Том Ли докупил 42,197 ETH ($74,3m) ⚠️
▪ На балансе Bitmine: 5,742,237 ETH ($10,1b) – примерно 4,8% от Total supply.
▪ Свободный кэш и ликвидные бумаги для пополнения резервов: $527m.
▪ В стейкинге: 4,879,157 ETH ($8,6b) – около 85% от всех ETH на балансе.
🏦 Банки США готовят ответ криптоиндустрии?
Крупнейшие банки США рассматривают покупку собственной платежной сети, чтобы обойти ограничения на комиссии и укрепить позиции на рынке платежей.
По данным WSJ, JPMorgan, Bank of America, Wells Fargo и PNC изучают возможность приобретения сети Fiserv.
Собственная инфраструктура позволит банкам увеличить доходы от карточных операций и лучше конкурировать с финтех-компаниями и криптовалютными сервисами.
Tokensales | News | Incrypted+
🎁 Улучшения на Redo полностью готовы!
🔔 Сегодня Охуенко рассказал в своем чате, что все улучшения на Redo уже готовы, и для него будет доступно 50 разных скинов.
🟠 Напомню, что улучшения на этот подарок должны были выпустить еще в конце весны, потом перенесли на июнь, конец июня, и вот сейчас опять начинаются байты.
🟠 На самом деле, уже хочется посмотреть что они приготовили, потому что это один из самых ожидаемых подарков.
Подготовиться заранее и купить звезды:
➡️ @StarsGD_bot
А у вас есть Redo в коллекции?
❤️ ❤️ ❤️
⭐️ Звёзды |💎 GRAM |♠️ Казино
📈 DTrade | ⚡️ Long/Short
Подключаем нейросеть к своим данным: RAG за час
Как быстро научить ИИ работать с вашими PDF, базами знаний и документами, чтобы получать точные ответы вместо выдумок.
Шаг 1️⃣: Подготовьте документы и выберите фреймворк
Соберите все файлы (PDF, DOCX, TXT) в одну папку. Для создания каркаса вашего RAG-приложения используйте LlamaIndex — он специализируется на эффективной индексации и поиске по документам. Или выберите LangChain, если вам нужна гибкость и готовые цепочки для сложных сценариев.
Шаг 2️⃣: Настройте векторную базу данных
Установите и запустите локальную векторную БД Chroma — это займет пару минут. Она будет хранить векторные представления (эмбеддинги) ваших текстов, что позволит нейросети мгновенно находить релевантные фрагменты по смыслу, а не по ключевым словам.
Шаг 3️⃣: Индексируйте документы и создайте цепочку
С помощью выбранного фреймворка разбейте документы на чанки, создайте эмбеддинги и загрузите их в Chroma. Затем соберите цепочку (pipeline): запрос пользователя → поиск в векторной БД → передача найденного контекста в языковую модель (например, GPT-4 или локальную Llama) → генерация ответа.
Шаг 4️⃣: Запустите и протестируйте систему
Напишите простой интерфейс (например, в Telegram-боте или через Gradio) для вопросов к вашим данным. Задайте системе сложные вопросы, проверяя, находит ли она правильные исходные фрагменты и генерирует ли адекватные, обоснованные ответы, а не «галлюцинации».
Итог: Вы создадите персонального AI-ассистента с доступом к актуальной приватной информации. Это автоматизирует работу с базой знаний, поддержку клиентов или анализ внутренней документации, экономя часы на поиске информации.
🤖 AI MAN | Нейросети и деньги
На Polymarket подали в суд из за спора о продаже биткоинов Strategy✔️
Два трейдера подали иск против Polymarket, обвинив платформу в нарушении правил при определении исхода ставки на продажу биткоинов компанией Strategy.
Спор возник вокруг прогноза, продаст ли Strategy биткоины до 31 мая. Компания сообщила, что продала 32 BTC в период с 26 по 31 мая, но Polymarket засчитала итог как «Нет», объяснив это тем, что о сделке стало официально известно только 1 июня, после окончания срока прогноза.
Истцы утверждают, что такого условия в правилах не было, а Polymarket фактически изменила порядок определения результата.
Один из них ранее заявлял, что купил ставки «Да» на $500 тыс. и после разрешения прогноза публично обвинил платформу в скаме.
Трейдеры требуют выплатить компенсацию по выигравшим ставкам «Да» и возместить судебные расходы.
![Изображение канала: Blum Новости [CIS]](https://content.desigram.ru/avatar/88b44308-b8bb-4903-9efa-f435d0affe41.jpg){kind=small}
