2025: The Irreversible Changes in the Crypto Market

深潮Xuất bản vào 2025-12-16Cập nhật gần nhất vào 2025-12-16

Tóm tắt

By 2025, the market has structurally shifted from speculative cycles to institutional-scale infrastructure. Key irreversible changes include: institutions becoming the dominant marginal buyers of crypto assets; Real-World Assets (RWAs) maturing into a legitimate asset class; stablecoins solidifying as both a killer app and a systemic vulnerability; and Layer-2 networks consolidating into a winner-take-all landscape. Prediction markets evolved into financial infrastructure, while AI x Crypto transitioned from hype to practical infrastructure. Launchpads industrialized into internet capital markets. High-FDV, low-float tokens proved structurally uninvestable, and the InfoFi sector experienced a boom and bust. Consumer crypto returned, led by neobanks rather than native Web3 apps, and global regulatory frameworks normalized, providing clarity and reducing operational risk.

Author:Stacy Muur

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Summary:

  • Institutions become the marginal buyers of crypto assets.

  • Real-World Assets (RWAs) evolve from a narrative concept to an asset class.

  • Stablecoins become both a "killer app" and a systemic vulnerability.

  • Layer 2 (L2) networks consolidate into a "winner-take-all" landscape.

  • Prediction markets evolve from toy applications into financial infrastructure.

  • AI & Crypto (AI × Crypto) shifts from hype narrative to practical infrastructure.

  • Launchpads industrialize, becoming the internet's capital markets.

  • Tokens with high Fully Diluted Valuation (FDV) and low float prove to be structurally uninvestable.

  • InfoFi experiences a boom, inflation, and then a bust.

  • Consumer crypto returns to the mainstream, but through Neobanks rather than Web3 apps.

  • Global regulation gradually normalizes.

In my view, 2025 is an inflection point for the crypto space: it transitions from a speculative cycle to foundational, institutionally-scaled structures.

We witnessed a repositioning of capital flows, a restructuring of infrastructure, and the maturation or collapse of emerging sectors. Headlines about ETF inflows or token prices are merely the surface. My analysis reveals the deeper structural trends underpinning the new paradigm for 2026.

Below, I will break down the 11 pillars of this transformation, each supported by specific data and events from 2025.

1. Institutions Become the Dominant Force in Crypto Fund Flows

I believe 2025 witnessed institutions taking full control of crypto market liquidity. After years of watching from the sidelines, institutional capital finally surpassed retail to become the market's dominant force.

In 2025, institutional capital didn't just "enter" the crypto market; it crossed a significant threshold. For the first time, the marginal buyer of crypto assets shifted from retail to asset allocators. In Q4 alone, weekly inflows into US spot Bitcoin ETFs exceeded $3.5 billion, led by products like BlackRock's IBIT.

These flows weren't random but represented a structurally mandated reallocation of risk capital. Bitcoin is no longer seen as a curiosity-driven asset but as a macro tool with portfolio utility: digital gold, a convex inflation hedge, or simply an uncorrelated asset exposure.

However, this shift also has a dual impact.

Institutional flows are less reactive but more sensitive to interest rates. They compress market volatility while also tethering crypto markets to the macroeconomic cycle. As one CIO stated, "Bitcoin is now a liquidity sponge with a compliance wrapper." Its narrative risk as a globally recognized store of value is significantly reduced; however, its interest rate risk remains.

The implications of this flow shift are profound: from fee compression on exchanges to the reshaping of demand curves for yield-bearing stablecoins and tokenized real-world assets (RWAs).

The next question is no longer whether institutions will come, but how protocols, tokens, and products adapt to capital that is driven by Sharpe Ratios rather than market hype.

2. Real-World Assets (RWAs) Evolve from Concept to a Real Asset Class

In 2025, tokenized real-world assets (RWAs) transitioned from a concept to capital market infrastructure.

We now see substantial supply: as of October 2025, the total market cap of RWA tokens exceeded $23 billion, a nearly 4x surge year-over-year. Roughly half of this consists of tokenized US Treasuries and money market strategies. With institutions like BlackRock issuing $500 million in Treasuries via BUIDL, this is no longer a marketing gimmick but vaults collateralized by on-chain insured debt, not unbacked code.

Simultaneously, stablecoin issuers began backing reserves with short-term bills, and protocols like Sky (formerly Maker DAO) integrated on-chain commercial paper into their collateral pools.

Treasury-backed stablecoins are no longer fringe but foundational to the crypto ecosystem. The Assets Under Management (AUM) of tokenized funds nearly quadrupled in 12 months, from around $2 billion in August 2024 to over $7 billion by August 2025. Meanwhile, RWA infrastructure from institutions like JPMorgan and Goldman Sachs moved from testnets to production environments.

In other words, the line between on-chain liquidity and off-chain asset classes is crumbling. Traditional finance asset allocators no longer need to buy tokens *representing* real assets; they now hold assets issued natively in on-chain form. This shift from synthetic representation to actual tokenization is one of 2025's most impactful structural advances.

3. Stablecoins: Both a "Killer App" and a Systemic Vulnerability

Stablecoins delivered on their core promise: programmable dollars at scale. Over the past 12 months, on-chain stablecoin volume reached $46 trillion, up 106% year-over-year, averaging nearly $4 trillion per month.

From cross-border settlements to ETF infrastructure to DeFi liquidity, these tokens became the monetary hub of crypto, making blockchains functional dollar networks. Yet, stablecoin success also revealed systemic fragility.

2025 exposed the fault lines in yield-bearing and algorithmic stablecoins, especially those reliant on endogenous leverage for backing. Stream Finance's XUSD crashed to $0.18, vaporizing $93 million in user funds and leaving $285 million in protocol-level debt.

Elixir's deUSD collapsed due to a large loan default. USDx on AVAX fell amid allegations of manipulation. Each case revealed how opaque collateral, rehypothecation, and concentration risks can lead to de-pegging.

The yield chase of 2025 amplified this fragility. Capital flooded into yield-bearing stablecoins, some offering APYs as high as 20%–60% via complex vault strategies. Platforms like @ethena_labs, @sparkdotfi, and @pendle_fi absorbed billions, as traders chased structured yields built on synthetic dollars. Yet, with collapses like deUSD, XUSD, etc., it became clear that DeFi hadn't matured; it had concentrated. Nearly half of Ethereum's Total Value Locked (TVL) is concentrated in @aave and @LidoFinance, while other capital pools cluster around a handful of Yield-Bearing Stablecoin (YBS) strategies. This results in a fragile ecosystem built on over-leverage, recursive money flows, and shallow diversification.

So, while stablecoins power the system, they also stress it. We're not saying stablecoins are "broken"; they are critical to the industry. However, 2025 proved that stablecoin design matters as much as its function. As we move into 2026, the integrity of dollar-denominated assets is a primary concern, not just for DeFi protocols but for everyone allocating capital or building on-chain financial infrastructure.

4. L2 Consolidation and the Chain Stack Disillusionment

In 2025, Ethereum's "rollup-centric" roadmap collided with market reality. What was once dozens of L2s on L2Beat evolved into a "winner-take-most" landscape: @arbitrum, @base, and @Optimism captured the majority of new TVL and flows, while smaller rollups saw revenues and activity drop 70%–90% after incentives ended. Liquidity, MEV bots, and arbitrageurs followed depth and tight spreads, reinforcing this flywheel and leaving edge chains with dried-up order flow.

Meanwhile, bridge volumes surged, hitting $56.1 billion in July 2025 alone, making it clear that "everything is a rollup" still meant "everything is fragmented." Users still juggled isolated balances, L2-native assets, and duplicated liquidity.

To be clear, this isn't failure; it's consolidation. Fusaka achieved 5–8x blob throughput, zk-appchains like @Lighter_xyz hit 24,000 TPS, and emerging specialized solutions (e.g., Aztec/Ten for privacy, MegaETH for hyper-performance) all show that a few execution environments are pulling ahead.

The rest go into "hibernation mode" until they can prove a moat deep enough that leaders can't simply fork their advantages.

5. The Rise of Prediction Markets: From Fringe Tool to Financial Infrastructure

Another major surprise of 2025 was the formal legitimization of prediction markets.

Once seen as fringe curiosities, prediction markets are now integrating into financial infrastructure. Long-time industry leader @Polymarket re-entered the US in a regulated form: its US arm gained CFTC approval as a Designated Contract Market. Additionally, ICE reportedly deployed tens of capital, nearing a $10 billion valuation. The flows followed.

Prediction markets jumped from "fun niche" to billions in weekly volume, with @Kalshi alone processing hundreds of billions in event contracts in 2025.

I see this as markets on blockchains transitioning from "toys" to genuine financial infrastructure.

Mainstream sportsbooks, hedge funds, and native DeFi managers now treat Polymarket and Kalshi as prediction tools, not entertainment. Crypto projects and DAOs are starting to use these order books for real-time governance and risk signals.

However, this "weaponization" of DeFi is a double-edged sword. Regulatory scrutiny will intensify, liquidity remains highly concentrated around specific events, and the correlation between "prediction markets as signals" and real-world outcomes remains unproven under stress.

Looking to 2026, it's clear: event markets are now in the institutional purview alongside options and perps. Portfolios will need a clear view on whether—and how—to allocate to such exposures.

6. AI & Crypto Convergence: From Hype to Practical Infrastructure

In 2025, the intersection of AI and crypto moved from noisy narrative to structured, practical application.

I see three themes defining the year:

First, the Agentic Economy shifted from a speculative concept to an operational reality. Protocols like x402 enabled AI agents to trade autonomously for stablecoins. Circle's USDC integrations, plus the rise of orchestration frameworks, reputation layers, and verifiable systems (e.g., EigenAI, Virtuals) showed that useful AI agents need to collaborate, not just reason.

Second, decentralized AI infrastructure became a core pillar of the space. Bittensor's Dynamic TAO upgrade and December halving re-established it as "Bitcoin for AI"; NEAR's chain abstraction drove real intent volume; and @rendernetwork, ICP, and @SentientAGI validated decentralized compute, model provenance, and hybrid AI networks. Clearly, infrastructure commanded a premium, while "AI-wrapper" value decayed.

Third, vertical integration of utility accelerated.

@almanak's AI swarms deployed quant-grade DeFi strategies, @virtuals_io generated $2.6M in fees on Base, and bots, prediction markets, and geospatial networks became credible agent environments.

The shift from "AI-wrapping" to verifiable agents and bot integrations suggests product-market fit is maturing. However, trust infrastructure remains a critical missing piece, and hallucination risk is still a cloud over autonomous trading.

Overall, end-2025 sentiment is bullish on infrastructure, cautious on agent utility, and broadly expects 2026 could be the year of verifiable, economically valuable on-chain AI breakthroughs.

7. The Return of Launchpads: A New Era for Retail Capital

We view the 2025 launchpad boom not as an "ICO comeback" but as the industrialization of ICOs. What the market called "ICO 2.0" was actually the maturation of the crypto capital formation stack, evolving into Internet Capital Markets (ICM): a programmable, regulated, 24/7 underwriting rail, not just "lottery-style" token sales.

Regulatory clarity accelerated by SAB 121 repeal meant tokens became financial instruments with vesting, disclosures, and recourse, not just emissions. Platforms like Alignerz baked fairness into the mechanism layer: hashed bids, refund windows, token vesting schedules based on lock-up periods not insider channels. "No VC dumps, no insider gains" became an architectural choice, not a slogan.

Meanwhile, we noted launchpads consolidating into exchanges, a sign of structural shift: Coinbase, Binance, OKX, and Kraken-affiliated platforms offered KYC/AML compliance, liquidity assurance, and curated issuance pipelines accessible to institutions. Independent launchpads were forced to niche down into verticals (e.g., gaming, memes, early infrastructure).

Narratively, AI, RWA, and DePIN dominated issuance channels, with launchpads acting more as narrative routers than hype machines. The real story is that crypto is quietly building an ICM layer for institutional-grade issuance and long-term alignment, not replaying 2017 nostalgia.

8. The Structural Uninvestability of High-FDV Projects

For much of 2025, we saw a simple rule play out repeatedly: high-FDV (Fully Diluted Valuation), low-float projects are structurally uninvestable.

Many projects—especially new L1s, sidechains, and "real yield" tokens—entered the market with multi-billion dollar FDVs and single-digit circulating supplies.

As one research firm put it, "High FDV, low float is a liquidity time bomb"; any meaningful selling from early buyers would instantly crater the order book.

The results were predictable. These tokens pumped on listing, then bled out as unlocks hit and insiders exited. Cobie's quip—"refuse to buy overpriced FDV tokens"—went from meme to risk assessment framework. Market makers widened spreads, retail simply stopped participating, and many such tokens went virtually nowhere for the rest of the year.

In contrast, tokens with actual utility, deflationary mechanics, or cash flow linkage structurally outperformed peers whose only selling point was "high FDV."

I believe 2025 permanently reshaped buyer tolerance for "tokenomic theater." FDV and float are now seen as hard constraints, not footnotes. Looking to 2026, if a project's token supply can't be digested by exchange order books without destroying price action, that project is effectively uninvestable.

9. InfoFi: Rise, Mania, and Collapse

I see the 2025 InfoFi boom and bust as the clearest cyclical stress test of "tokenized attention."

InfoFi platforms like @KaitoAI, @cookiedotfun, @stayloudio promised to pay analysts, creators, and community managers for "knowledge work" via points and tokens. For a brief window, this became a hot VC theme, with Sequoia, Pantera, Spartan, and others deploying significant capital.

Crypto's information overload plus the trendy AI+DeFi narrative made on-chain content curation seem like an obvious missing primitive.

Yet, the design choice to meter attention was a double-edged sword: as attention became the core metric, content quality collapsed. Loud and peers were flooded with AI-generated slop, bot farms, and engagement cartels; a few accounts captured most rewards, while the long tail realized the game was rigged against them.

Multiple tokens saw 80–90% drawdowns, with some outright collapsing (e.g., WAGMI Hub imploding post a 9-figure raise after a major exploit), further damaging the sector's credibility.

The takeaway is that InfoFi's first attempts were structurally unstable. While the core idea—monetizing valuable crypto signals—remains compelling, incentives need redesigning around priced, verified contributions, not just clicks.

I believe by 2026, a next generation of projects will learn these lessons and iterate.

10. The Return of Consumer Crypto: Led by a New Paradigm via Neobanks

In 2025, the return of consumer crypto is increasingly seen as a structural shift driven by Neobanks, not native Web2 apps.

I see this pivot reflecting a deeper realization: adoption accelerates when users onboard via financial primitives they already understand (e.g., deposits, yield), while the underlying settlement, yield, and liquidity rails quietly migrate on-chain.

The result is a Hybrid Banking Stack where Neobanks abstract away gas, custody, and bridge complexity while giving users direct access to stablecoin yields, tokenized Treasuries, and global payment rails. The result is a consumer funnel that can onboard millions "deeper on-chain" without making them think like power users.

Industry-wide sentiment suggests Neobanks are becoming the de facto standard interface for mainstream crypto demand.

Platforms like @ether_fi, @Plasma, @UR_global, @SolidYield, @raincards, and the Metamask Card epitomize this shift: they offer instant on-ramps, 3–4% cashback cards, 5–16% APY via tokenized Treasuries, and self-custody smart accounts, all wrapped in compliant, KYC'd environments.

These apps benefited from 2025's regulatory reset, including SAB 121 repeal, stablecoin frameworks, and clearer guidance for tokenized funds. These changes reduced operational friction and expanded their TAM in emerging economies, especially where yield, FX savings, and remittances are real pain points.

11. The Normalization of Global Crypto Regulation

I believe 2025 is the year crypto regulation finally normalized.

Conflicting regulatory directives coalesced into three recognizable regulatory models:

  1. European Framework: MiCA + DORA, with 50+ MiCA licenses issued, stablecoin issuers treated as e-money institutions.

  2. US Framework: Stablecoin laws like the GENIUS Act, SEC/CFTC guidance, and spot Bitcoin ETF approvals.

  3. Asia-Pacific Patchwork: Hong Kong's full-reserve stablecoin rules, Singapore's licensing refinements, and broader FATF Travel Rule adoption.

This isn't superficial; it fundamentally reshapes risk models.

Stablecoins went from "shadow banking" to regulated cash equivalents; banks like Citi and BoA can now run tokenized cash pilots under clear rules; platforms like Polymarket can relaunch under CFTC oversight; US spot Bitcoin ETFs can attract $35B+ in sticky inflows without existential risk.

Compliance went from a drag to a moat: those with strong regtech architecture, clean cap tables, and auditable reserves suddenly enjoyed lower cost of capital and faster institutional onboarding.

In 2025, crypto went from grey-zone curiosity to regulated object. Looking to 2026, the argument has shifted from "is this industry allowed to exist" to "how to implement specific structures, disclosures, and risk controls."

Câu hỏi Liên quan

QWhat are the main structural changes in the crypto market by 2025 according to the article?

AThe main structural changes include: institutions becoming the marginal buyers of crypto assets, real-world assets (RWAs) evolving from a narrative to an asset class, stablecoins becoming both a 'killer app' and a systemic vulnerability, L2 consolidation into a 'winner-takes-all' landscape, prediction markets maturing into financial infrastructure, AI x Crypto transitioning from hype to actual infrastructure, launchpads industrializing into internet capital markets, high-FDV low-float tokens proving structurally uninvestable, InfoFi experiencing a boom and bust cycle, consumer crypto returning via neobanks rather than Web3 apps, and global regulatory normalization.

QHow did institutional capital impact the crypto market in 2025?

AInstitutional capital became the dominant force in crypto market liquidity, surpassing retail investors. U.S. spot Bitcoin ETFs, led by products like BlackRock's IBIT, saw weekly inflows exceeding $3.5 billion in Q4 alone. This shift compressed market volatility but also tied crypto markets more closely to macroeconomic cycles, making Bitcoin a 'compliant liquidity sponge' with reduced narrative risk but persistent interest rate sensitivity.

QWhat role did stablecoins play in 2025, and what risks emerged?

AStablecoins fulfilled their promise as programmable dollars at scale, with on-chain stablecoin volume reaching $46 trillion, up 106% year-over-year. However, they also revealed systemic fragility, particularly in yield-bearing and algorithmic stablecoins. Incidents like the collapse of Stream Finance's XUSD to $0.18 (wiping out $93M) and Elixir's deUSD due to loan defaults highlighted risks from opaque collateral, rehypothecation, and concentration. This underscored that stablecoin design is as critical as their functionality.

QHow did the AI and Crypto integration evolve in 2025?

AAI x Crypto moved from hype to practical infrastructure, defined by three themes: the agentic economy became operational with protocols like x402 enabling AI agents to transact in stablecoins; decentralized AI infrastructure emerged as a core pillar with projects like Bittensor, NEAR, and Render Network; and vertical integration accelerated with AI-driven DeFi strategies and agent environments. The focus shifted from 'AI-washing' to verifiable agents and infrastructure, though trust remains a key challenge.

QWhat regulatory shifts occurred in the crypto space by 2025?

AGlobal crypto regulation normalized into three frameworks: the European model (MiCA and DORA with over 50 licenses issued), the U.S. model (stablecoin laws like the GENIUS Act, SEC/CFTC guidance, and spot Bitcoin ETFs), and the Asia-Pacific patchwork (Hong Kong's full-reserve stablecoin rules, Singapore's licensing, and FATF Travel Rule adoption). This transition turned compliance into a moat, allowing regulated entities like Polymarket to relaunch under CFTC oversight and banks to run tokenized cash pilots with clear rules.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit1 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit1 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit5 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit5 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit6 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit6 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片