火星早报 | 特朗普将在关税上与加墨妥协,或在明日宣布减免

marsbitXuất bản vào 2025-03-04Cập nhật gần nhất vào 2025-03-05

市场美商务部长:特朗普将在关税上与加墨妥协,或在明日宣布减免

美国商务部长卢特尼克周二表示,特朗普政府最早可能在明天宣布针对墨西哥和加拿大商品的关税减免途径。卢特尼克在接受福克斯采访时说:“墨西哥和加拿大官员今天一整天都在和我通电话,试图表明他们会做得更好,而总统也在倾听,所以我认为他会和他们达成一些协议,这不会是暂停关税之类的,但我认为特朗普会在某些方面和他们达成妥协,而且我们很可能明天就宣布这件事。”卢特尼克表示,关税可能会定在 “中间的某个水平”,特朗普会向加拿大和墨西哥方面作出一些妥协,但不会完全让步。卢特尼克对关税会全面撤销的观点不以为然,他提到了特朗普第一个总统任期内通过谈判达成的美国-墨西哥-加拿大贸易协定。“如果遵守这些规定,那么总统会考虑给你减一些,” 他说,“如果没有遵守那些规则,那么就得付关税。”这是关税实施以来首次公开表明特朗普可能在此问题上动摇的信号。令市场疑惑的是,此前特朗普还表示,加拿大对美征收报复性关税将立即引发美国“增加同等数额的对等关税”。

Coinbase、Robinhood CEO等多名行业高管已确认参加白宫加密货币峰会

据福克斯商业频道记者 Eleanor Terrett 表示,尽管正式邀请函尚未发出,但已有多位行业重要人物确认将出席本周五在白宫举行的加密货币峰会。消息人士指出,本次峰会规模或将较此前预期有所缩小。目前已确认出席峰会的嘉宾包括:Coinbase CEO Brian Armstrong、Robinhood CEO Vlad Tenev、Kraken CEO Arjun Sethi、MicroStrategy 创始人 Michael Saylor、Paradigm 联合创始人 Matt Huang、Multicoin Capital 管理合伙人 Kyle Samani,Yield Guild Games 联合创始人 Jp Richardson、 World Liberty Fund 联合创始人 Zach Witkoff,Chainlink 联合创始人 Sergey Nazarov 等。

萨尔瓦多总统:不会因IMF协议而停止增持比特币

萨尔瓦多 Nayib Bukele 在 X 平台表示,萨尔瓦多无意停止购买比特币(BTC),无论国际货币基金组织(IMF)提出什么要求。 Bukele 在 X 平台发文称:“‘这一切将在四月停止。’‘这一切将在六月停止。’‘这一切将在十二月停止。’不,它不会停止,如果当世界排斥我们、大多数‘比特币使用者’抛弃我们时,我们现在不会、将来也不会停止。工作量证明>抱怨证明。”当天早些时候,国际货币基金组织(IMF)公布了与该拉美国家 35 亿美元协议的更多细节。IMF 声称,作为贷款计划的一部分, IMF 禁止“公共部门自愿积累比特币”。

摩根大通:比特币矿工在加密市场暴跌中挣扎

根据摩根大通与 Cointelegraph 分享的研究报告,比特币矿业股票正面临困境,因为加密货币价格下跌进一步加剧了由于比特币网络四月减半而受到压力的商业模式。报告称,摩根大通跟踪的矿业股票在 2 月份的市值集体下跌了 22%,因比特币价格下跌侵蚀了矿业经济学。

彭博社:Blockstream获数十亿美元投资,将推出三只加密基金

据彭博社报道,比特币基础设施提供商 Blockstream 已获得数十亿美元投资,并计划于 4 月 1 日推出三只基金。其中,两只基金将专注于加密货币借贷,包括比特币抵押贷款和美元抵押的加密货币借贷,第三只基金则将采用对冲基金策略。

Coinbase国际站将上线CAKE、BRETT和AI16Z永续合约

 Coinbase 国际站宣布将上线 CAKE、BRETT 和 AI16Z 永续合约,CAKE-PERP、BRETT-PERP 和 AI16Z-PERP 市场将于 2025 年 3 月 6 日上午 9:30 或之后开放。

贸易战动摇德银对美联储的鹰派看法,年内降息不再是不可能

德意志银行的经济团队对美联储 2025 年的政策持华尔街最鹰派的看法,他们预测美联储今年不会降息。虽然这仍然是该团队的官方立场,但首席美国经济学家 Matthew Luzzetti 承认,特朗普新关税的影响可能会危及这一预测。“你肯定已经开始在经济数据中看到贸易不确定性的一些负面影响,”Luzzetti 表示,“如果这种影响扩大,并体现在疲弱的劳动力市场数据上,美联储可能会在今年降息。”不过,Luzzetti 表示,在改变对美联储的预测之前,德意志银行希望看看关税将维持多久。

特朗普白宫要求国会废除国税局(IRS)加密货币经纪商规定

特朗普白宫要求国会废除国税局(IRS)加密货币经纪商规定,如果国会投票通过,他将签署成为法律。

以太坊2000美元多空生死博弈,ETH会下跌至1800美金吗?

当前以太坊市场面临多重风险,价格已跌破关键技术支撑,形成看跌形态。资金面上,机构撤离加剧市场压力,ETF持续净流出。市场情绪低迷,恐慌性抛盘增加。短期内,以太坊价格可能在1,720-1,800美元区间寻求支撑,若跌破2,000美元心理关口,可能引发更大波动。未来走势取决于技术支撑重建、宏观政策变化及生态系统发展。

V神重仓押注的MegaETH逆势上线测试网:以太坊Layer2还有春天吗?

2025年,加密市场面临价值重构,以太坊主网交易量萎缩,Layer2项目如Arbitrum、Optimism的TVL大幅缩水。MegaETH项目在此背景下推出,宣称实现10万TPS和1毫秒延迟,获得Vitalik Buterin支持,并启动公共测试网。其技术创新包括异构节点架构、实时JIT编译器和亚毫秒级共识机制。尽管面临中心化隐患和生态冷启动等挑战,MegaETH的逆势上线可能引发区块链性能革命,重塑行业对扩展性的认知。

比特币的十字路口:宏观利好利空政策大盘点

加密货币市场在宏观经济和政策变化中波动不定。利好因素包括降息预期、主权国家对比特币的支持、美国监管缓和以及技术升级。然而,保护主义、传统金融体系的信任壁垒、经济收缩风险和地缘政治冲突构成利空。比特币市场面临流动性预期与政策落地、技术创新与监管滞后、去中心化理想与现实依附的矛盾。市场动态显示,加密货币的周期性波动与宏观经济密切相关。

市场崩盘之际,国会与SEC加密小组能否带来转机

在加密货币领域,美国国会和证券交易委员会(SEC)正试图通过立法和监管来规范市场。国会中的加密核心小组由两党议员组成,致力于推动相关法案,以促进创新和保护消费者。与此同时,SEC在Gary Gensler离任后,逐渐从强硬执法转向开放对话,尤其在海丝特·皮尔斯的推动下,计划为加密货币制定更明确的监管框架。这两股力量共同努力,旨在为加密货币行业创造一个稳定和可持续发展的环境。

Nội dung Liên quan

Anthropic tạo ra một bộ 'hình phạt' cho AI vượt ngục: Yêu cầu của bạn, bốn cách chết

Bài viết thảo luận về hệ thống phân loại và đánh giá mức độ nghiêm trọng của các yêu cầu "jailbreak AI" (vượt rào an ninh AI) mới được Anthropic công bố, có tên là Khung Đánh giá Mức độ Nghiêm trọng Vượt Rào AI (CJS). Hệ thống phân loại của Anthropic chia các yêu cầu liên quan đến an ninh mạng thành bốn loại: (1) Nguy hiểm cao (ví dụ: phần mềm tống tiền) bị chặn hoàn toàn; (2) Công cụ kép rủi ro cao (như thử nghiệm thâm nhập); (3) Công cụ kép rủi ro thấp (như quét lỗ hổng đã biết); và (4) Vô hại (như gỡ lỗi). Tuy nhiên, hệ thống được thiết kế quá nhạy, dẫn đến việc chặn nhiều yêu cầu hợp pháp (ví dụ đếm chữ cái, debug). Để đánh giá mức độ nguy hiểm của một lần vượt rào, Anthropic đề xuất khung CJS với bốn thang đo: Mức độ tăng cường khả năng tấn công (0-4), Phạm vi khả năng (0-2), Độ khó vũ khí hóa (0-2) và Tính dễ phát hiện (0-2). Tổng điểm 0-10 xác định mức độ nghiêm trọng từ CJS-0 (thông tin) đến CJS-4 (khủng hoảng). Điểm số phụ thuộc vào bối cảnh thời gian và kiến thức của người dùng. Bài viết chỉ ra rằng Anthropic, thông qua liên minh Glasswing với các tập đoàn công nghệ lớn, đang nắm quyền định nghĩa "nguy hiểm" và thiết lập tiêu chuẩn này. Điều này có thể ảnh hưởng đến việc kiểm duyệt mô hình và trải nghiệm người dùng. Bối cảnh được đặt trong lệnh cấm xuất khẩu của Mỹ lần đầu tiên nhắm vào API mô hình AI (như với Fable 5), cho thấy sự kiểm soát công nghệ ngày càng chặt chẽ. Khung CJS được xem như một công cụ để hợp thức hóa các quyết định kiểm soát đó. Cuối cùng, bài viết đưa ra một số lời khuyên cho người dùng khi bị chặn: điều chỉnh từ ngữ trong lệnh, cảnh giác với tín hiệu bị giáng cấp chất lượng phản hồi, hoặc kiên nhẫn chờ đợi các cải tiến không rõ thời hạn từ Anthropic.

marsbit27 phút trước

Anthropic tạo ra một bộ 'hình phạt' cho AI vượt ngục: Yêu cầu của bạn, bốn cách chết

marsbit27 phút trước

Thu nhập 100 triệu đô la mỗi năm, hai bạn cùng phòng Berkeley thế hệ 9x tạo ra mô hình kinh doanh AI sinh lời nhất

Công ty không tạo ra AI nào nhưng kiếm được 100 triệu USD mỗi năm! Đó là Arena, nền tảng bảng xếp hạng và đánh giá mô hình AI khổng lồ, bắt nguồn từ một dự án nghiên cứu mã nguồn mở có tên Chatbot Arena do một nhóm từ UC Berkeley khởi xướng vào năm 2023. Cốt lõi của Arena là một bảng xếp hạng được xây dựng dựa trên hàng chục triệu lượt bình chọn "mù" của người dùng thực. Người dùng nhập prompt, hai mô hình ẩn danh trả lời và họ chọn câu trả lời tốt hơn. Cơ chế "đấu trường" đơn giản này đã thu hút hơn 1000 triệu lượt đánh giá, trở thành điểm tham chiếu quan trọng. Tất cả các gã khổng lồ như OpenAI, Google, Anthropic, Meta đều đưa mô hình hàng đầu của họ lên đây để kiểm tra, thậm chí cả GPT-5 dưới bí danh. Bí quyết kiếm tiền của Arena nằm ở dịch vụ thương mại AI Evaluations, ra mắt tháng 9 năm ngoái. Các công ty phát triển mô hình và doanh nghiệp lớn trả phí để Arena huy động cộng đồng hàng triệu người dùng đánh giá chuyên sâu mô hình của họ, cung cấp phân tích hiệu suất trong thế giới thực mà các bài kiểm tra tiêu chuẩn không có được. Đây là mô hình kinh doanh "bán dụng cụ" trong cơn sốt AI: khi các công ty đua nhau cải thiện mô hình, nhu cầu cho dịch vụ đánh giá và tinh chỉnh sau khi triển khai càng lớn. Dự án này được đồng sáng lập bởi hai bạn cùng phòng tại Berkeley: CEO Anastasios Angelopoulos (chuyên gia học máy) và CTO Wei-Lin Chiang (người đứng sau chatbot mã nguồn mở Vicuna nổi tiếng). Dự án tách ra thành công ty vào mùa xuân 2025, nhanh chóng huy động được 100 triệu USD vốn hạt giống, định giá 6 tỷ USD. Đến tháng 1 năm nay, họ đã hoàn thành vòng gọi vốn Series A 150 triệu USD, định giá 1.7 tỷ USD. Arena không ngừng mở rộng, gần đây ra mắt Chế độ Tác nhân (Agent Mode) để đánh giá các AI thực hiện nhiệm vụ dài, phức tạp như viết mã, nghiên cứu. Arena đặt cược vào một tương lai nơi việc đánh giá khách quan, dựa trên dữ liệu thực tế về hiệu suất AI sẽ ngày càng quan trọng và có giá trị.

marsbit31 phút trước

Thu nhập 100 triệu đô la mỗi năm, hai bạn cùng phòng Berkeley thế hệ 9x tạo ra mô hình kinh doanh AI sinh lời nhất

marsbit31 phút trước

Thu về 24.000 sao: Một lệnh duy nhất, AI tự tìm kiếm kỹ năng

Vercel, công ty đứng sau Next.js, đã ra mắt công cụ Skills - một trình quản lý gói (package manager) dành cho AI Agent, cho phép cài đặt các "kỹ năng" (skill) chuyên biệt vào các công cụ lập trình AI như Claude Code, Cursor, Codex... chỉ bằng một dòng lệnh `npx skills add <package>`. Kho lưu trữ chính thức đã đạt 24,000 sao GitHub trong vòng 5 tháng. Một skill là một thư mục chứa tài liệu hướng dẫn (SKILL.md), tài liệu tham khảo và cả script có thể thực thi, giúp AI tuân thủ các quy tắc, phong cách code cụ thể của dự án một cách tự động và lâu dài. Tính năng nổi bật là "Find Skills", một skill giúp AI tự động tìm kiếm và cài đặt skill phù hợp nhất dựa trên yêu cầu của người dùng, hoạt động như một công cụ tìm kiếm năng lực cho AI. Tuy nhiên, tiện ích đi kèm rủi ro bảo mật lớn. Các nghiên cứu từ Snyk và Koi Security cho thấy hàng trăm skill chứa mã độc, có khả năng đánh cắp khóa, thực hiện prompt injection hoặc phân phối phần mềm độc hại. Khác với npm, skill hợp nhất lệnh, mã code và quyền truy cập đầy đủ, tạo ra mối đe dọa trực tiếp đến hệ thống cục bộ. Vercel, thông qua sáng kiến này, đang tìm cách định hình lại lớp công cụ AI, biến trải nghiệm "một dòng lệnh" từng thành công với Next.js thành chuẩn mực mới trong việc mở rộng năng lực cho trợ lý lập trình AI, đồng thời cũng đặt ra những thách thức bảo mật cần được quản lý cẩn thận.

marsbit32 phút trước

Thu về 24.000 sao: Một lệnh duy nhất, AI tự tìm kiếm kỹ năng

marsbit32 phút trước

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

Fable 5 ra mắt với sự chú ý toàn cầu, từ kỳ vọng cao đến lệnh cấm và hạn chế truy cập. Claude Code kỹ sư Thariq Shihipar chia sẻ hướng dẫn sử dụng Fable 5 hiệu quả, giải quyết vấn đề chênh lệch thông tin giữa người dùng và mô hình. Ông so sánh "bản đồ" (prompt, kỹ năng, ngữ cảnh người dùng cung cấp) với "lãnh thổ" (môi trường thực tế cần xử lý). Khoảng cách này là "điểm chưa biết". Chất lượng công việc phụ thuộc vào khả năng làm rõ các điểm chưa biết này. Bài viết phân loại "điểm chưa biết" thành bốn loại: Đã biết mình biết (nội dung trong prompt), Đã biết mình chưa biết, Chưa biết mình đã biết (điều hiển nhiên không nói ra), và Chưa biết mình chưa biết. Để thu hẹp khoảng cách, tác giả đề xuất các phương pháp lặp đi lặp lại trước, trong và sau khi thực hiện công việc: - **Trước khi thực hiện:** Quét điểm mù, động não tạo nguyên mẫu, đặt câu hỏi ngược, tham khảo tài liệu, lập kế hoạch triển khai. - **Trong khi thực hiện:** Ghi chú lại các quyết định và điều chỉnh trong quá trình thực thi. - **Sau khi thực hiện:** Tạo tài liệu giải thích/giới thiệu và tự kiểm tra kiến thức. Ví dụ, chính video ra mắt Fable đã được Claude Code biên tập bằng cách áp dụng các bước trên: học về kỹ thuật phụ đề, tạo nguyên mẫu đồng bộ hóa, và học về chỉnh màu video. Bài học cốt lõi: Mô hình càng mạnh, việc xác định rõ các "điểm chưa biết" của bạn trước khi bắt đầu càng quan trọng để dẫn đến kết quả tốt hơn. Hãy để Claude giúp bạn tìm ra chúng.

marsbit36 phút trước

Claude Engineer Cuối Cùng Đã Giao Ra Fable 5 Đốt Quyết, Hướng Dẫn Bạn Phá Vỡ Khoảng Cách Thông Tin Với Mô Hình

marsbit36 phút trước

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

Token hiện đang tiêu tốn tới 30% tổng lương nhân viên tại SemiAnalysis, một viện nghiên cứu bán dẫn Silicon Valley, nhưng đổi lại mang lại hiệu suất cao gấp nhiều lần chi phí lao động truyền thống. CEO NVIDIA, Jensen Huang, thậm chí khuyến khích các kỹ sư sử dụng Token với ngân sách bằng nửa lương, coi đây là "tư liệu sản xuất" mới. Tuy nhiên, mặt khác, nhiều gã khổng lồ công nghệ như Uber và Microsoft đang vật lộn với hóa đơn AI tăng vọt ngoài tầm kiểm soát, trong khi mối liên hệ giữa việc sử dụng AI và đổi mới sản phẩm thực tế vẫn chưa rõ ràng. Một nghiên cứu của MIT năm 2024 chỉ ra trong 77% công việc liên quan đến thị giác, thuê người vẫn rẻ hơn dùng AI. Báo cáo của SemiAnalysis nhấn mạnh đừng chỉ nhìn vào chi phí hiện tại. Với sự tối ưu hóa phần mềm (như tăng tốc độ xử lý token lên 14 lần) và phần cứng mới (hiệu suất cao gấp 17-32 lần), chi phí token dự kiến sẽ giảm mạnh. Gartner dự báo đến 2030, chi phí suy luận cho mô hình lớn có thể giảm hơn 90% so với 2025. Bài viết kết luận rằng dù các công ty công nghệ đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào AI và cắt giảm nhân sự, tác động kinh tế rộng lớn vẫn chưa thấy rõ. Đây là giai đoạn "xây đường ống" cần thiết, tương tự như điện lưới hay internet trước đây. SemiAnalysis, với 30% chi phí lương chuyển thành token, đã thấy được đòn bẩy sản xuất khổng lồ và đứng về phía bên kia của dòng chảy. Câu hỏi đặt ra cho các công ty khác là bắt đầu ngay hay chờ đợi và bị tụt lại phía sau.

marsbit36 phút trước

Token ăn mất 30% lương, hóa đơn AI ở Thung lũng Silicon mất kiểm soát

marsbit36 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片