7*24

конъюнктура

Горячая тема

31 мая, согласно криптоаналитику Alicharts, 12-часовой график Биткойна показал сигнал на покупку TD Sequential, указывая на возможный отскок до $75,000. TD Sequential — это индикатор импульса, разработанный Томом ДеМарком, используемый для определения точек разворота в состоянии перепроданности. Однако его сигналы необходимо подтверждать объемом торгов, потоками ETF и макроэкономической средой. В настоящее время цена Биткойна колеблется в диапазоне $73,000-$74,000.

[Биткойн показывает сигнал на покупку, потенциал для роста до $75,000]31 мая, согласно криптоаналитику Alicharts, 12-часовой график Биткойна показал сигнал на покупку TD Sequential, указывая на возможный отскок до $75,000. TD Sequential — это индикатор импульса, разработанный Томом ДеМарком, используемый для определения точек разворота в состоянии перепроданности. Однако его сигналы необходимо подтверждать объемом торгов, потоками ETF и макроэкономической средой. В настоящее время цена Биткойна колеблется в диапазоне $73,000-$74,000.

Биткойн показывает сигнал на покупку, потенциал для роста до $75,000

Согласно мониторингу Dongcha Beating, Microsoft планирует представить несколько самостоятельно разработанных ИИ моделей на своей ежегодной конференции разработчиков Build в Сан-Франциско на следующей неделе. Чтобы вернуть рынок ИИ-кодирования, который был захвачен конкурентами, Microsoft сосредоточена на запуске самостоятельно разработанных моделей программирования для повышения конкурентоспособности GitHub Copilot и противодействия эрозии рынка, вызванной Cursor и Claude Code. В дополнение к моделям программирования Microsoft также планирует представить различные самостоятельно разработанные крупные модели с различными параметрами, охватывающие вертикальные задачи, такие как транскрипция, рассуждение, речь и обработка изображений. Мустафа Сулейман, генеральный директор Microsoft AI, наблюдал, как его команда по исследованиям и разработкам не смогла создать модель, которая бы занимала верхние позиции в основных отраслевых рейтингах за последние два года, что делает этот релиз значительным испытанием возможностей команды по саморазработке. Ранее эксклюзивное соглашение с OpenAI ограничивало возможности Microsoft по разработке ИИ на уровне человека до апреля 2026 года, что ограничивало усилия по саморазработке; только после того, как две компании пересмотрели условия сотрудничества в апреле этого года, Microsoft вновь получила свободу для инноваций. В области программного обеспечения Microsoft долгое время полагалась на технологии OpenAI, лицензия на которые предоставляется бесплатно до 2032 года, а также на платные закупки моделей Anthropic для поддержки GitHub Copilot и 365 Copilot. Высокие затраты на внешние закупки заставили Microsoft повысить цены на некоторые пакеты GitHub Copilot и установить ограничения на использование моделей Anthropic. Распространяя более доступные самостоятельно разработанные модели через облачную платформу Azure, Microsoft может предложить разработчикам доступную альтернативу Claude, тем самым снижая ежедневные операционные расходы на функции ИИ в офисном программном обеспечении. Более того, когда бесплатная лицензия с OpenAI истечет примерно через шесть лет, самостоятельно разработанные крупные модели станут ключевым активом для Microsoft, чтобы освободиться от высокооплачиваемых поставщиков и сохранить основную независимость.

[Microsoft запустит самостоятельно разработанные модели программирования на следующей неделе, чтобы противостоять конкуренции со стороны Cursor и Claude в Copilot] Согласно мониторингу Dongcha Beating, Microsoft планирует представить несколько самостоятельно разработанных ИИ моделей на своей ежегодной конференции разработчиков Build в Сан-Франциско на следующей неделе. Чтобы вернуть рынок ИИ-кодирования, который был захвачен конкурентами, Microsoft сосредоточена на запуске самостоятельно разработанных моделей программирования для повышения конкурентоспособности GitHub Copilot и противодействия эрозии рынка, вызванной Cursor и Claude Code. В дополнение к моделям программирования Microsoft также планирует представить различные самостоятельно разработанные крупные модели с различными параметрами, охватывающие вертикальные задачи, такие как транскрипция, рассуждение, речь и обработка изображений. Мустафа Сулейман, генеральный директор Microsoft AI, наблюдал, как его команда по исследованиям и разработкам не смогла создать модель, которая бы занимала верхние позиции в основных отраслевых рейтингах за последние два года, что делает этот релиз значительным испытанием возможностей команды по саморазработке. Ранее эксклюзивное соглашение с OpenAI ограничивало возможности Microsoft по разработке ИИ на уровне человека до апреля 2026 года, что ограничивало усилия по саморазработке; только после того, как две компании пересмотрели условия сотрудничества в апреле этого года, Microsoft вновь получила свободу для инноваций. В области программного обеспечения Microsoft долгое время полагалась на технологии OpenAI, лицензия на которые предоставляется бесплатно до 2032 года, а также на платные закупки моделей Anthropic для поддержки GitHub Copilot и 365 Copilot. Высокие затраты на внешние закупки заставили Microsoft повысить цены на некоторые пакеты GitHub Copilot и установить ограничения на использование моделей Anthropic. Распространяя более доступные самостоятельно разработанные модели через облачную платформу Azure, Microsoft может предложить разработчикам доступную альтернативу Claude, тем самым снижая ежедневные операционные расходы на функции ИИ в офисном программном обеспечении. Более того, когда бесплатная лицензия с OpenAI истечет примерно через шесть лет, самостоятельно разработанные крупные модели станут ключевым активом для Microsoft, чтобы освободиться от высокооплачиваемых поставщиков и сохранить основную независимость.

Microsoft запустит самостоятельно разработанные модели программирования на следующей неделе, чтобы противостоять конкуренции со стороны Cursor и Claude в Copilot

31 мая Корпус стражей исламской революции (КСИР) Ирана сообщил, что американский беспилотник MQ-1 вошел в территориальные воды Ирана в ранние часы дня. Иранские силы быстро обнаружили его и сбили с помощью ракет. (Синьхуа)

[Корпус стражей исламской революции утверждает, что сбил американский беспилотник MQ-1] 31 мая Корпус стражей исламской революции (КСИР) Ирана сообщил, что американский беспилотник MQ-1 вошел в территориальные воды Ирана в ранние часы дня. Иранские силы быстро обнаружили его и сбили с помощью ракет. (Синьхуа)

Корпус стражей исламской революции утверждает, что сбил американский беспилотник MQ-1

Согласно мониторингу Beating, The Wall Street Journal сообщил, что внутри OpenAI возникли значительные межличностные конфликты между президентом компании Грегом Брокманом и братьями Амодеи (Дарио Амодеи и Даниэла Амодеи) перед массовым исходом основной команды Anthropic. Брокман, известный своим сильным и чрезмерным стилем управления «большой нога», стремился избежать административных встреч и планировал тратить 80% своего времени на кодирование, но часто вмешивался в командные проекты, не понимая контекста, попирая чужую работу и вызывая многочисленные жалобы от коллег. Напряжение в управлении достигло пика в первые дни OpenAI. Чрезмерное вмешательство Брокмана в проект привело к маргинализации ведущего исследователя, что разозлило тогдашнего руководителя проекта и будущего основателя Anthropic Дарио Амодеи. Затем Амодеи принял крайние меры предосторожности, напрямую запретив Брокману вмешиваться в разработку предшествующего проекта, который привел к созданию ChatGPT. Этот разлад на рабочем месте не только способствовал последующему уходу команды Амодеи для создания Anthropic, но и подготовил почву для будущих борьб за власть. Во время «переворота» в правлении на День благодарения в 2023 году одной из основных причин, приведенных для смещения соучредителя Ильи Сутскевера Сэма Альтмана, было то, что Альтман «не мог контролировать Брокмана». Их личные отношения были не менее драматичными. В 2018 году Брокман влюбился с первого взгляда в Анну и начал с ней встречаться. Даниэла Амодеи, ныне президент Anthropic, твердо верила, что они не продержатся долго, и прямо поставила Брокману ставку в 100 долларов, настаивая на том, что Анна не является его партнером на всю жизнь. Спустя год пара поженилась в штаб-квартире OpenAI, где роботизированная рука исполнила роль свидетеля и вручила обручальные кольца, в то время как Даниэла вручила чек на 100 долларов, как и обещала. После разрыва между технологическими гигантами их когда-то близкие отношения в конечном итоге разрушились. Когда Илья Сутскевер, который был неразлучен с Брокманом, официально покинул OpenAI в конце 2024 года, обе стороны вступили в крайне болезненные переговоры, чтобы сохранить друг друга. В конечном итоге жена Брокмана Анна отправила кактус Сутскеверу в качестве последнего прощального подарка, символизируя конец эпохи.

[Прошлые конфликты между основателем Anthropic и президентом OpenAI: Дарио запретил Брокману вмешиваться в разработку предшественника ChatGPT] Согласно мониторингу Beating, The Wall Street Journal сообщил, что внутри OpenAI возникли значительные межличностные конфликты между президентом компании Грегом Брокманом и братьями Амодеи (Дарио Амодеи и Даниэла Амодеи) перед массовым исходом основной команды Anthropic. Брокман, известный своим сильным и чрезмерным стилем управления «большой нога», стремился избежать административных встреч и планировал тратить 80% своего времени на кодирование, но часто вмешивался в командные проекты, не понимая контекста, попирая чужую работу и вызывая многочисленные жалобы от коллег. Напряжение в управлении достигло пика в первые дни OpenAI. Чрезмерное вмешательство Брокмана в проект привело к маргинализации ведущего исследователя, что разозлило тогдашнего руководителя проекта и будущего основателя Anthropic Дарио Амодеи. Затем Амодеи принял крайние меры предосторожности, напрямую запретив Брокману вмешиваться в разработку предшествующего проекта, который привел к созданию ChatGPT. Этот разлад на рабочем месте не только способствовал последующему уходу команды Амодеи для создания Anthropic, но и подготовил почву для будущих борьб за власть. Во время «переворота» в правлении на День благодарения в 2023 году одной из основных причин, приведенных для смещения соучредителя Ильи Сутскевера Сэма Альтмана, было то, что Альтман «не мог контролировать Брокмана». Их личные отношения были не менее драматичными. В 2018 году Брокман влюбился с первого взгляда в Анну и начал с ней встречаться. Даниэла Амодеи, ныне президент Anthropic, твердо верила, что они не продержатся долго, и прямо поставила Брокману ставку в 100 долларов, настаивая на том, что Анна не является его партнером на всю жизнь. Спустя год пара поженилась в штаб-квартире OpenAI, где роботизированная рука исполнила роль свидетеля и вручила обручальные кольца, в то время как Даниэла вручила чек на 100 долларов, как и обещала. После разрыва между технологическими гигантами их когда-то близкие отношения в конечном итоге разрушились. Когда Илья Сутскевер, который был неразлучен с Брокманом, официально покинул OpenAI в конце 2024 года, обе стороны вступили в крайне болезненные переговоры, чтобы сохранить друг друга. В конечном итоге жена Брокмана Анна отправила кактус Сутскеверу в качестве последнего прощального подарка, символизируя конец эпохи.

Прошлые конфликты между основателем Anthropic и президентом OpenAI: Дарио запретил Брокману вмешиваться в разработку предшественника ChatGPT

31 мая, согласно мониторингу HyperInsight, когда рынок восстановился сегодня утром, Maji решила снова увеличить свои долгие позиции по Эфириуму. На момент публикации стоимость ее активов возросла до $10.36 миллионов, с ценой ликвидации $1993.9, и текущая цена находится менее чем в 2% от цены ликвидации.

[Maji Увеличивает Долгие Позиции по Эфириуму, Стоимость Хранения Достигла $10.36 Миллионов, Менее 2% до Цены Ликвидации]31 мая, согласно мониторингу HyperInsight, когда рынок восстановился сегодня утром, Maji решила снова увеличить свои долгие позиции по Эфириуму. На момент публикации стоимость ее активов возросла до $10.36 миллионов, с ценой ликвидации $1993.9, и текущая цена находится менее чем в 2% от цены ликвидации.

Maji Увеличивает Долгие Позиции по Эфириуму, Стоимость Хранения Достигла $10.36 Миллионов, Менее 2% до Цены Ликвидации

Согласно мониторингу Dongcha Beating, Trajectory в сотрудничестве с лабораторией облачных вычислений UC Berkeley и Anyscale объявила о запуске открытой платформы обучения с подкреплением Multi-LoRA SkyRL, а также о выпуске архитектуры одновременного обучения Multi-LoRA Training, которая поддерживает непрерывное обучение для больших моделей. В традиционных экспериментах по тонкой настройке больших моделей разработчики должны индивидуально планировать узлы GPU для каждой задачи тонкой настройки, часто загружая и выгружая одну и ту же огромную модель на серверах. Например, обучение гигантской модели с 397 миллиардами параметров традиционно требует нескольких наборов вычислительных узлов для многократной загрузки сотен гигабайт файлов весов, что приводит к значительной потере вычислительного времени и ресурсов. Архитектура Multi-LoRA полностью устраняет дилемму повторных холодных запусков. Система выбирает поддерживать общую базу модели в онлайн-режиме в памяти GPU и управляет несколькими различными экспериментами по тонкой настройке в виде легковесных «адаптеров». В фазе обучения система последовательно выполняет прямое и обратное распространение, быстро переключая состояния каждого адаптера между CPU и GPU, тем самым избегая накладных расходов на холодный старт при многократной загрузке гигантской базовой модели. В сочетании с одновременной обработкой в фазе вывода общая экспериментальная пропускная способность для многозадачности значительно увеличивается. Тестовые данные показывают, что, обеспечивая отсутствие ухудшения производительности больших моделей, пропускная способность в режиме end-to-end увеличилась до 2,81 раза, а пропускная способность в абсолютное время на одном узле улучшилась примерно в 3,25 раза. Код обучения теперь открыт в репозитории SkyRL, с целью помочь разработчикам достичь почасовой самоэволюции больших моделей с минимальными затратами памяти за счет данных производственной реальности.

[Большая модель достигает почасовой самоэволюции; открытая платформа одновременного обучения SkyRL обеспечивает увеличение эффективности в 2,8 раза] Согласно мониторингу Dongcha Beating, Trajectory в сотрудничестве с лабораторией облачных вычислений UC Berkeley и Anyscale объявила о запуске открытой платформы обучения с подкреплением Multi-LoRA SkyRL, а также о выпуске архитектуры одновременного обучения Multi-LoRA Training, которая поддерживает непрерывное обучение для больших моделей. В традиционных экспериментах по тонкой настройке больших моделей разработчики должны индивидуально планировать узлы GPU для каждой задачи тонкой настройки, часто загружая и выгружая одну и ту же огромную модель на серверах. Например, обучение гигантской модели с 397 миллиардами параметров традиционно требует нескольких наборов вычислительных узлов для многократной загрузки сотен гигабайт файлов весов, что приводит к значительной потере вычислительного времени и ресурсов. Архитектура Multi-LoRA полностью устраняет дилемму повторных холодных запусков. Система выбирает поддерживать общую базу модели в онлайн-режиме в памяти GPU и управляет несколькими различными экспериментами по тонкой настройке в виде легковесных «адаптеров». В фазе обучения система последовательно выполняет прямое и обратное распространение, быстро переключая состояния каждого адаптера между CPU и GPU, тем самым избегая накладных расходов на холодный старт при многократной загрузке гигантской базовой модели. В сочетании с одновременной обработкой в фазе вывода общая экспериментальная пропускная способность для многозадачности значительно увеличивается. Тестовые данные показывают, что, обеспечивая отсутствие ухудшения производительности больших моделей, пропускная способность в режиме end-to-end увеличилась до 2,81 раза, а пропускная способность в абсолютное время на одном узле улучшилась примерно в 3,25 раза. Код обучения теперь открыт в репозитории SkyRL, с целью помочь разработчикам достичь почасовой самоэволюции больших моделей с минимальными затратами памяти за счет данных производственной реальности.

Большая модель достигает почасовой самоэволюции; открытая платформа одновременного обучения SkyRL обеспечивает увеличение эффективности в 2,8 раза

31 мая, по местному времени 30 мая, президент США Трамп заявил в интервью, которое транслировалось на Fox News, что США и Иран близки к достижению 'очень хорошего соглашения.' Трамп также упомянул, что мы получим 'лучшее соглашение', которое должно было быть достигнуто быстрее. Однако он указал, что если соглашение не может быть достигнуто, он попросит 'Военное ведомство' (имеется в виду Министерство обороны США) вмешаться. Трамп заявил, что если он не получит то, что хочет, 'мы закончим это другим способом.' Он также подчеркнул, что подписав соглашение, мы можем обеспечить навигацию в Ормузском проливе и гарантировать, что у Ирана не будет ядерного оружия. Обсуждая соглашение с Ираном, Трамп подчеркнул, что он не спешит. 'Если вы спешите, вы не можете достичь хорошего соглашения.' (CCTV News)

[Трамп: Если соглашение США и Ирана провалится, вмешается 'Военное ведомство']31 мая, по местному времени 30 мая, президент США Трамп заявил в интервью, которое транслировалось на Fox News, что США и Иран близки к достижению 'очень хорошего соглашения.' Трамп также упомянул, что мы получим 'лучшее соглашение', которое должно было быть достигнуто быстрее. Однако он указал, что если соглашение не может быть достигнуто, он попросит 'Военное ведомство' (имеется в виду Министерство обороны США) вмешаться. Трамп заявил, что если он не получит то, что хочет, 'мы закончим это другим способом.' Он также подчеркнул, что подписав соглашение, мы можем обеспечить навигацию в Ормузском проливе и гарантировать, что у Ирана не будет ядерного оружия. Обсуждая соглашение с Ираном, Трамп подчеркнул, что он не спешит. 'Если вы спешите, вы не можете достичь хорошего соглашения.' (CCTV News)

Трамп: Если соглашение США и Ирана провалится, вмешается 'Военное ведомство'

Согласно мониторингу Dongcha Beating, Уэйцзе Су, выпускник Школы математических наук Пекинского университета 2007 года, доктор философии по статистике Стэнфордского университета и полный профессор в Школе Уортона Университета Пенсильвании, объявил на социальной платформе X, что он официально присоединился к OpenAI во время своего академического отпуска из Уортона. Су заявил, что он будет участвовать в обучении AI моделей после возвращения в заливную область спустя десять лет. Кроме того, после десятилетия академических усилий, Су был официально повышен до полного профессора в кафедре статистики и науки о данных Школы Уортона. Су внес значительный вклад в области статистики, оптимизации машинного обучения и теоретической безопасности крупных языковых моделей (LLMs). Он получил премию COPSS Presidents' Award в 2026 году, одну из высших наград в международной статистике. Официальная похвала COPSS высоко оценила его работу по установлению статистических основ генеративного ИИ (включая механизмы водяных знаков для LLM, выравнивание человеческих предпочтений и теорию ранжирования), продвижению методов анализа данных с дифференциальной приватностью в переписи населения США 2020 года и основополагающим вкладам в теорию глубокого обучения, выпуклую оптимизацию и высокоразмерное статистическое вывод. В академических исследованиях Су добился нескольких успехов в переосмыслении базовой статистики крупных моделей. В обнаружении водяных знаков для крупных моделей он формализовал техники водяных знаков как задачи статистического гипотезного тестирования и предложил 'Тест усеченной согласованности' (Tr-GoF). Tr-GoF повышает надежность обнаружения водяных знаков для измененных и обрезанных текстов, не полагаясь на предварительные знания о процессах редактирования людьми или точные вероятности. Что касается выравнивания предпочтений (RLHF), Су указал, что традиционный RLHF, основанный на механизмах оптимизации ранжирования, подвержен 'коллапсу предпочтений', что игнорирует предпочтения меньшинств и приводит к однородному распределению вознаграждений по различным подсказкам. Чтобы сохранить разнообразие ответов, команда вывела схему регуляризации 'Сопоставление предпочтений', решая обыкновенные дифференциальные уравнения (ODE), максимизируя человеческие вознаграждения, избегая однородных ответов, и исследовала игровую теоретическую перспективу 'Обучение Нэша на основе человеческой обратной связи' (NLHF) как альтернативу традиционному выравниванию скалярных вознаграждений. Су получил степень бакалавра в Школе математических наук Пекинского университета и в СМИ и среди ученых его называют частью 'Золотого Второго Поколения' (или 'Платинового Первого Поколения') математического факультета Пекинского университета. По сравнению с 'Золотым Поколением' 2000 года, известным чисто математическими исследованиями (такими как Юнь Чживай, Чжан Вэй и Сюй Чэньян), Су и его сверстники из 2007 года демонстрируют более широкие междисциплинарные характеристики, расширяя границы математики в статистику, науку о данных и искусственный интеллект.

[Уэйцзе Су присоединился к OpenAI для обучения моделей и был повышен до полного профессора в Уортоне] Согласно мониторингу Dongcha Beating, Уэйцзе Су, выпускник Школы математических наук Пекинского университета 2007 года, доктор философии по статистике Стэнфордского университета и полный профессор в Школе Уортона Университета Пенсильвании, объявил на социальной платформе X, что он официально присоединился к OpenAI во время своего академического отпуска из Уортона. Су заявил, что он будет участвовать в обучении AI моделей после возвращения в заливную область спустя десять лет. Кроме того, после десятилетия академических усилий, Су был официально повышен до полного профессора в кафедре статистики и науки о данных Школы Уортона. Су внес значительный вклад в области статистики, оптимизации машинного обучения и теоретической безопасности крупных языковых моделей (LLMs). Он получил премию COPSS Presidents' Award в 2026 году, одну из высших наград в международной статистике. Официальная похвала COPSS высоко оценила его работу по установлению статистических основ генеративного ИИ (включая механизмы водяных знаков для LLM, выравнивание человеческих предпочтений и теорию ранжирования), продвижению методов анализа данных с дифференциальной приватностью в переписи населения США 2020 года и основополагающим вкладам в теорию глубокого обучения, выпуклую оптимизацию и высокоразмерное статистическое вывод. В академических исследованиях Су добился нескольких успехов в переосмыслении базовой статистики крупных моделей. В обнаружении водяных знаков для крупных моделей он формализовал техники водяных знаков как задачи статистического гипотезного тестирования и предложил 'Тест усеченной согласованности' (Tr-GoF). Tr-GoF повышает надежность обнаружения водяных знаков для измененных и обрезанных текстов, не полагаясь на предварительные знания о процессах редактирования людьми или точные вероятности. Что касается выравнивания предпочтений (RLHF), Су указал, что традиционный RLHF, основанный на механизмах оптимизации ранжирования, подвержен 'коллапсу предпочтений', что игнорирует предпочтения меньшинств и приводит к однородному распределению вознаграждений по различным подсказкам. Чтобы сохранить разнообразие ответов, команда вывела схему регуляризации 'Сопоставление предпочтений', решая обыкновенные дифференциальные уравнения (ODE), максимизируя человеческие вознаграждения, избегая однородных ответов, и исследовала игровую теоретическую перспективу 'Обучение Нэша на основе человеческой обратной связи' (NLHF) как альтернативу традиционному выравниванию скалярных вознаграждений. Су получил степень бакалавра в Школе математических наук Пекинского университета и в СМИ и среди ученых его называют частью 'Золотого Второго Поколения' (или 'Платинового Первого Поколения') математического факультета Пекинского университета. По сравнению с 'Золотым Поколением' 2000 года, известным чисто математическими исследованиями (такими как Юнь Чживай, Чжан Вэй и Сюй Чэньян), Су и его сверстники из 2007 года демонстрируют более широкие междисциплинарные характеристики, расширяя границы математики в статистику, науку о данных и искусственный интеллект.

Уэйцзе Су присоединился к OpenAI для обучения моделей и был повышен до полного профессора в Уортоне

31 мая недавние атаки в DeFi, нацеленные на протоколы, такие как Thorchain, Drift и KelpDAO, полагались на флеш-займы, механизм, который отсутствует в XRP Ledger. Из-за атомарной природы транзакций XRPL и невозможности включения композируемых вызовов в транзакции, атаки с использованием флеш-займов структурно невозможны в этой сети. Поскольку XRPL продвигает свое обновление AMM, а токенизация реальных активов продолжает расширяться, институциональные инвесторы могут оценить это встроенное сопротивление атакам по сравнению с более глубокой ликвидностью и более зрелой экосистемой DeFi Ethereum.

[Новое предложение по XRP Ledger для предотвращения атак с использованием флеш-займов, приводящих к потерям в DeFi на сотни миллионов]31 мая недавние атаки в DeFi, нацеленные на протоколы, такие как Thorchain, Drift и KelpDAO, полагались на флеш-займы, механизм, который отсутствует в XRP Ledger. Из-за атомарной природы транзакций XRPL и невозможности включения композируемых вызовов в транзакции, атаки с использованием флеш-займов структурно невозможны в этой сети. Поскольку XRPL продвигает свое обновление AMM, а токенизация реальных активов продолжает расширяться, институциональные инвесторы могут оценить это встроенное сопротивление атакам по сравнению с более глубокой ликвидностью и более зрелой экосистемой DeFi Ethereum.

Новое предложение по XRP Ledger для предотвращения атак с использованием флеш-займов, приводящих к потерям в DeFi на сотни миллионов

According to Dune Analytics data, total DEX trading volume reached US$53.9 billion in September, a new low for this year, down 64% from US$150.4 billion in January this year. Among them, the highest trading volume in September was Uniswap at US$29.9 billion, Curve ranked second at US$5.1 billion and DODO ranked third at US$3.5 billion.

Detail

【Total DEX trading volume reached US$53.9 billion in September, a new low this year】According to Dune Analytics data, total DEX trading volume reached US$53.9 billion in September, a new low for this year, down 64% from US$150.4 billion in January this year. Among them, the highest trading volume in September was Uniswap at US$29.9 billion, Curve ranked second at US$5.1 billion and DODO ranked third at US$3.5 billion.

Total DEX trading volume reached US$53.9 billion in September, a new low this year

История технологической эволюции, приводимой в движение электричеством: алюминий, биткоин и ИИ

Kelp DAO удержал долг в 4 миллиарда долларов, но Aave заплатил за это 12 миллиардами

Курс Solana (SOL) готовится к положительному движению, но этот токен дешевле $0,003 может принести больше прибыли

Лучшие криптовалюты для инвестиций: Топ-5 монет для покупки перед следующим рыночным ралли

Обсуждение на Reddit: В криптоиндустрии 11 лет, и RWA — это одно из немногих, что не кажется мне «новым вином в старых мехах»

Reddit обсуждение акций США: Вторая волна ИИ на подходе? Деньги перетекают от акций, связанных с вычислительными мощностями, к акциям этих компаний-приложений

Правительство США впервые разрешило криптовалютные вечные контракты. Что это значит для рынка?

США конфисковали криптовалюту Ирана почти на $1 млрд в рамках кампании экономического давления

Bit Digital распознала стратегическую ценность Ethereum раньше, чем это сделали институциональные игроки

6 вопросов, чтобы понять коммерческие тренды AI

Article

Polymarket запускает страницу Чемпионата мира и инициирует тестирование функций

Tian Jia: Квантовые вычисления, ожидается, что угрожают открытым публичным ключам Bitcoin-адресов в течение 5-15 лет

Биткойн превысил $74,000, 24-часовое увеличение на 1.3%

Число кибератак на крупные криптопроекты за январь — март превысило 80 случаев, что вдвое больше, чем за те же месяцы год назад. Совокупный ущерб упал на 69%, до $496 млн, сообщили специалисты по блокчейн-безопасности российской компании «Шард».

DxSale отвечает на инцидент с безопасностью: уязвимость атомного свопа BSC затрагивает контракт блокировки v1, версии v2 и выше безопасны

Неизвестный злоумышленник вывел криптоактивы на общую сумму $5,4 млн из кроссчейн-моста Gravity Bridge, соединяющего Эфириум и экосистему Cosmos, сообщила команда платформы аналитики PeckShieldAlert.

Total DEX trading volume reached US$53.9 billion in September, a new low this year

Заявление об освобождении от ответственности：Материалы выше не представляют собой позицию HTX.，HTX не дает никаких торговых рекомендаций.。

Статьи по теме

Все комментарии0НовыеВ тренде

Популярные темы

Статьи по теме