随着ETH价格每日下跌3.5%,Jump Trading卸载了更多的以太坊

币界网Опубликовано 2024-08-15Обновлено 2024-08-15

币界网报道:

加密算法交易平台和做市商Jump trading已恢复其以太坊(ETH)销售,周三出售了17000多个ETH,价值超过4644万美元。

区块链分析公司Lookonchain的一篇X帖子披露,Jump Trading声称这些资产来自流动性质押协议Lido,并将其分批出售2000 ETH。

Jump Trading开始出售ETH

Lookonchain表示,Jump Trading还剩21394个包裹式质押ETH(wstETH),价值约6858万美元,这表明该公司可能会在未来几天执行更多的ETH销售。

Jump Trading的硬币走势引发了市场参与者对即将到来的市场抛售的担忧。自7月以来,这家加密货币交易平台一直保持着ETH的销售势头,8月初暂停了几天,昨天恢复了销售。

8月5日,Lookonchain报道称,Jump Trading出售了120695个wstETH,价值4.81亿美元,自7月24日以来已售出83000个wst以太坊,价值3.77亿美元。在7月24日至8月5日期间,ETH损失了超过33%的价值,从3400美元降至2200美元。

区块链分析师当时澄清说,出售的120695个wstETH Jump Trading已从利用虫洞协议的攻击者手中追回,该公司还有价值1.04亿美元的37604个wstETH可供出售。

ETH南下

在这些变动发生后不久,它们对ETH的价格走势几乎没有影响。然而,后来情况发生了变化,加密资产从2775美元迅速下跌至2645美元,并徘徊在该水平附近。随着市场目前横盘整理,ETH在未来几天吸收潜在销售的效果如何,以及是否会出现更多痛苦,还有待观察。

有趣的是,Jump的活动也引发了市场参与者关于操纵的讨论。正如Lookonchain所说,一些社区成员认为,资金流动可能是为了在交易所提供流动性,而不是为了销售。

与此同时,自6月中旬以来,Jump Trading一直在接受美国当局的调查。知情人士表示,商品期货交易委员会(CFTC)正在调查这家做市商是否参与加密货币及相关交易和投资活动。调查不被视为不法行为的证据,CFTC尚未宣布对该公司的任何指控或指控。

Похожее

a16z: AI's 'Amnesia', Can Continuous Learning Cure It?

The article "a16z: AI's 'Amnesia' – Can Continual Learning Cure It?" explores the limitations of current large language models (LLMs), which, like the protagonist in the film *Memento*, are trapped in a perpetual present—unable to form new memories after training. While methods like in-context learning (ICL), retrieval-augmented generation (RAG), and external scaffolding (e.g., chat history, prompts) provide temporary solutions, they fail to enable true internalization of new knowledge. The authors argue that compression—the core of learning during training—is halted at deployment, preventing models from generalizing, discovering novel solutions (e.g., mathematical proofs), or handling adversarial scenarios. The piece introduces *continual learning* as a critical research direction to address this, categorizing approaches into three paths: 1. **Context**: Scaling external memory via longer context windows, multi-agent systems, and smarter retrieval. 2. **Modules**: Using pluggable adapters or external memory layers for specialization without full retraining. 3. **Weights**: Enabling parameter updates through sparse training, test-time training, meta-learning, distillation, and reinforcement learning from feedback. Challenges include catastrophic forgetting, safety risks, and auditability, but overcoming these could unlock models that learn iteratively from experience. The conclusion emphasizes that while context-based methods are effective, true breakthroughs require models to compress new information into weights post-deployment, moving from mere retrieval to genuine learning.

marsbit2 ч. назад

a16z: AI's 'Amnesia', Can Continuous Learning Cure It?

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Manyu - это мемтокен на Ethereum, который приносит децентрализованную культурную и развлекательную ценность через вирусное влияние в соцсетях и вовлечённость сообщества.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.11.27Обновлено 2025.11.27

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ETH (ETH) представлены ниже.

活动图片