BestChange: Причиной нашей блокировки могла стать недобросовестная конкуренция

investing.ru發佈於 2025-02-14更新於 2025-02-14

Накануне блокировки сервера сайта BestChange.ru 13 февраля подверглись DDoS-атакам, направленным на перегрузку сетевой инфраструктуры, а также вывод из строя устройств и каналов связи. Кроме того, 10 февраля около 30 медиаресурсов опубликовали материалы, которые, по мнению команды BestChange.ru, выглядят как заказные, содержат недостоверную информацию и рекламу альтернативных платформ.

В негативных публикациях BestChange называли платформой «обмана пользователей» и сервисом, «который не может защитить своих клиентов». В качестве первопричин, повлекших за собой «множество жалоб», приводились отсутствие сервисной поддержки, проблемы с модерацией обменников и гарантиями безопасности, размещение не совсем достоверной информации о курсах криптоактивов.

«Характер публикаций указывает на возможную целенаправленную кампанию по дискредитации бренда BestChange. Массовый постинг мог быть нацелен на формирование впечатления о необходимости замены сервиса на альтернативные решения конкурентов. Рекламные площадки продолжают сообщать о запросах на публикацию ложно-негативных материалов о BestChange и попытках размещения рекламы конкурентов», ― говорится в документе, который сервис предоставил изданию ForkLog.

Представители BestChange не собираются участвовать в «репутационной войне» с конкурентами и намерены использовать законные контрмеры.

Ранее Роскомнадзор заблокировал доступ к BestChange.ru во внесудебном порядке по инициативе Банка России.

Читайте оригинальную статью на сайте Bits.media

你可能也喜歡

给Transformer变个形,LLM竟能变得更聪明

一篇名为《给Transformer变个形,LLM竟能变得更聪明》的文章介绍了一项来自Mila、康奈尔大学和蒙特利尔大学研究者的新工作。该研究提出了“锥形语言模型”概念,其核心思想是:在模型总参数量和计算量不变的前提下,不再为所有网络层均匀分配参数,而是让参数容量(如前馈网络宽度)沿着模型深度方向单调递减。 研究发现,传统Transformer等架构对所有层“一视同仁”的参数分配方式可能并非最优。多项前期研究已表明,模型的浅层和深层在功能与重要性上存在差异。研究者通过实验证实,将更多容量集中到模型前段的“头重脚轻”式分配,相比均匀分配或集中于后段的方案,能显著降低模型在验证集上的困惑度,提升预测准确性。 在440M参数的模型上,最优的余弦递减配置(前段宽度为基准1.5倍,后段为0.5倍)使困惑度改善了1.84点。这一结论在多种不同架构和更大规模的模型上也得到了验证,且未损害模型处理长上下文的能力。分析显示,深层网络更多是在“重复强调”已有信息,而非创造新理解,因此前段层更能有效利用额外容量。 这项研究指出了一个长期被忽视的设计维度:参数容量的分布形状本身就是一个有效的优化杠杆。它为提升模型性能提供了一个几乎零成本的思路,无需改变架构或增加参数,仅需重新分配已有参数。研究者认为,这一思路未来可能同样适用于视觉Transformer、扩散模型等其他领域。

marsbit14 分鐘前

给Transformer变个形,LLM竟能变得更聪明

marsbit14 分鐘前

Token不经济

这篇文章讨论了当前企业使用AI工具时普遍面临的“Token不经济”现象,即Token消耗成本与产出价值严重不匹配。文章从多个角度分析了此问题的成因。 在供给端,大模型定价策略整体抬升了使用成本。领导者如Anthropic凭借编程优势确立高端定价权,实现“好货不便宜”;追赶者如OpenAI和Google则采取价格竞争;而面向大众的经济型模型市场,因需求量爆炸式增长,价格中枢也在悄然上移。 在技术层面,智能体(Agent)工作流中存在多种结构性消耗,包括:上下文陷阱(历史信息被反复计入)、分词器黑箱(闭源模型更新导致Token计数膨胀)、技能冗余调用(大量Token耗费在无关说明上),以及多Agent协同中的“沟通税”和长任务中的“熵增”。这些技术性损耗对缺乏背景知识的普通用户尤其不友好。 更根本的挑战在于需求端。目前Token的高效应用场景高度局限于编程等数字化水平高的领域,因其能形成低成本、自动化的训练反馈闭环。然而,在大多数传统行业及物理世界任务中,由于数字化程度低、验证成本高昂,AI难以有效落地并创造显著价值,限制了Token产生实际经济收益的范围。 这种“不经济”状态加剧了产业链风险。风险向中游模型厂商集中,其与上游硬件商的“循环融资”可能滋生估值泡沫和金融风险。同时,算力扩张对水、电等资源的争抢,也对社会民生造成挤压。 文章最后指出,缓解“Token不经济”需从供给和需求两端发力。技术上进行精细化优化,如上下文压缩、技能精简和模型路由;商业上则需加强企业内部的Token成本治理,并努力在传统行业中寻找具备可行性的应用场景,跨越数字与物理世界的鸿沟。最终,行业需要回归投资回报率(ROI)这一金标准,推动AI从炫技阶段走向高效、实用的生产阶段。

marsbit36 分鐘前

Token不经济

marsbit36 分鐘前

交易

現貨
活动图片