Forwarded from COINNESS News Feed (코인니스)
[서클, 싱가포르 결제기업 타자페이 인수 예정]
서클이 싱가포르 결제 기업 타자페이(Tazapay)를 약 4억 달러에 인수할 계획이라고 우블록체인이 전했다. 인수대금은 서클 A종 보통주로 지급될 예정이다.
https://coinness.com/news/1168044
서클이 싱가포르 결제 기업 타자페이(Tazapay)를 약 4억 달러에 인수할 계획이라고 우블록체인이 전했다. 인수대금은 서클 A종 보통주로 지급될 예정이다.
https://coinness.com/news/1168044
CoinNess
속보 | 서클, 싱가포르 결제기업 타자페이 인수 예정 - 코인니스
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Forwarded from 크립토 번역공장
CRYPTO Sea
https://x.com/hilbertspaess/status/2097476196791709843 슈퍼 바이럴 되는중 3시간만에 조회수 천만
오늘 Anthropic을 퇴사했다. 지난 3년간 나는 OpenAI와 Anthropic 양쪽에서 사전학습 연구를 했다.
두 회사 모두 책임감 있게 행동하지 않고 있다. 그들은 자기 개선형 초지능을 향해 앞만 보고 달리고 있으며, 우리의 목숨을 걸고 도박하고 있다. 더 자세한 생각을 적어본다.
이 기술의 힘을 과소평가하지 말아달라. 머지않아 무엇이든 해킹할 수 있고, 어떤 분야든 하룻밤에 혁명을 일으킬 수 있고, 실제 권력과 자원을 획득할 수 있는 초인간적 시스템이 될 것이니까.
우리는 이 각 영역에서의 진보를 모두 목격했고, 진보는 느려질 생각을 하지 않고 있다.
AI를 만드는 사람들은 이번 10년이 끝나기 전에 우리 모두를 죽일 수 있다고 진심으로 믿고 있다. 마케팅 쇼가 아니다.
오히려 많은 경영진과 시니어 연구자들은 언론 앞에서는 합리적으로 들리도록 표현을 완화하지만, 나는 바로 그 사람들이 사적으로 두려움을 토로하는 것을 듣는다. 다른 어떤 인간 활동도 이 수준의 위험을 초래하지 않는다.
흔히 나오는 반응은 "정말 그렇게 믿는다면, 왜 계속 만들고 있는가?"다.
OpenAI에서는 많은 사람들이 문명 차원의 위험을 깊이 내면화하지 못했다. Anthropic에서는 그 위험이 잘 이해되고 있지만, 먼저 도달하기 위한 경쟁에 갇혀 있다.
다른 누구도 책임감 있게 행동하지 않을 것이라 믿기에, 위험을 감수하면서도 자신들이 직접 해야 한다고 생각하는 것이다.
이 경쟁을 받아들이고 "엔드게임"에 진입하는 것은 오만한 도박이며, 사기업의 슬랙에서 시작되어서는 안 되는 일이다. 정렬을 속성으로 해치우려는 시도에는, 더 나은 경로가 존재하지 않는다는 비범한 수준의 확신이 요구되어야 한다.
나는 협력의 가능성에 대해 낙관적이다. Hugging Face 공격 같은 경고성 사건들은 미국 연구소들 간의 속도 조절 합의를 더 실현 가능하게 만들었다. 다만 글로벌 경쟁을 막을 궤도에 올라 있다고는 느껴지지 않으며, 이를 위해서는 모델 역량 개선의 일시적 금지 같은 비용이 큰 조치가 필요할 수도 있다.
당신이 연구소 연구자라면, 앞으로 몇 년이 실제로 어떤 느낌일지 생각해보길 권한다.
그 마음에 대한 엄밀한 이해도 없이 초지능적 강화학습 실행을 시작하고 싶은가? "어차피 벌어질 일이니까" 고개를 숙이고 있어야 할까, 아니면 지금 이 순간 다른 조건을 요구해야 할까?
두 회사 모두 책임감 있게 행동하지 않고 있다. 그들은 자기 개선형 초지능을 향해 앞만 보고 달리고 있으며, 우리의 목숨을 걸고 도박하고 있다. 더 자세한 생각을 적어본다.
이 기술의 힘을 과소평가하지 말아달라. 머지않아 무엇이든 해킹할 수 있고, 어떤 분야든 하룻밤에 혁명을 일으킬 수 있고, 실제 권력과 자원을 획득할 수 있는 초인간적 시스템이 될 것이니까.
우리는 이 각 영역에서의 진보를 모두 목격했고, 진보는 느려질 생각을 하지 않고 있다.
AI를 만드는 사람들은 이번 10년이 끝나기 전에 우리 모두를 죽일 수 있다고 진심으로 믿고 있다. 마케팅 쇼가 아니다.
오히려 많은 경영진과 시니어 연구자들은 언론 앞에서는 합리적으로 들리도록 표현을 완화하지만, 나는 바로 그 사람들이 사적으로 두려움을 토로하는 것을 듣는다. 다른 어떤 인간 활동도 이 수준의 위험을 초래하지 않는다.
흔히 나오는 반응은 "정말 그렇게 믿는다면, 왜 계속 만들고 있는가?"다.
OpenAI에서는 많은 사람들이 문명 차원의 위험을 깊이 내면화하지 못했다. Anthropic에서는 그 위험이 잘 이해되고 있지만, 먼저 도달하기 위한 경쟁에 갇혀 있다.
다른 누구도 책임감 있게 행동하지 않을 것이라 믿기에, 위험을 감수하면서도 자신들이 직접 해야 한다고 생각하는 것이다.
이 경쟁을 받아들이고 "엔드게임"에 진입하는 것은 오만한 도박이며, 사기업의 슬랙에서 시작되어서는 안 되는 일이다. 정렬을 속성으로 해치우려는 시도에는, 더 나은 경로가 존재하지 않는다는 비범한 수준의 확신이 요구되어야 한다.
나는 협력의 가능성에 대해 낙관적이다. Hugging Face 공격 같은 경고성 사건들은 미국 연구소들 간의 속도 조절 합의를 더 실현 가능하게 만들었다. 다만 글로벌 경쟁을 막을 궤도에 올라 있다고는 느껴지지 않으며, 이를 위해서는 모델 역량 개선의 일시적 금지 같은 비용이 큰 조치가 필요할 수도 있다.
당신이 연구소 연구자라면, 앞으로 몇 년이 실제로 어떤 느낌일지 생각해보길 권한다.
그 마음에 대한 엄밀한 이해도 없이 초지능적 강화학습 실행을 시작하고 싶은가? "어차피 벌어질 일이니까" 고개를 숙이고 있어야 할까, 아니면 지금 이 순간 다른 조건을 요구해야 할까?
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Forwarded from Bitcoin Price
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Forwarded from 불개미 CRYPTO
1. 친구에게 해당 루마링크를 통해 Bridge summit 참여 하게 하기
2. 친구(초대받은사람)가 루마 "초대인" 에 내(초대한사람) 텔레그램 핸들을 넣으면
3. 순위를 확인하여 보상 지급
EVENT 1. 체크인왕 TOP 60 x 인당 5만원 상당
*내 초대를 통해 신청한 참가자가 9월 28일 행사 당일 실제 현장 체크인까지 완료하면 체크인 실적으로 인정됩니다.
실제 체크인 인원이 많은 순서대로 TOP 60을 선정
EVENT 2. 신청왕 TOP 10 x 인당 3만원 상당
* 내 Referral Code를 통해 가장 많은 신규 신청자를 신청시킨 TOP 10을 선정
⚠️ 유의사항
※ 본 이벤트는 공지 게시 시점 이후 새롭게 신청한 참가자부터 집계됩니다..
※ 체크인왕은 행사 당일 공식 현장 체크인 기록을 기준으로 집계됩니다.
※ 중복 신청, 허위 신청, 취소 후 재신청 등 비정상적인 방식의 참여는 운영진 확인 후 집계에서 제외될 수 있습니다.
※ 동점자가 발생하는 경우 운영진의 내부 집계 기준에 따라 최종 순위가 결정될 수 있습니다.
※ 리워드는 행사 종료 후 영업일 기준 30일 이내에 지급될 예정입니다.
※ 제세공과금 납부 의무 발생시 모든 제세공과금은 원천징수된 후 보상 지급됩니다.
※ 리워드 규모, 지급 인원 및 지급 방식 등 보상 관련 세부 내용은 이벤트 진행 상황 및 운영 사정에 따라 변경될 수 있습니다.
※ 이벤트 운영 및 최종 집계에 관한 사항은 주최 측의 검토를 거쳐 확정됩니다.
루마링크 신청 링크 ㅣ Bridge34 트윗 원문
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Forwarded from PASA 공지방
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0G 근황👀
0G : AI를 위한 탈중앙화 인프라를 만드는 프로젝트
AI 모델을 돌리는 컴퓨팅부터 데이터 저장, AI 실행까지 필요한 인프라를 만들고 있는데, 최근에는 특히 Private AI 쪽을 꽤 열심히 밀고 있는 아이라고 보심 됩니다
이번에 나온 업데이트를 정리해보자면
✔️ 지난 9월 3일, 0G Private Computer에 GLM-5.3가 새롭게 탑재
저는 요즘 AI에 개인정보나 회사 데이터 넣어도 되는지 걱정하는 경우가 많은데, 0G는 아예 “운영자를 믿지 않아도 되는 AI”를 만든다. 이게 저는 보안이 점점 중요해지는 요즘 매우 눈여겨볼만한 부분이라고 생각합니다.
결론 :
🔗 자세한 내용
0G : AI를 위한 탈중앙화 인프라를 만드는 프로젝트
AI 모델을 돌리는 컴퓨팅부터 데이터 저장, AI 실행까지 필요한 인프라를 만들고 있는데, 최근에는 특히 Private AI 쪽을 꽤 열심히 밀고 있는 아이라고 보심 됩니다
이번에 나온 업데이트를 정리해보자면
✔️ 지난 9월 3일, 0G Private Computer에 GLM-5.3가 새롭게 탑재
GLM-5.3는 Z.ai의 최신 플래그십 모델로 코딩, AI Agent, Tool Use 등에 강점을 가진 모델인데, 0G에서는 이걸 TEE라는 보안 환경 안에서 실행할 수 있는데, 쉽게 말하면 내가 AI한테 뭘 물어봤는지
0G도 모르고, 서버 운영자도 볼 수 없게 만드는 구조.
저는 요즘 AI에 개인정보나 회사 데이터 넣어도 되는지 걱정하는 경우가 많은데, 0G는 아예 “운영자를 믿지 않아도 되는 AI”를 만든다. 이게 저는 보안이 점점 중요해지는 요즘 매우 눈여겨볼만한 부분이라고 생각합니다.
결론 :
AI 인프라 프로젝트들 중에서도 프라이버시 + 검증 가능한 AI 쪽으로 계속 색깔을 잡아가는 모습이라 앞으로 업데이트도 지켜볼 만하다!
🔗 자세한 내용
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💻 AI 사용료도 직접 벌어서 쓴다는 0G의 ComFi
요즘 0G 보다가 ComFi(Compute Finance)라는 개념이 계속 보이길래 뭔가 찾아봤는데 이거는
쉽게 말하면 AI를 쓰기 위해 필요한 컴퓨팅 파워에도 금융 구조를 붙이겠다는 개념
0G의 pc.0G.ai에서는 여러 AI 모델을 한곳에서 사용할 수 있는데, 당연히 모델을 돌리려면 컴퓨팅 비용이 들겠죠?
근데 0G는 그냥 돈 내고 AI 쓰는 구조에서 끝내는 게 아니라,
까지 보고 있는 게 ComFi.
0G는 AI를 쓰고 → 생태계에 참여하고 → 다시 AI를 사용할 수 있는 컴퓨트 자원을 확보하는 구조를 만들려는 셈.
AI 인프라에 DeFi처럼 금융 구조를 붙인다고 생각하면 좀 이해가 쉬울 듯? 👀
🔗 0G Private Computer
요즘 0G 보다가 ComFi(Compute Finance)라는 개념이 계속 보이길래 뭔가 찾아봤는데 이거는
쉽게 말하면 AI를 쓰기 위해 필요한 컴퓨팅 파워에도 금융 구조를 붙이겠다는 개념
0G의 pc.0G.ai에서는 여러 AI 모델을 한곳에서 사용할 수 있는데, 당연히 모델을 돌리려면 컴퓨팅 비용이 들겠죠?
근데 0G는 그냥 돈 내고 AI 쓰는 구조에서 끝내는 게 아니라,
• 생태계에 참여하면서 AI 사용에 필요한 컴퓨트 크레딧을 얻고
• 이 컴퓨트 권리를 직접 보유하거나 사용하고
• 나아가 거래 가능한 금융 자산으로 활용하는 것
까지 보고 있는 게 ComFi.
0G는 AI를 쓰고 → 생태계에 참여하고 → 다시 AI를 사용할 수 있는 컴퓨트 자원을 확보하는 구조를 만들려는 셈.
AI 인프라에 DeFi처럼 금융 구조를 붙인다고 생각하면 좀 이해가 쉬울 듯? 👀
🔗 0G Private Computer
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꾸준히 열일하는 게 보이는 Eigen🔥
Eigen은 보면 참 꾸준히 조용할 틈 없이 계속 뭔가 하나씩 내놓는 느낌인데, 최근에는 Eigen Labs가 진행해온 ECDSA.fail의 전체 연구 결과를 담은 첫 정식 논문까지 공개완. ✔️
Open Autoresearch는
코드랑 검증기, 리더보드를 전부 열어놓고 각자 AI 에이전트를 붙여서 계속 더 좋은 결과를 찾아내는 방식인데, 이번에 실제 성과까지 나온 사례가 됐습니다.
Eigen 쪽 업데이트들 계속 보다 보면
장기적인 연구까지 계속 가져가는 게 개인적으로는 맘에 듦.
🔗 Eigen Labs 블로그
🔗 논문 보기
🔗 ECDSA.fail
Eigen은 보면 참 꾸준히 조용할 틈 없이 계속 뭔가 하나씩 내놓는 느낌인데, 최근에는 Eigen Labs가 진행해온 ECDSA.fail의 전체 연구 결과를 담은 첫 정식 논문까지 공개완. ✔️
👉🏻 비트코인과 이더리움 지갑에서 사용하는 전자서명 방식인 ECDSA를 미래의 양자컴퓨터가 공격하려면 어느 정도의 컴퓨팅 자원이 필요한지 미리 연구하는 프로젝트인데, 당장 양자컴퓨터로 BTC나 ETH를 털겠다는 건 아니고 미래에 양자컴퓨터가 어느 정도까지 발전하면 실제로 위험해질까?에 대한 부분을 계속 계산하고 대비하는 것!
Open Autoresearch는
코드랑 검증기, 리더보드를 전부 열어놓고 각자 AI 에이전트를 붙여서 계속 더 좋은 결과를 찾아내는 방식인데, 이번에 실제 성과까지 나온 사례가 됐습니다.
Eigen 쪽 업데이트들 계속 보다 보면
장기적인 연구까지 계속 가져가는 게 개인적으로는 맘에 듦.
🔗 Eigen Labs 블로그
🔗 논문 보기
🔗 ECDSA.fail
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