Citi Alumni-Founded Startup to Offer Bitcoin Securities That Don't Need Green Light From SEC: Bloomberg

CoinDeskPolicyОпубликовано 2024-01-03Обновлено 2024-01-04

Введение

Receipts Depositary Corp. aims to address the institutional desire for bitcoin investments that may not be satisfied by a spot ETF.

A group of former Citigroup executives plans to offer bitcoin-backed securities they say don't need to be approved by the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC), Bloomberg reported on Thursday.

Receipts Depositary Corp. (RDC) will offer depositary receipts similar to the American depositary receipts (ADRs) that represent foreign stocks on U.S. equity exchanges. The "BTC DRs" will be offered to institutions and cleared through the Depository Trust Company (DTC), according to the report, which cited a company release.

10

RDC will offer bitcoin depositary receipts to investors in transactions exempt from registration under the Securities Act of 1933.

Advertisement
Advertisement

RDC co-founder and CEO Ankit Mehta described the startup as "a conversion tool for asset owners ... that want to take their bitcoin and convert it into a DTC-eligible security and enjoy direct ownership in the U.S. clearances.”

RDC aims to address the institutional desire for bitcion investments that may not be satisfied by a spot exchange-traded fund (ETF). The SEC is expected to approve the listing of a spot BTC ETF in the U.S. in the very near future.

Whereas shares in bitcoin ETFs would be redeemed for cash, depositary receipts would offer direct ownership of bitcoin, Mehta said.

Edited by Sheldon Reback.

Похожее

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

Профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли Дон Сун (Сун Сяодун), известный исследователь в области кибербезопасности и искусственного интеллекта, объявила о присоединении к лаборатории суперинтеллекта Meta (Superintelligence Labs) на должности вице-президента по исследованиям ИИ. Она будет подчиняться непосредственно руководителю лаборатории Нэту Фридману. Сун Сяодун, выпускница физического факультета Университета Цинхуа, лауреат стипендии МакАртура и член ACM, IEEE и Американской академии искусств и наук, широко известна своими основополагающими работами, включая метод динамического анализа заражения данных (Dynamic Taint Analysis). Её исследования охватывают безопасность программного обеспечения, adversarial machine learning и безопасность ИИ-агентов. Она также является соосновательницей Oasis Labs и Virtue AI. Вместе с Сун Сяодун в Meta переходят сооснователи Virtue AI Бо Ли и Санми Койехо, а также другие члены их команды. Это назначение рассматривается как усиление позиций Meta в области безопасности ИИ, особенно в свете растущего внимания к проблемам защиты после инцидента с моделью Anthropic Mythos. Цель Meta — безопасно внедрять ИИ в свои продукты, используемые миллиардами людей. В статье также упоминается, что Дэнни Чжоу, ключевой специалист в области рассуждений ИИ и бывший руководитель команды Gemini Reasoning в Google, присоединился к Meta несколькими месяцами ранее. Его работа над такими методами, как Chain-of-Thought, сыграла важную роль в развитии способностей крупных языковых моделей к рассуждениям.

marsbit14 мин. назад

Первый специалист по компьютерной безопасности Дон Сун присоединяется к Meta

marsbit14 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Корейские финансовые учреждения и интернет-платформы активно развивают блокчейн-инфраструктуру, сосредоточившись на двух ключевых направлениях: стейблкоинах и токенизации реальных активов (RWA). В сфере стейблкоинов идёт борьба за создание регулируемого рынка воны. Банки, финтех-компании и регуляторы определяют правила, стремясь предотвратить отток капитала в долларовые стейблкоины. Крупные банки, такие как KB Financial, Hana Financial и NH Nonghyup, уже проводят пилотные проекты по платежам и трансграничным переводам. Платежные системы (Shinhan Card, BC Card) и интернет-гиганты (KakaoPay, NAVER Pay) интегрируют стейблкоины в свои экосистемы. Криптопроектам следует устанавливать партнерства сейчас, чтобы стать частью будущей инфраструктуры. Направление RWA в Корее развивается быстро и с учётом местной специфики. Помимо традиционных активов, токенизируются активы ключевых отраслей: судостроение (Mirae Asset Securities), оборонная промышленность (Hanwha Investment) и культурный контент (Story Protocol). Правовая база формируется, и уже одобрены первые торговые платформы (NXT, KDX). Криптопроекты могут заполнить пробелы в глобальном распределении, ликвидности и предоставлении инструментов для токенизации. Ключевую роль в распространении среди пользователей играют потребительские платформы. NAVER (планирующая приобрести оператора Upbit) и Kakao (развивающая единый кошелёк) делают блокчейн основой своих сервисов. Toss, обладающий финансовыми лицензиями, также активно внедряет блокчейн. Корейская индустрия цифровых активов находится на переломном этапе. Принятие нормативной базы и активность институциональных игроков создают возможности для проектов, которые смогут наладить реальное сотрудничество и внедрение на местном рынке.

Foresight News22 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News22 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

**Как определить, является ли видео созданным ИИ? Обзор динамической, отслеживаемой и объяснимой системы обнаружения** За последние два года модели генерации видео, такие как Sora, Google Veo и Kling, достигли кинематографического качества, создавая многосекундные сложные сцены. Это создает растущий разрыв с областью обнаружения, которая отстает, в то время как количество и качество поддельных видео в социальных сетях стремительно растет. В обзоре, принятом на ACL 2026, исследователи переосмысливают цель обнаружения: от простой бинарной классификации («поддельное/настоящее») к **верификации фактологической достоверности**. Задача — проверить, соответствует ли содержание видео (кто, что, где, когда) восприятию и знаниям о реальном мире, включая физические законы и здравый смысл. Авторы выделяют три парадигмы AI-видео: 1. **Локальная манипуляция (LMV):** Изменение части реального видео (например, Deepfake). 2. **Аудиовизуальное редактирование (AVE):** Изменение синхронизации между звуком, речью и видео. 3. **Генеративный синтез видео (GVS):** Полная генерация видео «с нуля» (например, Sora), что представляет наибольшую сложность. Для обнаружения предлагается **четырехуровневая система с двойным визуально-языковым подходом**: * **Уровень 1: Низкоуровневые визуальные сигналы** (артефакты, шум, физиологические сигналы). * **Уровень 2: Пространственно-временная согласованность** (плавность движений, физическая непрерывность). * **Уровень 3: Межмодальная согласованность** (проверка соответствия видео, звука и текста). * **Уровень 4: Рассуждение на уровне знаний о мире** (проверка соответствия фактам, законам физики и здравому смыслу). Фокус методов смещается от первых двух уровней (визуальных) к третьему и четвертому (языковым и смысловым). Обзор подчеркивает, что будущие системы обнаружения должны быть **динамическими, объяснимыми и отслеживаемыми**. Они должны не просто классифицировать, а предоставлять доказательства, связывать выводы с конкретными элементами видео (объектами, событиями) и оставаться устойчивыми к новым генеративным моделям. Это требует объединения усилий компьютерного зрения, обработки естественного языка и исследований многомодальных моделей для создания надежной системы проверки достоверности видео в эпоху продвинутого ИИ.

marsbit57 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

marsbit57 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit57 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit57 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

По неожиданному сценарию, первой областью, где искусственный интеллект (ИИ) реально изменил криптоиндустрию, стала безопасность и аудит. В 2026 году DeFi-сектор столкнулся с растущим давлением: общая стоимость заблокированных средств (TVL) сократилась примерно на 39% с начала года, а хакерские атаки привели к потере около 942 миллионов долларов только за первое полугодие. Распространение продвинутых ИИ-моделей, таких как Claude Mythos, радикально снизило стоимость и требования к навыкам для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Атаки стали масштабными, быстрыми (от обнаружения до эксплуатации — минуты) и нацеленными даже на старые, давно развернутые контракты. Традиционная модель аудита, основанная на разовых отчетах, демонстрирует трещины. Атаки смещаются от чистого кода к эксплуатации логики протоколов, ошибок конфигурации и социальной инженерии (как в случаях с Drift Protocol и KelpDAO). Соучредитель OpenZeppelin заявил, что считает весь DeFi небезопасным из-за сверхчеловеческих способностей ИИ в поиске уязвимостей. В ответ проект и аудиторские компании вынуждены меняться. Возникает спрос на повторные аудиты по новым стандартам. Аудиторские фирмы внедряют собственные ИИ-системы для автоматического анализа и переходят от разовых проверок к непрерывному мониторингу, формальной верификации и встраиванию защиты на этапе разработки (как Skills от OpenZeppelin). Такие ИИ-инструменты, как Firepan, уже находят сложные комбинированные уязвимости, упущенные при многократных ручных аудитах, как в случае с Curve Finance. Эпоха, когда одного аудита было достаточно навсегда, закончилась. Безопасность становится не разовым этапом, а постоянной инфраструктурной затратой. Будущее останется за теми, кто быстрее адаптирует свои услуги к реалиям «гонки вооружений» между ИИ-атаками и ИИ-защитой.

marsbit1 ч. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片