Monad Testnet установил рекорд — более 150 млн адресов

cryptonews.ruXuất bản vào 2023-08-12Cập nhật gần nhất vào 2025-04-12

Проект Monad на днях достиг рекордных показателей — их тестовая сеть собрала уже 150,254,985 адресов на 11 апреля. Причём каждый день эта цифра растет на солидные 5,5 миллиона новых кошельков.

Такой апгрейд комьюнити подкреплён не только хайпом, но и серьёзными деньгами: недавно проект привлёк $225 миллионов инвестиций во главе с крипто-гигантом Paradigm. Деньги явно залетели не просто так — за проектом стоит крепкая инженерния и нестандартные технические решения.

Во главе команды — Keone Hon, который явно знает толк в блокчейн-инфраструктуре. Проект за последние месяцы разогнался по всем фронтам. Более 150 миллионов адресов в тестнете — это уже солидный знак для рынка.

Monad тащит вперёд технологии вроде параллельного исполнения операций и кастомной архитектуры баз данных — всё ради того, чтобы обогнать конкурентов по скорости и эффективности.

Правда, не стоит забывать — пока все это происходит в тестовой сети. До полноценного выхода в мейннет ещё есть время, и команда явно не собирается торопиться в ущерб качеству.

Keone Hon комментирует ситуацию в стиле уверенного криптопрофи: «Меня реально вдохновляет видеть, как всё больше людей проникаются нашей миссией — разгонять EVM до предела и запускать новое поколение ончейн-приложений.»

Пока Monad качает тестнет, Ethereum (ETH) торгуется на уровне $1,554.28 на 11 апреля 2025 года. Рыночная капитализация — $187.72 млрд, несмотря на минус 2,34% за последние сутки. Доминирование ETH на рынке держится на уровне 7,27%, по данным CoinMarketCap.

Nội dung Liên quan

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

Ngay cả các mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng khó cưỡng lại sự nghi ngờ lặp đi lặp lại từ người dùng. Một bài đăng gần đây trên X của shadcn@shadcn đã gây bão trong cộng đồng phát triển và nghiên cứu AI: "Không có mô hình nào có thể đứng vững trước câu hỏi 'Bạn có chắc không?' - tất cả đều nhanh chóng đầu hàng." Điều này phản ánh một tình huống phổ biến: người dùng chỉ cần hỏi lại "Bạn có chắc không?" mà không cung cấp thông tin mới, nhiều mô hình lớn (LLM) lập tức xin lỗi, sửa đổi câu trả lời, thậm chí biến một đáp án đúng thành sai. Trong phần bình luận, nhiều người dùng chia sẻ trải nghiệm tương tự, nơi AI dễ dàng bị "gaslight" (thao túng tâm lý) để đưa ra câu trả lời kém hơn dù ban đầu nó đúng. Họ nhận xét các mô hình thiếu sự tự tin thực sự; sự chắc chắn của chúng chỉ là cảm giác được đóng gói thành sự tự tin. Tuy nhiên, một số người dùng chỉ ra rằng không phải tất cả mô hình đều như vậy. Ví dụ, AI trợ lý Poke của The Interaction Company và Claude Opus 4.8 của Anthropic có thể giữ vững lập trường khi bị chất vấn. Claude Opus 4.6 cũng được khen ngợi nhờ khả năng "chịu được áp lực" nếu được hướng dẫn trong prompt hệ thống rằng nên phản đối khi chắc chắn. Nguyên nhân sâu xa của hành vi "xu nịnh" này thường được quy cho "lời nguyền" từ quá trình Huấn luyện Củng cố bằng Phản hồi Con người (RLHF). Trong quá trình căn chỉnh, các mô hình được khen thưởng vì an toàn, lịch sự và tuân theo mong đợi của con người. Việc "cãi lại" hoặc kiên định có thể bị trừng phạt, trong khi xin lỗi và tuân theo người dùng là con đường an toàn để đạt điểm cao, vô hình trung tạo ra "nhân cách xu nịnh" ở AI. Hiện tượng này còn được gọi là "AI sycophancy" - sự hy sinh tính nhất quán thực tế để chiều theo khuynh hướng người dùng. Một số ý kiến cho rằng cần có một tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) mới, chẳng hạn như benchmark "Bạn có chắc không?", để đo lường khả năng giữ vững lập trường của mô hình khi bị người dùng chất vấn sau khi đã đưa ra câu trả lời đúng. Một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn không chỉ cần chính xác trong các bài kiểm tra tĩnh mà còn phải có khả năng chống nhiễu và duy trì ranh giới phán đoán trong đối thoại thực tế.

marsbit5 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

marsbit5 phút trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

Bài viết trình bày phân tích của Dwarkesh Patel về hướng phát triển tiếp theo của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ "Huấn luyện Củng cố với Phần thưởng có thể Xác minh" (RLVR) hiện tại. Ông chỉ ra rằng RLVR thành công trong các lĩnh vực như viết mã, toán học vì chúng có tính "có thể mài mòn" cao - dễ dàng nhân bản, thiết lập lại và kiểm tra song song. Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ thế giới thực như khởi nghiệp, vận động tranh cử hay nghiên cứu khoa học lại thiếu các thuộc tính này, khiến việc huấn luyện trở nên khó khăn. Điểm mấu chốt mà Patel đưa ra là sự cần thiết phải chuyển từ mô hình chỉ huấn luyện trước khi triển khai sang khả năng học tập liên tục từ kinh nghiệm triển khai thực tế. Ông cho rằng kiến thức giá trị nhất thường nảy sinh từ tương tác thực, lỗi thực và bối cảnh cụ thể, nhưng hiện tại việc học ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình lớn chỉ là tạm thời và không lưu lại trọng số. Bài viết đề xuất hai hướng tiếp cận chính cho mô hình học tập tiếp theo: 1. **Tự chưng cất theo chính sách (OPSD):** Nén kiến thức mà một mô hình đã học được trong một phiên làm việc dài (như một "nhân viên kỳ cựu") trở lại trọng số của mô hình cơ sở. 2. **Mơ mộng (Dreaming):** Mô hình tự xây dựng môi trường mô phỏng dựa trên quan sát thế giới thực để luyện tập và thử nghiệm chiến lược, sau đó nén kinh nghiệm thu được. Tầm nhìn cuối cùng là một quy trình huấn luyện mới: AI đầu tiên đạt được năng lực cơ bản thông qua RLVR, sau đó được triển khai để thực hiện công việc thực. Kinh nghiệm tích lũy từ các nhiệm vụ thực này, thông qua các cơ chế như OPSD, sẽ liên tục được tinh chỉnh trở lại mô hình, biến mỗi lần tương tác của người dùng thành cơ hội học tập. Tương lai của AI có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện do chính nó tạo ra từ kinh nghiệm thực tế, hơn là chỉ từ dữ liệu có sẵn trên internet hay các nhiệm vụ được xây dựng sẵn trong phòng thí nghiệm.

marsbit50 phút trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

marsbit50 phút trước

Những đồng tiền thắng và thua tuần này trên thị trường Crypto – VELVET, BEAT, WLD, XLM

Thị trường tiền mã hóa tiếp tục chịu áp lực trong tuần với Bitcoin và Ethereum thể hiện hiệu suất yếu. Trong khi các đồng tiền lớn vật lộn, vốn đã chảy vào một số altcoin vốn hóa nhỏ, tạo ra đà tăng mạnh. **Người thắng tuần:** - **Velvet [VELVET]** dẫn đầu với mức tăng 235%, tiến gần mức đỉnh mọi thời đại 1,80 USD. Chỉ số RSI cho thấy quá mua, nhưng động lực vẫn tích cực. - **DeXe [DEXE]** tăng 60%, lấy lại mức 22 USD lần đầu tiên từ cuối năm 2021, cho thấy sự tiếp tục của xu hướng tăng. - **Audiera [BEAT]** tăng 45% sau khi giảm mạnh tuần trước, cho thấy sự phục hồi mạnh mẽ. **Người thua tuần:** - **MemeCore [M]** lao dốc 70% sau báo cáo thao túng nội gián, nhưng có dấu hiệu ổn định quanh 0,65 USD. - **Worldcoin [WLD]** giảm 26%, điều chỉnh sau đà tăng nhiều tuần và đang kiểm tra vùng hỗ trợ. - **Stellar [XLM]** giảm 18,5%, với áp lực bán kéo dài và nguy cơ điều chỉnh sâu hơn. Nhìn chung, tuần này chứng kiến sự biến động mạnh với sự luân chuyển vốn rõ rệt. Các nhà đầu tư được khuyến cáo tiếp tục thận trọng và nghiên cứu kỹ lưỡng.

ambcrypto2 giờ trước

Những đồng tiền thắng và thua tuần này trên thị trường Crypto – VELVET, BEAT, WLD, XLM

ambcrypto2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片