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セーシェルに本拠を置く仮想通貨取引所MEXCは金曜日、ソーシャルメディアサイトのユーザーが論争に巻き込まれた。 メキシコで何が起こったのか？ 市場アナリストのJA Maartun氏は最初にこの状況に注目を集め、正午頃に出金取引が大幅に急増していることを示すチャートをソーシャルメディアで共有した。 研究者のハンゾー氏はまた、「白鯨」として知られるユーザーが直面する困難を明らかにすることで、展開するドラマに光を当てた。この人物は、ボットやAPIを使用せずに取引を行ったにもかかわらず、アカウントが凍結され、資金にアクセスできなくなったと主張した。その額は300万ドルから500万ドルと推定されている。 ホワイトホエールは、顧客サポートが無反応であり、メキシコメキシコ銀行の新しい最高戦略責任者セシリア・シュエ氏と契約した際に、資金を解放するために規則に違反したことを認めるよう圧力をかけられたと主張したが、彼女はこの主張をきっぱりと否定した。 セシリアさんはその後、会話は非公開にすべきだと答え、事実を誤って伝えたとしてザ・ホワイト・ホエールを非難した。その後、MEXCは誤った情報の疑いに対して法的措置を講じる意向を発表した。 しかし、状況がエスカレートするにつれて、多くのユーザーがMEXCに関する同様の問題を報告したため、ZachXBTのような著名人を含む暗号通貨コミュニティから支援の波が現れました。 この集団的な反応はソーシャルメディア上で不安の高まりを引き起こし、ユーザーに資金をすぐに引き出すよう警告を発している。 CSOの問題に関するお詫び 急展開の中で、セシリアは謝罪を発表し、白鯨の撤退が処理されたことを確認した。彼女はこう言いました。 失敗した。 @TheWhiteWhaleV2 にお詫びします。彼のお金はすでに明らかにされています。彼はいつでもそれを主張することができます。私は彼とのコミュニケーションを台無しにしてしまいました。感情的になってしまい、そんなことをすべきではなかった。 2...

暗号化アナリストのボビーAは、ビットコインの支配、USスモールキャップ、XRPの月額価格構造、XRPの総時価総額を結び付ける4パネルのロードマップをリリースしました。彼は、重複した信号が、8.43ドルから13.58ドルの服用していないバンドを定義したよく定義された識別を識別すると主張しました。 「市場は明らかに高い価格で配置されています」と彼は付け加えました。 4チャート信号XRP $ 8.43- $ 13.58ピーク XRP/USD毎月のチャートでは、ボビーは「ベースキャンプ1」の上に構築され、最近「ベースキャンプ2」の上に構築された複数の月次統合です。この構造は、チャートに示されている一連の最も低いレベルであり、価格が長期的な移動平均クラスターから回復した後に価格が策定され、トップボリンジャーバンドが拡張されました。 XRP価格分析|出典：x @bobby_111888 前のサイクルに固定されたFibonacci Extensionグリッドは、約5.26、2.618、約8.43ドル、3.618ドル11.66ドル、4.236から1.618を示しています。 Bobbyは、$...

おはよう。 AIモデルの効果的なプロンプトを作成することは、雇用主がますます重要になっている金融の基本的な技術になりつつあります。 過去には、CPA資格、分析、技術的な経験に焦点を当てた財務と会計の履歴書、およびSalesforceのEVPとSalesforceのSundep Reddyは、サンフランシスコの営業日パネルセッションで述べています。 「さて、AIをどのように使用しましたか？迅速なテクノロジーとは何ですか？エージェントAIの簡単なスクリプトを書きましたか？」 Salesforceの従業員は、AIエージェントを採用するだけでなく、正確なプロンプトを作成するための訓練を受けています。レディは次のように述べています。「私はコーディングなしで一般的な英語のガイドラインを書いています。 元監査人であるReddyは、制御と検証の重要性を強調しました。彼は、AI出力をレビューする際に「章の確認」を奨励し、精度と信頼性の反復的な改善を奨励しました。 最近の研究では、1,893人の参加者を対象とした大規模な実験について、「生産モデルが改善されるにつれて、人々はプロンプトを調整する」と述べています。調査では、より高度なAIモデルに切り替えることで達成されたパフォーマンスの半分のみがモデル自体によるものであることが示されています。残りの半分は、プロンプトを調整して機能を活用したユーザーから来ました。迅速なエンジニアリングは基礎であり、アクセンチュアのエグゼクティブディレクターであるトミーシュレーダーは、就業日の金融SVPであるジュリーゴンザレスが率いるパネルセッションで述べています。 Schroeder氏は、AIの価値を最大化して、迅速な執筆に批判的思考を含めることが不可欠であると述べました。 Pinnacle Groupのグローバルテクノロジー、運用、および金融であるJustin Junkelは、専門家が人々やAIエージェントと協力するため、金融の中核です。彼はこれを、機械学習やRPAなどの最初のAIテクノロジーから始まったテクノロジーの進化の拡大と考えていますが、マネージングエージェントAIは新しいタスクを導入しています。 シュローダーは、プロトタイピング、実験、継続的な改善を加速する金融におけるAIフレームワークを理解することの重要性を強調しました。 Reddyは、「実験を奨励することは、私たちが組織で運転しているものです」と付け加えました。 リーダーボードTPG Re Finance...

6か月前、私たちは事前にロボットスペースに寄りかかっていましたが、1か月に数個のインバウンドピッチしか見られませんでした。今日、その数は急上昇しました。半年で、RFM（Robotics Foundation Models）からスタックロボット、ヒューマノイド、パワー全体を供給するためのツーリングまで、この地域のロボット会社に会いました。 ベンチャーキャピタリストは、2024年に70億ドル以上のロボット企業を費やし、業界は活況を呈しています。写真（6億7,500万ドルのシリーズB）、物理学インテリジェンス（400mシリーズA）、スキッド（3億ドルのシリーズA）などのメガラウンドは、ロボット工学の投資家の食欲の主な急増を示しています。グローバルロボット市場は指数関数的に成長すると予想されており、産業ロボット自体は2034年までに約600億ドルに達すると予想されており、サービスロボットエンジニアリングは2029年までに約990億ドルに成長すると予想されます。 チャンス ロボット工学は、AIで最もダイナミックで速い動きのカテゴリの1つですが、特に急な学習曲線を持つ最も技術的に複雑なカテゴリの1つである新しいプレーヤーを評価する投資家にとって。標準化されたベンチマークが明確なパフォーマンスメトリックを提供するLLMとは異なり、ロボット工学には会社の機能を比較するための普遍的に許可されたフレームワークがありません。このような複雑さは、AI、ハードウェアの設計とエンジニアリング、サプライチェーン、製造、実際の配置の交差点にあるサイトのユニークな位置から生まれます。これらには、成功する企業のために他の専門知識やその他の参照セットが必要です。要するに、AIを物理的な世界にもたらすことは、AIをデジタルの世界にもたらすよりも困難です。 投資家として、私たちは有望なビジネスをサポートするだけでなく、この技術の開発において建設的な役割を果たすことに早期に参加することを目指しています。ロボットエンジニアリングはもはやサイエンスフィクションではありません。それは、私たちの生活、仕事、建設の方法を変える可能性を備えた急速に開発された現実です。 AIが物理的な世界を形成し始めると、技術的な進歩と意味のある機会のまれな収束が見られます。倉庫の自動化から一般的なロボット農業要素まで、これらのシステムはタスクを実行することはできませんが、実際の環境で学習、適応、改善することができます。それらを構築する会社は、より効率的で柔軟な未来の基盤を築きます。慎重に開発すると、人々の重要な役割を失うことなく機能します。市場機会に関する最近の入門書、ロボット工学への投資のユニークなタスク、およびこのスペースを探求する他の人をサポートするカテゴリの会社を評価するためのフレームワークを形成しました。深いダイビングなので、ロボットのスタートアップを評価するための3つのテイクアウトを説明しました。 1.学際的なシステムと未来に向けたリーダーシップの間の卓越性を見つけます。刺激はAIの問題ではなく、ソフトウェア、ハードウェア、データ、製造、操作の収束です。優勝会社は、各分野の各分野で最高の才能を必要としますが、十分な世帯がありません。私たちは、現代のテクノロジーアーキテクチャに基づいて、最初の原則で機能するチームを探しており、長期的なビジョンを調整します。 2。デモの質問を信頼しないでください。ロボットの機能を真に測定するには、デモのコンテキストを理解することが重要です。システムは完全に自律的に機能していますか、それともどのくらいのリモートが機能しますか？作業を簡素化するためにオブジェクトまたは環境が配置されていますか？可能な場合はいつでも、システムを直接観察します。多くの場合、特に計画どおりに、特に計画どおりに正確でない場合、洗練されたデモよりも便利です。必要に応じて、ロボットのワークフローを優しく妨害し、応答を確認してください。 3.普遍的なベンチマークがない場合は、会社の成功定義に依存する必要があります。作業成功率、スループット、自律性などの測定可能なメトリックについては、お問い合わせください。時間、教育を分配する必要があるかどうか、およびデータ戦略が継続的な改善のためにフィードバックループを作成するかどうかを理解します。最終的に、最も有望なロボットスタートアップは、技術的な深みと顧客を拡大できる配信モデルの明確なROIストーリーとペアになっています。これは、POC煉獄の最後のロボット工学の波からの学習の1つです。 未来 AIで生成されたロボットスタートアップが成熟するため、VCは前のサイクルで学習する必要があります。 2014年から2015年の多くのロボット企業は、広範な実装と規模の明確なパスなしで、各顧客の1回限りの統合を統合しています。現在、ロボット企業は、前のサイクルでは利用できなかったハードウェア効率、拡張可能なデータ収集方法、AI関数の利点を受け取ります。この領域での進歩の収束は、ロボット工学が最終的にアルコールに変わる可能性があります。 デジタルAIが急速に進化するにつれて、物理的な世界は次の主要な自動フロンティアを表します。...