BTC $73,405.07 -0.22%
ETH $2,034.92 -0.49%
BNB $678.40 +0.34%
XRP $1.04 -0.71%
SOL $82.35 -0.55%
TRX $0.3167 -0.27%
DOGE $0.0665 -1.55%
ADA $0.1721 -0.56%
BCH $226.04 -1.77%
LINK $10.05 -1.94%
HYPE $70.73 -2.11%
AAVE $118.93 -3.61%
SUI $0.8155 -0.29%
XLM $0.1457 +1.27%
ZEC $959.25 -7.51%
AAPL $356.73 +2.17%
AMZN $268.27 -1.24%
GOOGL $295.61 +2.30%
MSFT $522.82 -2.37%
META $628.25 -2.58%
NVDA $158.34 -6.72%
TSLA $386.54 +1.71%
SNDK $951.78 +9.83%
INTC $60.23 +3.08%
SPCX $137.29 -4.25%
MU $785.61 +7.64%
AMD $566.54 +9.49%
BTC $73,405.07 -0.22%
ETH $2,034.92 -0.49%
BNB $678.40 +0.34%
XRP $1.04 -0.71%
SOL $82.35 -0.55%
TRX $0.3167 -0.27%
DOGE $0.0665 -1.55%
ADA $0.1721 -0.56%
BCH $226.04 -1.77%
LINK $10.05 -1.94%
HYPE $70.73 -2.11%
AAVE $118.93 -3.61%
SUI $0.8155 -0.29%
XLM $0.1457 +1.27%
ZEC $959.25 -7.51%
AAPL $356.73 +2.17%
AMZN $268.27 -1.24%
GOOGL $295.61 +2.30%
MSFT $522.82 -2.37%
META $628.25 -2.58%
NVDA $158.34 -6.72%
TSLA $386.54 +1.71%
SNDK $951.78 +9.83%
INTC $60.23 +3.08%
SPCX $137.29 -4.25%
MU $785.61 +7.64%
AMD $566.54 +9.49%

точность

Все
Статьи
Новости

BNB Chain: Jenner жесткий форк вводит миллисекундные временные метки, смарт-контракты могут считывать точность времени блока

BNB Chain опубликовал информацию о том, что предложение BEP-706 было включено в жесткий форк Jenner. Это позволяет добавить новый предкомпилированный контракт по адресу 0x70, который дает возможность смарт-контрактам считывать миллисекундные временные метки текущего блока.Ранее контракты могли считывать только секундные временные метки через block.timestamp, что не позволяло различать конкретные временные различия, когда несколько блоков создавались в одну секунду. BEP-706 позволяет разработчикам получать миллисекунды с момента начала эпохи Unix, что может быть использовано для повышения точности временных проверок для ограниченных по времени подписей, сроков аукционов и обновлений ценовых оракулов.Эта функция является инкрементальным обновлением и не влияет на существующий механизм возврата секундного значения block.timestamp.

Исследователь Китайского университета полиции разработал алгоритм AI для отслеживания отмывания денег с помощью биткойнов, общая точность составляет около 90%

Сообщение ChainCatcher, исследователи Университета народной полиции Китая разработали набор AI-рамок, способный с общей точностью почти 90% обнаруживать незаконные сделки с криптовалютой. Исследование было опубликовано в китайском рецензируемом журнале «Журнал информации», и автор-координатор доктор Сунь Цзинчао (специализирующийся на уголовных расследованиях и кибербезопасности) отметил, что это исследование "предоставляет точное, масштабируемое и объяснимое решение для обнаружения незаконных сделок с криптовалютой" и "предлагает инновационный технологический путь для регулирующих органов в борьбе с незаконными сделками с криптовалютой и экономическими преступлениями".Эта AI-рамка использует модули памяти и большие языковые модели, специально нацеленные на идентификацию анонимности и транснациональных характеристик криптовалют, чтобы отслеживать незаконные сделки, такие как отмывание денег. Публикация этого исследования совпадает с тем, что Китай продолжает усиливать борьбу с финансовыми преступлениями, связанными с криптовалютой. В марте этого года Верховная народная прокуратура Китая сообщила, что в 2025 году прокуратура уже предъявила обвинения 3259 лицам за преступления, связанные с отмыванием денег, касающиеся виртуальной валюты и подпольных обменников.С быстрым ростом объемов сделок с криптовалютой, ее анонимные и транснациональные характеристики предоставляют каналы для незаконных денежных потоков, и этот инструмент AI для обнаружения, разработанный полицией, знаменует собой переход регуляторных технологий от пассивного отслеживания к активному интеллектуальному распознаванию.

hot_img Kimi K3 и Fable реализуют стратегию маршрутизации с точностью 93%, стоимость может снизиться до 50 раз

Сообщение ChainCatcher, Fireworks AI опубликовала отчет о тестировании, в котором сравнивались открытая модель Kimi K3 и закрытая модель Fable 5 в примерно 1030 задачах-агента (включая SWE, эксплуатацию терминалов, алгоритмы, многоязычное кодирование и юридические сценарии). Результаты показали, что обе модели имеют точность 92.4% и 92.6% соответственно по бенчмарку SWE, общие результаты близки, но в узких областях каждая имеет свои сильные стороны: K3 лидирует в области символической математики и инструментов разработки, в то время как Fable превосходит в вебе и визуализации данных; в долгосрочных задачах терминала K3 самостоятельно справилась с 11 задачами, которые Fable не смогла решить.В отчете отмечается, что использование стратегии маршрутизации на уровне задач позволяет динамически распределять задачи между двумя моделями, достигая 93% точности, что превосходит любую из моделей по отдельности. Кроме того, поскольку K3 имеет значительное преимущество по стоимости на платформе Fireworks, стоимость долгосрочных задач-агентов может быть в 50 раз ниже, чем у Fable. В отчете рекомендуется использовать открытую модель в качестве стандартного варианта, продолжая обучение маршрутизатора для оптимального соответствия задачам и моделям, чтобы сбалансировать качество и стоимость.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.