Coinbase сотрудничает с командой Aston Martin Формула-1

cryptonews.ruPublished on 2024-11-16Last updated on 2025-02-16

12 февраля гоночный автомобиль AMR25 от Aston Martin Aramco был анонсирован публике, и хотя полный облик автомобиля будет представлен 18-го числа, уже сейчас мы знаем, какой логотип украсит его заднее крыло: Coinbase.

Команда Формулы-1 Aston Martin подписала контракт с Coinbase в качестве своего официального крипто-партнера за нераскрытую сумму, выплаченную полностью в стейблкоинах USDC. Грядущий гоночный автомобиль Aston Martin AMR25, который будет представлен в ближайшие недели, будет нести логотип Coinbase на своем нимбе и концевой пластине заднего крыла. Пилоты Фернандо Алонсо и Лэнс Стролл также будут носить логотип на своих гоночных костюмах.

«Это огромная веха для Coinbase… мы рады присоединиться к отрасли, которая в равной степени ценит расширение границ с помощью преобразующих идей и технологий», — сказал вице-президент по маркетингу Coinbase Гэри Сан.

«В рамках партнерства Aston Martin Aramco рассмотрит возможность внедрения возможностей взаимодействия с фанатами в блокчейне», — говорится в пресс-релизе , что потенциально предвещает новые возможности для фанатов, созданные на базе Base, сети Coinbase Ethereum Layer 2.

Благодаря партнерству Coinbase выходит на конкурирующую биржу и давнего партнера Формулы-1 Crypto.com, которая сотрудничает с гоночной организацией с 2021 года и недавно продлила партнерское соглашение до 2030 года, став одним из самых долгосрочных партнеров организации.

Гран-при Формулы-1 Crypto.com в Майами продолжит носить название биржи, а Crypto.com «… сосредоточится на создании эксклюзивных впечатлений и активаций для болельщиков на различных Гран-при».

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