# Bài viết Liên quan Thao túng

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Thao túng", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

NFL Trở Lại với DraftKings và FanDuel, Nhưng Vẫn Tránh Các Thị Trường Dự Đoán

Vào ngày 27 tháng 8, NFL đã công bố thỏa thuận đối tác với các công ty cá cược thể thao DraftKings, FanDuel và Fanatics Betting and Gaming sau khi các hợp đồng trước đó hết hạn vào cuối tháng 3. Các hợp đồng mới cho phép các công ty này sử dụng biểu tượng NFL, có mặt tại các sự kiện lớn và truy cập dữ liệu trực tiếp. NFL nhấn mạnh rằng tất cả đối tác phải tuân thủ các quy tắc nghiêm ngặt về tính toàn vẹn của trận đấu, bao gồm việc cấm các loại cược liên quan đến chấn thương cầu thủ hoặc quyết định trọng tài. Trong khi đó, NFL vẫn đang tránh việc tham gia vào thị trường dự đoán sự kiện (prediction markets). Một phó chủ tịch NFL cho biết liên đoàn hiện không theo đuổi lĩnh vực này về mặt thương mại. NFL đã vận động hành lang Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Hoa Kỳ (CFTC) để ban hành các quy tắc phản ánh các tiêu chuẩn về tính toàn vẹn và bảo vệ người tiêu dùng trong cá cược thể thao hợp pháp. Liên đoàn lo ngại đặc biệt về các loại cược liên quan đến chấn thương, coi chúng là dễ bị thao túng và không phù hợp. Các cuộc đàm phán giữa NFL với các nền tảng dự đoán như Kalshi và Polymarket đã không đạt được kết quả và không có thỏa thuận nào được kỳ vọng trước khi mùa giải khai mạc vào ngày 9 tháng 9. NFL hiện không cho phép các đội riêng lẻ ký hợp đồng trong lĩnh vực này. Trong khi đó, các giải đấu thể thao lớn khác như NHL và MLB đã thiết lập quan hệ đối tác với các nền tảng dự đoán thị trường.

cryptonews.ruHôm qua 13:14

NFL Trở Lại với DraftKings và FanDuel, Nhưng Vẫn Tránh Các Thị Trường Dự Đoán

cryptonews.ruHôm qua 13:14

Robot GPT-3 Shocks Silicon Valley, Zero Lines of Code, Learns in Seconds, Backed by Jensen Huang and Fei-Fei Li

Ngày 19/8, công ty Generalist AI tại Thung lũng Silicon đã ra mắt mô hình cơ bản mới GEN-1.5, được ví như "thời khắc GPT-3 của trí tuệ thể hiện". Mô hình này cho phép robot học thao tác vật lý chỉ qua một lần xem demo duy nhất mà không cần viết code hay huấn luyện lại, với tỷ lệ thành công trung bình đạt 59% cho 10 tác vụ. GEN-1.5 gây ấn tượng với khả năng ứng biến, như tự động chuyển từ chiến thuật "quét" sang "xúc và đổ" khi công cụ thay đổi, dù chưa từng được dạy. Những khả năng này xuất hiện một cách tự nhiên từ quá trình tiền huấn luyện quy mô lớn kéo dài 8 tháng trên dữ liệu tương tác vật lý, cho thấy dấu hiệu của Định luật Scaling trong lĩnh vực này. Thời điểm ra mắt trùng với tuần lễ sôi động của ngành robot: Công ty Unitree lên sàn chứng khoán, Hội nghị Robot Thế giới (WRC) và Thế vận hội Robot hình người khai mạc. Các chuyên gia như Jim Fan của NVIDIA chỉ ra rằng dữ liệu huấn luyện phong phú, bao gồm cả hành động lặp lại và khắc phục sai sót của con người, là chìa khóa cho khả năng của GEN-1.5. Dù các demo hiện tại còn đơn giản, đây được xem là bước tiến quan trọng, hứa hẹn giảm chi phí thích ứng tác vụ về gần như bằng không và mở ra khả năng ai cũng có thể lập trình robot trong tương lai.

marsbit08/21 14:34

Robot GPT-3 Shocks Silicon Valley, Zero Lines of Code, Learns in Seconds, Backed by Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbit08/21 14:34

Tào Hy và Trí Nguyên đầu tư vào một 1995 hậu

Thông tin từ giới đầu tư cho biết, công ty robot hình người Current Robotics (Nguyên Lưu) lần đầu tiết lộ vòng gọi vốn - đã hoàn thành vòng hạt giống, thiên thần và Pre-A, với tổng số tiền lên tới hàng trăm triệu nhân dân tệ. Các nhà đầu tư bao gồm các tổ chức nổi tiếng như BV Baidu Venture, Hillhouse Capital, Oasis Capital, Monolith Capital, Qianhai Fangzhou, Fosun Creation, Junshan Capital, cùng các đối tác công nghiệp như Zhi Yuan, Xinghai Tu và Jike Technology. Người sáng lập, Chúc Nghị Thần, sinh năm 1995, từng là Trưởng bộ phận Trí tuệ thể hiện tại tập đoàn Midea, là một trong những nhà nghiên cứu sớm nhất công bố VLA và mô hình thế giới tại Trung Quốc. Công ty của anh tập trung vào "Thao tác khéo léo toàn thân" (Loco-Dexterous Manipulation), đã phát triển mô hình cơ sở Curr-0, cho phép robot phối hợp di chuyển và thao tác. Current Robotics cũng tự nghiên cứu hệ thống thu thập dữ liệu toàn thân HumanEx và trình mô phỏng thế giới tương tác CurrentWorld-0, nhằm tạo ra một vòng lặp khép kín từ thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình đến đánh giá và huấn luyện lại, biến hành vi con người thành khả năng cho robot hình người. Mục tiêu cuối cùng của công ty là xây dựng cơ sở hạ tầng cho trí tuệ thể hiện, giúp robot từng bước tiến từ sân khấu trình diễn vào thế giới thực, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường gia đình và công nghiệp.

marsbit08/20 02:58

Tào Hy và Trí Nguyên đầu tư vào một 1995 hậu

marsbit08/20 02:58

Tích Lũy và Jackson Hole: Trader Đánh Giá Các Kịch Bản Di Chuyển Của Bitcoin và Ethereum

Tóm tắt thị trường tiền điện tử và DXY trước sự kiện Jackson Hole Thị trường tiền điện tử đang trong giai đoạn củng cố với thanh khoản thấp. Bitcoin (BTC) mắc kẹn quanh 63.513 USD, tích lũy thanh khoản gần hỗ trợ quan trọng 62.484 USD. Ethereum (ETH) không chạm được 2.000 USD và vẫn giao dịch trong vùng mất cân bằng (4H FVG). Ba kịch bản chính cho BTC được đưa ra: giảm mạnh xuống 60.000 USD sau khi retest vùng 64.000-65.000 USD, tăng vọt lên 67.255 USD nếu phá vỡ được kháng cự, hoặc kịch bản ưu tiên là "bẫy" giảm nhanh xuống dưới 62.484 USD để thu thanh khoản trước khi tăng mạnh trở lại. Đối với ETH, các kịch bản bao gồm: tăng vượt 1.931,50 USD và củng cố, giảm sâu xuống 1.802 USD để lấy thanh khoản rồi bật tăng, hoặc phá vỡ giả tạo và giảm mạnh về 1.780-1.800 USD. Đáng chú ý, ETF ETH tiếp tục thu hút dòng tiền trong khi ETF Bitcoin ghi nhận dòng chảy ra. Chỉ số Dollar (DXY) đã phá vỡ hỗ trợ then chốt 99,475, mở đường cho các kịch bản giảm xuống vùng 99.000. Sự suy yếu của DXY có thể tạo điều kiện thuận lợi cho tài sản rủi ro như tiền điện tử. Các yếu tố cơ bản chính trong tuần bao gồm biên bản cuộc họp FOMC, dữ liệu PMI sơ bộ và định vị danh mục trước Hội nghị Jackson Hole (27-29/8), sự kiện đầu tiên của tân Chủ tịch Fed Kevin Warsh. Chiến lược được khuyến nghị là thận trọng, ưu tiên giao dịch trong ngày (intraday) với quản lý rủi ro chặt chẽ, chờ đợi các động thái rõ ràng hơn từ thị trường.

cryptonews.ru08/17 11:23

Tích Lũy và Jackson Hole: Trader Đánh Giá Các Kịch Bản Di Chuyển Của Bitcoin và Ethereum

cryptonews.ru08/17 11:23

Meme Coin trị giá 60 triệu USD sụp đổ 65% trong một phút, fomo lại lâm vào nghi ngờ

$CATE, một meme coin nổi bật trên Solana, đã tăng vốn hóa thị trường từ hơn 2 triệu USD lên hơn 80 triệu USD trong hơn một tuần, trước khi sụp đổ 65% chỉ trong một phút vào rạng sáng ngày hôm qua. Sự kiện này một lần nữa làm dấy lên những nghi ngờ và tranh cãi xung quanh thị trường meme coin và nền tảng giao dịch fomo. Nguyên nhân vụ sụp đổ được cộng đồng chỉ ra bao gồm việc tài khoản X của $CATE bị khóa và quan trọng hơn là sự cố ngừng hoạt động (downtime) của fomo - nền tảng mà hơn 60% địa chỉ nắm giữ $CATE đang sử dụng. $CATE chủ yếu dựa vào sự ủng hộ công khai và sức ảnh hưởng của Poorgoat, một KOL hàng đầu trên fomo. Tuy nhiên, đồng coin này không có sự khác biệt về mặt câu chuyện, chỉ là một phiên bản "em gái mèo" của Doge, và thậm chí còn bị chủ sở hữu Doge phủ nhận liên kết. Sự cố của fomo xảy ra đúng thời điểm giao dịch sôi động, khiến nhiều người dùng không kịp phản ứng và bị mắc kẹt. Điều này làm dấy lên nghi ngờ về việc fomo có thể can thiệp hoặc tạo điều kiện cho các "cú rug pull". Một số KOL trên fomo, như MarcellxMarcell, đã bán ra ở đỉnh, càng làm tăng thêm hoài nghi. Dù fomo đổ lỗi cho việc quá tải người dùng, nhưng cộng đồng khó chấp nhận lý do này khi khối lượng giao dịch trong phút sụp đổ không quá lớn. Sự việc cho thấy một thực tế khắc nghiệt: nhiều meme coin được quảng bá là "hữu cơ" (organic) nhưng thực chất phụ thuộc nặng nề vào sự thúc đẩy của KOL và các nền tảng tập trung, khiến chúng dễ bị tổn thương và người dùng nhỏ lẻ trở thành đối tượng chịu thiệt hại lớn nhất.

marsbit08/05 06:58

Meme Coin trị giá 60 triệu USD sụp đổ 65% trong một phút, fomo lại lâm vào nghi ngờ

marsbit08/05 06:58

Trí tuệ cụ thân vượt qua 'kỳ thi đại học' khó đến điên cuồng, con người 100 điểm, mô hình mạnh nhất 12.8

Trí tuệ thể hóa (Embodied AI) đang đối mặt với một “kỳ thi khó” mang tên RoboDojo – một tiêu chuẩn đánh giá toàn diện mới cho khả năng thao tác của robot, được ví như "đỉnh Everest" trong lĩnh vực này. RoboDojo đánh giá trên cả môi trường mô phỏng và thế giới thực, bao gồm 42 nhiệm vụ mô phỏng và 18 nhiệm vụ trên robot thật, kiểm tra 5 khả năng cốt lõi: Khái quát hóa, Trí nhớ, Thao tác chính xác, Thực thi nhiều bước và Hiểu ngữ nghĩa mở. Kết quả cho thấy khoảng cách lớn: Trong mô phỏng, chiến lược robot mạnh nhất hiện nay (Hy-Embodied-0.5-VLA) chỉ đạt tỷ lệ thành công trung bình 8.80%. Trên robot thật, mô hình tốt nhất (π0.5) chỉ đạt 12.8%. Trong khi đó, con người đạt lần lượt 76.03% và 100%. RoboDojo tiết lộ điểm yếu của các mô hình cơ bản hiện nay: thiếu ổn định, khó hoàn thành toàn bộ nhiệm vụ dài và đặc biệt kém trong các nhiệm vụ ngữ nghĩa mở (tỷ lệ thành công chỉ ~1.67%). Dự án cung cấp cơ sở hạ tầng như XPolicyLab để chuẩn hóa việc đánh giá và một bảng xếp hạng công khai, minh bạch, giúp cộng đồng có thước đo chung để tiến bộ hướng tới robot thao tác đa năng thực sự.

marsbit07/08 11:52

Trí tuệ cụ thân vượt qua 'kỳ thi đại học' khó đến điên cuồng, con người 100 điểm, mô hình mạnh nhất 12.8

marsbit07/08 11:52

Phía sau mức tăng 3 lần trong một tuần của ANSEM: Sự hồi sinh và cái bẫy của Meme Solana

Bài viết phân tích sự hồi phục của thị trường meme coin trên Solana, được kích hoạt bởi cú bùng nổ của ANSEM với mức tăng gần 299% trong một tuần. Sự kiện này đã thúc đẩy khối lượng giao dịch hàng tuần trên nền tảng Pump.fun lên 53,3 tỷ USD và đưa tỷ trọng giao dịch meme coin trong tổng khối lượng Solana lên trên 20% - mức cao nhất kể từ giữa tháng 5. Tuy nhiên, bài viết chỉ ra những mặt tối và bẫy tiềm ẩn. Sự bùng nổ của các bản sao (copycat) và sự gia tăng số lượng token mới là dấu hiệu điển hình, nhưng môi trường giao dịch cực kỳ nhanh (thời gian nắm giữ trung bình chỉ 100 giây) tạo lợi thế lớn cho bot và "cá voi". Các nghiên cứu được trích dẫn cho thấy phần lớn các dự án meme coin có dấu hiệu thao túng, như gom hàng ngay khi phát hành, giao dịch giả tạo để tạo khối lượng, khiến nhiều nhà đầu tư nhỏ lẻ trở thành đối tượng chịu lỗ. Tác giả đặt câu hỏi liệu đợt hồi phục này có thể thoát khỏi vòng lặp cũ, nơi sức nóng chỉ mang tính nhất thời và lợi nhuận chủ yếu chảy về tay những người nắm giữ sớm và bot, hay không. Tương lai thị trường sẽ phụ thuộc vào việc liệu sự quan tâm và khối lượng có được duy trì bền vững hay sẽ nhanh chóng tàn lụi.

Foresight News07/08 11:10

Phía sau mức tăng 3 lần trong một tuần của ANSEM: Sự hồi sinh và cái bẫy của Meme Solana

Foresight News07/08 11:10

Robot Học Thao Tác Từ Video, Lần Đầu Berkeley Thành Công Triển Khai Đường Link Từ Video Internet Đến Tay Khéo Léo Triển Khai Trên Robot Thật

**UC Berkeley nghiên cứu đột phá: Robot học thao tác từ video Internet và triển khai trên tay máy khéo léo thực tế** Nhóm nghiên cứu UC Berkeley đã giới thiệu "Do as I Do", một quy trình đầu-cuối lần đầu tiên chuyển đổi video RGB đơn sắc về thao tác của con người thành quỹ đạo có thể thực thi trên tay máy khéo léo Sharpa Wave, hoàn thiện con đường từ dữ liệu video đến robot. Vấn đề cốt lõi là ba thách thức: khó khăn trong việc tái tạo ổn định tương tác tay-vật thể từ video, nhiễu trong dữ liệu tham chiếu dẫn đến thất bại khi định hướng lại hành động, và chi phí cao của việc vận hành từ xa. Giải pháp chia làm hai giai đoạn chính: 1. **Theo dõi vật thể ổn định:** Sử dụng mô hình khuếch tán có hướng dẫn để duy trì tính liên tục về thời gian và hình dạng vật thể, vượt trội hơn so với các phương pháp trước đó như FoundationPose trong đánh giá thủ công. 2. **Định hướng lại hành động mạnh mẽ:** Cải tiến khung tối ưu hóa SPIDER/MPPI bằng cách bổ sung chi phí tránh nhiễu, chi phí căn chỉnh lòng bàn tay và cơ chế khởi tạo thông minh, nâng tỷ lệ thành công từ 25% lên 71% khi xử lý quỹ đạo tham chiếu có nhiễu. Kết quả: Hệ thống tạo ra 500 quỹ đạo đã được xác minh cho 20 loại thao tác phức tạp (như đánh trứng, khuấy, đóng đinh). 10 hành động đại diện đã được triển khai thành công trên phần cứng thực gồm hai cánh tay robot UR3e và hai bàn tay khéo léo Sharpa Wave (22 bậc tự do) với tần số điều khiển 50Hz. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng chỉ khoảng 5% video internet là có thể sử dụng trực tiếp, đồng thời đề xuất một quy trình lọc dữ liệu thiết yếu. Công trình này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc khai thác kho dữ liệu video khổng lồ trên internet để huấn luyện robot thực hiện các thao tác khéo léo một cách tự động và có thể mở rộng.

marsbit07/06 07:21

Robot Học Thao Tác Từ Video, Lần Đầu Berkeley Thành Công Triển Khai Đường Link Từ Video Internet Đến Tay Khéo Léo Triển Khai Trên Robot Thật

marsbit07/06 07:21

活动图片