Только xxx может спасти криптоиндустрию? Пусть «лобстер» играет на рынке предсказаний

比推Опубликовано 2026-03-17Обновлено 2026-03-17

Введение

Криптосообщество обсуждает несколько ключевых тем. Во-первых, история об ИИ-боте, который якобы заработал $98K на Polymarket с помощью Claude, подвергается сомнению. Пользователи указывают на возможную предвзятость выжившего, проблемы с ликвидностью и исчезновение альфа-прибыли после раскрытия стратегии. Крипто-КOL BTCdayu опубликовал провокационную статью, в которой утверждает, что только основатель FTX Сэм Бэнкман-Фрид (SBF) может «спасти» криптоиндустрию, несмотря на свое тюремное заключение. Автор argues, что его гений необходим для решения текущих проблем: мошенничества с VC-альткоинами, перехода майнинга BTC на ИИ, несостоятельной токеномики и отсутствия новых нарративов. Идея вызвала оживленные дебаты, многие скептически относятся к возможности его помилования и целесообразности этой идеи. Также обсуждаются другие темы: крупная утечка подсказок для Nano Banana Pro, продолжающиеся проблемы с взломами на платформе Venus и общие настроения на медвежьем рынке, где выживание и清醒 (трезвость ума) считаются более ценными, чем погоня за быстрым обогащением.

Дорогие читатели, привет~

О чём говорили KOLы в криптосообществе за последние 24 часа?

Примечание: Следующий контент собран с платформы X и представляет собой личные мнения, не отражающие позицию нашей платформы и не являющиеся инвестиционной рекомендацией.

Арбитражные боты с ИИ: правда или ложь?

Популярные ответы:

  • Кто-то говорит, что заработал $98K на Polymarket с помощью Claude. Я проверил: деньги настоящие, история выдуманная.

  • Если маленький лобстер хочет делать 5-минутный мониторинг рынка, то частота проверки должна быть как минимум на уровне мс, тогда расход токенов может сделать человека «миллионным должником».

  • 86-кратный рост звучит пугающе, но есть несколько вопросов: 1) Предвзятость выборки? Проигравшие боты не пишут твиты. 2) На какой масштаб хватит ликвидности Polymarket? 3) Как только стратегия становится публичной, Альфа исчезает. Чтобы действительно проверить устойчивость, нужны как минимум 3 месяца бэктеста + максимальная просадка;

  • Не является ли этот ИИ примером выжившего? Большинство проигравших ИИ стыдятся показываться;

Более 11 тысяч высококачественных промптов для генерации изображений Nano Banana Pro

Материалы для самостоятельного изучения: https://github.com/YouMind-OpenLab/awesome-nano-banana-pro-prompts


Venus не был взломан, он либо был взломан, либо находится на пути к взлому

Разбор того, как получить прибыль от атаки на Venus THE: https://x.com/hklst4r/status/2033182792029294736

Кто может спасти криптоиндустрию?

Крипто KOL @BTCdayu написал статью: Только SBF может спасти криптоиндустрию.

Автор считает, что, хотя преступление SBF по присвоению средств является серьёзным и он должен отбыть 25-летний срок, криптоиндустрия остро нуждается в его гениальном уме для спасения от текущего кризиса: VC-альткоины обдирают наивных инвесторов, BTC-майнеры переходят на AI, токеномика стала шуткой, не хватает новых нарративов. SBF, выходец из Jane Street, создал инновационную торговую систему FTX, инвестировал в AI-проекты, такие как Anthropic (потенциальная доходность в миллиарды), разбирается в слиянии AI и Crypto. В случае помилования он мог бы реструктуризировать вычислительные мощности, построить расчетный слой для AI Agent, влить новую капитальную энергию и подтолкнуть BTC к $1 миллиону. Его основная идея: прощение — это не забвение, а возможность для гения создавать ценность в рамках регулирования и правил.

Статья вызвала оживлённые дискуссии:

Популярные ответы:

  • Даже если SBF будет помилован, он не обязательно будет заниматься криптоиндустрией, ведь его бизнес-нюх в AI намного выше.

  • Его не помилуют: во-первых, тогда он встал не на ту сторону, во-вторых, если идти по пути политических взносов, нельзя прыгать с корабля на полпути.

  • Воспоминания о SBF — это на самом деле воспоминания о эпохе криптовалют, когда «капитал, нарративы и воображение вышли из-под контроля». В том цикле деньги VC лились рекой, «эффективный альтруизм» мог сосуществовать с высоким левериджем, а большой глупец, крепко держась за монету веры, мог получить стократную прибыль... Так что, пора уже умыться и спать.

  • В медвежьем рынке сохранять трезвость ума ценнее, чем мечтать о быстром обогащении.

  • Выжить > Заработать

Twitter: https://twitter.com/BitpushNewsCN

Группа общения в Telegram от BiTui: https://t.me/BitPushCommunity

Подписка на Telegram от BiTui: https://t.me/bitpush

Оригинальная ссылка: https://www.bitpush.news/articles/7620287

Связанные с этим вопросы

QПочему некоторые считают, что только SBF может спасти криптоиндустрию?

AАвтор статьи утверждает, что SBF, несмотря на преступления, обладает гениальным умом, опытом работы в Jane Street, пониманием интеграции AI и Crypto, а также доступом к капиталу через такие проекты, как Anthropic, что может помочь решить текущие проблемы индустрии: мошенничество с VC-альткоинами, переход майнинга BTC к AI, отсутствие новых нарративов.

QКакие аргументы приводятся против идеи помилования SBF?

AКритики указывают, что SBF вряд ли будет помилован из-за его политической позиции, что он может не вернуться в криптоиндустрию, предпочтя AI, и что сама идея основана на ностальгии по эпохе безудержного роста, а не на реальных перспективах.

QЧто такое Polymarket и какую роль он играет в обсуждении?

APolymarket — это платформа прогнозных рынков, где пользователи могут делать ставки на различные события. В статье обсуждается история об использовании AI-бота (Claude) для заработка $98K на этой платформе, однако многие сомневаются в достоверности этой истории из-за предвзятости выжившего, проблем с ликвидностью и исчезновения альфы после раскрытия стратегии.

QКакие основные проблемы криптоиндустрии упоминаются в статье?

AСтатья выделяет несколько ключевых проблем: мошенничество с VC-альткоинами, переход майнеров Bitcoin к AI, несостоятельность токеномик многих проектов, отсутствие новых убедительных нарративов для роста индустрии.

QКакое мнение выражается о будущем AI и Crypto в контексте статьи?

AСтатья предполагает, что будущее связано с интеграцией AI и Crypto, и что такие фигуры, как SBF, с его инвестициями в Anthropic и пониманием обоих направлений, могут сыграть ключевую роль в создании новых инфраструктурных решений, таких как уровень расчета для AI Agent, и привлечении нового капитала.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit9 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit9 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist10 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist10 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit15 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit15 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow