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TRON被纳入标普Pantera数字资产指数,机构基准向区块链网络扩展

**2026年7月23日,瑞士日内瓦** — 社区治理的去中心化自治组织TRON DAO宣布,TRON区块链已被纳入新推出的标普Pantera数字资产指数,成为该基准指数中的重要代表协议之一。该指数由标普道琼斯指数与Pantera Capital共同开发,其方法论侧重于协议实用性、链上流动性和网络活跃度。此举标志着传统金融市场框架正扩展至数字资产领域,将以往用于股票等资产类别的基准方法应用于区块链网络。 TRON的入选基于其网络规模的持续扩大及其在数字资产生态中的关键角色。目前,TRON区块链支持超过3.94亿用户账户以及超过900亿美元的USDT稳定币,是全球主要的稳定币结算网络之一。数据显示,TRON在年内USDT转账量上领先所有网络,总额约达4.5万亿美元。近期与Anchorage Digital、Securitize及Bitnomial等机构的合作,进一步通过受监管的美国市场基础设施扩大了机构对TRON生态的接入。 TRON创始人孙宇晨表示,随着数字资产进入主流金融市场,评估框架也需演进。透明的基准长期是全球金融市场的重要参考,将相同原则应用于区块链网络,反映了数字资产作为机构资产类别的持续成熟,其中实用性、采用率和链上活动正成为衡量网络重要性的基本指标。 该指数的推出是传统金融框架应用于数字资产的又一进展,为市场参与者提供了评估网络代币日常效用与采用率的标准化方法。

cointelegraph前天 09:38

TRON被纳入标普Pantera数字资产指数,机构基准向区块链网络扩展

cointelegraph前天 09:38

资本围剿之下,去中心化是公链的唯一防线

在这篇题为《资本围剿之下,去中心化是公链的唯一防线》的文章中,哥伦比亚商学院副教授Omid Malekan阐述了他对区块链核心价值的看法。他认为,去中心化并非公链众多特性之一,而是其唯一不可替代的核心特质,是抵御资本和传统巨头收编腐化的根本防线。 作者从现实主义的“马基雅维利”视角出发,分析了企业和资本的固有本性。他指出,盈利企业必然将自身利润置于技术创新之上,指望现有巨头自愿颠覆自身利益格局是不切实际的幻想。因此,任何在去中心化程度上妥协的方案,无论是许可链、节点高度集中的公链,还是中心化的二层网络,最终都会被资本劫持和控制,丧失其最初的中立与开放精神。 文章着重警告了“内部控制权掠夺”的风险,认为这比外部攻击(如51%攻击)更为致命。他列举了Visa、Mastercard和谷歌等平台从开放走向垄断的“劣化”历程,并指出承载价值更为广泛的底层公链,面临的被蚕食风险更高。企业推广“伪去中心化”的联盟链,实质是一种拖延战术,意在延缓真正去中心化技术的普及,并为自身设置准入壁垒。 最后,作者得出结论:尽管以太坊等去中心化公链存在缺陷且运行成本高昂,但在多方博弈下,市场中的资产终将流向安全性最高、最抗审查的基础设施。因此,以太坊仍是当下对抗资本围剿、避免被传统利益集团吞并的最优现实选择。

Foresight News07/21 06:58

资本围剿之下,去中心化是公链的唯一防线

Foresight News07/21 06:58

AGI已来5个月?顶级码农效率暴涨20倍,代价是不敢睡觉

本文讨论了AGI(通用人工智能)可能已在五个月前悄然到来的观点。硅谷投资人Marc Andreessen在5月提出,基于GPT-5.5、Claude 4.6等模型在大多数话题上已超越人类专家的表现,AGI的临界点可能已在2026年2月被跨越,但技术迭代过快,导致里程碑未被广泛确认就已过时。 文章重点描述了AI对软件工程师工作的深刻影响。尽管顶级程序员借助AI智能体将效率提升了20倍,但他们并未因此获得更多休息,反而陷入了“AI吸血鬼”式的工作状态——同时管理多个智能体,几乎不敢睡觉,以追求极致产出。与之相应,顶尖AI程序员的年收入可达数千万美元。 Andreessen分享了自己使用AI的四个技巧:要求分层解释、获取对立观点的最强版本、组织虚拟专家辩论、以及遇事优先咨询AI。这凸显了新时代的关键能力:如何有效提问并驾驭AI进行思考。 此外,文章以医疗领域为例揭示了AI的双面性。一方面,AI能像随时在线的贴心医生提供支持;另一方面,独立评估显示,像ChatGPT Health这样的系统在急诊分诊等关键场景中存在较高误判率,暴露出其稳定性和可靠性的不足。AI既能解决悬疑80年的数学猜想,也可能在基础医疗建议上出错。 最终,文章指出,AGI的到来可能并非轰轰烈烈的官方宣告,而是悄无声息地融入几次常规产品更新之中,其深远影响正在具体的工作与生活场景中逐步显现。

marsbit07/20 02:30

AGI已来5个月?顶级码农效率暴涨20倍,代价是不敢睡觉

marsbit07/20 02:30

算法代理不对称:当AI替你决策时,你连反对的权利都没有

随着人工智能深度融入社会,一种被称为“算法代理不对称”的危险关系正在形成。在这种关系中,科技公司与组织能够利用算法观察、测试并塑造用户行为,而用户却只能被动承受算法的影响,既不了解其运作逻辑,也难以进行有效质疑和抵制。 这种不对称性体现在三个层面:一是系统运作的“不透明性”,使得其输出结果常被误认为客观;二是算法会学习并放大“历史偏见”,让旧有的不平等以更隐蔽的方式重现;三是系统与用户构成“递归”关系,用户在训练系统的同时,自身的行为和选择也被系统持续塑造和引导。 这种不对称赋予了组织强大的“代理能力”,使其能够通过个性化推送、动态定价、自动化筛选等工具大规模地、精准地引导个体决策。例如,招聘AI可能偏爱特定族群的简历,教育算法可能不公平地调整学生成绩,而员工则可能在不清楚规则的情况下被算法指标所驱动。个人往往只能接触到系统给出的最终结果(如一条推荐、一个分数),却对其背后的数据使用、优化目标和引导机制一无所知。 为了应对这一结构性失衡,政策制定必须采取行动。建议包括:要求系统在产生影响时提供“有意义的通知与解释”;在高风险领域部署前强制进行“影响评估”;确保有效的“人工监督”,赋予审查人员中断有害输出的实权;建立部署后的持续“监控与审计”机制;明确“禁止”某些具有操纵性和剥削性的算法应用;并将“算法素养”教育作为公民基础设施进行广泛普及。 总之,良好的政策目标不是彻底消除不对称,而是通过增强透明度、可问责性和公众认知,在关键领域缩小权力差距,使算法的影响变得可见、可质疑且可治理。

marsbit07/17 12:17

算法代理不对称:当AI替你决策时,你连反对的权利都没有

marsbit07/17 12:17

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