Miami CRYPTO inside

Stanford University выложил на YouTube полный курс по Agentic AI уровня graduate school — бесплатно. Курс называется CS329A: Self-Improving AI Agents. Всего 9 лекций от исследователей, которые реально работают над agentic LLM и системами, способными к самообучению. Что внутри: • агенты, которые сами генерируют данные для обучения; • агенты, которые проверяют собственные рассуждения; • агенты, которые сами придумывают задачи и пытаются их решить; • и главное — как создавать системы, которые могут самостоятельно становиться лучше. Начинается всё с фундаментальных вопросов — почему более крупные AI-модели обычно становятся умнее — и постепенно переходит к продвинутым архитектурам self-improving agents. Думаю много тут будет полезно. Удачи! https://youtube.com/playlist?list=PLangBM27OtEA&si=yEz5Q90hNjj94oBQ

Keeta × LayerZero — что произошло Keeta Network и LayerZero официально объявили о партнерстве. Идея проста: Keeta становится базовым L1-блокчейном для выпуска и учета регулируемых цифровых активов (токенизированных банковских депозитов). LayerZero обеспечивает их перемещение между различными блокчейнами (Ethereum, Solana, Base и другими). Почему LayerZero важен По приведенным данным: через LayerZero проходит около 61% межсетевых переводов стейблкоинов; поддерживается более 170 блокчейнов; более 830 токенов; совокупный объем операций превысил $260 млрд. Что нового у Keeta Главная новинка — Keeta Stablecoins. Это не обычные стейблкоины вроде USDT или USDC. По заявлению проекта: они обеспечены реальными банковскими депозитами 1:1, а не резервами в казначейских облигациях; хранение средств осуществляется через лицензированного американского оператора Bivo; запуск планируется сразу в 9 валютах: 🇺🇸 USD 🇪🇺 EUR 🇬🇧 GBP 🇯🇵 JPY 🇨🇳 CNY 🇨🇦 CAD 🇲🇽 MXN 🇦🇪 AED 🇭🇰 HKD Почему LayerZero здесь важен Используется стандарт OFT (Omnichain Fungible Token). Это означает: нет обернутых (wrapped) токенов; нет классических мостов; существует один оригинальный токен, который нативно перемещается между разными сетями. Это снижает технические риски по сравнению с традиционными мостами. Как это может повлиять на KTA Логика следующая: Чем больше финансовых организаций используют Keeta для расчетов, тем больше транзакций проходит через сеть, тем больше комиссий оплачивается в KTA, часть комиссий потенциально сжигается, предложение токена уменьшается, при росте спроса цена KTA может расти. Что подтверждено официально Подтверждено: ✅ партнерство Keeta × LayerZero; ✅ запуск Keeta Stablecoins; ✅ поддержка 9 валют; ✅ работа через OFT; ✅ обеспечение через лицензированного американского оператора Bivo; ✅ запуск на Ethereum, Solana, Base и собственном L1 Keeta. Что пока не подтверждено Пока не подтверждены: конкретные банки, которые уже используют систему; масштабы институционального внедрения; точный процент сжигания KTA; будущие объемы операций. Главная идея что Keeta строит открытую альтернативу закрытым банковским сетям токенизированных депозитов. Если банки, финтех-компании и платежные системы действительно начнут использовать эти решения для международных расчетов, это может значительно увеличить активность в сети Keeta и спрос на токен KTA. Пока это выглядит как перспективное направление, но реальный эффект будет зависеть от того, насколько быстро появятся реальные институциональные пользователи и объемы транзакций.

Лично Трамп заработал на криптовалюте больше, чем КАЖДАЯ публичная американская криптокомпания. Ну, а вы сомневались, что Трамп крипто президент

🤣🤣🤣

Самая дорогая война ближайшего десятилетия уже началась. На этой схеме показаны более 100 судебных исков против компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Среди истцов: • Disney • New York Times • CNN • Reddit • Getty Images • Universal Music Group • Encyclopaedia Britannica • крупнейшие издательства, музыканты, художники и авторы Среди ответчиков: • OpenAI • Google • Meta • Anthropic • Nvidia • Midjourney • Suno и другие AI-компании На первый взгляд спор идет об авторских правах. На самом деле спор идет о том, кому будет принадлежать экономика будущего. ИИ-компании говорят: «Мы не копируем контент. Мы обучаем модели на общедоступной информации.» Правообладатели отвечают: «Вы построили многомиллиардный бизнес на наших данных без разрешения и оплаты.» Если победят правообладатели, стоимость создания новых моделей вырастет в разы. Каждая модель будет обязана платить за данные. Если победят AI-компании, искусственный интеллект получит практически неограниченный доступ к накопленным человечеством знаниям. Это уже не спор между юристами. Это битва между владельцами информации и владельцами алгоритмов. Именно сейчас суды решают, кому достанутся триллионы долларов стоимости, которые создаст искусственный интеллект в ближайшие 20 лет. Большинство людей следят за новыми моделями. Умные деньги следят за судебными решениями.

Многие экономисты считают, что ФРС усугубила депрессию тем, что допустила сокращение денежной массы после краха 1929 года. Но причины включали и банковские паники, и ошибки правительства, и международную ситуацию. ФРС не печатает деньги напрямую так, как это обычно представляют. Сегодня основной инструмент операции на рынке и процентные ставки. Связь между денежной массой и инфляцией существует, но она не механическая. Кризис 2008 года нельзя свести только к Гринспену. Помимо политики ФРС были: слабый надзор; рейтинговые агентства; ипотечные брокеры; инвестиционные банки; государственная политика стимулирования ипотеки; глобальный приток капитала в США.

ФРС не спасает кризисы. ФРС создает кризисы. Доллар — величайшее изобретение в истории денег. С 1971 года доллар и вся мировая финансовая система держатся исключительно на доверии. Не на золоте. Не на серебре. На доверии к Федеральной резервной системе США. ФРС была создана в 1913 году для обеспечения стабильности финансовой системы. Ее задача проста: контролировать денежную массу, устанавливать процентные ставки, регулировать банки и поддерживать стабильность экономики. Иногда это получается. Но если посмотреть на историю, возникает неудобный вопрос: а сколько кризисов ФРС предотвратила, и сколько создала сама? Процентная ставка — это педаль газа и тормоза мировой экономики. Когда ФРС снижает ставки и увеличивает денежную массу, кредиты становятся дешевле. Люди занимают больше, компании инвестируют больше, активы растут. Когда ставки повышаются — происходит обратное. Экономическая активность замедляется, инфляция снижается. Теоретически все выглядит красиво. На практике каждый новый цикл заканчивался очередным пузырем. Великая депрессия стала следствием денежного бума 1920-х. В 1960-х американское правительство одновременно финансировало войну во Вьетнаме и строило «Великое общество». Расходы росли, инфляция разгонялась. Председатель ФРС понимал, что ставки необходимо поднимать. Политики были против. ФРС уступила. В 1971 году США окончательно отказались от золотого стандарта. За последующее десятилетие доллар потерял более половины своей покупательной способности. Ситуацию спас только Пол Волкер, который поднял ставки до болезненного уровня и буквально задушил инфляцию. После этого наступил период так называемого «Великого спокойствия». Казалось, что центральные банки научились управлять экономикой. А затем появился Алан Гринспен. Низкие ставки, дешевый кредит и вера в то, что рынок сам себя отрегулирует. Каждый кризис встречался одинаково: ставки снижались, экономика заливалась ликвидностью, активы снова росли. Так родился знаменитый «пут Гринспена» — убеждение инвесторов, что ФРС всегда придет на помощь. Когда лопнул пузырь доткомов, ставки снова резко снизили. Деньги пошли в недвижимость. Начался крупнейший ипотечный пузырь в современной истории. Банки занимали под 1%, выдавали ипотеку под 6%, упаковывали кредиты в ценные бумаги и продавали их по всему миру. Риск рос. Долг рос. Плечо росло. Все считали себя гениями. ФРС наблюдала. В 2008 году система рухнула. Но вместо того чтобы дать рынку очиститься, новый председатель ФРС Бен Бернанке снова включил печатный станок. Очередной кризис снова залили деньгами. Проблема современной финансовой системы заключается не в том, что ФРС иногда ошибается. Проблема в том, что каждый кризис решается одинаковым способом — еще большим количеством долга. Ставки падают. Долг растет. Пузыри раздуваются. Активы дорожают. Люди чувствуют себя богаче. Затем пузырь лопается. И цикл начинается заново. Каждый новый кризис лечится тем же лекарством, которое помогло создать предыдущий. Все пузыри рано или поздно лопаются. Вопрос не в том, будет ли следующий кризис. Вопрос только в том, когда. Алан умер и ему было 100 лет

В чате годик назад писал следить за направлением

https://x.com/blknoiz06/status/2067264312683483276?s=46

Усик приехал на ufc в белый дом

Ну всё done ✅

🔮🙋‍♂ #TWT Trust Wallet интегрировал фьючерсы и рынки прогнозирования HIP-4 от Hyperliquid. 🤔🤔🤔

Бой Усика всегда изи мани. Здоровья ему!

https://bitcointalk.org/index.php?topic=137.0

Знаю стартап. ARR $5M. Команда — 5 человек. Спрашиваю как. Показывают список инструментов. Записывай. 12 позиций. ~$1500–2500 в месяц на всю команду. Покрывает код, продукт, продажи, маркетинг, аналитику, операционку. Это стек который я вижу у самых эффективных стартапов с которыми работаю. Сам пользуюсь 4 из 12. Сохрани и перешли друзьям. 1. Claude Pro + ChatGPT Pro — second brain $20 + $20/мес. Думать, писать, ресёрчить, спорить с собой. Это базовый слой. Если у тебя нет хоть одного из этих с pro-подпиской — ты в 2022-м. 2. Cursor + Claude Code — код $20 + $200/мес. Cursor для быстрых правок в IDE. Claude Code для агентного — построить фичу с нуля или большой рефактор. Один без другого — половина ценности. Вместе один senior закрывает работу трёх. А не VS Code с copilot. 3. v0 by Vercel — UI и прототипы $20/мес. Промпт → готовый React-компонент за 30 секунд. А не нанимать дизайнера за $8k/мес ради лендоса который ты переделаешь через два месяца. 4. Notion + Notion AI — wiki и доки $10/мес на чел. Вся документация компании в одном месте. AI пишет драфты specов, onboarding, протоколы. А не Confluence — это прошлое десятилетие. 5. Linear — задачи и спринты $10/мес на чел. Лучший issue-tracker. Точка. AI делает auto-triage, превращает голосовую заметку в тикет. А не Jira — пожалуйста уже забудьте. 6. Granola — заметки со звонков $18/мес. Слушает Zoom/Meet, пишет конспект, выделяет action items. 7. Slack + Slack AI — общение $15/мес на чел. AI делает сводки тредов и отвечает на повторяющиеся вопросы команды. А не Telegram для рабочих чатов — теряешь интеграции с половиной этого списка. 8. Attio — CRM $34/мес на чел. AI-нативный CRM. Сам обогащает контакты из LinkedIn, пишет first follow-up. А не Hubspot (это 2019) и не Salesforce (вообще другая планета). 9. Clay — поиск клиентов и enrichment $149/мес. Берёшь критерии ICP — получаешь 1000 целевых аккаунтов с email, LinkedIn, контекстом. Sales-машина для bootstrap. А не покупать lead-листы у сомнительных контор. 10. PostHog — аналитика продукта бесплатно до 1M событий. Events, session replay, feature flags, AI insights — всё в одном. А не пять разных тулзов: Mixpanel + Amplitude + LaunchDarkly + Hotjar. 11. Resend + Loops — email $20 + $49/мес. Resend для транзакционных писем. Loops для маркетинговых цепочек. А не Mailchimp — устарел. И не Customer.io пока вас 5 человек — рано. 12. Mercury — банкинг бесплатно. Счёт, карты, автокатегоризация трат через AI. А не локальный банк где счёт открывается 3 недели. Итого экономика. Берём пример сверху — 5 человек × ~$180k = $900k FOH в год. Стек ~$30k в год. Total: $930k. А теперь сравни. 2022-й стандарт для того же объёма работы — 25 человек × $120k = $3M в год. Дельта — $2M в год. Это твой второй runway. Бесплатно. И пара пометок. CTO — твой минимум 1, 2, 4, 5, 7, 10. Если этого нет — у тебя infra-долг и команда тратит время не туда. Рекрутер — твой набор 1, 4, 6, 7 + Attio на пайплайн. Granola в каждый звонок с клиентом и кандидатом, иначе теряешь 30% инсайтов. Если в твоём стеке нет половины из этого списка — у тебя стек 2022-го и burn rate 2022-го. И конкурент с этим стеком обходит тебя пока ты читаешь этот пост. Делюсь, вдруг кому полезно будет

🤔 Руководитель отдела продуктов X поделился статистикой функции, позволяющей скрывать отдельные темы из ленты, на первом месте которой находится "криптовалюта"