Штат Пенсильвания рассмотрит законопроект о создании стратегического резерва в биткоинах

investing.ruPublished on 2024-11-16Last updated on 2024-11-16

Документ был подан на рассмотрение Палаты представителей штата Пенсильвания после того, как сенатор-республиканец от штата Вайоминг Синтия Ламмис (Cynthia Lummis) и поддерживающие ее представители криптособщества США заявили, что надеются провести законопроект о создании резерва в биткоинах на национальном уровне в течение первых 100 дней президентства Дональда Трампа (Donald Trump).

Законопроект позволит казначею штата Пенсильвания инвестировать «до 10% из примерно $7 млрд средств Государственного общего фонда, Фонда экстренных расходов и Государственного инвестиционного фонда в биткоины, цифровые активы и прочие криптобиржевые продукты».

Инициативная группа законодателей заявила, что «за последние четыре года инфляция снизила покупательную способность штата Пенсильвания более чем на 20%». В свою очередь, закон о создании резервного фонда в биткоинах предоставит штату Пенсильвания возможности финансового маневра и частичного хеджирования рисков обесценивания государственных средств.

Ранее юрисконсульты венчурной компании Andreessen Horowitz (a16z) предположили, что после переизбрания Дональда Трампа на пост президента США в стране будут созданы более благоприятные условия для работы криптокомпаний.

Читайте оригинальную статью на сайте Bits.media

Related Reads

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.

marsbit5h ago

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

marsbit5h ago

Trading

Spot
活动图片