Erstaunlicher Beitrag von @ethena_labs durch das Forschungsteam. Behandlung der Risikobelastung von @aave, einschließlich: - Börsenfehler - Stress bei Sicherheiten Aber das Hervorheben von Risiken ist nicht genug. Wir überprüfen die Minderung mit @chaos_labs Oracles, setzen Preisuntergrenzen und Parameter, um schlechte Schulden zu verhindern.

1/ Stresstest von Ethena: Ein quantitativer Blick auf die Stabilität des Protokolls Wir haben ein Forschungspapier über @ethena_labs veröffentlicht, in dem wir bewerten, wie USDe und sUSDe bei Börsenfehlern, Sicherheitenstress und dem daraus resultierenden Risiko für @Aave abschneiden. Hier sind unsere wichtigsten Erkenntnisse.

Einige Perspektiven, warum dezentralisierte, gemeinschaftlich gesteuerte KI-Architekturen besser mit Modellverzerrungen umgehen, Inhalte kuratieren und das Training verbessern können.

KI-Modelle lernen, was am häufigsten wiederholt wird, nicht was wahr ist. @NEARProtocol Mitbegründer @ilblackdragon und unser CEO @omeragoldberg erläutern, warum Datenherkunft, Quellenreputation und Community-Kuration entscheidend für den Aufbau vertrauenswürdiger KI sind.

1/ @ENS_DAO schlägt eine Investition von 5 Millionen Dollar vor, um DNS und Ethereum-Identität zu verbinden. Die DAO erwägt einen Deal über 5 Millionen Dollar für 10 % von OpenBox Inc., den Entwicklern des Open Domain Protocol, das darauf abzielt, traditionelle Domains (.com, .org) nativ auf @ethereum funktionsfähig zu machen. Wenn genehmigt, wäre es die erste direkte Eigenkapitalinvestition der ENS DAO.

nennen wir es ein Teamessen wir nennen es Protokoll-Governance Brooklyn x @chaos_labs!

1/ $SONN springt um 227% aufgrund der $888M HYPE Treasury Fusion @SonnetBio wechselt von Biotechnologie zu Krypto-Treasury und gründet Hyperliquid Strategies Inc. Die neue Einheit hält 12,6M $HYPE-Token (583M $) und 305M $ in bar, unterstützt von @paradigm, @galaxyhq und @PanteraCapital.

Wo warten zukünftige Durchbrüche in der KI darauf, entdeckt zu werden? NEAR-Mitbegründer @ilblackdragon erklärt, wie verbesserte Modelltrainings- und Schlussfolgerungsverfahren der entscheidende Ausgangspunkt sein könnten 👇

Wo warten zukünftige Durchbrüche in der KI darauf, entdeckt zu werden? NEAR-Mitbegründer @ilblackdragon erklärt, wie verbesserte Modelltrainings- und Schlussfolgerungsverfahren der entscheidende Ausgangspunkt sein könnten 👇