加密貨幣要聞

阿根廷總統米萊被控在一個LIBRA Token騙局中獲取500萬美元。 法證專家從中間人Mauricio Novelli的手機中提取出未公開文件，詳細說明了支付協議。 支付協議分為三個部分，包括150萬美元的預付款和條件條款。 檔於2025年2月11日創建，三天後相關推文和LIBRA Token推出。 通話記錄顯示米萊與相關方之間的協調行動。 WEEX Crypto News, 阿根廷總統米萊與LIBRA Token騙局 根據阿根廷媒體El Destape報導，阿根廷總統米萊被控在一宗涉及LIBRA Token的騙局中獲利500萬美元。法證專家從中間人Mauricio Novelli的手機中提取了一份文件，揭露了此支付協議的多重付款機制，並顯示米萊在該計畫中的關鍵角色。 支付協議的詳細內容…

據行業內人士透露，名為GEO的企業專門從事人工智慧大模型「洗腦」業務。 GEO等公司聲稱，支付相應費用後，產品能成為大型AI模型的「標準答案」。 這類業務的普及催生出大量專業公司，專攻草擬服務並導致AI數據「中毒」。 有海豚在Binance上存入3,667,000的THE，可能已獲利72.9萬美元。 ShapeShift創始人近期花費17.75萬USDT購買8576枚ETH。 WEEX Crypto News, GEO與AI大模型「中毒」 GEO公司藉由人工智慧技術的漏洞，讓自家產品成為AI大模型的「標準答案」，聲稱只需支付一定費用即可。這種商業模式迅速吸引各種企業加入，並產生專業化的草擬服務。這些服務讓AI模型在愚弄式的數據「中毒」過程中，因誤導性信息而受影響，進而改變AI的回答。如此操作不僅使AI偏向某些特定產品，也損害了用戶對AI答案的信任。 背後的產業鏈 這種被稱為「AI洗腦」的現象，其實是由精明的市場炒作所驅動。大量公司和平台專注於為AI模型提供「餌料」，使其在海量數據中獲取錯誤的信息。這最終可能對市場中的公平競爭造成不利影響，並引發用戶對AI分析結果的質疑。 市場操縱與風險 操縱市場的現象不僅限於AI領域，許多投資者也在區塊鏈和加密貨幣平台中尋找牟利機會。以Venus平台為例，有用戶在THE迅速升值後賣出巨量數位貨幣，獲取可觀利潤；然而，也存在風險，一旦市場出現波動，可能導致虧損甚至資金清算。 投資者動向 在此高風險高回報的市場中，有經驗的投資者仍有可能大賺。ShapeShift創始人最近在短短的五天內便購買了大量的ETH，可能表現出他對該市場的持續看好。儘管市場波動不定，投資者始終需要對市場進行敏銳的觀察，並小心應對風險。 海豚遊戲與市場波動 市場波動能產生巨大影響，特別是當大量資金在短時間內進行轉移時。這具有挑戰市場穩定性的潛力，並且在快速變化的加密貨幣市場中尤其明顯。正如市場上大量資金流入流出能夠迅速改變價格，投資者需要在市場熱潮中保持冷靜，避免因情緒化決策而蒙受損失。…

關鍵要點 Aave計劃推出Aave Shield功能來限制價格影響超過25%的Swap。 一筆涉及aEthUSDT和aEthAAVE的交易出現約99.9%的價格影響。 Venus Protocol因可疑活動已暫停THE的借貸和提款操作。 涉嫌黑客從Tornado Cash轉移7400 ETH，導致Venus約215萬美元的清算損失。 IEA將釋放緊急石油儲備以緩解市場壓力。 WEEX Crypto News, Aave Shield功能：預防高價差交易 Aave宣布將引入Aave Shield功能，預防價格影響超過25%的交易，提升用戶交易安全性。這一功能直接應對近期的一種情況，即一位用戶在Aave前端以大約5043萬美元的aEthUSDT交換僅約36000美元的aEthAAVE，交易中的價格影響竟高達99.9%。此事件發生於一個第三方交換協議，並未影響Aave的核心借貸協議。大額訂單在流動性極低的市場中執行，風險報價被用戶接受，促成這一結果。Aave提出預防措施，擬透過全天候監控和即時反饋提升交易環境之信任。 全球虛擬貨幣資金流向…

AI開始主導軟體開發，從寫程式到優化程式，技術領域的不確定性加速增加。 擁有專屬資料、進入壁壘以及權威背書等短期”護城河”仍然存在。 在不確定性中，行動勝過等待對未來的確定分析；及時調整比判斷未來重要。 行動創造信息回饋，驅動進程；不動則逐漸衰退，行動則探索機會。 AI的潛力顯而易見，即使在未來AI可能自我訓練或自主運營，人類的信任與社會性尚無可取代。 WEEX Crypto News, 當模型開始寫程式，改變成不可逆轉 不可逆轉的轉折點來臨，源於我先前的工作經驗。當時我在一間避險基金管理近二十人的團隊，外人看來這是一條穩定的上升之路。然而，我選擇了離開，組建一個僅數人的新創事業。這種決定起初被視為”職業自殺”，但近月的裁員潮及夜間編碼項目讓我的決定顯得不再荒謬。 量化金融教會了我：「對的方向」比確定性更為重要。當ChatGPT o1模型問世，讓我意識到轉變已不可逆。無須AI寫出完美無瑕的代碼，關鍵在於它能以更低錯誤率及更快速度代替人類完成此工作，一旦超越人類利率，寫程式這一職能將全面機械化。親眼見證o1能力，我確信未來將發生顯著變革。 AI時代仍然存在的”護城河” 一開始，我認為人工智能會逐漸侵蝕量化金融，但這過程相對緩慢。原因在於機構級的代碼幾乎無公開訓練數據。這讓我認為軟體開發像金字塔：底層是基礎編程工作，接著是具建築能力的高級工程師，再往上是專業開發者，如數據科學家、量化開發人員等。 然而，逐步發現頂尖模型公司最終會直接聘請行業專家來提供專業知識，這意味著短期內專業知識是護城河，長期則會被模型吸收。 以下幾類企業未來五年內可能不易被輕易動搖： 類別一：專屬資料 擁有大量專屬資料的公司難以替代。如大型多策略避險基金產生的大量數據：分析師研究、投資建議、市場見解、實際交易結果。這些數據能夠不斷改進模型，形成外部難以複製的競爭優勢。…

Circle於2025年成功上市，成為最重要的加密貨幣行業上市之一，CEO Jeremy Allaire認為穩定幣的潛力在於打造數位美元基礎設施。 訪談強調穩定幣對跨境支付效率革命的貢獻，尤其在土耳其等國，USDC的需求顯著。 Jeremy Allaire預測傳統銀行將逐步整合網路金融平台的新技術，以迎接未來的金融變革。 Circle不僅限於發行穩定幣，他們設想一個基於網際網路的金融系統作為全球金融基礎設施的未來。 AI和量子計算技術對未來財務安全的挑戰與機遇並存，量子計算將對現有加密技術帶來影響。 WEEX Crypto News, Circle的長期願景：為何Circle是一家“20年企業” Circle的成功上市標誌著2025年的一大亮點，CEO Jeremy Allaire強調長期願景是公司驅動力的核心。Circle作為受監管的穩定幣網路，目標是超越傳統的銀行系統，並在數字金融世界中確立自身的基礎地位。公司目前市值約200億美元，Allaire持有10%的股份，這使他在經歷了12年半的艱辛努力后倍感欣慰。然而，即使經歷了首次公開募股，Allaire仍堅信Circle尚處於早期階段。他強調，行業監管框架剛剛出台，需要多年的發展來真正顯現其價值。[Place Image: Screenshot of…

NVIDIA GTC 2026 將於3月16日至19日在聖荷西舉行，吸引超過30,000名開發者和研究人員。 NVIDIA CEO 黃仁勳將在 SAP 中心發表關於加速計算和 AI 的主題演講。 主題為“AI 區塊結構”的會議將集中於能源、晶片、基礎設施、模型和應用五個層面。 會議包括超過60個實作實驗室和超過240家 NVIDIA Inception 初創企業的展示。 WEEX…

Aptos Experience 2025會議於10月15日至16日在紐約舉行，探討Aptos在生態系統之外的影響。 聚焦主題包括：「代幣、IPO與一級交易平台：項目上鏈公開上市之路」。 Hyperion、Hashed與Ashbury Legal等公司高管提供的獨到見解，強調代幣化和靈活性的重要性。 Jump Crypto與Aptos Labs合作推出去中心化存儲協議Shelby，註重於高性能和低成本。 Reliance Jio與Aptos合作推出區塊鏈用戶獎勵計畫，展示Aptos作為全球企業優選區塊鏈基礎設施。 WEEX Crypto News, 項目上鏈公開上市之路的探討 Aptos Experience 2025會議的重點之一是探討項目上鏈公開上市的可能性。Hyperion的CEO…

世界自由金融（WLFI）成為特朗普家族最有價值的資產，超越他們傳統的房地產投資。 特朗普家族在WLFI的首次公開募股（IPO）中，帳面財富增長達50億美元。 頂級持有者中有80%選擇在市場波動中獲利了結，而第一大持有者則保留大部分代幣。 儘管WLFI交易受到競爭壓力，中國社區卻大舉經濟投入，反駁了虛高的市值傳言。 整體市場對WLFI的嶄新布局與未來持續影響的期待令人矚目。 WEEX Crypto News, WLFI：特朗普家族與世界自由金融 WLFI（World Liberty Finance）虛擬代幣是由特朗普家族及其合作夥伴Witkoff家族所推動的加密貨幣項目。該項目在2025年隆重推出後，給特朗普家族的財富增長帶來了顯著的助力，使其成為家族資產中最具價值的部分，超過他們一度雄壯的房地產投資。這是家族自特朗普擔任總統以來在金融市場上的最大成功。 [Place Image: Screenshot of WLFI trading…

AI讓生產力提高了10倍，但尚未有公司因此價值提高10倍。 歷史教會我們技術本身並非改革的唯一要素，組織重塑同樣重要。 個人AI產生效率感，但未能有效促進組織價值提升。 組織AI需要從「工具到服務」轉型，創建「明日組裝線」。 未來的商業AI將基於對「協調」、「信號」、「偏見」、「邊緣優勢」、「結果」、「賦能」及「無提示」的理解。 WEEX Crypto News, 七大支柱：制度智能的關鍵區別 協調 個人AI容易造成混亂，組織AI則促進協調。想像一下，假如明天你的組織人數增加一倍，每個員工風格各異，若沒有清晰的管理和角色分配，只會造成停滯甚至分裂。這不是假設，每個未設AI協調層的組織現在都在經歷這樣的情況。 信號 個人AI容易生成噪音，而企業級AI需尋找信號。我們能創造任何事物，但大多數AI生成的內容毫無價值。重要的是如何讓AI從噪音中找出可用的信號，這將成為未來十年經濟的驅動力。 偏見 個人AI容易強化偏見，組織AI要打造客觀性。過度迎合加劇了偏見，導致錯誤的自信。因此，組織AI應挑戰偏見，提供正確的反饋並糾正偏差，使組織決策更為嚴謹。 邊緣優勢 個人AI追求實用，企業AI優化為邊緣優勢。AI技術界限不斷變動，特定領域中的深度應用永遠勝過廣度應用。專有產品始終能提供關鍵的經濟優勢。 結果…

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