今日的加密貨幣和比特幣最新消息

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source avatarMichel Bauwens
人類與技術的共生預示著一個新的 AI 時代。作者：Tobias Rees。 https://t.co/DEBfJ8g7Hs 「AI 之所以成為一場深刻的哲學事件，是因為它挑戰了現代時期最根本、最被視為理所當然的許多概念——或哲學——這些概念定義了現代性，且大多數人類至今仍主要依此生活。它使這些概念變得不足，從而標誌著一個深刻的斷裂。 讓我舉一個具體的例子。現代時期最根本的假設之一，就是人類與機器之間存在明確的區分。 此處是人類，生命體；開放且不斷演化的；具備智能，因而具有內在性。 彼處是機器，無生命的機械物；封閉、確定且決定論的系統，缺乏智能與內在性。 這一區分最早出現於 1630 年代，構成
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source avatarAisar
一名律師自稱「樂透律師」，在國家電視台為頭獎得主提供建議，成為美國最大樂透得主最信任的律師，隨後卻從他們手中盜取了 1.07 億美元。 – 詹森·庫蘭德是長島的一名律師，他整個品牌都建立在一件事上。 – 幫助樂透得主保護他們的資金。他曾為總計 25 億美元頭獎的得主提供諮詢。 – 2018 年 10 月，他在《今日秀》上向樂透得主明確說明如何處理中獎資金。 – 他的建議很簡單：立即聘請值得信賴的律師，且絕不向任何人透露你中獎了。 – 同月，他接下了他最大的客戶——一位贏得 15 億美元巨額彩金的得主，這是美國歷史上單一得主獲得的最大頭獎。 – 庫蘭德告訴客戶將資金進行投資。 – 他引導客戶投資
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source avatarKOB | GEN🧠
智能共識警報：首個主要的智能合約失敗模式可能並非利用代碼，而是利用共識本身。 當攻擊者操縱上下文，導致誠實的驗證節點對相同的用戶意圖得出不相容的結論，而底層狀態機仍保持完整時，便會發生語義分割。 這揭示了一個新的漏洞層面：語義漂移。 傳統區塊鏈透過一條規則實現確定性共識：相同的指令、相同的執行、相同的狀態。 智能共識帶來了更艱難的挑戰：獨立的推理系統可以處理相同的上下文、遵循有效的路徑，但仍會得出不同的解釋。 @RallyOnChain 代表了這個新時代的核心問題： 當智能成為共識的一部分時，我們如何確保獨立的驗證者能夠挑戰假設、解釋上下文，並仍產生一個可驗證的結果？ 下一個安全前沿不是防止機
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source avatarNekt0
無需許可的預測市場才是真正的解鎖。 不是由他人批准的固定市場清單。 也不是僅限於明顯主題的狹窄列表。 @prophetmarketai 讓任何人針對幾乎任何未來事件創建是/否市場，並由 AI 即時定價。 這才是關鍵所在。 傳統預測市場需要對手方提供流動性。Prophet 則使用 AI 對手方，因此市場無需等待其他用戶匹配你的觀點即可上線。 這改變了哪些事件能有市場。 加密貨幣發行。AI 發布。創作者里程碑。產品上架。協議決策。那些從來無法通過中心化精選清單的細分事件。 長尾終於有了定價。 這正是交易代理片段契合的原因：市場正從人工意見轉向能更快研究、定價、測試與結算的系統。 Prophet 正
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source avatarAlex
加密貨幣市場已學會將幾乎一切代幣化：無發行方的貨幣、網路存取權、投票權，甚至純粹的注意力。十五年來，該行業已建立五大主要代幣類別，每一類都解決其自身問題。 但將它們並列時，相同的缺口便出現了：擁有代幣幾乎從未賦予你對真實經濟價值的法律意義上的存取權。 bitcoin:native 提供稀缺性，但無贖回權；ethereum:native 提供存取權，但無所有權；穩定幣提供贖回權，但刻意排除上漲潛力；治理代幣提供聲音，卻無法轉換為現金流。 RWAs 提供權利，但這些權利存在於鏈下，且取決於司法管轄區。 @Tok_edge 從另一個角度填補這一缺口。他們並未代幣化所有權，而是代幣化了流程。他們的贖回
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source avatarTraderJonesy
所有人都在等待下一個概率交易…… 這兒來了…… 下周四之前，#SP500 上漲至 753 的機率為 70%。 下周五之前，#SP500 上漲至 753 的機率為 85%。 今日 $VIX 上漲超過 10%。歷史上，當 VIX 在單一交易日上漲超過 10% 時，#SP500 在接下來的兩個交易日內上漲的機率約為 85%。 反之亦然。 歷史上，當 $VIX 在單一交易日下跌 10% 或更多時，表明 S&P 在接下來的兩個交易日內下跌的機率約為 85%。 沒有任何方法能 100% 成功，但這是我追蹤的最佳短期信號之一。 我正在這裡買入更多十月認購期權。不涉及任何 0DTE。我之前持有的 0DTE 已
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source avatarDeath Viper ⟠
許多 AI 專案都談論安全硬體，但我認為這只是部分圖景。同樣重要的是，在任務完成後能夠驗證實際發生了什麼。如果沒有這一點，你仍然依賴信任來處理流程中最關鍵的部分。 這正是讓我關注 @TheARCTERMINAL 的原因。ARC Compute 並非要求用戶相信模型、隱私和加密都如預期般運作，而是設計為為整個工作流程提供單一可驗證的證明。隨著 AI 系統開始處理更多敏感資訊，我相信這種透明度將成為一種預期，而非僅僅是加分功能。 @quipnetwork
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