工信部:构建“以网管网”监管能力,加快探索大数据、区块链、人工智能等新技术在监管中的应用

币界网Xuất bản vào 2024-08-06Cập nhật gần nhất vào 2024-08-06

币界网报道:

工业和信息化部发布关于创新信息通信行业管理 优化营商环境的意见。其中提出,构建“以网管网”监管能力。强化技术赋能监管,推进现有技术监管能力迭代升级,建设互联网数据中心等重点电信业务大数据综合监管平台、面向移动互联网应用程序检测及认证公共服务平台,强化业务合规经营情况的线上监测分析、调查取证能力,健全技术监管体系。加快探索大数据、区块链、人工智能等新技术在监管中的应用,推行远程监管、线上监管方式,进一步提升监管效能。(工信部网站)

Nội dung Liên quan

Thời đại Perp DEX đốt tiền để tăng trưởng, đã đến lúc kết thúc chưa?

**Tóm tắt bài viết: Kỷ nguyên Perp DEX "đốt tiền đổi lấy tăng trưởng" có nên kết thúc?** Bài viết phân tích mô hình khuyến khích bằng token đang phổ biến tại các Perp DEX và đề xuất hướng đi bền vững hơn. **Vấn đề chính với kích thích bằng token:** * **Tập trung vào kỳ vọng tương lai:** Các chương trình điểm, airdrop thường thu hút người dùng dựa trên phần thưởng tiềm năng hơn là chất lượng sản phẩm thực tế. * **Khó giữ chân người dùng thật:** Lưu lượng giao dịch tăng vọt trước khi phát hành token (TGE) thường không bền vững. Nhiều người dùng rời đi sau khi nhận thưởng, khiến dữ liệu tăng trưởng bị bóp méo. * **Tách rời giá trị thực:** Sau TGE, giá trị (phí giao dịch) chủ yếu được phân bổ lại thông qua việc mua lại và đốt token, mang lại lợi ích cho người nắm giữ token hơn là chính những người tạo ra giao dịch và thanh khoản. **Case study và số liệu:** * Bảng so sánh cho thấy sự sụt giảm khối lượng giao dịch đáng kể sau TGE ở một số sàn như Lighter và edgeX, trong khi Hyperliquid duy trì được. * Phân tích địa chỉ trên Hyperliquid cho thấy phần lớn người nắm giữ token HYPE không giao dịch hợp đồng tương lai, chứng tỏ sự tăng trưởng về token không đồng nghĩa với nhu cầu giao dịch thực. **Giải pháp thay thế từ PopDEX:** Bài viết giới thiệu PopDEX như một cách tiếp cận mới, tập trung vào **"con đường hoàn trả giá trị trực tiếp và bền vững"**. * Thay vì tập trung giá trị vào token nền tảng để phân phối lại, PopDEX hướng tới một cơ chế **hoàn trả 100% giá trị** có thể phân phối được (từ phí giao dịch) trực tiếp cho những người đóng góp thực sự cho hệ sinh thái. * Điều này bao gồm cả những người tạo ra lưu lượng đơn hàng (Referral, Affiliate) và **người dùng giao dịch thực sự** dựa trên mức độ đóng góp của họ. **Kết luận:** Cơ chế khuyến khích là cần thiết để khởi động, nhưng để phát triển bền vững, các Perp DEX cần chuyển từ mô hình "đốt tiền" dựa trên kỳ vọng sang các mô hình phân phối giá trị trực tiếp và minh bạch hơn, gắn liền với đóng góp thực tế cho thị trường.

marsbit19 phút trước

Thời đại Perp DEX đốt tiền để tăng trưởng, đã đến lúc kết thúc chưa?

marsbit19 phút trước

Đội ngũ sinh dữ liệu Trung Quốc lần đầu tiên lên tạp chí Nature

Một nhóm khởi nghiệp Hồng Kông, Wena Intelligent, đã trở thành công ty Trung Quốc đầu tiên và thứ tư trên thế giới có nghiên cứu được đăng trên tạp chí Nature chính thống (IF>10 trong 3 năm gần đây) nhờ một bài báo về AI hỗ trợ quyết định phẫu thuật ung thư thận. Người sáng lập là Giáo sư Liu Qifeng, cựu giám đốc AI tại Viện Nghiên cứu Sáng tạo Hồng Kông thuộc CAS, người đã xây dựng cụm siêu máy tính H800 SuperPod đầu tiên trên thế giới tại HKUST. Bài báo trên Nature, hợp tác với bác sĩ ung thư, trình bày mô hình RDPM dự đoán nguy cơ suy thận để hỗ trợ quyết định phẫu thuật, đạt AUC 0.788-0.873. Điều này minh chứng cho khả năng dự đoán của AI trong môi trường y tế khắt khe. Tuy nhiên, trọng tâm chính của Wena Intelligent không phải là khiến AI "trả lời giỏi" mà là "hỏi giỏi". Công ty nhắm đến việc tạo ra dữ liệu câu hỏi và câu trả lời suy luận chất lượng cao (dạng cQrA: ngữ cảnh, Câu hỏi, lập luận, Đáp án) để huấn luyện AI. Điều này được coi là chìa khóa cho khả năng tự học của AI, tạo thành một vòng lặp khép kín: "Dữ liệu → Mô hình → Token → Dữ liệu", cho phép AI tự chủ trong các lĩnh vực chuyên môn. Khác với gán nhãn dữ liệu thủ công truyền thống, phương pháp của Wena sử dụng các AI Agent để tự động tạo ra dữ liệu kèm theo chuỗi suy nghĩ, vượt qua nút thắt về nhân lực và chi phí, đồng thời cho phép cải tiến liên tục thông qua cơ chế phản hồi. Công ty đã huy động được 50 triệu HKD trong vòng gọi vốn hạt giống do Lenovo Capital dẫn đầu. Để chứng minh tính khả thi, họ đã áp dụng giải pháp của mình thành công cho bốn lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao: an toàn giá trị, chính phủ, bảo hiểm và đua ngựa, chứng minh khả năng mở rộng mà không cần dựa nhiều vào chuyên gia. Tầm nhìn của Giáo sư Liu vượt ra ngoài thế giới số. Ông tin rằng logic vòng lặp khép kín này cũng sẽ định hình tương lai của trí tuệ thể hiện (embodied AI), nơi dữ liệu tương tác và suy luận chất lượng cao (cTrA) sẽ là nhiên liệu cho việc huấn luyện robot. Mục tiêu cuối cùng là: "Hãy để chúng tôi tạo ra thế giới này!"

marsbit21 phút trước

Đội ngũ sinh dữ liệu Trung Quốc lần đầu tiên lên tạp chí Nature

marsbit21 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片