Согласно отчету Golden Finance, соучредитель Wormhole Дэн Риссер в недавнем интервью раскритиковал гигантов стейблкоинов Tether и Circle, заявив, что эти компании получают выгоду от текущей высокой процентной ставки, в то время как держатели стейблкоинов не видят никакой отдачи. Tether и Circle поддерживают свои стейблкоины, держа высокодоходные американские государственные облигации, но не делятся доходами с пользователями, так как это может вызвать недовольство регулирующих органов.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
Связанные статьи
Tether запускает кроссплатформенную платформу BitNet LoRA для обучения ИИ на потребительских устройствах
Подразделение Tether QVAC объявило 17 марта 2026 года о запуске первой в мире кроссплатформенной среды для тонкой настройки LoRA для моделей BitNet компании Microsoft (1-bit LLMs), позволяющей обучать и использовать ИИ с миллиардными параметрами на потребительских видеокартах и смартфонах.
CryptopulseElite2ч назад
Tether запустила платформу обучения AI для смартфонов и потребительских GPU
Tether запустила новую платформу для обучения ИИ, позволяющую выполнять тонкую настройку больших языковых моделей на потребительских устройствах, таких как смартфоны и графические процессоры, не входящие в линейку Nvidia. Используя архитектуру BitNet компании Microsoft и методы LoRA, платформа обеспечивает значительное снижение затрат на память и вычислительные ресурсы, поддерживая различные наборы микросхем. Это достижение соответствует тенденции расширения криптовалютных компаний в области ИИ и вычислительной инфраструктуры.
TapChiBitcoin3ч назад
Gate ежедневный отчет (18 марта): SEC и CFTC уточнили, что большинство токенов не являются ценными бумагами; Tether запустила новую AI-платформу
Цена биткоина колеблется в районе 74,140 долларов США. Американские SEC и CFTC опубликовали новые руководящие принципы, указывающие на то, что большинство криптовалют не являются ценными бумагами, что обеспечит рынку четкое руководство. Tether запустила платформу тонкой настройки ИИ. Рынок продолжает внимательно следить за влиянием высоких процентных ставок и геополитических факторов на экономику.
MarketWhisper4ч назад
AI больше не монополия технологических гигантов! Tether запустит QVAC, пришло ли время, когда у каждого будет свой LLM?
Tether объявила, что её инфраструктура искусственного интеллекта QVAC Fabric выпустила глобально первую кроссплатформенную фреймворк микротюнинга BitNet LoRA, обеспечивающую обучение больших языковых моделей на потребительском оборудовании. Эта технология позволяет устройствам, таким как смартфоны, выполнять микротюнинг моделей, значительно снижая стоимость разработки ИИ, децентрализируя искусственный интеллект и обеспечивая возможность использования его в любое время и в любом месте в будущем.
ChainNewsAbmedia13ч назад
Tether 推出全球首個手機端「十億級 AI 訓練框架」，iPhone、Samsung 都能跑 LoRA
Tether запустила первую в мире «миллиардную платформу обучения ИИ» для мобильных устройств, LoRA может работать на iPhone и Samsung
Отдел QVAC компании Tether запустил 17 марта первую в мире LoRA-структуру тонкой настройки, поддерживающую архитектуру Microsoft BitNet, что значительно снижает требования к памяти и вычислительным ресурсам AI-моделей и обеспечивает локализованное обучение на смартфонах. Технология позволяет пользователям осуществлять персонализированное обучение без загрузки данных, защищая конфиденциальность. Тесты показывают, что современные смартфоны способны эффективно проводить тонкую настройку моделей с миллиардом параметров, продвигая потенциал применения граничных вычислений.
動區BlockTempo16ч назад
