KuCoin đã Công bố Tích hợp với Ứng dụng Zypto để Tăng cường Sức mạnh cho Crypto

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-26Cập nhật gần nhất vào 2026-02-26

Tóm tắt

Sàn giao dịch tiền điện tử KuCoin đã chính thức công bố tích hợp với ứng dụng ví và thanh toán Zypto, thông qua dịch vụ KuCoin Pay. Mục tiêu của sự hợp tác chiến lược này là tăng cường các tiện ích thanh toán bằng tiền điện tử trong thế giới thực, cho phép người dùng sử dụng số dư KuCoin Pay để mua thẻ quà tặng, nạp tiền thẻ VISA và thanh toán hóa đơn. Các nhà lãnh đạo từ cả hai bên, Joe Parkin của Zypto và Alicia Kao của KuCoin, nhấn mạnh rằng đây là một bước quan trọng để thu hẹp khoảng cách giữa danh mục đầu tư tiền điện tử và nhu cầu chi tiêu hàng ngày, thực sự đưa "tiền tệ" trở lại trong "tiền điện tử". Họ cam kết sẽ tiếp tục hợp tác để mở rộng các cách thức kết nối tài sản kỹ thuật số với cuộc sống hàng ngày, nhằm tạo ra trải nghiệm người dùng liền mạch và mạnh mẽ hơn.

KuCoin đã chính thức công bố tích hợp với Zypto App, một ứng dụng ví & thanh toán. Mục tiêu là tăng cường thanh toán bằng tiền điện tử và mở rộng tính hữu dụng. Zypto và KuCoin đã bày tỏ cam kết phục vụ cộng đồng, với khả năng mở rộng hơn nữa trong thời gian tới.

KuCoin Tích hợp với Ứng dụng Zypto

KuCoin đã công bố một thông báo, chia sẻ rằng KuCoin Pay đã tích hợp với Zypto App. Mục tiêu rộng lớn hơn là mở khóa nhiều tiện ích trong thế giới thực hơn cho các loại tiền điện tử bằng cách cho phép người dùng sử dụng số dư KuCoin Pay của họ để truy cập nhiều dịch vụ của ứng dụng. Điều này bao gồm thẻ quà tặng, nạp tiền thẻ VISA và thanh toán hóa đơn, để kể tên một vài dịch vụ.

Mang tính chiến lược, sự tích hợp này được thiết kế để thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu chi tiêu hàng ngày và danh mục đầu tư tiền điện tử do người dùng nắm giữ. Đây là một cơ hội cho người dùng KuCoin Pay trên toàn thế giới.

Zypto đã gọi đây là một sự hợp tác tuyệt vời vì nó ưu tiên hợp tác hơn là cạnh tranh.

Làm rõ về Sự Tích hợp

Joe Parkin và Alicia Kao đã làm rõ thêm về sự tích hợp. Joe, Đồng sáng lập Zypto, cho biết tích hợp sẽ mang lại cho người dùng KuCoin Pay khả năng truy cập dễ dàng vào một số dịch vụ thực tế có thể được sử dụng trong cuộc sống thực.

Joe nói thêm rằng KuCoin và Zypto đang cùng nhau đưa tiền tệ trở lại tiền điện tử.

Giám đốc điều hành KuCoin, Alicia, thừa nhận rằng Zypto cung cấp một lớp chi tiêu trong thế giới thực không chỉ mạnh mẽ mà còn trực quan, nhấn mạnh rằng nó bổ sung cho tầm nhìn của họ. Kao bày tỏ mục tiêu cốt lõi của KuCoin Pay, đó là trao quyền cho người dùng sử dụng tài sản nắm giữ của họ trong các khía cạnh khác nhau của cuộc sống.

Hướng tới Tương lai

Hướng tới tương lai, KuCoin đã nói trong thông báo rằng họ sẽ, cùng với Zypto, tiếp tục làm việc cùng nhau để mở rộng các cách mà người dùng có thể kết nối tiền điện tử của họ với cuộc sống hàng ngày. KuCoin Pay và Zypto vẫn cam kết tăng cường tiện ích thực tế của token và trải nghiệm người dùng.

KuCoin, trong thông báo, đã gọi sự tích hợp này là một sự hợp tác mạnh mẽ với mục tiêu làm việc để tạo ra trải nghiệm người dùng gắn kết hơn. Họ cũng nói rằng quan hệ đối tác này cho phép họ loại bỏ các rào cản giữa chi tiêu và giao dịch thông qua kết nối liền mạch giữa thế giới vật lý và tài sản kỹ thuật số.

Sự phát triển này diễn ra tại thời điểm giá crypto đang ghi nhận sự phục hồi từ mức thấp gần đây. Ví dụ, BTC đang tiến gần hơn đến mốc 69k USD và ETH đang giao dịch trên mốc 2k USD.

Tin tức Crypto Nổi bật Hôm nay:

Dự luật về Quyền Bitcoin tại Indiana đang chờ Thống đốc Phê duyệt

TagsCryptoKuCoin

Câu hỏi Liên quan

QKuCoin đã chính thức thông báo tích hợp với ứng dụng nào?

AKuCoin đã chính thức thông báo tích hợp với Zypto App, một ứng dụng ví và thanh toán.

QMục tiêu chính của việc tích hợp giữa KuCoin Pay và Zypto App là gì?

AMục tiêu chính là tăng cường thanh toán bằng tiền điện tử và mở rộng tiện ích thực tế, cho phép người dùng sử dụng số dư KuCoin Pay để truy cập các dịch vụ như thẻ quà tặng, nạp tiền thẻ VISA và thanh toán hóa đơn.

QAi là người đồng sáng lập của Zypto đã phát biểu về sự hợp tác này?

AJoe Parkin, đồng sáng lập của Zypto, là người đã phát biểu rằng tích hợp này sẽ giúp người dùng KuCoin Pay dễ dàng tiếp cận các dịch vụ thực tế.

QGiám đốc điều hành KuCoin nào đã nhấn mạnh rằng Zypto bổ sung cho tầm nhìn của họ?

AAlicia Kao, Giám đốc điều hành của KuCoin, đã thừa nhận rằng Zypto cung cấp một lớp chi tiêu trong thế giới thực mạnh mẽ và trực quan, bổ sung cho tầm nhìn của họ.

QSự phát triển này diễn ra trong bối cảnh thị trường tiền điện tử như thế nào?

ASự phát triển này diễn ra khi giá tiền điện tử đang phục hồi từ các mức thấp gần đây, với BTC tiến gần mốc 69k USD và ETH giao dịch trên 2k USD.

Nội dung Liên quan

XRP Ledger v3.3.0 Mang Năm Bản Sửa Đổi Vào Tầm Ngắm

Bản phát hành xrpld v3.3.0 sắp tới sẽ tập trung vào năm bản sửa đổi của XRP Ledger, nhằm vào tài sản mã hóa, chi phí trừu tượng, ủy quyền, xử lý theo lô và chức năng MPT linh hoạt hơn. Năm tính năng bao gồm MPT Bảo mật, Xử lý theo lô, Ủy quyền Quyền, Phí & Dự trữ được Tài trợ và MPT Động. Tuy nhiên, việc kích hoạt chúng đòi hỏi phải có sự đồng thuận của 80% trình xác thực, vì vậy chúng không tự động có hiệu lực ngay khi mã được phát hành. Bản nâng cấp này rất quan trọng cho các trường hợp sử dụng nâng cao như tài sản mã hóa thể chế, cải thiện trải nghiệm người dùng và linh hoạt hoạt động. Cơ chế Phí được Tài trợ có thể giảm ma sát khi người dùng mới tham gia, trong khi các tính năng MPT Bảo mật và Động cung cấp cho nhà phát hành nhiều công cụ kiểm soát hơn. Tính năng Xử lý theo lô và Ủy quyền Quyền có thể đơn giản hóa các giao dịch phức tạp và luồng hoạt động. Tác động thực tế sẽ chỉ xảy ra sau khi các trình xác thực chấp thuận các bản sửa đổi. Bản phát hành này củng cố lộ trình phát triển của XRPL, nhưng thử thách tiếp theo là mức độ hỗ trợ từ trình xác thực và việc áp dụng từ các nhà phát triển.

bitcoinist8 phút trước

XRP Ledger v3.3.0 Mang Năm Bản Sửa Đổi Vào Tầm Ngắm

bitcoinist8 phút trước

Báo sáng Phố Wall: V-shaped recovery vào cuối tháng nhưng Nasdaq lập tháng 7 tồi tệ nhất 12 năm, vốn tập trung nhanh về các gã khổng lồ điện toán đám mây

Báo cáo sáng Wall Street: Thị trường phục hồi hình chữ V vào cuối tháng nhưng Nasdaq ghi nhận tháng 7 tồi tệ nhất trong 12 năm, vốn đổ dồn vào các gã khổng lồ điện toán đám mây. Thị trường chứng khoán Mỹ có một phiên phục hồi hình chữ V vào cuối tuần, nhưng toàn tháng 7, chỉ số Nasdaq đã giảm 3,2%, đây là mức tháng 7 tồi tệ nhất kể từ năm 2004. Dầu thô lao dốc hơn 8% sau khi Tổng thống Trump hủy bỏ cuộc tấn công quân sự vào Iran và OPEC+ đồng ý tăng hạn ngạch sản xuất. Vàng giao dịch quanh mức 4.050 USD/ounce, tăng nhẹ 0,91% trong tháng. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và Nhật Bản đã can thiệp hiếm hoi để hỗ trợ đồng yên. Lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 30 năm đạt mức cao nhất kể từ năm 2007. Bất chấp áp lực giảm vay mua (deleveraging), nhóm cổ phiếu công nghệ đám mây thể hiện sức mạnh đáng chú ý. Chỉ trong tuần trước, vốn hóa thị trường của các gã khổng lồ như Microsoft, Amazon và Google đã tăng tổng cộng gần 1.500 tỷ USD. Amazon bật tăng 15,32% sau báo cáo lợi nhuận AWS mạnh mẽ. Ngược lại, Apple lao dốc 7,35% do lo ngại về hạn chế nguồn cung. Các cổ phiếu bộ nhớ như Micron điều chỉnh giảm, trong khi các cổ phiếu viễn thông quang học như Coherent tăng giá. Palantir và SpaceX là những mã đáng chú ý trong tuần này với lịch công bố báo cáo tài chính và đợt mở bán cổ phiếu hạn chế lớn. Tuần này, thị trường sẽ chú ý đến báo cáo tài chính của Berkshire Hathaway, Palantir, AMD, SpaceX cùng với hội nghị Ai4 2026 và FMS. Dữ liệu việc làm phi nông nghiệp tháng 7 của Mỹ (ngày 7/8) sẽ là chỉ số kinh tế vĩ mô quan trọng nhất.

marsbit31 phút trước

Báo sáng Phố Wall: V-shaped recovery vào cuối tháng nhưng Nasdaq lập tháng 7 tồi tệ nhất 12 năm, vốn tập trung nhanh về các gã khổng lồ điện toán đám mây

marsbit31 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Tuần qua, một báo cáo từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis đã gây xôn xao ngành AI, tiết lộ thông số kỹ thuật của Rubin Ultra - phiên bản cao cấp nhất trong kiến trúc Rubin mới của NVIDIA - đã bị giảm mạnh so với kỳ vọng trước đó. Theo báo cáo, Rubin Ultra sẽ giữ nguyên hiệu suất tính toán lý thuyết đỉnh (35 PFLOPs) so với Rubin thông thường, nhưng dung lượng bộ nhớ (VRAM) bị cắt giảm nghiêm trọng, chỉ còn 192GB (8-Hi), thậm chí thấp hơn Rubin tiêu chuẩn (288GB, 12-Hi). Băng thông bộ nhớ gần như không cải thiện và mức tiêu thụ điện năng thậm chí còn tăng nhẹ. Thay vào đó, nâng cấp chính của Rubin Ultra tập trung vào khả năng mở rộng kết nối hệ thống, có thể liên kết tối đa 576 GPU thành một "siêu GPU logic" duy nhất thông qua NVLink. Nguyên nhân chính của việc giảm cấu hình được cho là do chi phí HBM (High Bandwidth Memory) tăng quá cao, ảnh hưởng đến tính kinh tế chung của hệ thống AI. Giá HBM3 đã tăng mạnh từ mức 180-220 USD (Q2/2025) lên 700-850 USD (Q2/2026). Việc điều chỉnh thiết kế giúp giảm chi phí nguyên vật liệu (BOM) cho một tủ máy từ khoảng 8 triệu USD xuống còn 6,4 triệu USD, chuyển trọng tâm đầu tư từ HBM đắt đỏ sang khả năng kết nối mở rộng. Thông tin này đã khiến thị trường lo ngại về đỉnh cao nhu cầu HBM, dẫn đến cổ phiếu của các hãng sản xuất bộ nhớ hàng đầu như SK Hynix và Samsung giảm khoảng 8%. Động thái của NVIDIA cho thấy ngay cả gã khổng lồ dẫn đầu về sức mạnh tính toán cũng đang bắt đầu tính toán kỹ lưỡng chi phí, đánh dấu sự dịch chuyển trong ngành AI từ việc "tích trữ linh kiện và tăng giá vô tội vạ" sang tối ưu hóa hiệu quả chi phí toàn hệ thống.

Odaily星球日报53 phút trước

Rubin Ultra bị cắt giảm mạnh cấu hình, NVIDIA cũng không chịu nổi giá bộ nhớ tăng?

Odaily星球日报53 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit1 giờ trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit1 giờ trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit1 giờ trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片