BestChange ограничил 95 обменникам операции с российскими рублями

cryptonews.ruPublicado em 2025-05-15Última atualização em 2025-10-16

Крупнейший русскоязычный агрегатор криптообменников Bestchange сообщил, что ограничил рублевые операции 95 обменным сервисам. Сервисы применяли схему «белый треугольник», объявил агрегатор.

Представители BestChange рассказали о многочисленных жалобах клиентов на блокировку банковских карт при переводах и признаках схемы «белый треугольник». Схема предполагает, что обменник выступает в роли посредника и выдает реквизиты одного клиента другому — не осуществляя перевод средств самостоятельно и не проверяя происхождение фиатной/криптовалюты.

Агрегатор не располагает доказательствами причастности конкретных обменных площадок к незаконной финансовой деятельности. Ограничение рублевых операций было предпринято в отношении только тех сервисов, где переводы дробились, а средства переводили с помощью «непроверенных процессингов» и p2p-платформ.

Ограничения касаются исключительно операций с российским рублем, те же 95 обменников продолжают оказывать услуги пользователям с другими активами, заверили представители BestChange

Ранее эксперты платформы Bi.Zone Brand Protection рассказали о новой мошеннической схеме, ориентированной на держателей криптовалют из России. Количество выявленных случаев использования криптосхемы уже превысило несколько сотен и продолжает расти.

Leituras Relacionadas

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

Generalist AI's newly released robot foundation model GEN-1.5 is being hailed as the "GPT-3 moment" for embodied AI. The model demonstrates remarkable one-shot and few-shot learning capabilities in physical manipulation tasks. By watching a single 3-12 second demonstration video (physical prompting) without any training or code, the robot can attempt the task with a 59% average success rate across 10 tasks. With just 5 minutes of demonstration data and minimal fine-tuning (10 gradient steps), the success rate jumps to 83%. The most significant breakthrough is the emergence of spontaneous, improvisational problem-solving abilities not present in the training data. For instance, after learning to sweep blocks with a brush, the robot can adapt to use a banana similarly or switch to a completely new "scoop-and-pour" strategy when given a dustpan. Other emergent behaviors include removing obstacles, correcting errors, and spontaneously sorting objects. These capabilities stem from over 8 months of large-scale pre-training on physical interaction data, suggesting the existence of a Scaling Law for embodied intelligence—where model generalization improves with more data and training time. This approach drastically reduces the cost and expertise needed to teach robots new skills, potentially democratizing robot programming. The release coincides with a surge in the humanoid robotics sector, marked by events like the World Robot Conference and significant investments. While the demonstrated tasks are still relatively simple, the scaling trend and emergent behaviors point toward a future where general-purpose robot "brains" could be easily adapted to various hardware "bodies," reshaping the industry's competitive landscape.

marsbitHá 1h

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbitHá 1h

Trading

Spot
活动图片