加密货币教育者说用XRP代替黄金:原因如下

币界网Pubblicato 2024-08-10Pubblicato ultima volta 2024-08-10

币界网报道:

Common Sense Crypto是一个专注于教育的著名加密货币手柄,它认为XRP比黄金更可取,并引用了一个关键的XRP用例。

在X最近的一篇帖子中,该账户背后的专家表达了他对2024年各种有价值资产的看法,包括加密货币和传统资产。他指出,他宁愿拥有比特币投资组合,也不愿将美元现金存入银行。

有趣的是,这位社区专家透露,他更喜欢黄金而不是比特币。虽然他没有提供他更喜欢黄金而不是比特币的具体原因,尽管传统金融巨头越来越多地将比特币视为数字黄金,但这可能是由于比特币的价格波动性比黄金更强。

然而,根据历史表现,在过去十年中持有比特币是一个比黄金更合理的财务决策。

XRP代替黄金

与此同时,Common Sense Crypto披露了对XRP的偏好,尽管它更喜欢黄金而不是比特币,比特币是与XRP相当的加密资产。

这位加密货币教育家强调了对黄金和白银的强烈亲和力,但表示相信XRP最终将拥有更大的价值。这是基于XRP通过代币化促进黄金等世界资产真实流动的潜力。

事实上,XRP区块链具有促进现实世界资产(RWA)代币化的能力。

XRP促进代币化

6月,Ripple和第一家开创性的英国数字证券交易所Archax加强了现有联盟,为XRPL引入了价值数亿美元的代币化RWA。

本月早些时候,Ripple与OpenEden合作,在XRPL上推出了代币化的美国国债。值得注意的是,Ripple已经向OpenEden的TBILL代币注入了1000万美元。

值得注意的是,在联盟升级之前,Archax首席执行官Graham Rodford曾公开预测,XRPL的区块链将在未来几年处理50万亿美元的代币化。

这一看涨预测继续让一些XRP爱好者有理由继续看好该代币,因为他们推测了如此大规模资金的潜在价格影响。

黄金与加密资产

值得注意的是,根据Macrotrends的数据,黄金价格为每盎司2431.16美元。截至2015年11月,这是1405美元。与此同时,比特币的价值为404美元,但此后增长了14912%,目前的价格超过60800美元。

同样,XRP在11月的价值为0.0042美元,但此后增长了13869%,目前价值超过0.5867美元。

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He Just Raised 2.7 Billion, and Li Fei-Fei Also Invested

Pete Florence, a former senior research scientist at Google DeepMind and a key contributor to the Vision-Language-Action (VLA) model architecture, is deliberately distancing his startup, Generalist AI, from the trendy "world model" label. He argues that the industry should prioritize concrete goals over buzzwords. His goal is to create robots that can perform a vast range of unseen tasks with high speed and success rates, without needing task-specific training data. Recently, his company raised $400 million (¥2.7 billion) at a $2 billion valuation. Notable investors include NVIDIA's NVentures, Bezos Expeditions, NFDG, as well as Xiaomi co-founder Lin Bin, Zoom founder Eric Yuan, and renowned AI scientist Fei-Fei Li. Florence's approach stems from his academic background at MIT under Professor Russ Tedrake, focusing on understanding the physical world. After joining DeepMind, he developed models like Transporter Network and co-created the VLA framework. He left in 2025 to found Generalist AI. The company has launched two models: GEN-0, which demonstrated that scaling laws apply to physical motion, and GEN-1. GEN-1 was trained on over 500,000 hours of physical interaction data collected via a specialized wearable device. It achieves a 99% success rate on precise mechanical tasks like folding boxes and maintains performance three times faster than its predecessor. Florence believes GEN-1 is reaching a commercial utility threshold similar to the GPT-3 inflection point. The substantial funding round, following GEN-1's release, signifies strong investor confidence in Generalist AI's practical, goal-driven path to creating versatile, useful robots, regardless of the "world model" terminology.

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Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

In three days, Google lost two AI legends. On June 18, Noam Shazeer, co-author of the seminal "Attention is All You Need" paper and Gemini co-lead, left for OpenAI. Just 48 hours later, John Jumper, 2024 Nobel laureate and AlphaFold lead, departed DeepMind for Anthropic. This follows Andrej Karpathy joining Anthropic in May. These moves highlight a structural trend: top AI talent is concentrating at mission-driven, pre-IPO firms like OpenAI and Anthropic, while Google becomes a primary source. The exodus stems from a core mission mismatch. Google's ad-centric model often subordinates AI research to product and revenue goals, creating friction for pioneers like Shazeer, who returned in 2024 only to leave again. In contrast, OpenAI and Anthropic offer singular focus on pushing AI boundaries, whether towards AGI or safety-aligned models, which deeply appeals to top researchers like Jumper. Financial incentives amplify the pull. With both OpenAI and Anthropic nearing IPO, employees stand to gain immensely from equity, an upside Google's mature stock cannot match. Furthermore, the 2023 merger of Google Brain and DeepMind, intended to consolidate strength, has instead created cultural tension and slowed the path from research to product, as evidenced by Gemini's pace. This talent redistribution is reshaping the AI landscape. While Google retains vast data and compute resources, its true crisis is the quiet, continuous loss of the people who define the field's future. The real moat in AI is not infrastructure, but the concentration of brilliant minds—a battle Google is currently losing.

marsbit2 h fa

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Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

Beyond the familiar performance charts like MMLU-Pro and MMMU, which major AI models strive to ace, stands a key "examiner": Chinese-Canadian researcher Wenhu Chen. An assistant professor at the University of Waterloo and founder of TIGERLab, Chen addresses the crucial need for more rigorous AI evaluation. As models like GPT-4 began scoring near-perfect results on older benchmarks like MMLU, it became difficult to distinguish their true capabilities. In response, Chen introduced MMLU-Pro in 2024, featuring harder, more reasoning-focused questions with more answer choices, successfully reintroducing meaningful performance gaps. His work extends to multi-modal evaluation with MMMU and its enhanced version, MMMU-Pro. These benchmarks test a model's ability to understand and reason with complex information from images, charts, and text across diverse academic subjects, exposing the significant challenges even top models face in genuine comprehension. Chen's background in complex QA, table reasoning, and his experience at Google DeepMind on projects like Gemini inform his approach. He understands that effective benchmarks must anticipate how models might "cheat" by memorizing data or avoiding visual analysis. His lab also actively researches video understanding and generation models (e.g., UniVideo, Vamba), ensuring his evaluation work is grounded in practical model-building challenges. Now at Meta's Super Intelligence Lab, Chen continues his focus on multi-modal data and evaluation, representing the deep yet often unseen contributions of Chinese talent in shaping the fundamental tools of the AI industry.

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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. 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