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LLM币行情
简况
资讯 快讯
2026-01-25
a16z Crypto：基于AI的判决机制或可解决预测市场扩展瓶颈
a16z Crypto 刊文《AI“法官”如何扩大预测市场规模》（What to do when prediction markets fail），其中指出预测市场面临的最大挑战并非“给未来定价”，而是确定实际发生了什么，类似问题也在一些小规模事件中频繁出现，错误或不透明的结算机制会破坏市场信任、流动性及价格信号的准确性。业内建议引入大型语言模型（LLM）作为预测市场判决者，包括规则承诺上链、抗操控、提升透明度、以及增强中立性，比如在合约创建时将具体 LLM 模型、时间戳及判决提示加密记录在区块链上，交易者可提前了解完整决策机制，模型权重固定无法被轻易篡改以减少作弊风险，结算机制公开可审计无人工随意裁定，AI 判决机制可在保证透明、公正的前提下显著提高预测市场结算效率与可扩展性。
2026-01-23
Vitalik：今年是“重获计算自主权”之年，建议ZKP、TEE、FHE等技术融合本地部署LLM
Vitalik 今日发文表示，2026 年是重获计算自主权 (computing self-sovereignty) 的年份，强调已开始减少向中心化服务泄露数据。Vitalik 称去年已切换至 Fileverse 加密文档和 Signal/Simplex/Session 消息应用（这些都是去中心化开源应用），2026 年进一步转向 OpenStreetMap/Protonmail 及去中心化社交，以保护位置和通信隐私。 Vitalik 还探讨本地部署 LLM 的进展与痛点，建议通过 ZKP、TEE 和 FHE 等技术组合，实现高效隐私计算的未来路径。
2026-01-18
Solana联创回应Vitalik“脱身测试”叙事：若停止满足用户与开发者需求Solana将消亡
Solana Labs 联合创始人 toly 在 X 平台发文回应 Vitalik Buterin 提出“以太坊本身必须通过脱身测试”的观点并称对此持不同看法，他表示 Solana 需要持续迭代演进且不应依赖任何单一团队或个人，但若停止根据开发者和用户需求进行调整，Solana 将走向消亡。toly 指出，Solana 必须具备广泛且真实的人类使用场景，并被大量开发者采用，使其能够从链上交易价值中获得可观收入，从而形成正反馈并投入更多资源（如 LLM token credit）用于对这一通用开源协议的上游改进。他强调，协议变更的首要目标应是解决开发者或用户的实际问题，而非追求覆盖所有需求，对多数问题选择“不解决”本身是必要的。
2025-12-25
Pantera Capital投研负责人发布2026年的12大预测：涵盖DATs、AI、稳定币等
PANews 12月25日消息，Pantera Capital研究与投资负责人Jay Yu发布2026年加密行业12大预测： 资本高效消费信贷：结合链上与链下信用建模、模块化设计和AI行为学习的加密借贷将成为新前沿。 预测市场分化：预测市场将分为“金融”方向（与DeFi结合、支持杠杆和质押）和“文化”方向（更具本地化和长尾兴趣）。 Agentic Commerce与x402：基于x402的支付框架将扩展，Solana或在x402交易量上超越Base。 AI成为加密界面层：AI辅助交易和分析将普及，LLM驱动的交易AI仍处实验阶段。 代币化黄金崛起：代币化黄金成为抗通胀和美元问题的热门资产。 BTC量子威胁：量子技术突破或引发BTC机构讨论应对计划，但短期内不会威胁价值。 隐私开发体验统一：隐私框架（如Kohaku）发展为企业级隐私服务。 DATs整合：主要领域DATs数量减少至2-3个，通过整合或转型为ETF。 代币与股权界限模糊：治理代币面临存亡考验，股权可兑换代币或现身，法规框架趋于明确。 Hyperliquid主导永续合约DEX：Hyperliquid维持主导地位，稳定币成为核心资产。 Prop AMMs多链化：Prop AMMs多链扩展，在Solana交易量占比超50%。 稳定币国际支付流：更多金融科技公司（如Stripe、Brex）使用稳定币进行国际支付，稳定币链如Tempo成为主要法币加密入口。
2025-12-22
Google推出FunctionGemma 270M 边缘AI模型
PANews 12月22日消息，据Google官方博客，Google发布 FunctionGemma，将 Gemma 3 270M 专门微调为函数调用模型，面向本地/离线代理场景。其特点包括统一聊天与工具执行、支持定制微调（Mobile Actions 准确率由58%提升至85%）、小型化适配边缘设备（如 NVIDIA Jetson Nano、手机）并优化 JSON/多语输入。官方提供 Hugging Face、Kaggle 下载及 Transformers、Unsloth、Keras、NeMo 微调与 LiteRT‑LM、vLLM、MLX、Llama.cpp、Ollama、Vertex AI、LM Studio 部署指引，并上线 Edge Gallery 多项演示与数据集/Colab。
2025-11-27
DeepSeek推出DeepSeekMath‑V2 模型
PANews 11月27日消息，据智通财经报道，DeepSeek推出新型数学推理模型DeepSeekMath-V2，采用可自我验证的训练框架。该模型基于DeepSeek-V3.2-Exp-Base构建，通过LLM验证器自动审查生成的数学证明，并利用高难度样本持续优化性能。
2025-11-07
谷歌发现黑客利用AI技术开发新型恶意软件盗取加密货币
，谷歌威胁情报组最新报告显示，已发现至少五种新型恶意软件正在利用大型语言模型(LLM)动态生成和隐藏恶意代码。其中，与朝鲜相关的黑客组织UNC1069被发现使用Gemini探测钱包数据并制作钓鱼脚本，意图盗取数字资产。这些恶意软件采用“实时代码创建”技术，通过调用外部AI模型如Gemini或Qwen2.5-Coder来规避传统安全检测。谷歌表示已禁用相关账户并加强了模型访问的安全措施。
2025-11-04
nofi AI主管：下一季“炒币大赛”拟大幅优化基准测试
nofi.ai 人工智能主管 Julian Togelius 在 X 平台发文表示，下一季“AI 炒币大赛”将大幅优化基准测试（Benchmark），同时还有一些“尚未公开”的新项目正在进行中，nof1.ai 创始人 Jay A 在回应中疑似已开始招募测试人员，并称目前 AI 模型仍然存在持续偏差，预计会在即将推出的 Season 1.5 中得到改进。 （注：大模型语言 LLM 中的 Benchmark 基准测试是用来衡量和比较不同模型性能的一组测试任务，对在特定任务上的表现进行评估，以便比较不同模型之间的表现差异。）
2025-10-31
去中心化AI推理路由网络DGrid AI完成种子轮融资，将开启节点预售
据官方消息，去中心化 AI 推理路由网络 DGrid AI 宣布已获得 Waterdrip Capital、IoTeX、Paramita VC、Catcher VC、4EVER Research、Abraca Research 等机构的种子轮投资支持。 DGrid 核心依托 “AI RPC + LLM 推理 + 分布式节点” 架构，致力于打破中心化 AI 平台的垄断格局，为 Web3 生态提供开放、可信且低成本的 AI 能力支撑。融资资金将主要用于节点网络搭建与生态合作伙伴拓展。 DGrid 官方表示其节点预售计划即将启动，允许社区成员通过运营节点的方式提前参与去中心化 AI 网络建设，并分享网络早期的成长红利。具体规则与时间将通过官方渠道公布。
2025-10-30
YZi Labs宣布投资教育领域AI软件VideoTutor
PANews 10月30日消息，据官方消息，YZi Labs首次投资教育领域AI软件VideoTutor，由此拓展其人工智能软件业务版图。VideoTutor是一款“教育AI代理”，能将任何问题转化为个性化动画课程，让优质辅导服务触手可及。VideoTutor由20岁的企业家Kai Zhao创立，该平台采用大语言模型（LLM）+ Manim动画渲染流程，可生成精准、适应性强的AI教学视频。目前，其服务已覆盖全球2万名用户，并收到超过1000份API集成请求。
2025-10-29
由nof1.ai主办的AI交易大赛Alpha Arena将于11月4日结束
PANews 10月29日消息，据官方消息，由nof1.ai主办的AI交易大赛Alpha Arena将持续进行至ET时间2025年11月3日17:00（北京时间2025年11月4日06:00）。正接近完成第二季的筹备工作，将利用第一季的发现成果和持续进行的分析来打造下一阶段的内容。在第二季中，计划推出更多功能，发布经过改进的提示词（prompt）和工具套件（harness），并引入更严谨的统计方法。 此前该活动已于10月17日启动。该实验在Perp DEX Hyperliquid上进行，首次将六个主流的大语言模型（LLM），置于一个真实的竞争性交易环境中。每个模型均被分配10,000美元的资金自主交易Perp。 相关阅读：一场真金白银的AI炒币实验：DeepSeek收益居首但变化陡峭，LLM暗藏策略趋同风险？
2025-10-25
去中心化AI推理网络DGrid AI宣布获得种子轮投资，并即将开启节点预售
据官方消息，去中心化 AI 推理网络 DGrid AI 宣布已获得水滴资本（Waterdrip Capital）、IoTeX、 Paramita VC 等机构的种子轮投资支持。 DGrid 核心依托 “AI RPC + LLM 推理 + 分布式节点” 架构，致力于打破中心化 AI 平台的垄断格局，为 Web3 生态提供开放、可信且低成本的 AI 能力支撑。融资资金将主要用于节点网络搭建与生态合作伙伴拓展。 与此同时，为构建一个真正由社区驱动的去中心化网络，DGrid 官方宣布，其节点预售计划即将正式启动。该计划将允许社区成员通过运营节点的方式提前参与去中心化 AI 网络建设，并分享网络早期的成长红利。具体规则与时间将通过官方渠道公布。 DGrid AI 是一个去中心化的 AI 推理网络，为开发者和应用提供低成本、可验证且无需信任中介的 AI 能力。
2025-10-24
Tether旗下QVAC发布合成AI数据集及消费者应用程序
，Tether Data旗下的人工智能研究部门 QVAC 发布合成数据集 QVAC Genesis I，用于训练以 STEM 为重点的 AI 模型。Tether Data 今天还发布了其首款消费者应用程序 QVAC Workbench，这是一个全面的工作空间，展示了本地设备上人工智能的潜力。QVAC Workbench 目前的目标客户是人工智能爱好者、高级用户和研究人员。它已经支持各种 LLM 和其他人工智能模型，包括 Llama、Medgemma、Qwen、SmolVLM、Whisper 等等。 该应用程序适用于智能手机（目前为 Android，几天后将支持 iOS）以及桌面平台（Windows、macOS 和 Linux），与现有产品相比，可提供最全面的设备支持。
2025-10-23
Coinbase 推出“Payments MCP”，使 AI 代理直接访问加密钱包并进行链上支付
PANews 10月23日消息，据The Block报道，Coinbase发布“Payments MCP”，允许大型语言模型（如 Claude、Gemini）通过自然语言调用钱包、法币入金与稳定币支付，并支持本地运行与定制化。该工具由 Coinbase Developer Platform 开发，与此前由 Coinbase、Cloudflare 支持的 x402 Foundation 旨在标准化 AI 支付相呼应。官方称稳定币为“agentic commerce”的理想支付基础设施，Payments MCP 将使主流 LLM 原生连接加密经济与 x402 等支付协议。
2025-10-20
Vitalik：ZK-Provers能实现高效运算的核心在于无需对任何中间层数据进行承诺
，Vitalik Buterin发文表示，“如果你一直关注“加密货币领域里的密码学方向”，那么此时你很可能已经听说过超高速的 ZK 证明器（ZK-provers）：例如仅用大约 50 张消费级 GPU 就能实现实时证明以太坊 L1 的 ZK-EVM 证明器；在普通笔记本上每秒证明 200 万个 Poseidon 哈希；以及 zk-ML 系统不断提升对大语言模型（LLM）推理的证明速度。 在这篇文章中，我将详细解释一种被用于这些高速证明系统中的协议族：GKR。 我将重点介绍 GKR 在证明 Poseidon 哈希（以及其他具有类似结构的计算）中的实现。如果你想了解 GKR 在通用电路计算中的背景，可参考 Justin Thaler 的笔记和这篇 Lambdaclass 的文章。 什么是 GKR，它为什么这么快？ 设想你有一个在“两个维度上都很大”的计算：它需要处理至少中等数量的（低度数）“层”，同时对大量输入反复应用同一个函数。像这样： 事实证明，我们做的大型计算很多都符合这种模式。密码学工程师会注意到：很多计算密集型证明任务都涉及大量哈希操作，而每个哈希内部结构正是这种模式。AI 研究者也会注意到：神经网络（LLM 的基本构建模块）也正是这种结构（既可以并行证明多个 token 的推理，也因为每个 token 内部由逐元素的神经层和全局的矩阵乘法层组成——虽然矩阵操作不完全符合上图的“跨输入独立”结构，但实际上可以很容易嵌入 GKR 系统）。 GKR 是一种专为这种模式设计的密码学协议。它之所以高效，是因为它避免了对所有中间层进行承诺（commitment）：你只需要对输入和输出做承诺。这里的“承诺”是指把数据放入某种加密数据结构（如 KZG 或 Merkle 树）中，从而能证明与该数据的某些查询相关的内容。最便宜的承诺方式是使用纠删码后的 Merkle 树（即 STARK 中的方式），但也需要你对每个提交的字节进行 4–16 字节的哈希——这意味着要进行数百次加法和乘法运算，而此时你实际要证明的运算可能只是一个乘法。GKR 避免了这些操作，除了最开始和最后一步。 需要注意的是，GKR 并不是“零知识”的：它只保证简洁性，不提供隐私。如果你需要零知识性，可以把 GKR 证明封装在 ZK-SNARK 或 ZK-STARK 中。
2025-09-30
Stripe发布超40项升级：支持发行稳定币与“Agentic Commerce”
PANews 9月30日消息，Stripe官方在“Stripe Tour New York”宣布超过40项产品升级：推出与OpenAI共研的Agentic Commerce Protocol（ACP），预览Shared Payment Tokens用于代理支付；Money Management新增Financial Accounts可持有与转换多币种含稳定币，并发行虚拟/实体卡；Stablecoins支持订阅支付、美国企业持有稳定币余额及通过Bridge的Open Issuance发行自定义稳定币；同时更新Checkout、Radar、Orchestration、Billing（LLM代币计费）与Tax等功能。
2025-09-30
EigenCloud推出EigenAI和EigenCompute服务
EigenCloud 官方宣布在主网 Alpha 上推出 EigenAI 和 EigenCompute 两项服务，为 AI 提供可验证计算能力。开发者可在传统技术基础设施与前沿大模型（LLM）上运行应用。EigenAI 提供可验证的 LLM 推理 API，保证提示和模型不被篡改，响应可信可编程。EigenCompute 为可验证的链下计算服务，开发者可在受信执行环境（TEE）中运行复杂逻辑，同时保持链上安全和完整性。
2025-09-18
Bybit Web3 24小时行情：2个代币涨幅超40%，LLM引领涨势47%
根据 Bybit Web 3 当前“热币捕捉”数据，过去 24 小时 Web 3 行情表现亮眼，其中 2 个热门币录得显著涨幅： - LLM 上涨 47% - BITTY 上涨 42%
2025-09-18
登上《自然》！DeepSeek-R1训练方法发布
DeepSeek-AI团队梁文锋及其同事17日在《自然》杂志上发表了开源人工智能（AI）模型DeepSeek-R1所采用的大规模推理模型训练方法。研究表明，大语言模型（LLM）的推理能力可通过纯强化学习来提升，从而减少增强性能所需的人类输入工作量。训练出的模型在数学、编程竞赛和STEM领域研究生水平问题等任务上，比传统训练的LLM表现更好。 DeepSeek-R1包含一个在人类监督下的深入训练阶段，以优化推理过程。梁文锋团队报告称，该模型使用了强化学习而非人类示例来开发推理步骤，减少了训练成本和复杂性。DeepSeek-R1在被展示优质的问题解决案例后，会获得一个模板来产生推理过程，即这一模型通过解决问题获得奖励，从而强化学习效果。团队总结说，未来研究可以聚焦优化奖励过程，以确保推理和任务结果更可靠。 在评估AI表现的数学基准测试中，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1得分分别为77.9%和79.8%，在编程竞赛及研究生水平的生物学、物理和化学问题上同样表现优异。
2025-09-17
DeepSeek-R1论文登上Nature封面，推动AI透明化进程
，DeepSeek-R1 论文以封面文章形式登上《Nature》，DeepSeek 创始人兼 CEO 梁文峰为通讯作者。研究团队通过实验证明，大语言模型的推理能力可通过纯强化学习提升，减少人类输入工作量，且在数学、编程等任务上表现优于传统方法训练的模型。DeepSeek-R1 在 GitHub 上的 star 数达 91.1k，得到全球开发者好评。卡内基梅隆大学助理教授等评价其从强大但不透明的解决方案寻找者，发展成能进行类人对话的系统。Nature 在 Editorial 文章中肯定其为第一个经过同行评审后发表的主流 LLM，是朝着透明化迈出的可喜一步，同行评审有助于澄清 LLM 工作原理，评估其有效性，并提升模型安全性。
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