SBF Appeals from Prison, 35-Page Document Accuses Judicial Misconduct

marsbitXuất bản vào 2026-02-11Cập nhật gần nhất vào 2026-02-11

Tóm tắt

Sam Bankman-Fried (SBF), the founder of FTX currently imprisoned, is appealing his fraud conviction and 25-year sentence through a 35-page pro se motion filed by his mother. The motion cites newly discovered evidence and alleges multiple judicial and prosecutorial misconducts. Key claims include the absence of favorable witnesses like Ryan Salame, who was allegedly threatened by prosecutors, and coerced testimony from Nishad Singh. SBF also challenges the prosecution’s financial narrative, presenting a sworn statement from former FTX data head Daniel Chapsky arguing that Alameda’s account was misrepresented to show artificial losses. Additionally, SBF accuses Sullivan & Cromwell, FTX’s bankruptcy counsel, of undervaluing assets to support the narrative of insolvency, despite high customer recovery rates. The motion further suggests political targeting by the Biden administration and requests Judge Kaplan’s recusal due to alleged bias. Legal experts view the appeal as an uphill battle given the high bar for new evidence and judicial discretion in such motions.

Original Author: Sanqing, Foresight News

On February 10, according to Inner City Press, FTX founder Sam Bankman-Fried (SBF), currently serving his sentence at Terminal Island prison in California, is actively seeking to overturn his conviction. A pro se (self-represented) motion for a new trial, submitted on his behalf by his mother, Stanford Law Professor Barbara H. Fried, has been formally filed with the court. This 35-page document, citing Federal Rule of Criminal Procedure Rule 33 and newly discovered evidence, strongly requests the overturning of his 2023 fraud conviction and the 25-year prison sentence imposed in 2024.

The motion primarily argues that the trial was severely flawed due to the absence of key witnesses (such as former Alameda Research co-CEO Ryan Salame and former FTX.US executive Daniel Chapsky) from testifying; that prosecutors allegedly concealed evidence; and that the entire process was influenced by political factors, with SBF subtly suggesting he is a victim of a "targeted attack" by the Biden administration.

The evidence and arguments submitted by SBF this time are not aimed at directly proving his "innocence" but rather adopt a legal strategy questioning the procedural flaws of the judicial trial.

Core Accusation One: "Customized" Witnesses and Judicial Coercion

The motion accuses the prosecution of coercing and inducing key insiders to turn against SBF and silencing witnesses favorable to him.

For example, the absence of former Alameda Research co-CEO Ryan Salame. The motion cites Salame's public statements after August 2024 (including an interview with Tucker Carlson) as newly discovered evidence, alleging that prosecutors threatened to indict Salame's partner, Michelle Bond, to prevent Salame from testifying to SBF's innocence.

Regarding former engineering head Nishad Singh, who testified against SBF, the motion discloses that during pre-trial interviews, when Singh's initial statements did not meet the prosecution's expectations, a prosecutor angrily "slammed the table" and斥责 (chì zé - reprimanded/scolded) Singh's memory as "unreliable."

SBF believes that such high-pressure intimidation forced Singh to subsequently alter his testimony. The motion formally requests the court to order the prosecution to hand over the relevant interview notes to prove this coercion was concealed.

Core Accusation Two: The Disappearing "Liabilities" and the Mystery of [email protected]

SBF submitted a sworn declaration from former FTX Head of Data Science Daniel Chapsky, countering the misappropriation allegations from a data perspective.

The motion points out that the prosecution had presented the huge negative balance in the [email protected] account as ironclad evidence of SBF's misappropriation of customer funds. However, Chapsky's declaration refutes this, calling the prosecution's interpretation a "fundamental misrepresentation."

He stated that the negative balance in this account corresponded to cash and assets held offline by Alameda. The prosecution only showed the "debit" negative numbers to the jury but deliberately omitted the corresponding "credit" assets, thus fabricating a false impression of a multi-billion dollar shortfall out of thin air.

Chapsky's data analysis further shows that if correctly accounted for during most of 2022, Alameda's account on FTX actually maintained a positive balance of approximately $2 billion. The prosecution and expert witness Peter Easton deliberately displayed only certain specific sub-accounts with negative balances, misleading the jury.

Core Accusation Three: Bankruptcy Law Firm S&C's "Asset Erasure Technique"

SBF also targeted the law firm Sullivan & Cromwell (S&C), responsible for FTX's bankruptcy restructuring. He accuses S&C of artificially creating "insolvency" to align with the prosecution's conviction narrative and to earn exorbitant legal fees.

The motion points out that FTX held a venture portfolio valued at up to $8.4 billion at the time of bankruptcy (including investments in Claude AI developer Anthropic). However, early in the bankruptcy process, S&C and the prosecution, to solidify the capital shortfall, recorded these less liquid but highly valuable assets at zero or extremely low values.

SBF emphasizes that the bankruptcy team's eventual confirmation that customers will receive 119% to 143% cash recovery itself proves that his assertion during the trial—"FTX was solvent, the money wasn't lost"—was true.

Core Accusation Four: Political Targeting and Judicial Bias

Finally, SBF played the political and procedural cards. He implied he is a victim of a "political war" by the Biden administration. As a former major Democratic donor, he was quickly distanced from and harshly sentenced after the incident to quell public anger.

Furthermore, given that presiding Judge Lewis A. Kaplan repeatedly rejected defense evidence regarding "FTX's solvency" during the previous trial, SBF's motion not only requests a new trial but also explicitly requests Judge Kaplan to recuse himself, citing the judge's demonstrated extreme bias and inability to adjudicate the case fairly.

Is This Breakout Attempt Doomed to Be a Struggle of a Cornered Beast?

A Rule 33 motion requires the evidence to be "newly discovered" after the trial, which the defense could not have obtained through "due diligence" during the trial. The judge will likely rule that Salame and Chapsky were known potential witnesses during the trial, and the defense's failure to call them was a strategic choice or an objective difficulty, not "new evidence."

Moreover, FTX's high recovery rate (even exceeding 100%) does not conversely prove that SBF did not misappropriate customer funds at the time. The crime is established as soon as customer funds are used without authorization (regardless of purpose). Subsequent asset appreciation is generally considered irrelevant to legal guilt, potentially affecting only sentencing.

Regarding the coercion allegations, unless there is conclusive audio recording or written evidence proving direct prosecutorial coercion (such as a specific recording of "table slamming"), judges typically tend to credit the prosecution's explanations of procedural compliance.

Furthermore, successfully requesting a senior federal judge to recuse themselves due to "bias" is extremely rare in judicial practice, unless there is very clear evidence of a conflict of interest. Otherwise, such accusations might even further anger the judicial system and be seen as contempt for the court.

* The original motion document can be viewed here.

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core legal strategy employed in SBF's 35-page motion for a new trial?

ASBF's motion does not his innocence directly, but instead challenges the legal process by alleging procedural flaws, including the absence of key witnesses, prosecutorial misconduct in withholding evidence, and political bias, seeking to overturn his conviction under Federal Rule of Criminal Procedure 33.

QAccording to the motion, how did the prosecution allegedly prevent Ryan Salame from testifying for the defense?

AThe motion alleges the prosecution threatened to prosecute Ryan Salame's partner, Michelle Bond, to prevent him from taking the stand to testify in a way that would have supported SBF's claims of innocence.

QWhat key point does Daniel Chapsky's sworn declaration make regarding the [email protected] account evidence?

ADaniel Chapsky's declaration argues the prosecution's portrayal of the [email protected] account's negative balance as proof of missing customer funds was a 'fundamental misrepresentation.' He states the negative balances were offset by Alameda's cash and assets held off-chain, and that the account actually maintained a positive net balance of around $2 billion for much of 2022.

QHow does the motion link the law firm Sullivan & Cromwell (S&C) to the narrative of FTX's insolvency?

AThe motion accuses S&C of artificially creating the appearance of insolvency by initially writing down FTX's valuable venture portfolio (e.g., its investment in Anthropic) to zero or a very low value to support the prosecution's case and to justify their own high legal fees, despite the subsequent high recovery rate for customers.

QWhat two significant requests does SBF make regarding the presiding judge, Lewis A. Kaplan?

ASBF requests a new trial and also formally requests that Judge Lewis A. Kaplan recuse himself from the case, arguing the judge has exhibited extreme bias' and can no longer rule on the matter fairly.

Nội dung Liên quan

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

"Generalist AI", công ty khởi nghiệp trí tuệ thể hiện (embodied AI) do Pete Florence - cựu nhà khoa học nghiên cứu cốt cán của Google DeepMind và là một trong những người đặt nền móng cho kiến trúc mô hình VLA (Vision-Language-Action) - sáng lập, vừa huy động thành công 4 tỷ USD (tương đương 27 tỷ RMB) ở vòng gọi vốn mới, định giá 20 tỷ USD. Vòng đầu tư có sự tham gia của các tổ chức và cá nhân uy tín như NVentures (từ NVIDIA), NFDG, Bezos Expeditions, đồng sáng lập Xiaomi Lin Bin, người sáng lập Zoom Eric Yuan, và nhà khoa học nổi tiếng Fei-Fei Li. Mặc dù được coi là người tiên phong trong lĩnh vực "mô hình thế giới" (world model), Florence lại công khai phản đối việc dán nhãn này cho công ty mình. Triết lý của ông, chịu ảnh hưởng từ người thầy Russ Tedrake tại MIT, là ưu tiên "mục tiêu" cụ thể hơn các "nhãn" công nghệ chung chung. Mục tiêu tối thượng của Generalist AI là tạo ra những robot đa năng có thể thực hiện với độ tin cậy cực cao nhiều nhiệm vụ chưa từng thấy mà không cần dữ liệu huấn luyện riêng cho từng tác vụ. Để hiện thực hóa điều này, Generalist AI đã lần lượt ra mắt các mô hình GEN-0 và GEN-1. GEN-1, được công bố vào tháng 4/2026, được huấn luyện trên hơn 50 nghìn giờ dữ liệu tương tác vật lý thu thập qua một thiết bị đeo tay đặc biệt. Theo công ty, mô hình này đạt tỷ lệ thành công 99% trong một số nhiệm vụ thao tác lặp lại và tinh vi (như gấp hộp, đóng gói), với tốc độ nhanh gấp ba lần GEN-0 và chỉ cần khoảng một giờ để thích ứng với tác vụ mới. Thành tựu này chứng minh lộ trình phát triển rõ ràng của công ty và là lý do chính thu hút được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các nhà đầu tư hàng đầu, đưa Generalist AI trở thành một trong những công ty được kỳ vọng nhất trong lĩnh vực robot và trí tuệ thể hiện.

marsbit6 phút trước

Anh ấy vừa gọi được 2,7 tỷ USD, Lý Phi Phi cũng rót tiền đầu tư

marsbit6 phút trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

Chỉ trong ba ngày, Google đã chứng kiến hai huyền thoại AI rời đi: Noam Shazeer (đồng tác giả Transformer, lãnh đạo Gemini) gia nhập OpenAI, và John Jumper (người đoạt giải Nobel Hóa học 2024, lãnh đạo AlphaFold) chuyển sang Anthropic. Đây không phải là trường hợp cá biệt mà là một xu hướng rõ ràng, bổ sung cho việc cựu thành viên sáng lập OpenAI Andrej Karpathy gia nhập Anthropic trước đó. Các tài năng AI hàng đầu đang tập trung ngày càng nhiều vào OpenAI và Anthropic, khiến Google trở thành nguồn cung cấp chính trong cuộc tái cấu trúc nhân tài này. Sự dịch chuyển này bắt nguồn từ sự khác biệt cốt lõi về sứ mệnh. Google, với doanh thu chính phụ thuộc vào quảng cáo, thường đặt các dự án AI trong khuôn khổ phục vụ mục tiêu sản phẩm và lợi nhuận. Ngược lại, OpenAI (với sứ mệnh AGI) và Anthropic (tập trung vào AI an toàn) cho phép các nhà nghiên cứu tập trung hoàn toàn vào việc đẩy xa giới hạn năng lực mô hình. Ngoài ra, cơ hội thu lợi nhuận lớn từ cổ phiếu trước thềm IPO của hai công ty này là động lực hấp dẫn mà Google - một gã khổng lồ trưởng thành - khó có thể sánh được. Việc sáp nhập Google Brain và DeepMind vào năm 2023 cũng tạo ra những lực ly tâm mới, làm xói mòn văn hóa nghiên cứu dài hạn dưới áp lực phải phù hợp với lộ trình sản phẩm. Sự ra đi của các nhân vật then chốt như Jumper và Shazeer phản ánh điều này. Cuộc khủng hoảng nhân tài này mang tính cấu trúc. Google có thể sở hữu cơ sở hạ tầng máy tính khổng lồ và kho dữ liệu đồ sộ, nhưng việc thiếu những bộ óc xuất sắc nhất để khai thác chúng khiến lợi thế đó trở nên vô nghĩa. Trong khi OpenAI và Anthropic củng cố vị thế với đội ngũ tinh nhuệ ngày càng mạnh, Google đang mất dần hào quang là trung tâm hấp dẫn nhân tài AI toàn cầu. Trong cuộc đua mà mật độ tài năng quyết định năng lực mô hình và thị phần, đây là một thách thức tồn vong thầm lặng nhưng nghiêm trọng của Google.

marsbit2 giờ trước

Mất hai huyền thoại trong ba ngày: Con đập nhân tài AI của Google đang vỡ?

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

Mỗi khi một mô hình AI tiên tiến ra mắt, giới công nghệ lại dõi theo những “bảng điểm” quen thuộc như MMLU-Pro, MMMU hay MMMU-Pro. Đây là các tiêu chuẩn đánh giá quan trọng giúp so sánh năng lực của các mô hình lớn như GPT, Claude hay Gemini. Tuy nhiên, ít người biết rằng đằng sau những bộ đề thi này là một nhà nghiên cứu người Hoa: Chen Wenhu (Trần Văn Hổ), trợ lý giáo sư tại Đại học Waterloo, Canada. Ông cùng phòng thí nghiệm TIGERLab (còn gọi là Hổ Đầu Bang) đã tạo ra MMLU-Pro vào năm 2024 để giải quyết vấn đề “mất chuẩn” của bộ đánh giá MMLU cũ, khi nhiều mô hình tiên tiến đạt điểm gần tuyệt đối, khó phân biệt được sự khác biệt thực sự. MMLU-Pro với hơn 12.000 câu hỏi, mở rộng lựa chọn và tăng cường các câu đòi hỏi suy luận, đã giúp kéo giãn khoảng cách điểm số và đánh giá ổn định hơn. Trước đó, nhóm của Chen Wenhu cũng phát triển MMMU - bộ đánh giá đa phương thức (multimodal) yêu cầu mô hình kết hợp hiểu biết hình ảnh, biểu đồ với kiến thức chuyên môn để trả lời câu hỏi. Ngay cả các mô hình mạnh nhất thời điểm đó như GPT-4V cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 56%. Phiên bản MMMU-Pro sau này được thiết kế để đảm bảo mô hình không thể “bỏ qua” thông tin hình ảnh mà chỉ dựa vào văn bản để đoán đáp án. Nghiên cứu của Chen Wenhu tập trung vào việc hiểu thông tin phức tạp, hỏi đáp tri thức và suy luận. Ông từng làm việc tại Google Research và DeepMind, tham gia vào dự án Gemini, trước khi gia nhập Đại học Waterloo và thành lập TIGERLab. Phòng thí nghiệm không chỉ tạo ra các bộ đánh giá mà còn nghiên cứu phát triển mô hình, chẳng hạn trong lĩnh vực xử lý video. Hiện tại, Chen Wenhu làm việc tại Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Super Intelligent Lab) của Meta, tiếp tục tập trung vào dữ liệu huấn luyện và đánh giá đa phương thức. Công việc của ông và nhiều nhà nghiên cứu người Hoa khác đang đóng góp quan trọng vào sự phát triển chung của ngành AI, dù có thể không nằm dưới ánh đèn sân khấu.

marsbit2 giờ trước

Phía sau bảng điểm AI, ẩn giấu một 'người ra đề' gốc Hoa

marsbit2 giờ trước

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

Ngồi trước máy tính, bạn nảy ra ý tưởng khởi nghiệp. Bạn thấy Cursor được bán với giá 600 tỷ USD cho Elon Musk. Bạn tự hỏi: Tại sao mình không thể làm được điều tương tự? Hầu hết các nhà sáng lập đều bắt đầu từ đây, nhưng cũng chính tại đây, họ thường bị mắc kẹt. Họ nhìn thấy AI, tiền điện tử, hàng nghìn công ty khởi nghiệp đã được tài trợ và kết luận: Cơ hội đã cạn kiệt. Họ từ bỏ. Đây là lý do nhiều ý tưởng thất bại - không phải do năng lực, mà do họ nghĩ trò chơi đã kết thúc. Hãy nhìn Cursor. Năm 2022, trước cả ChatGPT, họ bắt đầu với niềm tin rằng AI sẽ thay đổi công việc tri thức. Họ tập trung vào ba điều: lĩnh vực họ đam mê (AI), trở thành khách hàng của chính sản phẩm, và tập trung không lay chuyển vào người dùng nặng. Đây không phải là câu chuyện duy nhất. Stripe, Figma, Shopify đều đi theo mô hình tương tự: bắt đầu với một niềm tin phi đồng thuận về tương lai, kiên trì xây dựng nhiều năm trước khi tương lai đó trở nên hiển nhiên với tất cả. Câu hỏi quan trọng: Bạn đang ở giai đoạn nào của chu kỳ công nghệ? Nếu tham gia sớm như Coinbase hay Cursor, cơ hội nằm ở việc làm cho công nghệ mới trở nên khả dụng cho người dùng nặng. Nếu tham gia ở giai đoạn sau, cơ hội thường là tìm ra "mặt âm" - điểm mù mà thế hệ đầu tiên bỏ sót, giống như Stripe so với PayPal hay Shopify so với Amazon. Vậy bạn làm gì khi chưa có sự hiểu biết sâu sắc? Hãy đắm mình vào thị trường. Dùng mọi sản phẩm trong lĩnh vực. Trở thành người dùng nặng. Nói chuyện với khách hàng. Khi làm điều này đủ lâu, bạn sẽ ngừng tìm kiếm ý tưởng và bắt đầu nhận thấy chúng ở khắp mọi nơi. Khi có ý tưởng, hãy tự hỏi: Đây có phải là cải tiến gấp mười lần hoặc một "cơn đau nhức nhối" cần giải quyết ngay lập tức? Nếu không, đừng phí công. Mọi người chỉ chuyển đổi khi thứ gì đó tốt hơn rất nhiều hoặc nỗi đau đủ lớn. Khi xây dựng MVP, hãy tập trung vào câu hỏi cốt lõi: Tại sao ai đó từ bỏ công cụ hiện tại để dùng sản phẩm của bạn? Các công ty khởi nghiệp vĩ đại hiếm khi bắt người dùng học hành vi mới. Họ tìm cách cải thiện đáng kể quy trình quen thuộc. Chuyển đổi càng ít ma sát, giá trị tạo ra càng cao, thì tốc độ áp dụng càng nhanh. Đừng đánh giá thấp kênh phân phối. Kênh phân phối thường là hào rào cạnh tranh. Trước khi đạt được Sự Phù Hợp Sản Phẩm-Thị Trường (PMF), bạn cần Sự Phù Hợp Kênh Phân Phối-Thị Trường. Các nhà sáng lập giỏi không chỉ xây sản phẩm, họ xây dựng cỗ máy phân phối. Cuối cùng là sự kiên cường, khả năng thích ứng và không bao giờ bỏ cuộc. Không ai có thể dạy bạn điều này. Nó chỉ đến từ trải nghiệm. Cursor, Airbnb, Nvidia, Rain - tất cả đều trải qua những giai đoạn khó khăn tưởng chừng như vô vọng. Bài học không phải là họ thông minh hơn, mà là họ kiên trì đủ lâu để sự hiểu biết của họ sinh lãi kép. Vậy, hãy tìm kiếm sự chuyển đổi chu kỳ công nghệ. Nuôi dưỡng những hiểu biết độc đáo. Ám ảnh với thị trường của bạn. Nói chuyện với khách hàng. Tìm ra những cơn đau nhức nhối. Tạo điểm tiếp cận đơn giản nhất có thể. Chinh phục kênh phân phối của riêng bạn. Và quan trọng nhất, đừng bao giờ bỏ cuộc khi mọi thứ trở nên khó khăn. Không có bí mật nào cả. Hầu hết mọi người không thể làm những điều này một cách nhất quán và lâu dài. Một số ít những người làm được, cuối cùng sẽ xây dựng nên những công ty vĩ đại mà thế hệ nhà sáng lập tiếp theo sẽ nghiên cứu. Thế giới là của bạn. Hãy ra ngoài và sáng tạo.

marsbit2 giờ trước

Thư gửi các nhà sáng lập từ Alliance: Viết vào thời điểm Cursor được bán với giá 600 tỷ USD

marsbit2 giờ trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

**Tóm tắt biên tập hàng tuần (13/06-19/06)** Luồng thông tin quá nhanh, các bài phân tích sâu dễ bị chìm trong tin nóng. Mục "Lựa chọn Biên tập Hàng tuần" chắt lọc những nội dung có giá trị từ biển thông tin, lọc nhiễu, để lại những hiểu biết sâu sắc. **Bức tranh vĩ mô:** Eo biển Hormuz mở cửa trở lại, thị trường đang đặt cược vào các giao dịch nào? Thị trường đang chuyển từ "cú sốc chiến tranh" sang "phục hồi nguồn cung". **Đầu tư & Khởi nghiệp:** * **Ray Dalio** cảnh báo khi các gã khổng lồ AI thống trị thị trường chứng khoán Mỹ: đừng đặt cược vào một hướng, hãy đa dạng hóa danh mục. * **Chu kỳ Crypto 2029:** Dự đoán đến năm 2029, sản phẩm cốt lõi còn lại của ngành sẽ là thị trường giao dịch tài sản. * **Dữ liệu BTC:** Ba tín hiệu đáy chính cùng sáng, Q4/2024 có thể là cửa sổ bước ngoặt then chốt? * **SpaceX niêm yết** với vốn hóa 2,1 nghìn tỷ USD. Bài viết phân tích sự không phù hợp giữa định giá và doanh thu thực tế, tỷ lệ IPO cho nhà đầu tư nhỏ lẻ lớn, và rủi ro hệ thống tiềm ẩn như "gamma squeeze". * **Robinhood (HOOD)** đang giảm dần sự phụ thuộc vào doanh thu crypto, phát triển các mảng kinh doanh mới. * Các sàn giao dịch Hàn Quốc, do hạn chế quy định, bị đẩy vào việc niêm yết các token "meme" có tính đầu cơ cao để cứu doanh số. **Web3 & AI:** * Cảnh báo về "khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn phiên bản AI": 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng có thể là quả bom hẹn giờ. * Các mô hình AI lớn như ChatGPT, Claude... tham gia dự đoán kết quả World Cup. * Phân tích chuỗi cung ứng đằng sau chi phí 20 USD/tháng cho một gói đăng ký AI. **Thị trường dự đoán:** Robinhood phát triển nền tảng dự đoán riêng (Rothera), báo hiệu cuộc chiến giành kênh phân phối trong ngành. **CeFi & DeFi:** * Cơ chế hợp đồng vĩnh cửu Pre-IPO được thử nghiệm với SpaceX, nổi bật vai trò của trade.xyz. * Token STRC (liên kết với MicroStrategy) mất giá so với mệnh giá, phản ánh lo ngại về mô hình vốn hóa và thanh khoản của công ty. * Quỹ Bitcoin sinh lời BITA của BlackRock ra mắt, nhắm đến các nhà đầu tư ưa thích dòng tiền ổn định. **Ethereum & Mở rộng:** CEO Sharplink nhấn mạnh lợi thế cốt lõi của Ethereum là cộng đồng nhà phát triển lớn nhất và khả năng kết hợp. **Điểm tin tuần:** Mỹ-Iran đạt thỏa thuận, Fed giữ lãi suất, Anthropic hạn chế truy cập mô hình với người nước ngoài, SpaceX mua lại Cursor, cổ phiếu "溜溜梅" (LLM) tăng mạnh nhờ trùng tên viết tắt với AI, cùng các quan điểm từ Arthur Hayes, a16z.

marsbit2 giờ trước

Tuần San Biên Tập: Lựa Chọn Tinh Túy Của Biên Tập Viên Hàng Tuần (13/06 - 19/06)

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片