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April 22, 2025, 7:18 a.m.
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以太坊的Pectra升级:提升效率、账户抽象与验证者奖励

以目前最具商业潜力的区块链被誉为的以太坊即将迎来一次重大升级。名为“Pectra”的此次增强旨在提升以太坊的效率、稳定性以及整体可用性。最初计划于四月初完成,但由于持续的测试,部署时间推迟了几天。负责以太坊核心协议会议的Tim Beiko表示,这次升级可能会在4月30日前完成。 据官方以太坊博客介绍,Pectra将增强区块链扩展账户的能力,并改善验证者的体验。它还将扩大以太坊对支持Layer-2区块链(如Arbitrum、Base、Polygon等)的扩展能力。 主要亮点 通过Pectra,以太坊用户可以用可编程的智能合约取代传统由私钥控制的账户,提供更大的灵活性和安全性。这显著推进了以太坊的“账户抽象”功能。以太坊将其解释为“向普及账户抽象迈出的重要一步,允许用户通过智能合约功能增强其外部拥有账户(EOA)。” “这种混合方式结合了EOA的简单性与基于合约账户的可编程性,”博客补充说。 借助这一功能,用户可以在一个交易中完成多项操作,无需为授权和代币转换分别发起交易。 Pectra的另一个重要新增功能是“Gas Sponsorship(燃气赞助)”,允许用户用多种加密货币支付燃气费,而不只是ETH。 对于网络验证者,Pectra也带来更高的奖励。此次升级将验证者的最大奖励余额由32 ETH提升至2048 ETH,这通过一种认领提现凭证类型的更新实现。这使得较小的质押者可以自动实现奖励复投。网络还允许现有和新的验证者配置,在每个验证者最多2048 ETH的范围内赚取奖励。 Beiko在X平台上分享了关于此次升级的更多细节。 “Pectra”这个名字结合了布拉格(Devcon IV举办地)和天琴座中的一颗蓝白巨星Electra。其测试网于2月24日启动。 以太坊之前的升级 2024年3月,以太坊进行了Dencun升级,主要目标是降低以太坊支持的Layer 2网络的交易费用。 在此之前,2023年4月,以太坊完成了Shanghai升级,使验证者可以提取其在PoS网络中质押的ETH。



Brief news summary

以太坊,作为领先的商业区块链,将于4月30日推出一项名为“Pectra”的重大升级,此前经历了较长的测试延迟。此次升级旨在提升效率、稳定性和用户体验。主要功能包括增强的“账户抽象”,允许用户用可编程的智能合约取代传统的私钥账户,智能合约可以在一次交易中执行多重操作,如授权和代币兑换。Pectra引入“Gas Sponsorship”,使得气费可以用除ETH之外的代币进行支付。验证者的奖励上限也得到了提升,从32ETH增加到2048ETH,以便实现更好的复利增长。此次升级还旨在改善包括Arbitrum、Base和Polygon在内的Layer-2解决方案的扩展性。以“Prague”和星星“Electra”命名的Pectra测试网于2月24日上线。此前,Ethereum还进行了如2024年3月的Dencun升级,旨在降低Layer-2的成本,以及2023年4月的Shanghai升级,开启了验证者的质押ETH提现功能。
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June 1, 2025, 4:38 a.m.

海湾国家大量投资,旨在成为人工智能超级大国

沙特阿拉伯和阿联酋(UAE)正在人造智能(AI)方面取得重大进展,作为多元化经济、减少对石油依赖的努力的一部分。两国都认识到AI的变革潜力,纷纷加大对技术基础设施、合作伙伴关系和人才引进的投入,旨在成为中东地区的创新中心。 沙特阿拉伯已启动重要倡议,包括由沙特支持的Humain公司设立的100亿美元风险基金,支持医疗、金融、物流等领域的AI创业公司。该基金彰显了沙特将AI融入其经济体系的决心。另外,沙特还与美国顶尖公司如英伟达(Nvidia)和AMD合作,获取先进的AI硬件和软件,促进知识交流,并在国家发展规划中提升其竞争力的AI生态系统。 同样,阿联酋也积极推进雄心勃勃的AI项目,例如与OpenAI合作的Stargate数据中心计划,将自己定位为区域内的AI研究和数据处理中心。通过结合先进基础设施和战略合作,阿联酋旨在吸引国际AI公司与人才,增强处理大型数据集、推动AI发展的能力。 尽管取得了这些成就,两国仍面临挑战,尤其是本地AI专业人才短缺的问题。虽然在教育和培训方面已有投资,但需求远远超过供应。为此,海湾国家采取了吸引外来专家、创业者和初创企业的优惠政策,例如低税率和长久居留签证。 伦理问题也引发关注,特别是在政府利用AI进行安全监控和数据隐私方面。批评者担心AI可能被滥用,侵犯人权,呼吁制定审慎的监管规则,以在创新和隐私保护、人权之间找到平衡。 此外,对西方技术和专业知识的依赖引发战略担忧,尤其是美国方面担心敏感技术泄露给中国等竞争对手。这导致西方合作伙伴采取更为谨慎的合作策略和加强审查。 尽管如此,沙特和阿联酋积极推动国际合作,通过提供低税收和居住优惠的有利投资环境,吸引全球的AI研究人员、开发者和企业,寻求合作与成长。 总之,沙特阿拉伯和阿联酋正通过大规模投资、全球战略合作以及鼓励创新和人才引进,积极将自己定位为中东的AI领头羊。虽然在人才储备和伦理管理方面仍有挑战,但他们的专项措施和国际合作展现了从石油依赖向以人工智能为核心的未来转型的坚定决心。

June 1, 2025, 2:58 a.m.

零售中的人工智能:提升客户体验

人工智能(AI)正在改变零售行业,从根本上改变企业与客户的互动方式和运营管理方式。这一变革的核心在于AI能够提供高度个性化的购物体验和优化库存管理,从而提升客户满意度和运营效率。AI在零售中的最重要应用之一是能够为每位顾客定制购物旅程。通过处理大量关于客户行为和偏好的数据,AI算法能够洞察个人品味和购买模式。这使得零售商能够向每位顾客推荐特别适合的产品,增加购买的可能性并增强客户忠诚度。例如,当顾客浏览线上商店或光顾实体店时,AI驱动的系统可以建议配套商品或告知顾客与其风格或以往购买相关的新产品。这种个性化不仅丰富了购物体验,还能提高销售额,加强零售商与消费者之间的关系。除了定制客户交互,AI在优化库存管理方面也至关重要。零售商面临在满足需求的同时避免库存过剩的挑战,过多的库存不仅占用资金,还增加仓储成本。借助AI的预测分析,零售商能够通过评估历史销售数据、市场趋势、季节因素以及其他相关元素,更精准地预测需求。这样,关于补货的时机和数量可以做出更明智的决策,尽量减少缺货和积压库存的问题。因此,企业运营更加高效,降低成本,提高盈利能力。将AI引入零售还促使动态定价策略的实施,根据竞争对手的价格变化、需求波动和库存状态实时调整价格。这种灵活性帮助零售商保持竞争力的同时,最大化收入。此外,AI系统还可以分析客户反馈和社交媒体趋势,以发现新兴的偏好和风格,使零售商能主动调整产品供应。再者,AI提升了供应链管理,通过增强物流和配送的效率,使货物从供应商到门店或直接到客户的流程更加顺畅。自动化系统优化配送路线,预测运输时间并跟踪货物状态,确保物流顺畅。尽管在零售业应用AI面临数据隐私等挑战,以及需要大量投入于技术基础设施,但随着技术不断成熟和普及,越来越多的零售商开始利用其能力,以在快速变化的市场环境中保持竞争力。综上所述,人工智能推动零售行业发生重大变革,通过实现个性化购物体验和更高效的库存控制,带来更高的客户满意度、运营效率,以及更大的盈利潜力。随着AI技术的不断进步,它对零售未来的影响预计将日益增强,为行业的创新和增长提供更广阔的空间。

June 1, 2025, 2:18 a.m.

Telegram债券将通过5亿美元的代币化基金迈入区块链

以其加密消息平台闻名的Telegram,率先在金融领域迈出创新步伐,推出了一只价值5亿美元的代币化债券基金。这一举措标志着区块链技术与传统金融工具融合的重大步伐,体现了向数字化和资产代币化(RWA)发展的广泛趋势。 Telegram债券基金彰显了区块链在主流金融中的逐步接受。通过将传统债券转变为代币化资产,Telegram创新了一种提升流动性和投资者可及性的方法。代币化使资产能够拆分成更小的单位,便于在区块链平台上轻松购买、出售或交易,从而将参与门槛从传统市场的限制中解放出来。 这种代币化债券基金相较于传统债券,具有显著优势,尤其是流动性的提升。过去,债券的流动性低于股票,而在区块链上实现数字化和拆分,大大增强了其可交易性。流动性的增强吸引了更多投资者,包括因最低投资额度或交易渠道有限而无法进入市场的散户投资者。 此外,区块链的透明且不可篡改的账本提高了金融资产管理和转让的安全性与信任度。所有与代币化债券相关的交易均在去中心化账本上记录,具有防篡改特性,降低了欺诈和管理风险。这种透明性还能简化监管合规和审计程序,增强投资者信心。 Telegram的这一尝试契合了全球基于区块链的资产代币化潮流。金融机构、金融科技公司及区块链项目日益探索将房地产、商品和证券等资产进行Token化,以挖掘价值、提升市场效率。Telegram的参与突显了区块链作为未来金融市场基础设施的逐步认同。 此外,Telegram债券基金展现了成熟技术公司如何利用平台和庞大用户基础,创新金融产品。Telegram庞大的全球社区和其在隐私与安全方面的声誉,使其具备独特优势,能够拓宽代币化资产市场的参与范围,推动金融民主化,让更多个人获得以往只限于机构的投资机会。 不过,普及代币化金融工具仍面临挑战。代币证券的监管框架尚在发展中,合规、投资者保护和税收问题亟需明确。技术基础设施也需确保强大的网络安全,保护用户隐私,以及与现有金融系统的无缝整合。 尽管如此,Telegram债券基金象征着全球金融的变革。其首次大规模推出代币化债券,展示了区块链连接前沿数字创新与成熟市场的能力。这不仅突显了代币化的技术潜力,也为将现实资产转化为现代投资者在数字经济中所需格式提供了实践范例。 展望未来,Telegram的成功或将激励其他企业和金融机构推出类似项目,加速各种资产类别的代币化增长。随着流动性和可及性的提升,市场或将变得更加充满活力、更具包容性和更高效,惠及投资者、发行者及全球经济。 总之,Telegram推出的5亿美元代币化债券基金标志着区块链技术与传统金融的融合突破。通过推动现实资产的代币化,具有重塑投资格局、提升市场流动性及实现金融民主化的巨大潜力。随着全球金融生态的演变,Telegram的这一举措预示着区块链将在资本市场中扮演核心角色,为全球参与者带来新的机遇与更高透明度。

June 1, 2025, 1:28 a.m.

教育中的人工智能:大规模个性化学习

人工智能正在通过实现个性化学习体验,满足每个学生的独特需求,彻底改变教育。AI驱动的平台分析大量学生表现数据,依据各自的学习风格和节奏定制内容,从而革新传统教学,提升学习效果和参与度。个性化学习长期以来是教育的目标,旨在提供符合每个学生具体需求的教学内容。人工智能通过系统性分析学生互动中的数据,识别他们的优势、弱点和偏好,为其提供最适合的学习支持,使这一目标变得更加可行。 人工智能在教育中的一个关键优势是其对现代多样化课堂需求的适应性。现代课堂由背景、能力和学习风格各异的学生组成,这对传统的一刀切方法提出了挑战。AI系统能够评估这些差异,并相应调整教学策略,促进包容性,确保每位学生都不被落下。此外,AI还通过提供互动且可调节的学习环境提升学生的参与感,在这样的环境中,学生可以以自己的节奏探索学习内容,获得即时反馈,享受定制化的支持,从而激发学习动力和主动参与,推动学习的成功。 不仅如此,AI还对教师和教育机构带来积极影响。教师可以通过AI分析获得宝贵洞察,更好地理解学生需求,从而调整教学方式,而自动化的任务如评分和进度监控让教师能更多地投入到有意义的交流和个性化指导中。教育机构则可以追踪整体表现,识别趋势,改进课程设计和资源配置。AI工具的可扩展性确保即使在规模庞大、多样化的教育环境中,也能实施个性化方法,而不会让工作人员陷入困境。 然而,AI的整合也面临一些挑战,需要审慎应对。数据隐私和安全至关重要,必须严格遵守道德标准和相关法规,确保学生信息安全。还需要保障技术的公平获取,避免加剧不同社会经济背景学生之间的数字鸿沟。同时,保持教育中的人文元素尤为关键;虽然AI支持个性化学习,但教师作为导师、激励者和社会交流的促进者的角色依然不可替代。有效的AI应用应在补充而非取代人类互动的基础上,找到平衡点。 展望未来,随着自然语言处理、机器学习和自适应评估工具的不断进步,人工智能在学习平台中的能力将不断深化。教育者、技术专家、政策制定者和社区的合作,对负责任且包容地发挥AI潜力至关重要。通过解决挑战,利用技术创新,AI有望营造一个每个学生都能成功的教育环境。 总之,人工智能通过数据驱动的洞察和自适应内容,正在重塑教育,实现个性化学习,满足个体需求。尽管面临各种挑战,但随着持续发展和谨慎应用,AI在推动更具包容性和高效性的未来教育方面具有巨大潜力。

May 31, 2025, 11:55 p.m.

人工智能驱动的药物发现:个性化医疗的突破

在一项具有突破意义的进展中,有望改变医疗行业,科学家们开发出一种先进的人工智能(AI)系统,能够以极高的准确性预测药物化合物的疗效。这项新近发表的开创性研究标志着医学研究和药物开发的重要飞跃,展示了技术如何根据个体患者独特的基因特征定制治疗方案。该AI模型处理大量复杂数据集——包括分子结构、生物相互作用和患者遗传信息——以高效识别最具潜力的药物候选。传统的药物研发通常耗时长、成本高,需数年时间才能推向市场。而这种由AI驱动的方法大大缩短了研发周期,降低了成本,实现了更快速的医学创新。 这一系统的核心在于其能够从海量的生物医学数据中学习,并检测超越人类能力的模式。它可以预测特定药物化合物如何与目标生物标志物相互作用,从而提前识别有效的治疗方案。这种精准性不仅加快了药物的开发速度,还促进了针对患者遗传差异量身定制治疗方案的发展,这是个性化医疗的关键环节。医学与技术领域的专家纷纷称赞这一创新,有望彻底改变多种疾病的治疗方式。个性化医疗——根据每个患者的特征定制健康管理——有望获得巨大益处,医生可以为每个患者开出经过优化的疗法,最大程度减少副作用,提升疗效。 除了预测疗效,该AI还评估药物的安全性和可能的副反应,提供全方位的早期风险控制保障。确保只有最安全、最有效的化合物才能进入临床试验阶段。这一技术的广泛应用意义深远:通过简化药物研发流程,AI有望满足肿瘤学、神经学和传染病等领域对新药的迫切需求,这些领域往往缺乏有效的治疗选择。研发速度的加快意味着救命药物能更早送达患者手中,从而改善全球健康状况。 此外,这一AI的融合符合大数据、机器学习和基因组学等日益增长的医疗趋势,有助于在治疗设计、诊断、疾病预防和患者监测等方面取得突破。虽然这一技术代表了重要进步,但专家们强调在全面将AI系统融入常规药物开发之前,还需要持续进行研究和验证。临床试验和监管审查仍然是确保在不同人群中安全有效的关键步骤。 总之,这种能够准确预测药物疗效的AI系统的出现,标志着医学的变革时刻。它通过帮助更快、更精准、个性化的药物开发,有望从根本上改变疾病的治疗和管理方式。随着研究的不断推进,医学界和患者都可以期待一个疗法创新、针对个人健康状况量身定制的美好未来。

May 31, 2025, 10:24 p.m.

人工智能岗位裁员提前爆发

许多公司正在迅速采用人工智能(AI)取代人类员工,寄希望于技术的快速进步能够支撑早期裁员的合理性。然而,这种做法存在相当大的风险,可能会扰乱金融、法律和咨询等行业的入门级白领岗位。随着人工智能的快速发展,许多企业旨在通过积极推行AI方案来提高效率、降低劳动力成本。但行业领袖和经济学家警告称,这一转变的影响可能比预期的更为复杂。 人工智能研究公司Anthropic的首席执行官Dario Amodei预测,在五年内,最多会有50%的入门级白领职位因AI自动化而消失。这些岗位,通常由应届毕业生或初级员工担任,涉及重复性、结构化的任务,现代先进的AI系统已能高效处理。这些AI系统可以处理大量数据、撰写报告、进行初步法律分析,速度和精准度都很高。 Amodei的预估引发了经济学家和劳动力专家的讨论。一些人认为,从历史来看,技术进步虽曾取代部分岗位,但也创造了新行业和新岗位,从总体上提升了就业水平。从这个角度看,虽然AI可能取代日常例行工作,但也有可能提升人类的能力,创造出未曾预料的就业机会,因而对大规模因AI失业的担忧可能被夸大,只要经济体积极适应便可。 另一方面,也有人提醒,AI的空前规模和快速普及可能会超出劳动力市场的调整能力,给入门级工人带来重大挑战,特别是在没有充分再培训或具备数字和AI技能的教育支持下,他们可能难以找到新的岗位。 一些最初积极推动AI整合的公司也开始调整策略。例如,瑞典支付服务商Klarna和老牌科技公司IBM遇到问题,部分AI系统在实际应用中表现不可靠,影响了客户体验。此外,客户在某些场合更偏好与人类交流的需求依然是这些企业决策的重要依据。 Klarna推动AI客服机器人时遭遇批评,因为这些机器人对复杂或细微的问题理解有限、应对不佳。同样,IBM调整其AI战略,强调保持信任和服务质量,凸显完全用AI取代人类不仅是一项技术挑战,也涉及商业与社会责任。 这一持续的讨论凸显了在劳动力中引入AI的复杂性。尽管自动化带来效率和成本优势,企业还必须应对系统可靠性、监管审查以及员工士气和公众看法等影响。 政策制定者、劳工组织和教育机构正日益着手制定支持劳动力转型的框架。通过再培训和技能提升项目,特别是针对易受自动化影响的入门级白领工人,变得日益重要。这些措施旨在减轻负面影响,同时最大化AI在生产力和创新方面的优势。 总之,急于用AI取代人类劳动预示着就业局势的重大转变。虽然在五年内消除多达一半的入门级白领岗位令人担忧,但最终结果将取决于技术的可靠性、客户的接受程度、经济的适应能力以及政策的前瞻性。企业必须在充分发挥AI潜力和避免产生不良社会影响之间取得平衡,共同推动一个人机协作、可持续的未来。

May 31, 2025, 8:44 p.m.

人工智能驱动的药物研发:医疗领域的变革者

人工智能(AI)正在迅速彻底改变制药行业,特别是在药物发现方面。利用先进的算法,AI分析海量数据集,以极高的准确性预测分子行为。通过处理复杂的生物和化学信息,AI比传统方法更高效地识别潜在药物候选,并提出化学修饰建议,以提高药物的疗效和安全性——这些任务过去通常耗时且成本高昂。 传统的药物开发面临诸如漫长的周期、高昂的成本以及频繁的失败等挑战。引入AI带来了范式转变,简化了工作流程,加快了新药的问世。AI技术能够快速分析大型化学库和生物数据库,寻找有潜力的分子并预测它们在人体内的相互作用,从而实现更快的基于数据的决策,缩短开发时间并降低费用。 制药专家预期,AI将推动各种疾病的治疗开发,从常见疾病到复杂的罕见疾病。AI分析遗传、蛋白组和代谢组数据的能力,有助于发现新的治疗靶点并设计针对特定疾病机制的药物。 然而,仍存在挑战。数据质量至关重要,因为AI的效果依赖于所使用的数据集,需要严格的验证和整理。此外,许多AI模型作为“黑箱”运作,限制了透明度,使得研究人员和监管机构难以理解其预测结果,带来可靠性和可重复性方面的担忧。 获得监管批准也是一大难题。制药行业受到严格监管以保障患者安全,而由AI驱动的药物候选必须符合严格的疗效和安全标准。各监管机构正在适应AI在药物开发中的应用,努力建立平衡创新与患者保护的框架。行业参与者、监管机构和AI开发者之间的合作,是克服这些挑战、促进广泛采用的关键。 展望未来,AI将推动个性化医学的发展,根据患者的个人特征量身定制治疗方案。通过结合遗传、环境和生活方式等数据,AI可以帮助开发定制化疗法,最大化治疗效果、减少副作用。这一从“一刀切”治疗到个体化护理的转变,有望带来更优的患者结局,特别是对具有多样遗传背景和复杂健康状况的患者而言。 总之,在药物发现中引入AI标志着行业的重大突破,有望实现更快的有效治疗药物开发、成本降低以及个性化医疗。虽然数据完整性、算法透明性和监管批准等问题仍待解决,但推动持续的研究与合作,预计将克服这些障碍。随着AI技术的不断发展,它将从根本上改变新药的发现与生产方式,最终惠及全球患者。

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