled environments), and finally to Loop Engineering (creating self-sustaining systems). This progression reflects a consistent trend of increasing abstraction, moving human involvement from direct instruction to system design and rule-setting. The concept has academic roots in frameworks like ReAct, which formalized the "reason-act-observe" cycle. While loop engineering promises greater automation, experts caution about managing token costs and warn against outsourcing understanding—AI can assist, but deep problem comprehension remains essential.

marsbit1 h fa

Jensen Huang: Prompts are Becoming Obsolete, Loops are the New Paradigm

marsbit1 h fa

Trading

Spot
Futures
活动图片