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Justin Sun erklärt Tron zum zukünftigen Zuhause von KI und KI-Agenten
In einer bemerkenswerten Erklärung am 6. Februar 2026 erklärte Tron-Gründer Justin Sun:
„Tron ( $TRX ) wird das Zuhause von KI und KI-Agenten werden.“ Das ist nicht nur Hype, es basiert auf echtem Schwung, der bereits im Tron-Ökosystem im Gange ist.
Trons ultraschnelle, kostengünstige Infrastruktur (die Milliarden im täglichen #stablecoin Volumen verarbeitet, mit über 82 Milliarden $USDT im Umlauf) macht es einzigartig geeignet für autonome #AI #agents , die kostengünstige, zuverlässige On-Chain-Ausführung für Zahlungen, Datenfeeds und die Kommunikation zwischen Agenten benötigen.
„Tron ( $TRX ) wird das Zuhause von KI und KI-Agenten werden.“ Das ist nicht nur Hype, es basiert auf echtem Schwung, der bereits im Tron-Ökosystem im Gange ist.
Trons ultraschnelle, kostengünstige Infrastruktur (die Milliarden im täglichen #stablecoin Volumen verarbeitet, mit über 82 Milliarden $USDT im Umlauf) macht es einzigartig geeignet für autonome #AI #agents , die kostengünstige, zuverlässige On-Chain-Ausführung für Zahlungen, Datenfeeds und die Kommunikation zwischen Agenten benötigen.
🛡️ 伦理 vs 武器：为什么 Anthropic 对美国国防部说“不”？
AI 界与政府订单之间爆发了严重分歧！💥 Anthropic 与美国国防部（Pentagon）关于一项价值 2 亿美元的合同谈判陷入僵局。原因很简单：Claude 的开发者不希望他们的 AI 变成“终结者”。
矛盾核心：
五角大楼希望在军事行动中拥有完全的自主权，而 Anthropic 划定了明确的“红线”：
❌ 禁止用于武器的自动瞄准系统。
❌ 禁止对美国公民进行内部监视。
❌ 必须保持“人类干预”（Human-in-the-loop），严禁 AI 独立决策。
军方立场：
五角大楼认为，私营公司不应在国家安全问题上指手画脚。他们主张 AI 的使用应仅受联邦法律限制，而企业的伦理约束会阻碍 FBI 和 ICE 等部门的执法效率。
为什么投资者需要关注？
行业先例： 如果 Anthropic 最终妥协，这将意味着在巨额订单面前，AI 公司的伦理准则可能形同虚设。竞争格局： 当 Anthropic 犹豫不决时，微软/OpenAI 或 Palantir 等竞争对手可能会以更“灵活”的条件抢占市场。监管趋势： 这一冲突将加速军事 AI 立法的进程，直接影响科技巨头的股价以及去中心化 AI 板块的相关代币。
Anthropic 试图维持其“安全 AI”的品牌形象，但在国家机器和数亿美金的诱惑面前，它还能坚持多久？
你认为 AI 是否应该有权拒绝执行国家的军事指令？欢迎在评论区讨论！👇
#Aİ #Anthropic #Claude #加密新闻 #国家安全
AI 界与政府订单之间爆发了严重分歧！💥 Anthropic 与美国国防部（Pentagon）关于一项价值 2 亿美元的合同谈判陷入僵局。原因很简单：Claude 的开发者不希望他们的 AI 变成“终结者”。
矛盾核心：
五角大楼希望在军事行动中拥有完全的自主权，而 Anthropic 划定了明确的“红线”：
❌ 禁止用于武器的自动瞄准系统。
❌ 禁止对美国公民进行内部监视。
❌ 必须保持“人类干预”（Human-in-the-loop），严禁 AI 独立决策。
军方立场：
五角大楼认为，私营公司不应在国家安全问题上指手画脚。他们主张 AI 的使用应仅受联邦法律限制，而企业的伦理约束会阻碍 FBI 和 ICE 等部门的执法效率。
为什么投资者需要关注？
行业先例： 如果 Anthropic 最终妥协，这将意味着在巨额订单面前，AI 公司的伦理准则可能形同虚设。竞争格局： 当 Anthropic 犹豫不决时，微软/OpenAI 或 Palantir 等竞争对手可能会以更“灵活”的条件抢占市场。监管趋势： 这一冲突将加速军事 AI 立法的进程，直接影响科技巨头的股价以及去中心化 AI 板块的相关代币。
Anthropic 试图维持其“安全 AI”的品牌形象，但在国家机器和数亿美金的诱惑面前，它还能坚持多久？
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#Aİ #Anthropic #Claude #加密新闻 #国家安全
Grok-3: Ist die neue KI von Elon Musk ein Treffen mit ChatGPT, Claude und Gemini wert?
Elon Musk sorgte erneut für Aufsehen, als er #grok3 , das neueste KI-Produkt von xAI, auf den Markt brachte, mit dem Ziel, Giganten wie GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini und DeepSeek zu schlagen. Aber wie leistungsstark ist der Grok-3 wirklich? Lass uns vergleichen!
1. Komponist: Grok-3 schlägt Claude
Grok-3 zeichnet sich durch herausragendes Geschichtenerzählen aus und übertrifft #Claude 3.5 Sonnet durch reichhaltigen Inhalt, hochwertige Charaktere und fesselndes Geschichtenerzählen. Allerdings ist der Inhalt noch nicht perfekt und einige Details können den Leser in seiner Handlung einschränken.$
1. Komponist: Grok-3 schlägt Claude
Grok-3 zeichnet sich durch herausragendes Geschichtenerzählen aus und übertrifft #Claude 3.5 Sonnet durch reichhaltigen Inhalt, hochwertige Charaktere und fesselndes Geschichtenerzählen. Allerdings ist der Inhalt noch nicht perfekt und einige Details können den Leser in seiner Handlung einschränken.$
🤖 Das #AI -Rennen wird spannend: #ChatGPT , #Claude , #Grok , #Cursor ... und Dutzende mehr. Vor nur 3 Jahren existierten 90 % dieser Dinge nicht.
Jetzt geht es nicht mehr darum, ob KI funktioniert; es geht darum, welche KI am besten für was funktioniert.
Einige schreiben wie Werbetexter, einige programmieren wie Senior-Entwickler, und einige organisieren wie Operations-Leiter.
Was ist in deinem Stack? Und was fehlt noch im perfekten KI-Toolkit?
Jetzt geht es nicht mehr darum, ob KI funktioniert; es geht darum, welche KI am besten für was funktioniert.
Einige schreiben wie Werbetexter, einige programmieren wie Senior-Entwickler, und einige organisieren wie Operations-Leiter.
Was ist in deinem Stack? Und was fehlt noch im perfekten KI-Toolkit?
🤖 Polymarket in der Ära der KI: Claude hilft normalen Händlern, bis zu 800 Dollar pro Tag zu verdienen
Der Prognosemarkt verändert sich vor unseren Augen. Wenn es früher das Privileg von Programmierern war, Handelsroboter zu erstellen, so ist die Eintrittsbarriere dank der künstlichen Intelligenz jetzt erheblich gesenkt worden.
Der Experte frostikk hat enthüllt, wie die Kombination von neuronalen Netzwerken Claude und Polymarket die Spielregeln verändert. Die Hauptpunkte sind wie folgt:
🔹 Der Code ist kein Hindernis mehr. Händler ohne technischen Hintergrund verwenden Claude, um Python-Skripte zu schreiben. Man muss nur die Strategie in natürlicher Sprache beschreiben, die KI stellt dann sofort einsatzbereite Logik mit API-Verbindung zur Verfügung.
🔹 Beliebte Strategien:
Arbitrage: Suche nach Preisunterschieden zwischen Polymarket und anderen Plattformen. Verfolge „Wale“: Automatisches Kopieren der Trades großer Händler. Mikro-Skalping: Teilnahme am BTC-Markt für 15 Minuten.
💰 Die Zahlen sind beeindruckend:
Ein einfacher Arbitrage-Roboter kann etwa 25 Dollar pro Stunde verdienen. Fortgeschrittene Market-Making-Strategien können täglich Einnahmen zwischen 500 und 800 Dollar generieren. Monatliches Beispiel: Durch hochfrequente Kleinsttransaktionen stieg das Kapital innerhalb von 30 Tagen von 20.000 Dollar auf 215.000 Dollar.
⚠️ Wichtiger Hinweis: Automatisierung ist keine „Druckmaschine“. Erfolg hängt von Disziplin und der Richtigkeit der Logik ab. Fehler im Roboter-Code können Ihr Konto schneller leeren, als Sie auf die „Stopp“-Taste drücken können.
Die Zukunft des Prognosemarktes liegt in den Algorithmen. Die Frage ist nur, wessen Roboter schlauer ist. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
Der Prognosemarkt verändert sich vor unseren Augen. Wenn es früher das Privileg von Programmierern war, Handelsroboter zu erstellen, so ist die Eintrittsbarriere dank der künstlichen Intelligenz jetzt erheblich gesenkt worden.
Der Experte frostikk hat enthüllt, wie die Kombination von neuronalen Netzwerken Claude und Polymarket die Spielregeln verändert. Die Hauptpunkte sind wie folgt:
🔹 Der Code ist kein Hindernis mehr. Händler ohne technischen Hintergrund verwenden Claude, um Python-Skripte zu schreiben. Man muss nur die Strategie in natürlicher Sprache beschreiben, die KI stellt dann sofort einsatzbereite Logik mit API-Verbindung zur Verfügung.
🔹 Beliebte Strategien:
Arbitrage: Suche nach Preisunterschieden zwischen Polymarket und anderen Plattformen. Verfolge „Wale“: Automatisches Kopieren der Trades großer Händler. Mikro-Skalping: Teilnahme am BTC-Markt für 15 Minuten.
💰 Die Zahlen sind beeindruckend:
Ein einfacher Arbitrage-Roboter kann etwa 25 Dollar pro Stunde verdienen. Fortgeschrittene Market-Making-Strategien können täglich Einnahmen zwischen 500 und 800 Dollar generieren. Monatliches Beispiel: Durch hochfrequente Kleinsttransaktionen stieg das Kapital innerhalb von 30 Tagen von 20.000 Dollar auf 215.000 Dollar.
⚠️ Wichtiger Hinweis: Automatisierung ist keine „Druckmaschine“. Erfolg hängt von Disziplin und der Richtigkeit der Logik ab. Fehler im Roboter-Code können Ihr Konto schneller leeren, als Sie auf die „Stopp“-Taste drücken können.
Die Zukunft des Prognosemarktes liegt in den Algorithmen. Die Frage ist nur, wessen Roboter schlauer ist. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
📛 Anthropic hat ein "Mikroskop" für LLM geschaffen - jetzt können Sie sehen, wie KI denkt
Anthropic arbeitet seit langem an der Interpretierbarkeit von neuronalen Netzen. Ihre frühere SAE (Sparse Autoencoder)-Methode wurde bereits von OpenAI und Google übernommen, und jetzt bieten sie eine neue Möglichkeit, KI in Gedanken zu "analysieren" - Circuit Tracing.
🟢 Wie funktioniert es?
🍒 Sie nehmen ein handelsübliches Sprachmodell und wählen eine Aufgabe aus.
😘 Ersetzen Sie einige Komponenten des Modells durch einfache lineare Modelle (Cross-Layer Transcoder).
😘 Trainieren Sie diese ersetzten Teile, um das ursprüngliche Modell zu imitieren und den Unterschied in der Ausgabe zu minimieren.
🟢 Wie funktioniert es?
🍒 Sie nehmen ein handelsübliches Sprachmodell und wählen eine Aufgabe aus.
😘 Ersetzen Sie einige Komponenten des Modells durch einfache lineare Modelle (Cross-Layer Transcoder).
😘 Trainieren Sie diese ersetzten Teile, um das ursprüngliche Modell zu imitieren und den Unterschied in der Ausgabe zu minimieren.
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