Chủ sở hữu Câu lạc bộ Bóng đá Juventus từ chối đề nghị mua lại của Tether

cointelegraphXuất bản vào 2025-12-15Cập nhật gần nhất vào 2025-12-15

Tóm tắt

Chủ sở hữu câu lạc bộ bóng đá Juventus, tập đoàn Exor của gia đình Agnelli, đã bác bỏ đề nghị mua lại với giá hơn 1 tỷ euro từ công ty phát hành stablecoin Tether. Exor tuyên bố họ "không có ý định bán bất kỳ cổ phần nào" và hoàn toàn cam kết với câu lạc bộ. Tether, công ty đứng sau USDT, đã đệ trình một đề nghị mua toàn bộ cổ phần với giá 2,66 euro/cổ phiếu và cam kết đầu tư thêm 1 tỷ euro để phát triển đội bóng. Mặc dù vậy, Exor khẳng định "lịch sử và giá trị của Juventus không phải để bán". Tether hiện sở hữu hơn 10% cổ phần Juventus và đã có đại diện trong hội đồng quản trị.

Đề nghị mua lại trị giá hơn 1 tỷ USD của nhà phát hành stablecoin Tether nhằm tiếp quản câu lạc bộ bóng đá chuyên nghiệp Ý Juventus đã bị chủ sở hữu Exor bác bỏ.

Exor, công ty nắm giữ của gia đình Agnelli - đã sở hữu Juventus hơn 100 năm, cho biết hôm thứ Bảy rằng hội đồng quản trị của họ "đã nhất trí từ chối đề nghị không được mời do Tether đệ trình" nhằm mua lại toàn bộ cổ phần của Juventus đang giao dịch công khai.

"Exor một lần nữa khẳng định các tuyên bố nhất quán trước đây rằng họ không có ý định bán bất kỳ cổ phần nào tại Juventus cho bên thứ ba, bao gồm nhưng không giới hạn ở Tether có trụ sở tại El Salvador," công ty cho biết.

Vào thứ Sáu, Tether cho biết đã đệ trình một đề xuất ràng buộc bằng tiền mặt cho Exor để mua lại 64,5% cổ phần chi phối tại câu lạc bộ và sẽ "đưa ra đề nghị công khai cho số cổ phần còn lại với cùng mức giá" nếu Exor đồng ý.

Reuters đưa tin rằng Tether đề nghị mua với giá 2,66 euro (3,12 USD) mỗi cổ phiếu, điều này sẽ định giá Juventus ở mức hơn 1 tỷ euro (1,17 tỷ USD) một chút. Vốn hóa thị trường của Juventus là 944,49 triệu euro (1,1 tỷ USD) sau khi đóng cửa phiên giao dịch hôm thứ Sáu ở mức 2,19 euro (2,57 USD).

Tether không phản hồi ngay lập tức yêu cầu bình luận.

“Các giá trị không phải để bán,” CEO Exor nói

Trong một video được đăng trên trang web của câu lạc bộ vào thứ Bảy, CEO Exor John Elkann cho biết Juventus "đã là một phần của gia đình tôi trong 102 năm."

"Juventus, lịch sử và các giá trị của chúng tôi không phải để bán," ông nói thêm.

*CEO Exor John Elkann, mặc áo hoodie của đội, bác bỏ đề nghị của Tether trong một tuyên bố bằng video. Nguồn:* *Juventus*

Trong tuyên bố của mình, Exor cho biết công ty và gia đình Agnelli "vẫn hoàn toàn cam kết với Câu lạc bộ, hỗ trợ đội ngũ quản lý mới thực hiện một chiến lược rõ ràng để đạt được kết quả mạnh mẽ cả trên và ngoài sân cỏ."

Liên quan: Dogecoin’s House of Doge đặt cược vào đội bóng đá Ý dưới cơ

Tether cho biết trong đề nghị của mình rằng họ sẵn sàng đầu tư 1 tỷ euro (1,1 tỷ USD) để hỗ trợ sự phát triển của Juventus nếu giao dịch được hoàn tất.

"Đối với tôi, Juventus luôn là một phần cuộc sống. Tôi lớn lên cùng đội bóng này," CEO Tether Paolo Ardoino nói. "Tether đang ở trong tình trạng sức khỏe tài chính mạnh mẽ và có ý định hỗ trợ Juventus với nguồn vốn ổn định và tầm nhìn dài hạn."

Tether phát hành stablecoin cùng tên, Tether (USDT), và đã bắt đầu mở rộng hoạt động kinh doanh ra ngoài lĩnh vực crypto, lần đầu mua cổ phần tại Juventus vào tháng 2 và tăng cổ phần lên hơn 10% vào tháng 4.

Họ đã tăng cường ảnh hưởng lên câu lạc bộ sau khi các cổ đông của Juventus phê chuẩn đề cử Francesco Garino của Tether vào hội đồng quản trị vào tháng trước. Công ty này cũng đã đưa ra ứng viên không thành công là phó trưởng bộ phận đầu tư Zachary Lyons.

Tạp chí: Câu lạc bộ Bóng đá Real Bedford của Peter McCormack đưa Bitcoin lên bản đồ

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Nội dung Liên quan

Hành Trình Tuân Thủ Quy Định của Hyperliquid: Từ Mô Hình Không Cần Phép đến Cơ Chế Có Phép HIP-3

Hyperliquid, một nền tảng giao dịch phái sinh phi tập trung, hiện đang chặn truy cập từ thị trường Mỹ do mâu thuẫn giữa cơ sở hạ tầng blockchain không cần cấp phép của nó với các quy định pháp lý về cấu trúc thị trường Mỹ. Để giải quyết vấn đề này, Hyperliquid Policy Center (HPC) đang vận động CFTC và SEC hiện đại hóa khung pháp lý, đề xuất cho phép các tổ chức được cấp phép xây dựng sản phẩm trên HyperCore (lớp giao dịch và thanh toán cốt lõi) trong khi vẫn tuân thủ các nghĩa vụ quy định. Bài viết giải thích kiến trúc mô-đun của Hyperliquid, tách biệt vai trò của sàn giao dịch (DCM), tổ chức thanh toán bù trừ (DCO) và công ty môi giới (FCM) giống như truyền thống, nhưng được tái tạo và thực thi bằng mã trên chuỗi. Các xung đột chính với quy định Mỹ bao gồm yêu cầu về giám sát thị trường, tính toán ký quỹ và ký quỹ tách biệt mà cơ sở hạ tầng phi tập trung, tự giám sát của Hyperliquid không đáp ứng. Hướng tiếp cận của HPC không phải là mở hoàn toàn mà là định vị Hyperliquid như một cơ sở hạ tầng trung lập. Các thực thể được cấp phép (như nhà triển khai HIP-3 có kiểm soát truy cập) có thể sử dụng nó để cung cấp dịch vụ cho người dùng đã qua KYC. Các bản cập nhật trên testnet cho thấy khả năng tạo các thị trường chỉ dành cho người dùng trong danh sách trắng, cho phép thanh khoản liền mạch giữa các sổ lệnh trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ. Tóm lại, Hyperliquid đang theo đuổi con đường "onshoring" thông qua một phiên bản có kiểm soát truy cập (HIP-3), cho phép các nhà môi giới và tổ chức Mỹ xây dựng sản phẩm tuân thủ trên HyperCore, trong khi giao thức cốt lõi vẫn giữ nguyên tính chất không cần cấp phép và trung lập.

marsbit4 phút trước

Hành Trình Tuân Thủ Quy Định của Hyperliquid: Từ Mô Hình Không Cần Phép đến Cơ Chế Có Phép HIP-3

marsbit4 phút trước

Trong ba tháng, hai vòng tài trợ, 'Palantir phiên bản Trung Quốc' gây bão

Công ty Trí tuệ Nhân tạo Phân tích Nhân quả Công nghiệp Trung Quốc Zhongshu Ruizhi (Zhongshu Ruizhi) gần đây đã hoàn thành một vòng gọi vốn chiến lược trị giá hài tỷ nhân dân tệ, với sự tham gia của Quỹ Đầu tư Internet Trung Quốc, Quỹ An sinh Xã hội Quốc gia Tô Châu, cùng các nhà đầu tư khác. Đây là vòng gọi vốn lớn thứ hai trong vòng ba tháng, cho thấy sự công nhận mạnh mẽ của thị trường vốn. Công ty, được mệnh danh là "Palantir phiên bản Trung Quốc", được thành lập bởi Tiến sĩ Hán Hàm, một nữ tiến sĩ từ Đại học Thanh Hoa. Công ty tập trung vào lĩnh vực AI công nghiệp có độ tin cậy cao và khả năng ra quyết định mạnh mẽ, với sứ mệnh đưa AI từ thế giới số sang thế giới vật lý. Công nghệ cốt lõi của Zhongshu Ruizhi dựa trên ba nền tảng sáng tạo: Lý thuyết nhận thức nguyên nhân-kết quả (meta-causal), mô hình nhân quả và động cơ bản thể động (dynamic ontology engine). Các công nghệ này nhằm giải quyết các điểm yếu của mô hình ngôn ngữ lớm (LLM) như "ảo giác AI", khả năng suy luận hạn chế và thiếu logic thời gian, cung cấp khả năng ra quyết định thông minh đáng tin cậy, có thể giải thích và thực thi được trong các ngành công nghiệp then chốt như năng lượng và sản xuất. Về mặt thương mại, Zhongshu Ruizhi đã phục vụ hơn 50 khách hàng là doanh nghiệp nhà nước trung ương và tập đoàn công nghiệp trong các lĩnh vực như điện lực, dầu khí và hàng không vũ trụ, triển khai hơn 800 kịch bản sản xuất phức tạp. Công ty đã đạt được tăng trưởng doanh thu gấp đôi vào năm 2025, thể hiện khả năng tạo ra dòng tiền mạnh mẽ. Số tiền gọi vốn lần này sẽ được sử dụng để tiếp tục đổi mới lý thuyết nền tảng, mở rộng thị trường và thu hút nhân tài cao cấp. Các nhà đầu tư như Quỹ Đầu tư Internet Trung Quốc tin rằng trí tuệ nhân quả cấp ngành là một phần quan trọng trong việc xây dựng nền tảng số hóa cho sự hiện đại hóa của Trung Quốc và thúc đẩy lực lượng sản xuất mới.

marsbit15 phút trước

Trong ba tháng, hai vòng tài trợ, 'Palantir phiên bản Trung Quốc' gây bão

marsbit15 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

Gần đây, The Economist đã đăng một bài viết gây tranh cãi, cho rằng những đột phá của Trung Quốc trong lĩnh vực robot, AI, năng lượng mới và sản xuất cao cấp chưa giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhu cầu trong tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bên dưới nhận xét này là một vấn đề toàn cầu sâu sắc hơn: Khi máy móc ngày càng thông minh, làm thế nào để con người chia sẻ được giá trị do chúng tạo ra? Trong hơn 200 năm, tăng trưởng năng suất luôn dẫn đến tăng việc làm và thu nhập. Nhưng AI, với khả năng thay thế lao động nhận thức, đang thay đổi logic cơ bản này. Nếu AGI xuất hiện, nền kinh tế có thể tiếp tục phát triển với ít người tham gia trực tiếp hơn, đặt ra thách thức lớn về phân phối của cải. Vấn đề then chốt không phải là thất nghiệp mà là làm sao để sức mua của người tiêu dùng theo kịp năng lực sản xuất ngày càng tăng của máy móc. Thực tế tại Trung Quốc và toàn cầu cho thấy sự đứt gãy trong chuỗi "đổi mới công nghệ - lợi nhuận doanh nghiệp - thu nhập người dân - tăng trưởng tiêu dùng". Các gã khổng lồ công nghệ tạo ra khối tài sản khổng lồ, nhưng tỷ trọng thu nhập từ lao động trong GDP lại giảm, của cải tập trung vào số ít. AI làm chiếc bánh kinh tế to hơn, nhưng số người chia bánh lại ít đi. Tương lai có thể có ba con đường: con đường tư bản truyền thống (lợi nhuận thuộc về cổ đông), con đường tư bản nhà nước (nhà nước tham gia đầu tư), và con đường sáng tạo hơn như quỹ chủ quyền số, cơ chế sở hữu cổ phần toàn dân hoặc hệ thống thu nhập cơ bản mới để chia sẻ trực tiếp lợi ích từ nền kinh tế thông minh. Đối với Trung Quốc, đây là một cơ hội chiến lược. Ưu thế không chỉ nằm ở thị trường, chuỗi cung ứng và công nghệ, mà còn ở khả năng phối hợp chính sách để chuyển hóa của cải do robot tạo ra thành thu nhập, sức mua và an sinh xã hội. Trọng tâm chính sách cần song hành hỗ trợ phát triển công nghệ với cải cách phân phối thu nhập và thử nghiệm cơ chế chia sẻ lợi ích AI. Cuộc cạnh tranh trong hai thập kỷ tới không chỉ là về AI mạnh nhất hay nhiều robot nhất, mà quan trọng hơn là về việc xây dựng được hệ thống phân phối mới phù hợp với thời đại kinh tế thông minh. Câu hỏi lớn nhất của thời đại AI là: Khi máy móc làm việc, con người kiếm thu nhập từ đâu? Khi AI tạo ra giá trị, làm sao con người sở hữu được giá trị đó? Làm thế nào để thành quả tăng trưởng chuyển thành phúc lợi xã hội rộng rãi hơn?

marsbit25 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

marsbit25 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

Lợi nhuận từ carry trade (kinh doanh chênh lệch lãi suất) tại các thị trường mới nổi, sử dụng USD làm tiền tệ tài trợ, đã ghi nhận quý có lãi thứ 7 liên tiếp – chuỗi thắng dài nhất kể từ năm 2008. Theo chỉ số của Bloomberg, chiến lược này đã mang về lợi nhuận tích lũy khoảng 22% từ cuối năm 2024, vượt xa trái phiếu kho bạc Mỹ. Động lực đến từ chênh lệch lãi suất lớn và sự hỗ trợ của tỷ giá hối đoái, khi USD suy yếu so với nhiều đồng tiền mới nổi. Ví dụ điển hình là Colombia với lợi nhuận kết hợp lên tới 48%. Dù đối mặt với thử thách từ đợt can thiệp lịch sử vào đồng Yên hồi tháng 8, thị trường đã nhanh chóng thích ứng bằng cách chuyển sang dùng Euro, Franc Thụy Sĩ làm tiền tệ tài trợ thay thế, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản ồ ạt. Rủi ro chính phía trước là thời điểm Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) bắt đầu cắt giảm lãi suất. Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích cho rằng dữ liệu Mỹ hiện chưa đủ yếu để đảo ngược kỳ vọng này. Mối lo ngại khác là độ tập trung dòng tiền quá cao vào giao dịch carry trade, có thể dẫn đến biến động mạnh nếu đảo chiều. Dù vậy, lãi suất cao tại nhiều nền kinh tế mới nổi, được duy trì bởi áp lực lạm phát và giá năng lượng, vẫn tiếp tục hỗ trợ chiến lược này. Các nhà quản lý quỹ tiếp tục tìm kiếm cơ hội ở các thị trường như Nam Phi, Mexico, Brazil, Colombia và Thổ Nhĩ Kỳ.

marsbit40 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

marsbit40 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

Hai nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và Wharton, Đại học Pennsylvania, đã sử dụng GPT-5.6 Sol Pro để giải quyết một vấn đề lý thuyết tối ưu hóa tồn tại suốt 40 năm. Họ chứng minh rằng thuật toán Gradient Descent (GD) truyền thống, khi chỉ điều chỉnh độ dài bước (step size) mà không thay đổi cấu trúc (như thêm động lượng), tồn tại một giới hạn tốc độ hội tụ không thể vượt qua. Cụ thể, nghiên cứu xác lập cận dưới chặt chẽ cho tốc độ hội tụ là Ω(T^{-1.9319}), có nghĩa là lỗi sau T bước lặp giảm chậm hơn ít nhất 1/T^{1.9319}. Điều này khẳng định dù thiết kế dãy độ dài bước tinh vi đến đâu (như "silver stepsize" đạt ~T^{-1.2716}), GD thuần túy cũng không thể đạt tốc độ tối ưu O(1/T^2) như các phương pháp có động lượng. Điểm đáng chú ý: phần chứng minh toán học cốt lõi hoàn toàn do GPT-5.6 Sol Pro xây dựng dưới sự hướng dẫn chiến lược của các nhà nghiên cứu. Toàn bộ chứng minh sau đó được dịch và kiểm tra nghiêm ngặt bởi trình chứng minh định lý Lean 4, đạt trạng thái "không lỗi" (zero sorry/admit). Kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới, nơi AI có thể trở thành công cụ đắc lực để khám phá và chứng minh các giới hạn lý thuyết phức tạp.

marsbit50 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

marsbit50 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

HTX Learn: Tìm hiểu Về Conflux để Chia sẻ 8000 USDT

Để giúp bạn nắm bắt bản chất của Conflux, HTX Learn đã ra mắt chiến dịch Tìm hiểu & Kiếm tiền này.

Tổng lượt xem 1.4kXuất bản vào 2024.12.23Cập nhật vào 2024.12.23

HTX Learn: Tìm hiểu Về Conflux để Chia sẻ 8000 USDT

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 1.3kXuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 2.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.