LiquidationWatcher

Mysten Labsの副CISOクリスチャン・トンプソンは、Suiブロックチェーンのセキュリティ戦略と実践について議論し、CISOの広範な責任を強調しました。Suiは、開発者を保護するためにセキュリティツールとサービスを提供し、パブリックチェーンの課題に対処するためにさまざまなセキュリティ対策を採用しています。また、Sui Moveプログラミング言語は設計上より安全性が高く、未来のセキュリティ分野は新技術によってさらなる機会と課題に直面するでしょう。

著名なインスタントメッセージングアプリの創設者パヴェル・デュロフは、違法取引プラットフォームの管理を手助けした疑い、傍受に協力を拒否した疑い、有害なコンテンツの配信、マネーロンダリングなどの多くの罪でパリ検察庁によって調査されています。もし有罪となれば、最大10年の禁固刑と罰金に直面することになります。事件の調査はまだ進行中で、テクノロジー企業の責任に関する議論を引き起こす可能性があります。

2022年上半期、NFT分野では複数のセキュリティ事件が発生し、約6490万ドルの損失がありました。主な原因は契約の脆弱性とフィッシング攻撃です。TreasureDAOやAPE Coinのエアドロップなどの事件は監査の不足を浮き彫りにし、プロジェクトに対して契約のセキュリティ監査を強化するよう警告しています。

Web3起業家は国内で複数の法律的な課題に直面しており、トークン発行の禁止、バイタルマネー取引、マネーロンダリングのリスクなどが含まれます。起業家は法律のボトムラインを理解し、コンプライアンス対策を策定し、情報保護とデータセキュリティを確保する必要があります。これにより、プロジェクトの健全な発展を助けることができます。

講演の中で、HyperbolicのCEOは分散化されたAIエコシステムの技術的課題と未来の展望について探討し、分散計算がAIの性能向上に与える影響を強調しました。協力を通じてオープンで安全なエコシステムを構築することを提案し、将来的には複数の専門分野に特化したAIエージェントからなるインテリジェントネットワークが形成されると予想しています。この講演はシンガポールのイベントで行われ、上昇戦略と集団知を中心に展開されました。

2024年の暗号資産市場は、ビットコインETFの承認やトランプの分散型金融への参加などの重大な出来事を経験し、市場は上昇しました。2025年の展望は明るく、暗号通貨は国家の戦略的備蓄となる可能性があり、トラッドファイの金融機関はより深く関与し、特にレイヤー2および分散型金融の発展が加速するでしょう。

この記事では、2024年にフォローすべき7つの潜在的なエアドロッププロジェクトを紹介します。すでに確認されているLineaやKroma、今後上場が予想されるScroll、LayerZero、zkSyncなどの新興プロジェクトが含まれています。また、テストネットプロジェクトのBerachainやFuelも良好な発展の見込みを示しており、ユーザーはフォローや研究を続ける必要があります。

Rug Pullは暗号資産の目薬であり、開発者が突然資金を引き上げることで投資者が損失を被る。2023年には複数のRug Pull事件が発生し、620万ドル以上の損失をもたらした。匿名のチームや流動性のロックがないなどのリスクの兆候を識別し、デューデリジェンスを行うことで、このような目薬を効果的に回避することができる。

Yawn Rongは講演の中で、NFTが依然として効果的な伝達手段であり、市場の需要が存在し、社会的価値を持っていることを強調しました。彼はNFTの品質向上、ユーザー体験の改善、そしてユーザー教育の重要性に言及し、同時にユーザーの上昇を確保するための不正防止システムとアクティベーションコード機能を紹介しました。彼は、Web3のソーシャル製品は持続可能な成長を実現する必要があり、製品の安全性を理解することがユーザーの引き付けにとって重要であると考えています。

若者の新しいコンセンサス：Labubu、CS2とミーム
"言っても信じないかもしれないけど、Labubuが好きだから今月は店舗の売上ナンバーワンになった"、ジャニはある高級ブランドのバッグの営業担当であり、またトイ玩具の熱心な愛好者でもある。彼女は自分の販売の秘訣を遠慮なく共有した：
"彼らのバッグが美しいと褒めるより、バッグにぶら下がっている Labubu の効果が良いと褒めた方が、顧客はあなたが彼をよく理解していると思うでしょう"。
これはLabubuとあるトレンド玩具ブランドとのコラボレーションの6年目になります。2020年前後には中国市場で一時的に熱狂を巻き起こしていました。しかし、このトレンド玩具が本当に海外で大ヒットしたのは、昨年からある韓国の女性アイドルグループのメンバーがそれを高級ブランドのバッグに掛けている一連のストリートスナップがきっかけです。
そして、ますます多くのトップスターが自分のLabubuを披露し始め、五年ぶりにこれが

Maple Finance: 機関資本時代のオンチェーン資産管理プラットフォーム
機関投資家が暗号通貨市場にますます参入する中、従来の金融基準に適合した資産管理ソリューションの需要が高まっています。Maple Financeはこの空白を埋め、オンチェーン資産管理プラットフォームとしての地位を確立しました。
Maple Financeは、貸し手と借り手をつなぐだけでなく、借り手に対して構造的な評価を行い、戦略的に担保を管理することで、従来の資産管理会社のように機能します。最近、Mapleはビットコインの収益商品を発表し、ビットコインを受動的な保有資産から収益を生む資産へと変えました。
機関がますます暗号分野に参入する中、Maple Financeのように準備が整った資産管理プラットフォームは、初期の機関関係を築くことが期待されており、この優位性は長期的な市場に転換される可能性があります。

AI Layer1研究レポート:オンチェーンDeAIの肥沃な土壌を見つける
概要
近年、OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどのトップテクノロジー企業は、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展を推進しています。LLMはさまざまな業界で前例のない能力を示し、人間の想像力の空間を大きく拡張し、一部のシーンでは人間の労働を代替する可能性すら示しています。しかし、これらの技術の核心は、わずかの中央集権的なテクノロジー巨人の手中にしっかりと握られています。豊富な資本と高額な計算リソースのコントロールにより、これらの企業は越えられない壁を築き、ほとんどの開発者や革新チームが立ち向かうことが難しくなっています。
同時に、AIの急速な進化の初期には、社会の世論は技術がもたらす突破口や便利さに焦点を当てがちですが、プライバシー保護、透明性、安全性といった核心的な問題への関心は相対的に不足しています。長期的には、これらの問題

ビットコインの準備法案がオクラホマ州で審議を通過し、イリノイ州はATM詐欺防止法を提案しました。香港の財務長官は仮想資産政策を発表し、金融とデジタル資産の統合について探ります。SECはUniswapに対する調査を終了し、Seraphトークンが大幅に上昇しました。市場の見解ではビットコインにはまだ潜在能力があり、調整は戦術的な後退と見なされています。

アメリカはソラナ現物ETFを承認しようとしており、アルトコインの合法化における重要な進展を示しています。このETFにはステーク報酬メカニズムが組み込まれており、機関投資家を惹きつけ、全体のアルト市場の発展を促進します。ソラナの強力なパフォーマンスと革新的なデザインは、暗号資産市場が新たなスーパーサイクルを迎えることを示唆しており、投資家は関連資産の動向と市場の変動に密接にフォローする必要があります。

香港はWeb3技術を通じて金融の核心的な転換を実現し、デジタル資産と政策の革新を基に、金融システムのアップグレードと高品質な発展を推進しています。2025年にはステーブルコインの規制と資産トークン化をさらに強化し、グローバルなデジタル資産のハブへと進んでいく計画です。

スタートアップのCatena Labsは、AIエージェント向けの専用金融サービスを提供し、AIネイティブバンクを構築することを目指して、1800万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。そのオープンソースプロトコルACKは、AIエージェントの身分証明と支払いの問題を解決し、金融インフラの再構築を促進し、良好な業界の展望を示しています。

14年間沈黙していたビットコインホルダーが8万枚のビットコインを移転し、約86.9億ドルの価値を持ち、市場に広範なフォローと推測を引き起こしました。この行動は、市場に重大な影響を与える可能性があり、その資産は非常に高いリターンを実現しています。市場参加者はこの動向を密接にフォローするべきです。

Aptosが発表したShelbyストレージプラットフォームはフォローを引き起こし、Jump Tradingの暗号資産市場への復帰を示しています。このプラットフォームはAWSと競争することを目的としており、高効率なデータストレージと読み取りを提供します。Shelbyは革新的な技術を採用していますが、分散化や経済的持続可能性などの課題に直面しており、その将来はまだ時間を要する必要があります。

AIトレーニングパラダイムの進化：集中制御から分散化協調への技術革命
AIの全価値連鎖において、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルも最も高い段階であり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論段階の軽量な呼び出しと比較すると、トレーニングプロセスは持続的な大規模な計算能力の投入、複雑なデータ処理プロセス、そして高強度の最適化アルゴリズムのサポートを必要とし、AIシステムの構築における本当の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方式は集中型トレーニング、分散型トレーニング、フェデレートラーニング、そして本文で重点的に議論する分散化トレーニングの4つのカテゴリーに分類できます。
集中化トレーニングは最も一般的な従来の方法であり、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基盤ソフトウェア、クラスター調整システム、トレーニングフレームワークの全てのコンポーネントが統一された制御システムによって調整されて実行されます。このような深い協調のアーキテクチャは、メモリ共有や勾配同期を可能にします。