橙子Joyce
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橙子Joyce
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KI-Unternehmen strecken die Hand aus: OpenAI dokumentiert die Bedienung deines Computers, Google nutzt die hochgeladenen Inhalte, um KI zu trainieren.
Axios beginnt zu untersuchen, welche Nutzerdaten KI-Unternehmen wirklich einsammeln.
Das Ergebnis: Chatverläufe reichen offenbar nicht mehr. Jetzt wollen sie auch wissen, was du auf dem Computer angeklickt, welche Fotos du hochgeladen und welche Inhalte du angesehen hast – und diese Daten dann für Gedächtnis, Personalisierung und Werbung verwenden.
OpenAI hat „Computer History“ hinzugefügt. Wenn Mac-Nutzer die Funktion aktivieren, können ChatGPT und Codex aufzeichnen, welche Apps und Websites du anklickst, was du eingibst und wie du zwischen ihnen wechselst. So entsteht nach und nach ein Bild deines langfristigen Arbeitsgedächtnisses. Die Funktion ist standardmäßig deaktiviert; es wird kein Bildschirm aufgezeichnet und kein Audio. OpenAI sagt, vorübergehende Bedienverlaufsdaten würden nicht für das Training von Modellen verwendet.
Google geht noch aggressiver vor. Der neue „Search Services History“-Verlauf speichert Bilder, Dokumente sowie Audio- und Videodateien, die Nutzer über Dienste wie Lens, Search Live und Translate hochladen. Diese Daten sollen außerdem zur Schulung generativer KI genutzt werden. Konten, die die Voraussetzungen erfüllen, sind standardmäßig aktiviert; wer ablehnen möchte, muss das selbst abschalten. Selbst wenn einige Daten später vom Konto getrennt werden, können sie im Trainingsprozess bis zu 4 Jahre lang erhalten bleiben.
Auch bei der Werbung haben sie nachgezogen. Meta wird Interaktionen von Nutzern mit Meta AI nutzen, um Inhalte und Anzeigen in Facebook und Instagram anzupassen; OpenAI und Google erforschen ebenfalls Werbemodelle für Chatbots. Je besser die KI dich versteht, desto genauer wird das Profil, das das Werbesystem in den Händen hält.
Früher bestand die Sorge, dass Chatverläufe für das Training genutzt werden. Heute wird auch das, was du am Computer machst und was du in Google hineinwirfst, immer mehr zu Daten, die KI-Unternehmen für sich verwenden.
Axios beginnt zu untersuchen, welche Nutzerdaten KI-Unternehmen wirklich einsammeln.
Das Ergebnis: Chatverläufe reichen offenbar nicht mehr. Jetzt wollen sie auch wissen, was du auf dem Computer angeklickt, welche Fotos du hochgeladen und welche Inhalte du angesehen hast – und diese Daten dann für Gedächtnis, Personalisierung und Werbung verwenden.
OpenAI hat „Computer History“ hinzugefügt. Wenn Mac-Nutzer die Funktion aktivieren, können ChatGPT und Codex aufzeichnen, welche Apps und Websites du anklickst, was du eingibst und wie du zwischen ihnen wechselst. So entsteht nach und nach ein Bild deines langfristigen Arbeitsgedächtnisses. Die Funktion ist standardmäßig deaktiviert; es wird kein Bildschirm aufgezeichnet und kein Audio. OpenAI sagt, vorübergehende Bedienverlaufsdaten würden nicht für das Training von Modellen verwendet.
Google geht noch aggressiver vor. Der neue „Search Services History“-Verlauf speichert Bilder, Dokumente sowie Audio- und Videodateien, die Nutzer über Dienste wie Lens, Search Live und Translate hochladen. Diese Daten sollen außerdem zur Schulung generativer KI genutzt werden. Konten, die die Voraussetzungen erfüllen, sind standardmäßig aktiviert; wer ablehnen möchte, muss das selbst abschalten. Selbst wenn einige Daten später vom Konto getrennt werden, können sie im Trainingsprozess bis zu 4 Jahre lang erhalten bleiben.
Auch bei der Werbung haben sie nachgezogen. Meta wird Interaktionen von Nutzern mit Meta AI nutzen, um Inhalte und Anzeigen in Facebook und Instagram anzupassen; OpenAI und Google erforschen ebenfalls Werbemodelle für Chatbots. Je besser die KI dich versteht, desto genauer wird das Profil, das das Werbesystem in den Händen hält.
Früher bestand die Sorge, dass Chatverläufe für das Training genutzt werden. Heute wird auch das, was du am Computer machst und was du in Google hineinwirfst, immer mehr zu Daten, die KI-Unternehmen für sich verwenden.
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周周1688
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🚀 🚀Heute: Krypto-Markt | 18. August
$BNB 🧧🧧
Bitcoin hat erneut die Marke von 64.000 $ überschritten, wodurch sich die Marktstimmung spürbar erholt.
Nach einem Nettoabfluss von rund 390 Mio. $ in der Vorwoche verzeichneten US-amerikanische Spot-BTC-ETFs am 17. August etwa 137 Mio. $ Nettozufluss, wobei Fidelity besonders stark beitrug.
Allerdings wirkt es derzeit eher wie ein Rebound als wie eine Trendwende. Der Markt wartet weiterhin auf mehr makroökonomische und regulatorische Signale.
🔥 Heute im Fokus
1️⃣ Binance plant die Beantragung einer britischen Lizenz
Binance bereitet sich darauf vor, im Rahmen des neuen digitalen Asset-Regulierungsrahmens der britischen Financial Conduct Authority (FCA) eine Genehmigung zu beantragen.
Es wird erwartet, dass das neue britische Regime die Antragsphase Ende September 2026 öffnet. Binance plant, über Compliance-Kanäle das Geschäft in Großbritannien erneut auszubauen.
2️⃣ Verbesserte Mittelströme bei BTC-ETFs
Nach einer Serie von Nettoabflüssen verzeichnen Spot-Bitcoin-ETFs endlich wieder Zuflüsse.
Mit rund 137 Mio. $ Nettozufluss an einem Tag erhält BTC, mit Blick auf den Break über 64K, etwas Rückenwind.
3️⃣ Jane Street hält fast 1 Mrd. $ Bitcoin-ETF
Jane Street hat offengelegt, dass es rund 990 Mio. $ Exposure in einem Bitcoin-ETF hält, wobei ein erheblicher Teil aus BlackRocks IBIT stammt.
Das institutionelle Interesse an Bitcoin bleibt stark.
4️⃣ Cboe treibt 3x gehebelte BTC-/ETH-ETFs voran
Cboe setzt sich für gehebelte Produkte ein, darunter 3× Bitcoin-ETFs und 3× Ethereum-ETFs, und deckt dabei auch Gold, Silber, Rohöl und Erdgas ab.
Wenn die Genehmigung erteilt wird, würden sich traditionelle und Krypto-Märkte bei gehebelt handelbaren Produkten weiter annähern.
5️⃣ USA bauen Stablecoin-Regulierung weiter aus
In den USA werden die Durchführungsregeln zum GENIUS Act vorangetrieben, um für Payment-Stablecoins einen klareren regulatorischen Rahmen zu schaffen.
Die Stablecoin-Regulierung rückt damit von „Diskussion“ hin zu konkreter Umsetzung.
6️⃣ Institutionelle Mittel beobachten weiter Bitcoin Mining
Stanley Druckenmillers Duquesne Family Office hat mehrere zusätzliche Positionen in Bitcoin-Mining-Unternehmen aufgenommen, darunter Bitdeer, Riot, Hut 8 und IREN.
Das Interesse institutioneller Akteure an der Infrastruktur der BTC-Ökosphäre wächst.
🚀 Top-Gewinner heute
GPSUSDC: +49,1%
GPSUSDT: +48,9%
TUTUSDT: +38,9%
👀 Als Nächstes im Blick
19. August: Konferenz der White House Crypto Industry + FOMC-Sitzungsprotokoll.
Dass BTC erneut über 64K gestiegen ist, ist ein positives Signal—aber aktuell braucht es noch mehr Mittelzuflüsse und makroökonomische Katalysatoren, um den Trend zu bestätigen.
Der Rebound ist beeindruckend, für die Trendbestätigung heißt es jedoch: abwarten.
$BTC $ETH
#1688家族family
$BNB 🧧🧧
Bitcoin hat erneut die Marke von 64.000 $ überschritten, wodurch sich die Marktstimmung spürbar erholt.
Nach einem Nettoabfluss von rund 390 Mio. $ in der Vorwoche verzeichneten US-amerikanische Spot-BTC-ETFs am 17. August etwa 137 Mio. $ Nettozufluss, wobei Fidelity besonders stark beitrug.
Allerdings wirkt es derzeit eher wie ein Rebound als wie eine Trendwende. Der Markt wartet weiterhin auf mehr makroökonomische und regulatorische Signale.
🔥 Heute im Fokus
1️⃣ Binance plant die Beantragung einer britischen Lizenz
Binance bereitet sich darauf vor, im Rahmen des neuen digitalen Asset-Regulierungsrahmens der britischen Financial Conduct Authority (FCA) eine Genehmigung zu beantragen.
Es wird erwartet, dass das neue britische Regime die Antragsphase Ende September 2026 öffnet. Binance plant, über Compliance-Kanäle das Geschäft in Großbritannien erneut auszubauen.
2️⃣ Verbesserte Mittelströme bei BTC-ETFs
Nach einer Serie von Nettoabflüssen verzeichnen Spot-Bitcoin-ETFs endlich wieder Zuflüsse.
Mit rund 137 Mio. $ Nettozufluss an einem Tag erhält BTC, mit Blick auf den Break über 64K, etwas Rückenwind.
3️⃣ Jane Street hält fast 1 Mrd. $ Bitcoin-ETF
Jane Street hat offengelegt, dass es rund 990 Mio. $ Exposure in einem Bitcoin-ETF hält, wobei ein erheblicher Teil aus BlackRocks IBIT stammt.
Das institutionelle Interesse an Bitcoin bleibt stark.
4️⃣ Cboe treibt 3x gehebelte BTC-/ETH-ETFs voran
Cboe setzt sich für gehebelte Produkte ein, darunter 3× Bitcoin-ETFs und 3× Ethereum-ETFs, und deckt dabei auch Gold, Silber, Rohöl und Erdgas ab.
Wenn die Genehmigung erteilt wird, würden sich traditionelle und Krypto-Märkte bei gehebelt handelbaren Produkten weiter annähern.
5️⃣ USA bauen Stablecoin-Regulierung weiter aus
In den USA werden die Durchführungsregeln zum GENIUS Act vorangetrieben, um für Payment-Stablecoins einen klareren regulatorischen Rahmen zu schaffen.
Die Stablecoin-Regulierung rückt damit von „Diskussion“ hin zu konkreter Umsetzung.
6️⃣ Institutionelle Mittel beobachten weiter Bitcoin Mining
Stanley Druckenmillers Duquesne Family Office hat mehrere zusätzliche Positionen in Bitcoin-Mining-Unternehmen aufgenommen, darunter Bitdeer, Riot, Hut 8 und IREN.
Das Interesse institutioneller Akteure an der Infrastruktur der BTC-Ökosphäre wächst.
🚀 Top-Gewinner heute
GPSUSDC: +49,1%
GPSUSDT: +48,9%
TUTUSDT: +38,9%
👀 Als Nächstes im Blick
19. August: Konferenz der White House Crypto Industry + FOMC-Sitzungsprotokoll.
Dass BTC erneut über 64K gestiegen ist, ist ein positives Signal—aber aktuell braucht es noch mehr Mittelzuflüsse und makroökonomische Katalysatoren, um den Trend zu bestätigen.
Der Rebound ist beeindruckend, für die Trendbestätigung heißt es jedoch: abwarten.
$BTC $ETH
#1688家族family
VIRUS-逍遥
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Speichere diese Kurslage – es ist wirklich zermürbend, wie sie rauf- und runterzuckt.
Sandisk ist als Zykliker eine echte Rakete: Wenn es steigt, geht’s heftig, und auch beim Hochziehen wird kein Erbarmen gezeigt.
Beim Trading stehen Positionsgröße und Risikokontrolle immer an erster Stelle. Beobachte ständig deine eigene Warnlinie, setze nicht auf extreme Marktbewegungen – und lebendig zu bleiben ist wichtiger als ein großer Gewinn.
#闪迪股价涨近14%
Sandisk ist als Zykliker eine echte Rakete: Wenn es steigt, geht’s heftig, und auch beim Hochziehen wird kein Erbarmen gezeigt.
Beim Trading stehen Positionsgröße und Risikokontrolle immer an erster Stelle. Beobachte ständig deine eigene Warnlinie, setze nicht auf extreme Marktbewegungen – und lebendig zu bleiben ist wichtiger als ein großer Gewinn.
#闪迪股价涨近14%
从0开始1688
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📌Oh mein Gott, soll Ethereum gerade wirklich um 15.000 nach oben klettern?😱
Am 17. August hat der Vorstandsvorsitzende von BitMine, Tom Lee, technischen Analysen zitiert und die Erwartung geäußert, dass bei Ethereum bald ein technischer Ausbruch bevorsteht.
Der aktuelle ETH-Kurs liegt nur noch 3,5 % vom oberen Rand der Wolkenschicht im Ichimoku-Tageschart entfernt – das wäre der erste Stand über diesem zentralen Widerstand seit dem 9. Oktober 2025.
Der aktuelle Ethereum-Kurs liegt ungefähr bei 1.906 US-Dollar, die Wolken-Widerstände sind nur noch einen Katzensprung entfernt.
Tom Lee hält an seiner zuvor bereits optimistischen Einschätzung zu Ethereum fest: Er hatte im Juli öffentlich gepostet, dass das ETH/BTC-Verhältnis in der zweiten Jahreshälfte 2026 anziehen dürfte. Die Kernlogik dahinter ist das Zusammenspiel aus der ETH-Währungsstory, dem Wachstum von Stablecoins und der Tokenisierung von Vermögenswerten.
Der obere Rand der Wolkenschicht im Ichimoku-Chart gilt den Technikern als wichtiger Referenzpunkt für eine mögliche Trendwende. Sobald ein effektiver Ausbruch gelingt, könnte sich weiteres Aufwärtspotenzial öffnen.
Am 17. August hat der Vorstandsvorsitzende von BitMine, Tom Lee, technischen Analysen zitiert und die Erwartung geäußert, dass bei Ethereum bald ein technischer Ausbruch bevorsteht.
Der aktuelle ETH-Kurs liegt nur noch 3,5 % vom oberen Rand der Wolkenschicht im Ichimoku-Tageschart entfernt – das wäre der erste Stand über diesem zentralen Widerstand seit dem 9. Oktober 2025.
Der aktuelle Ethereum-Kurs liegt ungefähr bei 1.906 US-Dollar, die Wolken-Widerstände sind nur noch einen Katzensprung entfernt.
Tom Lee hält an seiner zuvor bereits optimistischen Einschätzung zu Ethereum fest: Er hatte im Juli öffentlich gepostet, dass das ETH/BTC-Verhältnis in der zweiten Jahreshälfte 2026 anziehen dürfte. Die Kernlogik dahinter ist das Zusammenspiel aus der ETH-Währungsstory, dem Wachstum von Stablecoins und der Tokenisierung von Vermögenswerten.
Der obere Rand der Wolkenschicht im Ichimoku-Chart gilt den Technikern als wichtiger Referenzpunkt für eine mögliche Trendwende. Sobald ein effektiver Ausbruch gelingt, könnte sich weiteres Aufwärtspotenzial öffnen.
圣克斯Lucky1688
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🧧🧧🧧🧧🧧🧧Fans über 10.000! Nach 10 Tagen harter Arbeit gilt: Je mehr man sich anstrengt, desto glücklicher wird man. Ich wünsche mir, dass ich dieses Glück auch an euch weitergeben kann. Drückt euch gegenseitig die Daumen, ihr Wohlhabenden und Damen im „Platz der Reichen“—gebt das Glück weiter. 🧧🧧🧧🧧🧧🧧Klickt auf mich und folgt mir—es gibt öfter mal ein Red-Paket!
大仁Jaron
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NVIDIA investiert 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy und sichert sich 8 GW KI-Rechenleistung – OpenAI wird der einzige Mieter sein
17. August: NVIDIA gab bekannt, dass es mit SB Energy eine strategische Partnerschaft abgeschlossen hat. Dabei stellt NVIDIA eine Kreditsicherheit für den Bau des PORTS-Pike-Technologieparks in Ohio bereit. Der Standort soll zu einem hochskaligen Rechenzentrums- und KI-Infrastrukturkomplex ausschließlich für NVIDIA-gestützte KI-Berechnungen ausgebaut werden, wobei OpenAI als einziger Mieter auftreten soll. Gleichzeitig investierte NVIDIA 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy.
NVIDIA dringt mit dieser Initiative direkt in die unterste Infrastruktur-Ebene für Grundstücke, Strom und Anlagen (LPS) ein – eine Bedeutung, die weit über eine gewöhnliche Investition in Rechenzentren hinausgeht. Die Kernveränderung besteht darin, dass NVIDIA seine eigene Bonität als „Bürgschaft“ für die Finanzierung der KI-Infrastruktur einsetzt, um im Gegenzug langfristige und exklusive Einsatzmöglichkeiten für Rechenleistung zu erhalten. Das markiert, dass der Chip-Gigant sich nicht länger nur als reiner Anbieter von KI-Hardware versteht, sondern sich zu einem zentralen Mitgestalter und Organisator der „KI-Fabriken“-Infrastruktur entwickelt.
NVIDIA dringt mit dieser Initiative direkt in die unterste Infrastruktur-Ebene für Grundstücke, Strom und Anlagen (LPS) ein – eine Bedeutung, die weit über eine gewöhnliche Investition in Rechenzentren hinausgeht. Die Kernveränderung besteht darin, dass NVIDIA seine eigene Bonität als „Bürgschaft“ für die Finanzierung der KI-Infrastruktur einsetzt, um im Gegenzug langfristige und exklusive Einsatzmöglichkeiten für Rechenleistung zu erhalten. Das markiert, dass der Chip-Gigant sich nicht länger nur als reiner Anbieter von KI-Hardware versteht, sondern sich zu einem zentralen Mitgestalter und Organisator der „KI-Fabriken“-Infrastruktur entwickelt.
Komm
0x onepiece
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#dusk $DUSK @Dusk
ALPHA Airdrop-Kalender
Ich bin erst kürzlich zurückgekommen und habe im Moment keine Tokens, aber am 25.08. wird TERMMAX schon live gehen. Bringt euch in Erinnerung, wenn ihr früher schon Aufgaben gemacht habt – behaltet das einfach im Blick. Als Nächstes erzähle ich euch von dem Projekt DUSK
Brüder, einen On-Chain-Vertrag zu schreiben ist nichts Besonderes. Selten ist es, einen „geheimhaltungsfähigen“ Vertrag zu schreiben – früher konnte das Entwickler echt in den Wahnsinn treiben. Ganz einfach: Wenn ihr Privatsphäre wollt, müsst ihr euch an eine Art unpopuläre Fachsprache heranwagen; wenn ihr es euch einfach machen wollt, müsst ihr eure Daten komplett auf die Chain legen – entweder das eine oder das andere.🏦
Der Ansatz von Dusk besteht aus zwei Karten: DuskEVM + Hedger.
Ganz ohne Fachchinesisch: DuskEVM ist eine „Ethereum-kompatible“ Anwendungsschicht – ihr könnt Solidity (die gängigste Smart-Contract-Sprache auf Ethereum) direkt nutzen, ohne alles neu zu lernen, wodurch die Einstiegshürde deutlich sinkt.
Hedger ist noch entscheidender. Es ist das EVM-Privacy-Modul von Dusk und stützt sich auf zwei harte Technologien: Homomorphe Verschlüsselung + Zero-Knowledge-Proofs. Homomorphe Verschlüsselung klingt kompliziert, bedeutet aber im Klartext: Man kann direkt abrechnen, während die Daten „verschlüsselt“ sind, ohne sie vorher zu entschlüsseln und damit alles offenzulegen. Zero-Knowledge-Proofs heißt: „Ich bin compliant mit der Sache, aber ich zeige dir die Details nicht.“ Wenn man beides kombiniert, kann der Vertrag sowohl geschützt bleiben als auch performant laufen.
Aber ich sag’s vorab direkt: DuskEVM ist jetzt noch im Status „coming soon“ und nicht „läuft bereits“. Die offizielle Linie war durchgehend coming; wer mit „ist schon live“ ankommt, macht nur Werbung.
Und genau das ist das eigentlich Geniale: Es zwingt Entwickler nicht zu einer Entscheidung zwischen Privatsphäre und Komfort. Andere Chains sagen entweder „Privacy“ oder „bequem“ – Dusk will dir beides geben. Wenn DuskEVM dann wirklich umgesetzt ist, gibt es endlich einen Ort, an dem man seine On-Chain-Finanzverträge schreiben kann, ohne Angst zu haben, dass sensible Daten auslaufen.
ALPHA Airdrop-Kalender
Ich bin erst kürzlich zurückgekommen und habe im Moment keine Tokens, aber am 25.08. wird TERMMAX schon live gehen. Bringt euch in Erinnerung, wenn ihr früher schon Aufgaben gemacht habt – behaltet das einfach im Blick. Als Nächstes erzähle ich euch von dem Projekt DUSK
Brüder, einen On-Chain-Vertrag zu schreiben ist nichts Besonderes. Selten ist es, einen „geheimhaltungsfähigen“ Vertrag zu schreiben – früher konnte das Entwickler echt in den Wahnsinn treiben. Ganz einfach: Wenn ihr Privatsphäre wollt, müsst ihr euch an eine Art unpopuläre Fachsprache heranwagen; wenn ihr es euch einfach machen wollt, müsst ihr eure Daten komplett auf die Chain legen – entweder das eine oder das andere.🏦
Der Ansatz von Dusk besteht aus zwei Karten: DuskEVM + Hedger.
Ganz ohne Fachchinesisch: DuskEVM ist eine „Ethereum-kompatible“ Anwendungsschicht – ihr könnt Solidity (die gängigste Smart-Contract-Sprache auf Ethereum) direkt nutzen, ohne alles neu zu lernen, wodurch die Einstiegshürde deutlich sinkt.
Hedger ist noch entscheidender. Es ist das EVM-Privacy-Modul von Dusk und stützt sich auf zwei harte Technologien: Homomorphe Verschlüsselung + Zero-Knowledge-Proofs. Homomorphe Verschlüsselung klingt kompliziert, bedeutet aber im Klartext: Man kann direkt abrechnen, während die Daten „verschlüsselt“ sind, ohne sie vorher zu entschlüsseln und damit alles offenzulegen. Zero-Knowledge-Proofs heißt: „Ich bin compliant mit der Sache, aber ich zeige dir die Details nicht.“ Wenn man beides kombiniert, kann der Vertrag sowohl geschützt bleiben als auch performant laufen.
Aber ich sag’s vorab direkt: DuskEVM ist jetzt noch im Status „coming soon“ und nicht „läuft bereits“. Die offizielle Linie war durchgehend coming; wer mit „ist schon live“ ankommt, macht nur Werbung.
Und genau das ist das eigentlich Geniale: Es zwingt Entwickler nicht zu einer Entscheidung zwischen Privatsphäre und Komfort. Andere Chains sagen entweder „Privacy“ oder „bequem“ – Dusk will dir beides geben. Wenn DuskEVM dann wirklich umgesetzt ist, gibt es endlich einen Ort, an dem man seine On-Chain-Finanzverträge schreiben kann, ohne Angst zu haben, dass sensible Daten auslaufen.
静心1688
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💥 Auswahl-Community: Meide Communities von Menschen mit negativer Energie, von Zockern mit einer Opfer-Mentalität und von denen, die nur klagen und sich ausruhen. Geh zu Kreisen, in denen Ruhe, Selbstdisziplin und Risikomanagement eine Rolle spielen. Die Community verändert nach und nach deine Denkweise und deine Entscheidungen.
#美SEC取消加密规则制定会议
#美SEC取消加密规则制定会议
生蚝哥Oyster
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BullischKI-Angriffsfähigkeiten brechen aus! Die Cybersicherheit steht an einem Scheideweg, die Zeit für Verteidiger ist nicht mehr viel
OpenAIs CEO Greg Brockman hat die interne Mission „Erfolgreiche Infiltration“ eines hauseigenen Großmodells in Hugging Face als ein Ereignis definiert, das im Bereich der Cybersicherheit eine Zäsur darstellt. Diese Vorfälle haben OpenAI außerdem vor Augen geführt: Sie haben die Angriffskraft hochmoderner KI-Modelle in realen Szenarien massiv unterschätzt. Noch besorgniserregender ist jedoch, dass die Angriffsfähigkeiten offener, quelloffener Modelle den Abstand zu den geschlossenen Top-Modellen mittlerweile auf nur noch wenige Monate reduziert haben.
Brockman bezeichnet die aktuelle Phase als „Zeitfenster für Verteidiger“. Er warnt Unternehmen: In den kommenden Monaten müssen sie AI-gestützte, automatisierte Sicherheitsabwehr in großem Umfang umsetzen. Sobald sich die KI-Angriffsfähigkeiten breit ausbreiten, wird das traditionelle Muster, bei dem Sicherheitslücken manuell entdeckt und behoben werden, vollständig nicht mehr mit dem Tempo der Angriffsiterationen Schritt halten können.
Er gibt Unternehmen einen konkreten Ansatz für die Praxis: Sicherheits-Teams mit KI-informativen Agents ausstatten, die Code und Infrastruktur-Konfiguration lesen, aktiv Schwachstellen scannen und beheben bzw. historische, aufgestaute Risiken bereinigen und die Sicherheitsprüfung in den gesamten Entwicklungsprozess integrieren. Wenn der Agent Risiken erkennt, kann er beim Erstellen von Reparatur-Patches und beim Durchführen von Tests helfen. Danach geht es von „von der Oberfläche aus lesen“ über das Fortschreiten von reinem Scan hin zu Alarmklassifizierung und begrenzter, automatisierter Reaktion—gefährliche Operationen bleiben jedoch weiterhin unter der endgültigen Entscheidungsbefugnis des Menschen.
OpenAI hat diese Lösung intern bereits umgesetzt: Die überwiegende Mehrheit der anfänglichen Sicherheitsalarme wird zunächst von der KI klassifiziert; das Modell prognostiziert bzw. simuliert fortlaufend potenzielle Angriffswege. Gleichzeitig arbeitet das Team an einer gezielten Schulung eines Spezialmodells, das „Code mit extrem hohem Sicherheitsniveau“ ausgeben kann—mit dem Ziel, einen Teil der Software-Sicherheitslücken bereits an der Quelle zu eliminieren.
#ai
OpenAIs CEO Greg Brockman hat die interne Mission „Erfolgreiche Infiltration“ eines hauseigenen Großmodells in Hugging Face als ein Ereignis definiert, das im Bereich der Cybersicherheit eine Zäsur darstellt. Diese Vorfälle haben OpenAI außerdem vor Augen geführt: Sie haben die Angriffskraft hochmoderner KI-Modelle in realen Szenarien massiv unterschätzt. Noch besorgniserregender ist jedoch, dass die Angriffsfähigkeiten offener, quelloffener Modelle den Abstand zu den geschlossenen Top-Modellen mittlerweile auf nur noch wenige Monate reduziert haben.
Brockman bezeichnet die aktuelle Phase als „Zeitfenster für Verteidiger“. Er warnt Unternehmen: In den kommenden Monaten müssen sie AI-gestützte, automatisierte Sicherheitsabwehr in großem Umfang umsetzen. Sobald sich die KI-Angriffsfähigkeiten breit ausbreiten, wird das traditionelle Muster, bei dem Sicherheitslücken manuell entdeckt und behoben werden, vollständig nicht mehr mit dem Tempo der Angriffsiterationen Schritt halten können.
Er gibt Unternehmen einen konkreten Ansatz für die Praxis: Sicherheits-Teams mit KI-informativen Agents ausstatten, die Code und Infrastruktur-Konfiguration lesen, aktiv Schwachstellen scannen und beheben bzw. historische, aufgestaute Risiken bereinigen und die Sicherheitsprüfung in den gesamten Entwicklungsprozess integrieren. Wenn der Agent Risiken erkennt, kann er beim Erstellen von Reparatur-Patches und beim Durchführen von Tests helfen. Danach geht es von „von der Oberfläche aus lesen“ über das Fortschreiten von reinem Scan hin zu Alarmklassifizierung und begrenzter, automatisierter Reaktion—gefährliche Operationen bleiben jedoch weiterhin unter der endgültigen Entscheidungsbefugnis des Menschen.
OpenAI hat diese Lösung intern bereits umgesetzt: Die überwiegende Mehrheit der anfänglichen Sicherheitsalarme wird zunächst von der KI klassifiziert; das Modell prognostiziert bzw. simuliert fortlaufend potenzielle Angriffswege. Gleichzeitig arbeitet das Team an einer gezielten Schulung eines Spezialmodells, das „Code mit extrem hohem Sicherheitsniveau“ ausgeben kann—mit dem Ziel, einen Teil der Software-Sicherheitslücken bereits an der Quelle zu eliminieren.
#ai
阿波罗1111
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Möge jeder Schritt, den du heute gehst, sicher und hell sein.
Möge jeder Schritt, den du heute gehst, sicher und hell sein.
Möge jeder Schritt, den du heute gehst, sicher und hell sein.
Anna-汤圆
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[Wiederholung] 🎙️ Datenschutz & Compliance: Wie macht Dusk das eigentlich?
02 h 03 m 55 s · 6.4k Zuhörer
奋斗1688
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[Wiederholung] 🎙️ Die sechs Bereiche von Binance verstehen und den langfristigen Wert von BNB begreifen
03 h 07 m 50 s · 5.7k Zuhörer
橙子Joyce
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Egal ob Open-Source-KI gewinnt oder Closed-Source gewinnt: Netzwerksicherheit wird der End-Sieger! Palo Alto und CrowdStrike sind auf dem Wind der KI-Inferenz-Welle!
Der Finanzgigant Wells Fargo hat kürzlich einen Research-Bericht veröffentlicht. Darin heißt es, dass die Netzwerksicherheits-Supergiganten $CrowdStrike (CRWD.US)$ und $Palo Alto Networks (PANW.US)$ vor der Veröffentlichung ihrer neuesten Ergebnisse und Zukunftsaussichten derzeit von Wachstumsdynamik für Aufträge ihrer Netzwerksicherheits-Softwareprodukte profitieren, die durch die heftige Expansion des KI-Inferenz-Marktes angetrieben wird. Nachdem KI in die Phase großer, massiver Inferenz und agentenbasierter Workflows (Agentic AI) übergegangen ist, wächst die Nachfrage nach Netzwerksicherheit nicht einfach „weil sich die aktuellste KI-Technologie weiterentwickelt und dadurch automatisch mehr nachgefragt wird“ – vielmehr ist sehr wahrscheinlich mit einer strukturellen Zuwachs-Ausweitung zu rechnen, die weit über die Ausgaben für traditionelles IT hinausgeht.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
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Ein Forschungsteam von Apple hat 9 Modelle mit 11 Sprachen in einer Runde Reinforcement-Learning-Experimente untersucht und will herausfinden: Wenn die Trainingsdaten nur aus einer Sprache bestehen, kann man dann die gelernten Problemlösefähigkeiten auf Aufgaben in anderen Sprachen übertragen?
Die Antwort ist: Ja, und der Effekt ist ziemlich deutlich. Wenn man nur mit einer Sprache trainiert, wird das Modell in vielen anderen Sprachen ebenfalls stärker.
Zum Beispiel bei Tests auf Französisch: Wenn man direkt mit Französisch trainiert, steigt der Durchschnitt um 25,6 Prozentpunkte; wenn man überhaupt nicht mit Französisch trainiert, sondern nur französische Fragen mit Spanisch übt, kann man beim Test auf Französisch am Ende auch um 24,6 Prozentpunkte zulegen – nur um 1 Prozentpunkt weniger.
Das Modell lernt nicht nur Aufgaben in einer bestimmten Sprache, sondern auch einen Teil von Lösungsstrategien, die sich in eine andere Sprache übertragen lassen und dort weiter genutzt werden können. Wenn man also in Zukunft möchte, dass das Modell stärker bei chinesischer Argumentation wird, muss man nicht unbedingt alle verstärkenden Lern-Daten komplett neu als Chinesisch aufbereiten.
Zum Beispiel bei Tests auf Französisch: Wenn man direkt mit Französisch trainiert, steigt der Durchschnitt um 25,6 Prozentpunkte; wenn man überhaupt nicht mit Französisch trainiert, sondern nur französische Fragen mit Spanisch übt, kann man beim Test auf Französisch am Ende auch um 24,6 Prozentpunkte zulegen – nur um 1 Prozentpunkt weniger.
Das Modell lernt nicht nur Aufgaben in einer bestimmten Sprache, sondern auch einen Teil von Lösungsstrategien, die sich in eine andere Sprache übertragen lassen und dort weiter genutzt werden können. Wenn man also in Zukunft möchte, dass das Modell stärker bei chinesischer Argumentation wird, muss man nicht unbedingt alle verstärkenden Lern-Daten komplett neu als Chinesisch aufbereiten.
阿波罗1111
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Möge jeder Schritt, den du heute gehst, sicher und hell sein.
Möge jeder Schritt, den du heute gehst, sicher und hell sein.
Möge jeder Schritt, den du heute gehst, sicher und hell sein.
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