⚖️ Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) опубликовала заявление о роли криптоинтерфейсов, уточнив, что такие интерфейсы не являются брокерами-дилерами.

В документе рассматриваются так называемые Covered User Interfaces — инструменты, помогающие пользователям взаимодействовать с блокчейном через некастодиальные кошельки. Это заявление является важным шагом в определении регуляторных рамок для крипторынка, хотя и не представляет собой полноценный регуляторный акт. @AIRDROP HUNTER CIS 🌐 DAPP

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

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

МИР НФТ . World NFT 📱