Платформа OpenSea анонсировала Wave 2 с призовым фондом в размере $1 млн

cryptonews.ru发布于2025-10-21更新于2025-10-21

Платформа OpenSea объявила о завершении 1-й волны своей программы вознаграждений и переходе ко 2-й фазе. В рамках Wave 1 пользователи получат доступ к своим Treasure Chests до 17 октября. Ранее призовой фонд составил $12,2 млн в виде токенов и NFT, включая 63 крупных приза. Компания подчеркнула, что процесс распределения требует времени, чтобы обеспечить справедливое распределение между участниками.

Wave 2 стартует 15 октября и продлится до 15 ноября. В новый призовой пул добавлено $1 млн в токенах OP, SOMI и ETH. Как и ранее, 50% комиссий платформы будут направляться в фонд наград. Пользователи смогут открыть стартовые сундуки 2-й волны через обновленный портал вознаграждений.

В рамках данного этапа платформа OpenSea увеличит ликвидность предложений WETH для NFT. Разработчики добавили офферы для коллекций, где выкуплено 11 и более токенов, а приобретенные активы будут включены в новый пул наград. Это направлено на стимулирование торговли и повышение активности на платформе.

Программа вознаграждений получит ряд обновлений: появятся новые типы путешествий, увеличенное количество Shipments и 13-й сундук. Эти функции будут добавляться постепенно в течение нескольких недель.

Команда OpenSea заявила, что активно анализирует обратную связь от членов сообщества и ищет способы повысить лояльность пользователей, делая систему поощрений более прозрачной и устойчивой. Кроме того, проект готовится раскрыть детали предстоящего TGE. Это произойдет позднее на этой неделе.

По данным представителей OpenSea, за последний месяц объем торгов токенами на платформе превысил $2 млрд. Это подтверждает высокий интерес трейдеров к новой модели вознаграждений и укрепляет позиции OpenSea как крупнейшего NFT-маркетплейса. Юзерам рекомендуется следить за обновлениями в личном кабинете, чтобы не пропустить возможность открыть свои сундуки и получить награды 1-й волны.

你可能也喜欢

大模型能写出工业级优化算法吗?MIT提出FrontierOR给AI设下考场

麻省理工学院等机构的研究者推出了FrontierOR基准,用于评估大语言模型(LLM)设计大规模优化算法的能力。该基准不同于传统测试建模或调用求解器的任务,重点考察LLM能否像运筹学(OR)专家一样,针对复杂工业问题结构,自主设计出可扩展、高效且高质量的算法,例如分解、启发式搜索或混合策略。 FrontierOR包含180个源自OR学术文献的真实任务,并筛选出50个更具挑战性的“Hard”子集。评测采用两阶段流程:首先生成的算法需通过小实例的可行性预筛,然后在工业级规模的大实例上评估其解质量、速度及综合质效(QTE)。 实验结果显示,顶尖模型如GPT-5.3、Claude Opus 4.6等,在代码可执行性上已接近上限,但要在Hard任务上生成同时满足高质量和高速度的算法仍很困难。分析表明,能力较强的模型已减少基础建模错误,失败模式转向搜索深度与策略设计不足。此外,研究测试了三种自演化框架(如CORAL),发现通过迭代优化,LLM生成的算法性能可显著提升,在部分最难任务上QTE指标能从0.15提升至0.50。 这项工作标志着LLM-for-OR的研究重心正从“能否建模”转向“能否设计算法”,为开发能自主设计优化算法的AI智能体指明了方向,未来可能在供应链、能源、交通等领域实现更智能的决策支持系统。

marsbit1小时前

大模型能写出工业级优化算法吗?MIT提出FrontierOR给AI设下考场

marsbit1小时前

交易

现货
活动图片