По данным ФБР, в 2023 году инвесторы потеряли рекордные 5,6 млрд долларов из-за Криптo

cryptonews.ruОпубліковано о 2023-04-09Востаннє оновлено о 2024-09-09

По данным нового отчета Центра по рассмотрению жалоб на интернет-преступления Федерального бюро расследований (ФБР), в 2023 году инвесторы потеряли рекордные 5,6 млрд долларов из-за финансовых преступлений, связанных с криптовалютами, что на 45% больше, чем в 2022 году.

Согласно отчету, опубликованному в понедельник, инвестиционное мошенничество было самым распространенным — и дорогим — типом мошенничества, связанного с криптовалютой, в 2023 году. Из более чем 69 000 сообщений о преступлениях, связанных с криптовалютой, которые агентство получило в прошлом году, почти половина были сообщениями об инвестиционном мошенничестве, и инвестиционные мошенники украли колоссальные 4 миллиарда долларов. И хотя Криптo преступления составили всего около 10% жалоб, полученных ФБР, цифра в 5,6 миллиарда долларов составила примерно половину общих потерь заявителей.

Схемы инвестиционного мошенничества обычно обещают своим жертвам возможность получить большую прибыль с минимальным риском, и в последние годы их число растет. В прошлом году наиболее известным типом мошенничества с инвестициями, связанными с криптовалютами, было то, что ФБР описало как «схемы, основанные на доверии». Иногда называемое «забоем свиньи», этот тип инвестиционного мошенничества происходит в течение длительных периодов времени, поскольку мошенники устанавливают отношения со своими жертвами, как правило, через приложения для обмена сообщениями, прежде чем убедить их вложить огромные суммы денег в мошеннические Криптовалюта платформы, с которых они не могут вывести средства.

Согласно отчету ФБР, многие жертвы этих мошенничеств с разделкой свиней или инвестициями «накопили огромные долги, чтобы покрыть убытки от этих мошеннических инвестиций». Хотя жертвы в возрасте от 30 до 49 лет подали больше всего жалоб, связанных с инвестиционными мошенничествами, жертвы старше 60 лет сообщили о наибольших потерях — более 1,24 млрд долларов только в прошлом году.

Хотя IC3 принимает жалобы как от граждан США, так и от иностранцев, 83% всех сообщений о мошенничестве, связанном с криптовалютами, полученных им в прошлом году, пришлось на американских инвесторов, а жители Калифорнии заняли первое место как по количеству жалоб (9522), так и по сумме убытков (1,2 млрд долларов).

Связь с торговлей Human

Расследование ProPublica , проведенное в 2022 году и впоследствии воспроизведенное Организацией Объединенных Наций и другими организациями, показало, что многие мошенники, занимающиеся инвестициями в Криптo, являются жертвами торговли Human , удерживаемыми так называемыми бандами по разделке свиней по всей Юго-Восточной Азии и вынужденными совершать мошеннические операции.

В отчете ФБР содержится предупреждение гражданам США, выезжающим за границу, о «риске получения ложных объявлений о вакансиях, связанных с торговлей рабочей силой в мошеннических комплексах за рубежом».

«Эти комплексы удерживают рабочих против их воли и используют запугивание, чтобы заставить их участвовать в мошеннических операциях. Преступники размещают ложные объявления о работе в социальных сетях и на сайтах онлайн-трудоустройства, чтобы нацелиться на людей, в первую очередь в Азии», — говорится в отчете.

«Работникам часто говорят, что они должны оплачивать проезд и другие расходы, то есть работник начинает с долга. Затем они должны отрабатывать долг, одновременно пытаясь оплатить свое проживание и питание. Преступники используют растущий долг работника и его страх перед местными правоохранительными органами как дополнительные средства контроля над ним. Работников, ставших жертвами торговли людьми, иногда продают и перевозят между комплексами, что еще больше увеличивает их долг», — говорится в отчете.

Пов'язані матеріали

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit4 год тому

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit4 год тому

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

marsbit5 год тому

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

marsbit5 год тому

This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

marsbit5 год тому

This is How God Karpathy Uses Claude?

marsbit5 год тому

Торгівля

Спот
活动图片