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CryptoQuant dice que los depósitos de intercambio de bitcoins y altcoins se han disparado, lo que indica una mayor volatilidad en el futuro https://www.theblock.co/post/407160/cryptoquant-bitcoin-ether-altcoin-exchange-deposits-volatility?utm_source=twitter&utm_medium=social

🚨NUEVO: Tras la publicación de las divulgaciones financieras del presidente Trump, que mostraban más de $600 millones en ingresos de su memecoin $TRUMP en 2025, la senadora @gillibrandny renovó su llamado a reformas éticas que prohibirían al presidente, a los miembros del Congreso y a sus cónyuges emitir o patrocinar activos digitales. El anuncio también se produce en medio de un mayor escrutinio sobre los antiguos llamados de la senadora Gillibrand para que se establezcan normas éticas más estrictas tras los informes de que su hijo ha recaudado fondos para lanzar un intercambio de futuros perpetuo. Sin embargo, la plataforma no incluirá tecnología criptográfica o blockchain, según los informes, aunque está respaldada por al menos un multimillonario criptográfico: el cofundador de @Ripple, Chris Larsen.

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RUN AWAY With ME de @nickjaykdesign acaba de ser recopilado por @PERFECTL00P, @1xharsh y @MaNiCArt_. Este es el primer lanzamiento de Nick Kempton en SuperRare: una edición limitada de 500, con un precio de 15 dólares cada una. La obra explora la fragilidad de la identidad en la era moderna, donde ya no somos seres fijos y rígidos sino constelaciones cambiantes de datos, luz y memoria.

IA verificable en un mundo de caja negra Gran parte del progreso reciente en IA proviene de la interacción a escala. Cada sesión, cada corrección, cada aprobación y rechazo produce una señal que ayuda a mejorar los sistemas propiedad de un puñado de empresas. Los usuarios ayudan a que estos modelos sean más útiles, pero tienen poca visibilidad sobre cómo se utilizan sus datos, poco control sobre dónde se acumula ese valor y poca capacidad para verificar lo que sucede a continuación. Ese arreglo debería resultar familiar, ya que así es aproximadamente como funcionaba la era de las redes sociales. Unas pocas empresas centralizadas situadas sobre una tecnología fundamental, recopilando comportamientos a escala y convirtiéndolos en una ventaja que los contribuyentes no podían inspeccionar ni influir significativamente. Lo que es diferente esta vez es que algunas de las herramientas para evitar que se repita ya existen. Crypto pasó más de una década construyendo formas de coordinar entre partes que no confían entre sí, rastrear la procedencia y mover valor sin un intermediario central. Durante años, esos primitivos a menudo parecían más grandes que las aplicaciones que los rodeaban. La IA les da un papel más concreto. La cuestión no es que cada interacción del usuario deba convertirse en un reclamo financiero. Es que los sistemas basados ​​en la contribución, el cómputo y la coordinación necesitan mecanismos de atribución, autorización y verificación que no dependan de que una empresa central decida qué es justo. El mecanismo de regalías de NFT, independientemente de lo que se piense, mostró la idea subyacente en miniatura: las reglas para la atribución y el flujo de valor pueden integrarse directamente en la infraestructura, en lugar de dejarse en manos de la política de la plataforma. La atribución y el control son importantes, pero el problema más difícil es la confianza. En este momento, la mayoría de los modelos te ofrecen muy poco con qué continuar. Un modelo comercial cerrado no expone sus pesos, no sabes qué datos lo entrenaron y no puedes ver cómo llegó a una respuesta determinada. Para trabajos de bajo riesgo, redactar un mensaje o resumir una página, esa opacidad está bien. Importa más a medida que las decisiones adquieren mayores consecuencias y a medida que entregamos más decisiones. Los incentivos también son importantes aquí. Una empresa responde ante sus inversores y su primer objetivo suele ser tener un buen desempeño como empresa, lo que no siempre se alinea con lo que sería mejor para las personas que utilizan sus modelos. Esa no es una acusación de mala fe, pero es ahí donde apunta la presión, y es una de las razones por las que el código abierto debe entrar en escena. Los modelos abiertos se pueden inspeccionar, adaptar y ejecutar de forma privada, y la privacidad aquí no es una cuestión secundaria. Algunas conversaciones y flujos de trabajo no deberían salir de su dispositivo en absoluto; sin embargo, la ruta predeterminada los envía a un tercero a través de una API. Cuando algo es gratis, los datos normalmente terminan alimentando el negocio de otra persona. La alternativa obvia es un modelo que usted mismo ejecuta y ajusta, sin que nada salga de su máquina. Si se empuja esto más allá, los modelos dejarán de ser cosas que se cuestionan y comenzarán a actuar dentro de una economía. Ya se está formando una economía de agente a agente, con protocolos abiertos creciendo a su alrededor, y la versión a corto plazo parece ser agentes que intercambian activos, intercambian datos y pagan a modelos más capaces para que realicen trabajos que ellos mismos no pueden hacer. Las barreras financieras existentes no son una buena opción para esto. No se puede ejecutar una economía de máquina con una liquidación que demora tres días cuando un agente necesita algo más cercano a lo inmediato. Tampoco puedes entregar razonablemente a un modelo tu tarjeta de crédito y esperar que se porte bien. Una billetera protegida con permisos preestablecidos y límites estrictos de gasto es una forma más sensata. El estándar x402 de Coinbase es una señal de lo cerca que está esto, ya que permite a los agentes realizar pequeños pagos con monedas estables a través de la web sin exponer los detalles de la tarjeta ni pasar por un procesador de pagos normal. Una vez que los agentes se pagan entre sí por la informática y los servicios, surge una pregunta obvia. Si entrega un trabajo a otro nodo, ¿cómo sabe que realmente hizo el trabajo antes de pagar? Aquí es donde la verificación se vuelve práctica más que filosófica. Las cadenas de bloques siempre han tratado a sus nodos como si no fueran de confianza. No extiendes confianza a los demás participantes: lees el contrato, verificas lo que hace y firmas una transacción sabiendo lo que significa. La misma postura debe aplicarse a los modelos, ya que la alternativa es confiar en que unas pocas empresas se comporten, sin ningún recurso real si no lo hacen. Las cadenas de bloques ya muestran una forma de hacer cumplir esto. Un validador apuesta valor, y el mal comportamiento le cuesta esa apuesta. Aplicado al aprendizaje automático, esto significa que un proveedor de computación que ejecute un trabajo de capacitación o inferencia debería poder demostrar que se realizó correctamente. El protocolo Verde de Gensyn se basa en esto. En lugar de volver a ejecutar una tarea completa para verificarla, Verde reduce una disputa al único paso en el que dos partes no están de acuerdo y vuelve a calcular solo eso, lo que mantiene manejable el costo de la verificación. Se apoya en la reproducibilidad, y la reproducibilidad es útil más allá de toda disputa: haga al mismo modelo la misma pregunta dos veces, con unas pocas horas de diferencia, y podrá obtener respuestas diferentes, lo cual es un problema para cualquier cosa que pretenda tener peso económico. REE, el entorno de ejecución reproducible de Gensyn, hace que esa reproducibilidad sea utilizable en la práctica. Mientras Verde resuelve desacuerdos sobre el trabajo de ML descentralizado, REE proporciona una capa reproducible para ejecutar inferencias, una que produce un recibo que otros pueden volver a ejecutar en hardware diferente para verificar el resultado por sí mismos. Ser capaz de confirmar que un trabajo se realizó correctamente y resolver un desacuerdo sin confiar en ninguna de las partes es lo que comienza a abrir la caja negra. Cambia "confiar en que esto se hizo correctamente" por "verificar que así fue". El mismo problema de verificación vuelve a aparecer en la evaluación, donde el campo es aún más débil de lo que debería ser. Cada nuevo modelo viene con un informe que dice que es mejor en más o menos todo, y los puntos de referencia detrás de esas afirmaciones son menos convincentes. Las puntuaciones se acumulan y se puede entrenar un modelo basándose en los propios puntos de referencia, lo que le da algo bueno en la prueba y menos bueno en el trabajo real. Es desempeño en el examen, no necesariamente evidencia de competencia en el trabajo. Aquí es donde se alinean la evaluación y la verificación informática. La verificación informática demuestra que un trabajo se realizó correctamente; La verificación de la evaluación demuestra que el resultado se basa en cifras que puede verificar. Delphi es el mercado de información de Gensyn, donde las personas, y con el tiempo los agentes, pueden abrir un mercado sobre más o menos cualquier cuestión. Un uso natural es el rendimiento del modelo: un mercado en el que el modelo se desempeña mejor en una tarea determinada le brinda una lectura en vivo a precio de mercado en lugar de un PDF autoinforme. Lo que importa en todo esto es que los mercados se asienten de una manera que pueda ser controlada en lugar de ser asumida por la autoridad, de modo que el resultado se remonta a algo que cualquiera puede inspeccionar y no a la decisión de un comité. La capa de medición sigue la misma regla, porque un resultado que puedes verificar vale más que uno que tienes que asumir con fe. Confiar pero verificar es la frase que une esto, y vale decir que la industria la ha repetido durante años sin actuar siempre en consecuencia. La IA es lo suficientemente importante como para que sea difícil defender la confianza ciega en un pequeño número de empresas, y la mayoría de las piezas de una alternativa ya están aquí. Tener cierto control sobre la pila, los datos que ingresa, los datos que obtiene, cómo se comporta el modelo y qué sucede con su información, se lee menos como algo agradable y más como algo en lo que insistir. El trabajo restante es en su mayor parte poco glamoroso: convertir estos primitivos en cosas que sean tan fáciles de usar como los productos cerrados que los rodean, de modo que la verificabilidad, el control y la rendición de cuentas sean el caso normal y no la excepción. Lo que hace que valga la pena hacerlo es la perspectiva de una red donde los agentes y las personas trabajan juntos, y donde confiar en una máquina es algo que puedes verificar en lugar de algo que simplemente te piden que hagas. Artículos del blog de Gensyn Verde: un sistema de verificación para el aprendizaje automático sobre nodos que no son de confianza Sistema de Verificación Verde en Producción Presentamos REE: entorno de ejecución reproducible Publicación Verde de arXiv: Verificación a través de una delegación arbitrada para programas de aprendizaje automático (Este artículo fue creado a partir de una conversación con @diogortega. Puedes escuchar la grabación aquí - https://youtu.be/YeR__fQR8ac)

Toda una generación de innovación en activos digitales se desarrolló fuera de Estados Unidos, no porque los empresarios estadounidenses carecieran de ambición o los inversores estadounidenses carecieran de apetito, sino porque los reguladores estadounidenses carecían de voluntad. Bajo mi liderazgo en @SECgov, esa era terminó.

Uno de nuestros cinco principales ganadores ayer fue $HOOD, y por una buena razón. Robinhood lanzó Robinhood Chain, una L2 sin permiso creada para servicios financieros y activos del mundo real. El mercado reaccionó y subió un +12% en las primeras 24 horas 👇

Elige #TRON. 🔻

Han pasado dos días desde que reabrimos y todo va bien. El puente se puso en funcionamiento con límites conservadores mientras confirmamos que todo está estable. Ahora que se están aprobando los controles, estamos aumentando constantemente esos límites, comenzando con los activos que más cruzan las personas. Si una transferencia alguna vez alcanza un límite, recibirás un mensaje que explica que has alcanzado el límite y que tus fondos están seguros. El puente funciona exactamente según lo previsto.

EL BLOQUE: La senadora Kirsten Gillibrand renovó su llamado al Congreso para que prohíba a los funcionarios electos y a sus cónyuges emitir memecoins luego de la última divulgación financiera del presidente Trump. La presentación enumera alrededor de $636 millones en ingresos para 2025 relacionados con el negocio de memecoins de Trump.

4.661.377.229.860 quemados en el segundo trimestre. Algunas personas piensan que ese fue el pico. Creemos que fue el calentamiento 🐶

Estamos de acuerdo. Pero no todo el mundo tiene el tiempo y los recursos para configurar su Mac Mini y entrenar a su OpenClaw para que sea un operador experto. Es por eso que INFINIT está trayendo estrategias comerciales seleccionadas administradas por IA al próximo mercado. Deje que los expertos trabajen por usted.

EL BLOQUE: La senadora Kirsten Gillibrand renovó su llamado al Congreso para que prohíba a los funcionarios electos y a sus cónyuges emitir memecoins luego de la última divulgación financiera del presidente Trump. La presentación enumera alrededor de $636 millones en ingresos para 2025 relacionados con el negocio de memecoins de Trump.

Este es el ciclo más ocupado para Aave.

Tu agente puede gastar. Ahora puedes ver cada centavo, en vivo. El lanzamiento de Kite Passport de esta semana reconstruye el panel en torno a las sesiones de gasto y brinda a los agentes una nueva habilidad de implementación en la nube: 1️⃣ Un panel reconstruido en torno a las sesiones. Sesiones activas, historial de transacciones y actividad por sesión en un solo lugar, actualizándose en vivo. El antiguo /panel ahora redirige al nuevo /overview. 2️⃣ Sesiones realizadas y gestionadas en el navegador. Cree y adjunte sesiones de gastos directamente desde el panel, copie el ID de la sesión a su agente con un solo clic y edite los presupuestos en el lugar, sin necesidad de recreación. 3️⃣ Del proyecto local a @googlecloud. La nueva habilidad de implementación en la nube permite a un agente aprovisionar e implementar un proyecto local de principio a fin a través de kpass cloud. El mismo principio de siempre: los agentes hacen el trabajo, tú mantienes la visibilidad y el control. 🪁

🚨NUEVO: Tras la publicación de las divulgaciones financieras del presidente Trump, que mostraban más de $600 millones en ingresos de su memecoin solana:6p6xgHyF7AeE6TZkSmFsko444wqoP15icUSqi2jfGiPN en 2025, la senadora @gillibrandny renovó su llamado a reformas éticas que prohibirían... x.com/i/web/status/2...

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