Celsius Network: Мы требуем от Tether вернуть активы в биткоинах

investing.ruPublicado em 2024-08-12Última atualização em 2024-08-12

Проходящая через процедуру банкротства Celsius Network обвинила эмитента стейблкоина USDT в незаконном присвоении активов и нарушений условий договора. В судебных документах указано, что в 2020 году Celsius Network оформила соглашение с Tether. По договору, компания получила заемные средства в стейблкоинах USDT. В ответ площадка отправила компании Tether 39 542 BTC в качестве обеспечения.

Представители Celsius Network утверждают, что Tether в 2022 году поспешно ликвидировала большое количество биткоинов, нарушив условия контракта. Что и привело к банкротству фирмы.

«Биткоины были проданы ниже рыночной цены и с многочисленными нарушениями», — настаивают юристы Celsius.

Генеральный директор Tether Паоло Ардоино (Paolo Ardoino) в ответ заявил, что Celsius Network сама решила не предоставлять дополнительное обеспечение и поручила Tether ликвидировать биткоины для закрытия позиции:

«Этот иск на сумму около $2,4 млрд пытается неправомерно возложить на Tether издержки неэффективного управления и неудач Celsius. Мы с нетерпением ждем возможности ответить в суде на этот надуманный и беспочвенный шантаж».

Ранее Паоло Ардоино сообщил, что Tether усовершенствует деятельность по соответствию требованиям регулирующих ведомств и с этой целью планирует нанять дополнительный персонал.

Читайте оригинальную статью на сайте Bits.media

Leituras Relacionadas

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

Embodied AI Faces a Daunting "Everest": New Benchmark Reveals Huge Gap Between Models and Humans A comprehensive new benchmark for robotic manipulation, RoboDojo, has been released, painting a stark picture of the current state of embodied AI. It serves as a unified evaluation platform covering both simulation and real-world robot tasks. The benchmark assesses five core capabilities: Generalization (adapting to new scenes/objects), Memory, Precision manipulation, Long-Horizon multi-step tasks, and Open semantic understanding. It includes 42 simulation tasks and 18 standardized real-world tasks across three dual-arm robot platforms. The results are sobering. In simulation, the best-performing generalist robot policy achieved an average success rate of only 8.80%. Performance in the real world was slightly higher but still low, with the top model succeeding 12.8% of the time on average. In stark contrast, human experts scored 76.03% in simulation and 100% in real-world tests. The benchmark highlights significant, uneven gaps in current models' abilities. While some excel in specific areas like visual recognition or simple actions, they struggle with reliability, especially in long-horizon tasks where errors accumulate and in open-ended semantic instructions. The low scores, particularly in real-world deployment with physical uncertainties like camera noise and contact dynamics, underscore that today's models are far from being robust, general-purpose operational robots. RoboDojo is more than just a ranking; it's an infrastructure designed for fair, reproducible comparison. Its companion system, XPolicyLab, standardizes the interface for different models to be evaluated. Maintained by an academic consortium without commercial ties, it aims to provide a community-wide "altitude meter" to track genuine progress toward reliable and generalizable robot manipulation.

marsbitHá 1h

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

marsbitHá 1h

Trading

Spot
活动图片