Инвесторы в Dogecoin отозвали коллективный иск против Илона Маска

investing.ruОпубліковано о 2024-11-16Востаннє оновлено о 2024-11-16

Happycoin.club - Группа инвесторов Dogecoin наконец-то отозвала коллективный иск против миллиардера Илона Маска, в котором его обвиняли в манипулировании ценой мемкоина в 2021 году.

Истцы утверждали, что Маск и принадлежащая ему компания по производству электромобилей Tesla (NASDAQ:TSLA) с помощью постов в соцсетях и публичных заявлений повлияли на цену DOGE. В 2021 году мемкоин подорожал с $0,10 до $0,70.

Инвесторы обвинили Маска в том, что он использовал публикации в соцсетях, выступление в шоу «Субботним вечером в прямом эфире» на канале NBC и другие высказывания, чтобы торговать Dogecoin за их счёт, — пишет американское издание Reuters.

Истцы требовали от миллиардера компенсировать им убыток и выплатить $28 млрд.

В августе 2024 года судья Элвин Хеллерштейн уже отклонял заявление потерпевших, но они подали аппеляцию.

Эти заявления являются притязаниями и рекламой, а не фактическими данными, и их можно сфальсифицировать. Они не могут быть основанием для иска по статье 10b-5, и ни один разумный инвестор не может полагаться на них, — написал Хеллерштейн в решении от 29 августа.

После того, как истцы отозвали свою апелляцию, дело об инсайдерской торговле и мошенничестве в отношении Маска прекращено. Адвокаты миллиардера также аннулировали встречное заявление против инвесторов.

Примечательно, что решение инвесторов прекратить дело было принято всего через два дня после того, как избранный президент США Дональд Трамп назначил Илона Маска и предпринимателя Вивека Рамасвами главами нового Департамента эффективности государственного управления (DOGE). После этой новости цена мемкоина DOGE значительно выросла.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

Пов'язані матеріали

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit5 год тому

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit5 год тому

Торгівля

Спот
活动图片