# Сопутствующие статьи по теме Оптимизация

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Оптимизация", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Финансовое раскрытие Трампа демонстрирует наиболее недооцененную стратегию налоговой оптимизации

В недавнем финансовом раскрытии Дональда Трампа показано, как он, будучи одним из крупнейших в США держателей криптоактивов, отсрочивает уплату значительных налогов. Ключевая стратегия, применимая к любому инвестору, заключается в том, что налог на прирост капитала обычно возникает только при продаже актива («распоряжении»), а не при простом владении им, даже если его стоимость выросла. В его раскрытии указаны биткоины на сумму более $50 млн и эфир на $5-25 млн в холодных кошельках — эти «нереализованные прибыли» не облагаются налогом до момента продажи. Однако доходы, такие как вознаграждения за стейкинг (например, $510,808 от валидации через Coinbase) и проценты от стейблкоинов (например, USDC), подлежат налогообложению как обычный доход в год их получения. Аналогично, лицензионные сборы от мемкоинов и NFT, а также доходы от продажи токенов облагаются налогом как обычный доход или как прирост капитала в зависимости от обстоятельств. Таким образом, основным и наиболее доступным методом налоговой оптимизации в криптосфере является стратегическое долгосрочное владение активами без их продажи, что позволяет бессрочно откладывать налог на прирост капитала.

marsbit07/03 09:17

Финансовое раскрытие Трампа демонстрирует наиболее недооцененную стратегию налоговой оптимизации

marsbit07/03 09:17

Финансовая декларация Трампа учит самой недооценённой стратегии налоговой оптимизации

Федеральное правительство США опубликовало финансовые документы Дональда Трампа, раскрывающие, как крупный держатель криптоактивов избегает немедленных высоких налоговых выплат. Ключевой принцип, применимый ко всем инвесторам, заключается в том, что налоги на прирост капитала обычно возникают только при продаже (или иной форме распоряжения) актива, а не при простом владении им, даже если его стоимость значительно выросла. Документы показывают, что Трамп владеет биткоинами и эфиром на сумму в десятки миллионов долларов в холодных кошельках, и эти нереализованные прибыли не облагаются налогом до момента их реализации. Однако не весь доход от криптоактивов подлежит отсрочке. Например, вознаграждения за стейкинг (например, 510 808 долларов от валидатора Coinbase) и проценты от стейблкоинов (45 932 доллара от USDC) рассматриваются Налоговой службой США (IRS) как обычный доход и должны декларироваться и облагаться налогом в год их получения. Аналогично, доходы от лицензионных сборов NFT, роялти от мем-коинов и прибыль от продажи токенов облагаются налогом как обычный доход или как прирост капитала в зависимости от обстоятельств. Таким образом, файлы раскрывают наиболее недооцененную стратегию налоговой оптимизации в криптосфере: отсрочку уплаты налогов за счет долгосрочного владения активами без их продажи. Этот простой механизм доступен каждому инвестору.

Foresight News07/03 07:51

Финансовая декларация Трампа учит самой недооценённой стратегии налоговой оптимизации

Foresight News07/03 07:51

EF масштабная реорганизация: сокращение 20% персонала, урезание бюджета вдвое – Ethereum встает налегке?

Фонд Ethereum (EF) объявил о масштабной реорганизации, включающей сокращение штата на 20% (около 54 сотрудников) и разделение на кластеры: протокольный, доступ, пользователи, сообщество и институциональное взаимодействие. Соучредитель Ethereum Виталик Бутерин раскрыл долгосрочный план по сокращению бюджета фонда примерно на 40%, с постепенным снижением годовых расходов до 5% к 2030 году и переходом к модели, управляемой эндаументом. Эта реструктуризация рассматривается как ответ на накопившуюся критику в адрес EF, включая вопросы о его роли, влиянии на цену ETH и эффективности. Ключевая цель реформы — переопределение миссии фонда. EF намерен сосредоточиться на своих основных функциях: исследованиях протокола, поддержке общественных благ и координации сообщества, передав многие практические задачи по развитию экосистемы независимым командам и рыночным силам. Параллельно с сокращением роли EF в экосистеме появляются новые независимые организации, такие как Ethlabs, созданные бывшими исследователями фонда. Это свидетельствует о decentralization инициатив и растущей зрелости экосистемы Ethereum, которая больше не зависит от единого центра. Даже соучредитель Solana toly положительно оценил реформу, отметив, что более компактный и сфокусированный EF сможет действовать решительнее и быстрее.

Odaily星球日报06/24 08:26

EF масштабная реорганизация: сокращение 20% персонала, урезание бюджета вдвое – Ethereum встает налегке?

Odaily星球日报06/24 08:26

Руководство по использованию режима цели в Codex: как заставить ИИ последовательно продвигаться к конкретной цели

OpenAI представила режим цели (/goal) для Codex, который позволяет ИИ непрерывно работать над достижением конкретного результата в течение часов или даже дней. Ключ к эффективному использованию — определение чётких, измеримых критериев завершения (например, «сократить время сборки на 30%» или «добиться LCP ниже 2,5 сек»), а не длинные описания. Важно давать Codex направление, инструменты и доступ к реалистичной среде (например, staging, близкому к production), чтобы он мог оценивать прогресс. Для визуальных задач лучше ставить функциональные или системные требования, а не требовать «пиксель в пиксель». При длительной работе полезно отслеживать прогресс через коммиты, черновики PR, обновления в Slack или отдельные чаты (/side). После достижения цели рекомендуется провести ревью и рефакторинг, чтобы убрать пробные или неоптимальные изменения. Таким образом, роль разработчика смещается от написания промптов к управлению автономным инженерным агентом, который самостоятельно работает над чётко определёнными, измеримыми целями.

marsbit06/06 08:12

Руководство по использованию режима цели в Codex: как заставить ИИ последовательно продвигаться к конкретной цели

marsbit06/06 08:12

Исследователь Фонда Ethereum: Квантовый день приближается, планируется завершить переход к квантово-устойчивой защите к 2029 году

3 марта 2024 года команда Google Quantum AI объявила о прорыве в алгоритме Шора для эллиптических кривых, повысив его эффективность в 10 раз и продемонстрировав это на кривой secp256k1, используемой в Bitcoin и Ethereum. Интересно, что детали оптимизации не были опубликованы в открытом доступе, а их существование подтверждено только с помощью доказательства с нулевым разглашением (ZK), что является беспрецедентным случаем в академической практике. Автор статьи, исследователь Фонда Ethereum Джастин Дрейк, выражает озабоченность по поводу такого контроля над информацией. Вскоре после этого французский исследователь Андре Шроттенлоэр независимо воспроизвел ключевую оптимизацию. Также был запущен краудсорсинговый проект ecdsa.fail, где энтузиасты, включая любителей, используя ИИ, уже улучшили оригинальную схему Google на 8.4%. Параллельно компания Oratomic опубликовала исследование, предполагающее, что с использованием нейтральных атомов и оптимизаций Google для взлома secp256k1 может потребоваться всего около 10 000 физических кубитов. Эта технология считается перспективной, о чем свидетельствует открытие Google соответствующей лаборатории. На основе публичных и некоторых конфиденциальных данных автор оценивает вероятность наступления "квантового дня" (Q-Day) — момента, когда квантовые компьютеры смогут взломать используемую сегодня криптографию, — до 2032 года в 50%, а до 2030 года — в 10%. Официальная оценка США (2035 год) считается устаревшей. Несмотря на риски, поспешный переход на постквантовую криптографию опасен. Фонд Ethereum, Google и Cloudflare целевым сроком миграции считают 2029 год. В Ethereum ведется масштабная работа по замене всех уязвимых компонентов (BLS, KZG, ECDSA) на устойчивые к квантовым атакам, основанные на хэш-функциях. Для этого разрабатывается инструмент leanVM, а также объявлены две премии по 1 млн долларов за улучшение криптографических компонентов, необходимых для перехода.

foresightnews_api06/05 04:08

Исследователь Фонда Ethereum: Квантовый день приближается, планируется завершить переход к квантово-устойчивой защите к 2029 году

foresightnews_api06/05 04:08

Может ли DeepSeek сэкономить Китаю 1 триллион долларов?

Статья анализирует, как DeepSeek может радикально снизить затраты на инфраструктуру искусственного интеллекта в Китае за счет повышения эффективности оборудования, а не за счет снижения цен на чипы. Основная проблема современного ИИ — высокая зависимость от дорогих и дефицитных компонентов, особенно памяти HBM. В статье на примере будущей платформы Nvidia Vera Rubin (стоимостью около $7,8 млн) показано, как быстро растут расходы на память. DeepSeek атакует эту проблему с помощью трех ключевых технологий в своей модели V4: 1. **Сжатие «памяти» (контекста):** Технология Multi-head Latent Attention (MLA) кардинально сокращает объем кэша KV, необходимого для длинных контекстов, без потери качества, что высвобождает дорогую память HBM. 2. **Эффективное использование «тела» модели:** Применяя архитектуру Mixture of Experts (MoE) и интеллектуальное распределение параметров, модель активирует только небольшую часть своих «экспертов» для каждой задачи, уменьшая нагрузку на высокоскоростную память. 3. **Повторное использование вычислений:** Система кэширования позволяет повторно использовать ранее вычисленные результаты (например, при многократном чтении одного документа), заменяя дорогие вычисления дешевым чтением из памяти. В совокупности эти инновации позволяют, согласно автору, увеличить эффективную пропускную способность (производство токенов) на одном аппаратном обеспечении в 4 раза. Это эквивалентно экономии 75% капитальных затрат на оборудование для достижения того же уровня производительности. В перспективе, с ростом ежедневного потребления токенов в Китае до триллионов, такая эффективность может привести к колоссальной экономии на строительстве дата-центров. Автор приводит расчет: если технология DeepSeek позволит избежать необходимости построить эквивалент 3,5 тыс. вычислительных центров (примерная стоимость — 2 млрд юаней каждый), общая экономия может приблизиться к 1 трлн долларов. Таким образом, стратегическая цель DeepSeek — не просто сделать API дешевле, а изменить саму экономику ИИ-инфраструктуры. Это смещает фокус стоимости с самых дефицитных и уязвимых компонентов (передовые GPU и HBM) в сторону более доступных областей (оптимизация ПО, системная инженерия, стандартная память), где Китай имеет больше возможностей для развития. В итоге это может сделать передовые возможности ИИ более доступными для китайской промышленности.

marsbit06/03 00:49

Может ли DeepSeek сэкономить Китаю 1 триллион долларов?

marsbit06/03 00:49

Снижение цены на MiMo на 99% — не маркетинг! Ло Фули разбивает доводы скептиков в Twitter.

Сяоми объявила о снижении цен на API MiMo-V2.5 на 99%, что вызвало спекуляции о ценовой войне. Руководитель проекта Луо Фули опубликовал технический блог, объясняя снижение цен инженерными улучшениями, а не маркетингом. Ключевые оптимизации включают: 1. **Гибридная архитектура SWA:** В модели 60 из 70 слоев используют Sliding Window Attention (окно 128 токенов), сокращая объем KVCache в 7 раз. 2. **Двухпульный KVCache:** Раздельное управление памятью для полного внимания и SWA, повышая эффективность использования GPU и поддерживая в 5 раз больше одновременных пользователей. 3. **Высокий % попадания в кэш:** Улучшенный механизм кэширования префиксов обеспечивает попадание в кэш для 93-95% запросов на повторное чтение контекста, минимизируя вычисления. 4. **Распределенный кэш GCache:** Кэш развернут на SSD GPU-серверов, устраняя отдельные затраты на хранилище. 5. **Интеллектуальная маршрутизация LLM-Router:** Система оптимизирует распределение запросов, повышая производительность и сокращая задержки. 6. **Многотокеновое предсказание (MTP):** Модель предсказывает несколько токенов за шаг, ускоряя генерацию ответов. Эти шесть инженерных оптимизаций, работая вместе, значительно снизили себестоимость обработки запросов, сделав снижение цены на 99% экономически обоснованным при сохранении рентабельности. Луо Фули подчеркивает, что это демонстрация реальных инженерных возможностей, а не маркетинговый ход.

marsbit05/31 10:38

Снижение цены на MiMo на 99% — не маркетинг! Ло Фули разбивает доводы скептиков в Twitter.

marsbit05/31 10:38

Экономия 3 миллиардов токенов в неделю: руководство по кэшированию Claude Code от инженера Anthropic

Авторы из Anthropic объясняют, как система кэширования (prompt caching) в Claude Code позволяет значительно экономить токены. Кэшированные токены стоят лишь 10% от обычных. Например, 91 миллион кэшированных токенов эквивалентны по стоимости примерно 9 миллионам обычных. Кэш делится на три уровня: системный (инструкции, инструменты), проектный (CLAUDE.md, правила) и диалоговый (история общения). Ключевой принцип — префиксное соответствие: если начало нового запроса совпадает с уже обработанным, модель использует кэш. Время жизни кэша (TTL) в подписке Claude Code составляет 1 час. Для API и Sub-agent по умолчанию — 5 минут. Основные советы пользователям: 1. Не оставлять сессию бездействующей более часа. 2. При смене задачи выполнять четкий «handoff» (резюмировать прогресс) и начинать новую сессию. 3. Помещать большие документы в Projects, а не в диалог. 4. Избегать переключения моделей (включая режим «opus plan»), так как это сбрасывает кэш. Эти привычки помогают поддерживать высокий процент повторного использования кэша, что снижает затраты, увеличивает эффективность сессий и уменьшает нагрузку на сервис. Мониторинг показателя cache read в панели управления помогает оценить эффективность использования кэша.

marsbit05/24 00:38

Экономия 3 миллиардов токенов в неделю: руководство по кэшированию Claude Code от инженера Anthropic

marsbit05/24 00:38

Прорыв в области совместной работы ИИ! Стэнфорд и Nvidia устраняют издержки общения между ИИ, скорость рассуждений взлетела в 2.4 раза

Прорыв в области искусственного интеллекта! Исследователи из UIUC, Стэнфорда, NVIDIA и MIT представили метод RecursiveMAS, который устраняет ключевую проблему взаимодействия множества ИИ-агентов — «налог на язык». Традиционно агенты общаются через текстовые сообщения, что требует двойного преобразования «мысль → текст → мысль». Это замедляет работу (до 60% задержки), увеличивает затраты на токены и приводит к потере информации. RecursiveMAS предлагает революционный подход: агенты передают не текст, а «мысли» — векторные представления в латентном пространстве, используя легковесные модули RecursiveLink. Это похоже на «телепатическое» общение. Обучение требует обновления всего 0,31% параметров (около 13 миллионов), при этом базовые модели остаются замороженными. **Результаты испытаний:** * **Точность:** повышение на 8,3% в среднем, до +18,1% на задачах AIME2025. * **Скорость:** ускорение вывода в 1.2–2.4 раза (чем больше шагов рекурсии, тем выше прирост). * **Эффективность:** потребление токенов снижено на 34,6–75,6%. Этот метод меняет парадигму масштабирования мульти-агентных систем, смещая фокус с увеличения числа агентов на углубление рекурсивного взаимодействия. Однако остаются вопросы по воспроизводимости, совместимости разнородных моделей и интерпретируемости процесса. RecursiveMAS открывает путь к созданию более быстрых, дешевых и эффективных коллективов искусственного интеллекта.

marsbit05/21 00:11

Прорыв в области совместной работы ИИ! Стэнфорд и Nvidia устраняют издержки общения между ИИ, скорость рассуждений взлетела в 2.4 раза

marsbit05/21 00:11

Как стать продвинутым пользователем Claude за 30 дней?

**Как стать продвинутым пользователем Claude за 30 дней** Этот план на месяц превращает Claude из простого инструмента для вопросов и ответов в вашу персональную операционную систему для работы. Вместо разовых запросов вы создаете систему с контекстом, памятью и рабочими процессами. **Неделя 1: Основа.** Научитесь писать четкие промты (роль, контекст, задача, формат, ограничения). Поймите, как работает контекстное окно. Настройте **Projects** (для основных задач, исследований, письма) и включите **Memory**, чтобы Claude запоминал ваши предпочтения. **Неделя 2: Рабочие процессы.** Создайте шаблоны для ключевых задач: * **Исследования:** Анализ темы, структурирование выводов. * **Письмо:** Двухэтапный процесс: сначала план/структура, затем текст на его основе. * **Принятие решений:** Анализ вариантов, плюсов/минусов, рекомендаций. **Неделя 3: Автономная работа.** Начните использовать **Claude Coworker** для выполнения задач на вашем компьютере (анализ данных, создание документов). Подключите внешние инструменты (Google Drive, Slack, календарь). Настройте первые автоматические задачи (ежедневное планирование, еженедельные отчеты). **Неделя 4: Оптимизация и система.** Пересмотрите и улучшите все промты и рабочие процессы на основе обратной связи. Создайте личную базу знаний из лучших выводов Claude. Спроектируйте свою идеальную "операционную систему" — полную схему связанных рабочих процессов и автоматизаций для вашей роли. Через 30 дней Claude будет работать на вас: автоматически готовить документы, проводить исследования в заданном контексте и стиле, экономя ваше время для самой важной работы. Ключ — не в разовых командах, а в построении целостной, настраиваемой системы.

marsbit05/20 08:08

Как стать продвинутым пользователем Claude за 30 дней?

marsbit05/20 08:08

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow

Анализ рынкаright-arrow

Новости о проектахright-arrow