В сети первого уровня Monad запущен стейкинг Magma

cryptonews.ruОпубліковано о 2025-11-18Востаннє оновлено о 2025-11-24

В понедельник в основной сети Monad был запущен стейкинг Magma, что позволило ранним пользователям получать выгоду от стейкинга MON и стать обладателем ликвидного стейкингового токена gMON.

Этот протокол — первый оптимизированный для MEV продукт для ликвидного стейкинга в сети уровня 1 Monad, совместимой с Ethereum. Сеть предоставляет быструю обработку транзакций и низкие комиссии.

Архитектура Magma учитывает дополнительную ценность, создаваемую валидаторами при переупорядочивании или объединении транзакций (MEV), и возвращает этот доход стейкерам, а не только валидаторам.

Генеральный директор Magma Дэвид Масс рассчитывает, что пользователи быстро выйдут за рамки аирдропов и начнут вкладывать «реальный капитал в собственные стратегии Monad», благодаря чему сеть будет функционировать как реальная экономическая среда.

Масс добавил, что gMON должен стать «первой остановкой для пользователей, входящих в экосистему Monad DeFi», и в конечном итоге выступит залогом по умолчанию на денежных рынках, беспроцентных криптоактивах и структурированных продуктах.

Первоначальная эмиссия Monad составляла 100 млрд MON, из которых примерно половина разблокирована в основной сети для экосистемных программ и недавнего аирдропа. Токены для команды и инвесторов остаются заблокированными как минимум на год и не могут быть отправлены на стейкинг в течение этого периода.

Трендові криптовалюти

Пов'язані матеріали

Sam Altman's ChatGPT Parenting Method Stirs Controversy

Sam Altman, CEO of OpenAI, recently faced significant backlash after sharing a concept for using ChatGPT to manage family life. He suggested feeding the AI family schedules and children's interests to generate a personalized morning podcast for car rides, covering topics from soccer games to birthdays alongside news for parents. The post, intended to showcase a "cool" AI application, was widely criticized online. Critics, including "Gravity Falls" creator Alex Hirsch, argued the idea undermined genuine parent-child interaction, with Hirsch's rebuttal—"You could just... talk to your kids?"—gaining far more engagement than Altman's original post. This incident highlights a perceived contradiction in Altman's persona, who has previously expressed the pain of missing time with his child while now proposing AI-mediated conversations. This is not Altman's first promotion of AI-assisted parenting; he has previously described using ChatGPT as a 24/7 parenting encyclopedia for newborn care questions. However, the latest suggestion—having AI script family conversations—crossed a line for many, shifting his image from an anxious new dad to primarily an OpenAI promoter. The controversy coincides with OpenAI's strategic push into the "family AI" space, as evidenced by hiring a family product manager and shifting user demographics toward older parents. While AI can efficiently manage schedules and information, the strong public reaction underscores the sensitivity of applying AI to core human relationships. Critics emphasize that AI should assist with logistical tasks to free up time for family, not replace the empathy, spontaneous connection, and shared experiences that define genuine caregiving. The debate points to crucial boundaries for AI in the home, where efficiency is less important than authentic human connection.

marsbit4 хв тому

Sam Altman's ChatGPT Parenting Method Stirs Controversy

marsbit4 хв тому

Just Now, OpenAI's Largest Pre-trained Model Doug Exposed

On August 9, X user ChrisGPT reported that OpenAI is advancing a new large-scale pre-training model codenamed **Doug**, which is said to be its largest such project to date and distinct from GPT-6. ChrisGPT later suggested GPT-6 is likely Astra, a model OpenAI recently paused due to safety concerns, with Doug potentially launching by November. This aligns with a July 9 research memo from SemiAnalysis, which stated OpenAI has overcome pre-training issues and is actively developing a much larger model codenamed Doug. If accurate, this signals a potential shift: after nearly two years of relying primarily on post-training, reinforcement learning (RL), and inference-time compute for capability gains—evidenced by models like o1, o3, and the GPT-5 system—OpenAI may be restarting large-scale foundational model scaling. The backdrop includes competitive pressure from Google's Gemini 3 release in November 2025, which reportedly prompted internal focus at OpenAI. In December 2025, The Information reported OpenAI was developing a pre-training model codenamed **Garlic**, which showed promising results and incorporated key bug fixes. This project reportedly paved the way for an "even bigger and better model"—likely Doug. In summary, Doug may represent OpenAI's return to significant base model scaling, building on resolved pre-training challenges and aiming to push capabilities beyond the limits of the current GPT-4o-era foundation enhanced by advanced post-training techniques.

marsbit24 хв тому

Just Now, OpenAI's Largest Pre-trained Model Doug Exposed

marsbit24 хв тому

OpenAI Researcher: We Don't Read Papers Anymore

An OpenAI researcher's remark that top AI labs "no longer read papers" sparked widespread discussion, highlighting a deepening crisis of trust in academic publishing. This sentiment followed exposure of questionable practices in an ICLR paper, where exceptional results were linked to undisclosed "tricks." A large-scale "experimental review" by SAI of 168 Oral papers from ICML 2026 revealed severe reproducibility issues. Of the 105 papers fully replicated, only 8 successfully verified over 80% of their claims, with a median verification rate of just 28-30%. Common problems included non-runnable code, missing files, incomplete documentation, and results mismatching those reported. Some papers even relied on now-offline models, making verification impossible. Specific cases involved an 8x inflation in claimed trained parameters and missing evaluation models from released code. Verifying a single ICML Oral paper had a median cost of around $8,900, with 17 exceeding $100,000. This creates a perverse incentive: flawed research carries high rewards (citations, jobs) with minimal risk of exposure, as verification is prohibitively expensive or impossible without code. While industry researchers at well-resourced labs may rely less on papers due to internal experiments and resources, academic and early-career researchers remain heavily dependent on publications for PhD applications, faculty positions, and entry into top labs. This creates a paradoxical system where papers are increasingly distrusted as reliable knowledge sources yet retain their gatekeeping value in career advancement. The situation underscores a critical need for systemic reforms to ensure scientific integrity and reproducibility in AI research.

marsbit34 хв тому

OpenAI Researcher: We Don't Read Papers Anymore

marsbit34 хв тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Як купити MONAD

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Monad (MONAD) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Monad (MONAD).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Monad (MONAD)Після придбання Monad (MONAD) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Monad (MONAD)Легко торгуйте Monad (MONAD) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

488 переглядів усьогоОпубліковано 2025.11.24Оновлено 2026.06.02

Як купити MONAD

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни MONAD (MONAD).

活动图片