Cryptology_7

Военный вертолет США Apache потерпел крушение рядом с проливом Ормуз

В четверг военный вертолет США AH-64 Apache потерпел крушение в районе пролива Ормуз, в результате чего была незамедлительно развернута операция поиска и спасения. Официальные сообщения подтверждают, что оба члена экипажа, находившиеся на борту, были успешно спасены и в настоящее время проходят медицинское обследование. Инцидент произошел над международными водами, однако на данный момент конкретная причина крушения остается неизвестной. Военные власти начали официальное расследование, чтобы установить, была ли причиной механическая неисправность или ошибка человека. Хотя, как сообщается, летательный аппарат выполнял плановое патрулирование, крушение подчеркивает сохраняющуюся напряженность и операционные риски на этом критически важном морском маршруте. join now
$BTC


$BNB


$ETH

🦭🦭РАД ВИДЕТЬ ВАС 🦭🦭
😇😇ПОДДЕРЖИТЕ МЕНЯ 😇😇
СЛЕДИТЕ 🫰
ЛАЙК 👍🏻
РЕПОСТ 🫴
$BTC #BitcoinWorstFirstHalfSince2022

Люди предполагают, что децентрализация означает, будто никто не управляет трафиком. Обычно это не так. Даже в децентрализованных системах нужно что-то, координирующее запросы.

Я изучал, как это делает Newton через свой шлюз. Сегодня один шлюз оркестрирует запросы между операторами. Функционально это централизовано... даже несмотря на то, что сеть операторов оценивает политики децентрализованно «под капотом».

Целевая архитектура меняет это. Каждую эпоху роль шлюза ротируется между операторами с помощью выбора лидера на основе VRF, по аналогии с моделью предлагателя блока в Ethereum. Это не даёт одному оператору со временем незаметно превратиться в «дефолтного» координатора.

Для меня это как раз тот тип архитектурного решения, который проверяет децентрализацию на практике, а не только на бумаге. Любой может запустить оператора, но если один шлюз остаётся на месте постоянно, естественным образом накапливается определённая доля «мягкой силы».

Стоит отметить: эта ротация пока ещё не работает в реальном времени. Сейчас шлюз намеренно ограничен. Он не может подделывать подписи или изменять результаты без обнаружения, а при подозрениях на цензуру есть механизм принудительного включения.

Интересный вопрос в том, как выглядит разрыв доверия, пока ротация шлюзов не будет запущена. Сегодняшний одинарный шлюз — это просто практическая деталь реализации, или он добавляет больше доверия, чем люди осознают?

@NewtonProtocol $NEWT #Newt
#VitalikOutlinesLeanEthereumRoadmap
$LAB $GAIA

🔥 БОЛЬШОЙ РОЗЫГРЫШ! Давайте расти вместе! 🔥
Привет всем! Надеюсь, у вас всё отлично.
⚡ Мне очень нужна ваша мощная поддержка в моих последних публикациях!
👇 Вот что нужно сделать прямо СЕЙЧАС:
1. ЛАЙК и КОММЕНТ или РЕПОПО/РЕПОСТ на мои последние посты.
2. РЕПОСТ/РЕПОПО этой публикации, чтобы ваши друзья и фанаты узнали об этом! 🎁
Ваша награда: Сделайте это, и я сразу же верну услугу (100% обратно) — и вы сможете забрать свою награду прямо здесь! Не упустите! 🚀🚀
#repopo #repopomypopo #repopomybothpinpoposuppome  #malizgiveaway  $BTC $BNB DYOR, ДРУЗЬЯ
ЧТО #MALIZ МАДЕ СЛОВО ДЛЯ РЕПОСТА?
ОТВЕТЬТЕ В КОММЕНТАРИЯХ👇
$XAU $XAG $MANTA

заберите большой красный карман
Репост 🎁
Лайк 🎁
$SPCXB $NEWT $B

#FRIENDS $

Он может дать вам такое счастье, такое чистое, такое доброе, такое красивое, что ваше сердце будет улыбаться каждый день💍🌸🌻♥️
ПОДПИШИТЕСЬ like
и
КОММЕНТИРУЙТЕ

AIFI экосистема и AFF Binance Square AMA

Ключевые моменты AFF и совместное создание ценности

Запуск 2 июля в 19:30, присоединяйтесь к нашему еженедельному прямому эфиру в 1688.

AIFI Ecosystem & AFF Binance Square AMA

AFF Core Highlights and Value Creation

Launch on July 2nd at 7:30 PM, tune in to our weekly live stream on 1688.

@周周1688 @大丽7613 @英鸿337

#newt $NEWT
Я делюсь своим честным мнением о Newton Protocol после того, как провёл последние несколько дней, разбираясь в том, как он на самом деле работает.

Меня привлекла ключевая идея
Newton Protocol действует как уровень авторизации, расположенный между намерением транзакции и onchain-исполнением.
Я вижу, как люди сравнивают это с сетями карточных платежей, и когда я об этом задумался, мне стало ясно. Когда вы проводите карту, есть проверка на мошенничество, проверка баланса и проверка личности — прежде чем что-либо будет одобрено. Newton Protocol работает так же, но для onchain-активности. Когда кто-то хочет перевести mint или совершить сделку, протокол сначала проводит оценку политики: он проверяет, например, санкции, KYC, AML и лимиты по скорости/частоте (velocity), прежде чем транзакция станет окончательной.

Если вы спросите, почему это важно, всё становится очевидным, когда понимаешь, сколько onchain-активности происходит без какого-либо реального слоя авторизации.
Мы видим, что всё больше институтов и серьёзных разработчиков хотят, чтобы комплаенс был встроен в исполнение, а не прикручивался постфактум. Именно эту «дыру» Newton Protocol и пытается закрыть.

Моё честное мнение: этот подход выглядит практичным, а не просто теоретическим.

Я не говорю, что он идеален, но направление для меня имеет смысл.

Следя за @NewtonProtocol и наблюдая за тем, как развивается Newton Mainnet Beta.
Держу в поле зрения $NEWT , поскольку эта сфера будет развиваться.

Будущее ИИ может быть построено на исследовании, а не на создании.

Все спешат создавать более качественные модели ИИ. Но что произойдет, когда их уже будут тысячи?

Узкое место перестает быть вопросом о том, какая модель лучшая. Оно превращается в вопрос о том, можете ли вы найти нужную, доверять ей и действительно развернуть.

Мы уже столкнулись с этим в криптоиндустрии. Ранние DeFi-протоколы существовали повсюду: ликвидность была разрозненной, а надежного способа понять, что можно безопасно использовать, не было. Инфраструктура, решившая задачу обнаружения, в итоге стала важна не меньше, чем сами протоколы.

Model Hub от OpenGradient пытается занять этот слой. Постоянное хранилище, версионирование, поиск и верифицированный инференс. Больше всего меня заинтересовала именно верификация инференса — вы можете проверить, что модель, которая запущена, это действительно та, за которую вы ее принимаете. Не просто верить, что API выдает то, что заявляет.

Не знаю, станет ли это стандартом или будет лишь одной попыткой из множества. Инфраструктура для обнаружения — скучная, пока не перестанет быть таковой. А затем внезапно через нее начинает проходить все.

В мире, где будут миллионы моделей ИИ, действительно ли верифицированное обнаружение важно для большинства разработчиков? Или они просто используют то, что OpenAI выпустит следующим?

Источник: Whitepaper OpenGradient

@OpenGradient $OPG #OPG
$ONDO $LAB
#DEFİ

#opg $OPG Несколько дней назад я исследовал различные проекты AI и криптовалюты и заметил нечто интересное.

Практически каждый проект говорит о децентрализации. Похоже, что предположение очевидно: если у сети много узлов, значит, она должна быть децентрализованной.

Но чем больше я об этом думал, тем меньше я в это верил.

Что привлекло моё внимание к @OpenGradient , так это не идея хостинга AI моделей на децентрализованной сети. Это был слой верификации вокруг вывода AI.

Большинство людей сосредотачиваются на том, кто запускает модель. OpenGradient заставил меня задуматься о другом вопросе. Кто проверяет, что модель действительно сделала?

Это кажется мелким различием, но это меняет весь разговор.

Сеть может иметь сотни участников, но у пользователей может не быть практического способа узнать, правильно ли был сгенерирован вывод AI. В этой ситуации децентрализация становится скорее историей о распределении, чем о доверии.

Механизм верификации заставил меня переосмыслить, где на самом деле узкое место. Может быть, проблема заключается не только в распределении вычислений по большему количеству машин. Может быть, это создание способа для пользователей независимо доверять результату, не полагаясь на оператора.

С точки зрения пользователя это может иметь гораздо большее значение, чем количество узлов в сети. Лучшая верификация может снизить скрытые риски, повысить уверенность в исполнении и сделать результаты, сгенерированные AI, легче подлежащими аудиту, когда на кону стоят деньги.

Я все еще исследую эту идею. Но кажется, она связана с более широким сдвигом, происходящим в крипте. На протяжении многих лет акцент был на децентрализации инфраструктуры. Все больше похоже, что акцент смещается в сторону доказательства того, что инфраструктура ведет себя так, как ожидалось.

Если это правда, может ли верификация стать более важной, чем сама децентрализация?
@OpenGradient #OPG $OPG

#opg $OPG
Я тот, кто вводит вещи в AI-чаты, которые никогда бы не сказал вслух другому человеку, и я предполагаю, что большинство людей делает то же самое. Проблема со здоровьем в 2 часа ночи. Финансовая проблема, о которой я не сказал своей семье. Вопрос о отношениях, который я даже боюсь признаться, что у меня есть. Мы видим, как наша частная жизнь все больше переходит в эти чаты каждый год, и почти никто не останавливается, чтобы спросить, куда на самом деле уходит вся эта информация.
Вот что меня беспокоит. Каждый AI-инструмент, который я использовал, дает мне политику конфиденциальности и, по сути, предлагает мне доверять их слову. Политика — это просто обещание, написанное на юридическом языке, и обещания нарушаются, игнорируются или переписываются в каких-то обновлениях TOS, которые никто не читает, пока не станет слишком поздно.
Что меня привлекло к OpenGradient Chat, так это то, что он не просит меня доверять обещанию вообще. Он пытается сделать доверие ненужным. Мои сообщения шифруются прямо на моем устройстве, прежде чем они покинут мой браузер. Затем моя личность отделяется от моих слов, прежде чем что-либо дойдет до модели, так что даже система, обрабатывающая мой запрос, не может связать то, что я сказал, с тем, кто я есть.
Если это действительно работает так, как задумано, это становится чем-то иным, чем просто "доверяйте нам". Это становится доказательством, а не политикой. Это настоящий сдвиг для меня — конфиденциальность встроена в архитектуру, а не основывается на добрых намерениях компании.
Я не говорю, что не нужно быть осторожным. Я говорю, что это стоит попробовать для себя, особенно для вопросов, которые я колебался печатать где-либо еще.
@OpenGradient

https://chat.opengradient.ai

Одна из особенностей DeFi, которую я заметил, заключается в том, что, несмотря на доступ к беспрецедентному объему данных, принятие взвешенных решений по-прежнему не кажется намного проще.

Существуют панели мониторинга ликвидности, ставок финансирования, комиссий за газ, рыночных настроений, отслеживания портфеля и бесчисленного множества других показателей. Информация повсюду. И все же часто создается ощущение, что мы постоянно переключаемся между вкладками, пытаясь собрать воедино картину из сигналов, которые не всегда согласуются друг с другом.

Отчасти именно поэтому BitQuant привлек мое внимание.

Что действительно выделяется, так это не идея еще одного автоматизированного торгового инструмента. Это попытка объединить все эти разрозненные данные в систему, которая действительно может помочь людям принимать решения. Управление портфелем, хеджирование, распределение капитала — превращение сложных рыночных условий в нечто понятное и реализуемое с помощью естественного языка кажется значимым шагом вперед для DeFi.

В то же время, я думаю, стоит помнить об одном важном вопросе.

Чем более совершенными становятся эти системы, тем легче доверять их результатам, не задумываясь о том, что скрывается за ними. Каждая модель строится на предположениях. Каждая стратегия отражает определённое видение рынка. А рынки имеют свойство меняться, когда этого меньше всего ожидаешь. То, что хорошо работает в одной среде, может стать источником риска в следующей.

Поэтому я не рассматриваю автоматизацию как замену здравому суждению. Скорее наоборот, она меняет место, где это суждение принимается. Вместо того чтобы принимать каждое решение вручную, мы сами решаем, каким системам, предположениям и моделям мы доверяем принимать решения от нашего имени.

Возможно, реальная ценность таких инструментов, как BitQuant, заключается не в полном устранении догадок. Возможно, они помогают людям сосредоточиться на более важных вопросах.

Не только «Что мне делать дальше?», но и «Почему это рекомендуемое действие?» и «На каких предположениях основано это решение?»

Потому что в долгосрочной перспективе наличие большего количества данных не обязательно является преимуществом. Понимание ограничений этих данных может быть таковым.

#OPG @OpenGradient $OPG

Одна из вещей, которые я начал замечать, следя за $OPG , заключается в том, что будущее ИИ может формироваться меньше за счет самого интеллекта и больше за счет того, как устанавливается доверие к нему.

Возьмем, к примеру, ИИ-компаньонов для преодоления утраты. Когда ИИ помогает сохранять воспоминания, вспоминать прошлые разговоры или поддерживать кого-то в горе, одной точности недостаточно. Люди нуждаются в уверенности в том, как эти ответы генерируются и как обрабатываются чувствительные данные.

Вот где @OpenGradient выделяется для меня. Его акцент на проверяемых выводах и безопасном выполнении ИИ кажется хорошо подходящим для приложений, построенных вокруг глубоко личной информации.

Чем больше я наблюдаю за пространством DeAI, тем больше я думаю, что доверие не придет от более крупных моделей.

Оно придет от ИИ-систем, которые могут быть независимо проверены.

#opg
#OPG