Думайте ☺️

Один из самых известных MEV-ботов в сети Ethereum — jaredfromsubway.eth — потерял около $7,5 млн после атаки с использованием фальшивых токенов и пулов ликвидности. По данным Blockaid, злоумышленник не взламывал смарт-контракт, а заставил бота самостоятельно выдать разрешения на расходование своих активов. Атакующий создал десятки поддельных токенов и арбитражных маршрутов, которые выглядели прибыльными для алгоритма. В результате бот накопил десятки активных approvals на WETH, USDC и USDT, после чего злоумышленник использовал их для вывода средств. По сути, бот, годами зарабатывавший на трейдерах, сам «одобрил» собственное ограбление. Tokensales | News | Incrypted+

МИР НФТ . World NFT 📱

Децентрализованная биржа PancakeSwap подверглась косвенной атаке, в результате которой из пула ликвидности OLPC/LABUBU в сети BNB Chain было похищено около $1,1 млн в эквиваленте. Представители безопасности подчеркнули, что сама биржа и ее смарт-контракты не имели уязвимостей. Причиной инцидента стал критический баг (и потенциальный бэкдор) в логике обновления балансов смарт-контракта самого токена OLPC. Незадолго до атаки создатель токена установил аномальное значение для параметров сжигания, что позволило злоумышленнику через копеечный перевод запустить массовое уничтожение монет внутри пула. Это десинхронизировало резервы пары, после чего хакер без труда вывел токены LABUBU, обменял их на USDT и отправил в миксер Tornado Cash. 📺Крипто ТВ📺

Это доказывает, что даже модели с 600 млн параметров можно адаптировать под конкретную бизнес-задачу. В примере — для категоризации пользовательских вопросов. Почему это важно: • Не нужны огромные ресурсы. Модель можно запустить локально. • Снижаются затраты на обработку данных. Не нужно платить за API вроде GPT-4 для каждой простой задачи. • Вы получаете полный контроль над данными — они не уходят к сторонним сервисам. Как это работает: Берётся базовая модель Qwen 3:0.6B и дообучается (fine-tuning) на своём наборе данных. Например, на тысячах вопросов с уже проставленными категориями «Техподдержка», «Продажи», «Возврат». После обучения модель сама распределяет новые вопросы. Практическая польза: Автоматизация первой линии поддержки, сортировка заявок, анализ обратной связи. Это экономит время сотрудников и ускоряет реакцию на запросы клиентов. Подробности эксперимента и код — в исходном материале. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги

Впервые за 30 лет лидер сменился: SK Hynix обошла Samsung Electronics по рыночной капитализации. Причина — успех в HBM (High Bandwidth Memory), критически важном для ускорителей NVIDIA. Пока Samsung догоняет в HBM, SK Hynix уже плотно работает с лидером AI-чипов. Это сигнал: рынок памяти теперь завязан на искусственном интеллекте, а не на смартфонах. Южная Корея готовит запуск первых ETF с двойным плечом на акции обеих компаний. Волатильность в секторе будет расти.

В какой-то момент можно просто перестать приходить 😄 #тренды #новости #россия #важное #события #москва

При этом, со своего пика неделю назад — Илон потерял уже $300млрд личных средств, что больше, чем всего денег у второго самого богатого человека в мире🚬 Crypto 🍋💲

Цель партнерства — изучить, как технологии блокчейна могут сделать международные платежи быстрее, дешевле и эффективнее по сравнению с традиционной банковской системой. Интересно, что все больше крупных финансовых организаций начинают рассматривать публичные блокчейны не как эксперимент, а как полноценную инфраструктуру для будущих финансовых сервисов. Еще один сигнал того, что интеграция традиционных финансов и блокчейн-технологий продолжает набирать обороты. @neweconomytime

⭐️ - поддерживайте канал реакцией ✔️ - подпишитесь на Крипто Сливы