🪙 Toss Bank, один из крупнейших необанков Южной Кореи, начал сотрудничество с Solana для тестирования глобальной блокчейн-инфраструктуры переводов и расчетов.
Атака на ликвидность: хакеры опустошили пул OLPC/LABUBU на PancakeSwap на $1,1 млн
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📺
Трамп каждый раз когда S&P 500 падает больше чем на 1%
💸 MEV-бота Ethereum обманули на $7,5 млн
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+
Первый раунд переговоров в Швейцарии завершен: стороны согласовали механизм перемирия в Ливане и прохода судов через Ормуз. Технические переговоры продолжатся до воскресенья, хотя Иран и отказался от прямого общения из-за новых угроз Трампа. Нефть Brent снова ниже $80 – рынки считают происходящее движением в правильную сторону 🕯
JPMorgan ожидает, что сегодня фонды продадут акции более чем на $165 млрд в рамках ребалансировки – такой объем может заметно просадить рынок 😳
Сценарии:
🪙 Локально BTC готовит импульс на 1D с преимущественным лонгом до $70k, но покупатель слабый, и выбор направления движения будет зависеть от S&P 500
🐹 HMSTR рухнул от локального пика на 61%, а затем отскочил на 38%. Тут нет сценариев, хомяков просто бреют
События:
▪️ Polymarket платит блогерам за фейковые ролики с выигрышами и поддельными данными
▪️ Из спотовых BTC-ETF за 30 дней вывели рекордные $6,35 млрд – максимум за всю историю наблюдений
▪️ Национальный корпоративный пенсионный фонд Японии планирует в этом году инвестировать 1% активов в крипту
▪️ Toss Bank подписал соглашение с Solana Foundation о тестировании международных переводов, расчетов и стейблкоинов на Solana
🔹 Топ-3 за 24 часа:
SKYAI – $0,3889 (↑12,04%)
Worldcoin – $0,6437 (↑7,72%)
OFFICIAL TRUMP – $1,91 (↑6,42%)
#криптоутро
#брифинг ☀️Утренний брифинг с Александром за 22.06.2026
🔹 Индекс Мосбиржи и валютные пары USD, EUR, CNY / RUB
- Индекс Мосбиржи — падение продолжается, торгуем по трендү
- Валюта — в узком диапазоне, ждем пробоя границ
🔹 Сырье и металлы
- Нефть и газ. Нефть - ждем достижения ближайшего сопротивления для продолжения шортов. Газ - без идей
- Золото — от уровня сопротивления в шорт
🔹 Криптовалюта
Bitcoin и Ethereum - ждем слома слабого тренда, либо его ускорения.
Всем удачи, профита, увидимся на канале!
📌 Откройте счет на бирже BYBIT вместе с XELIUS и получите до 30.000$ в бонусах!
Обучение | Клуб | Дилинг | Канал MAX
🤑 Маск в 16 раз богаче Сатоши Накамото
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 🍋💲
🪙 Toss Bank, один из крупнейших необанков Южной Кореи, начал сотрудничество с Solana для тестирования глобальной блокчейн-инфраструктуры переводов и расчетов.
Успешная тонкая настройка Qwen 3:0.6B: теперь даже маленькая LLM может работать с данными
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