종명이의 딸깍
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하기 귀찮은걸 할수있게 해줍니다.

채팅방: https://t.me/chat_jong
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Dominion의 SILV 토큰 발행사 treasury wallet에서 exploit이 발생했고, Sunrise 플랫폼은 예방 조치로 SILV 시장을 UI에서 제거

SILV는 Solana에서 물리적 은 1온스당 1:1 백킹되는 RWA 토큰

https://x.com/sunrise/status/2098273521051078995
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비~상 떡상열차
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OKX가 FLOCK/USDT 무기한 선물을 새롭게 상장합니다.

거래는 9월 12일 오후 7시(한국시간)부터 웹과 앱, API에서 모두 지원예정

- 거래 페어: FLOCK/USDT
- 증거금·정산 자산: USDT
- 최대 레버리지: 20배
- 펀딩비 정산: 기본 4시간마다
- 거래 시간: 연중무휴 24시간

FLOCK은 연합학습과 블록체인을 결합한 탈중앙화 AI 학습 플랫폼. Okx는 FLock을 UN개발계획의 AI 전략 파트너이자 Base의 x402 생태계에서 활동하는 프라이버시 AI 프로젝트로 소개했네요.

OKX 공식 공지
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마운자로 맞고 하루 두끼 어떻게 먹는거지;
메가이더 mnx에서 가장 볼륨 높은 anthropic 페어 오더북

오랜만에 많이 개선됐나 해서 들어가봄
Flock 이 여행 보내줬어요
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엔트로피는 거래 및 추천 리베이트를 hype으로 지급하네요.

- 레퍼럴 탭에서 Ready to claim 부분을 확인하시면 지금까지 쌓인 리베이트를 클레임 가능
- 구글 로그인의 경우 오른쪽 상단의 프로필 사진을 누르고, Export private key를 눌러서 확인이 가능

https://x.com/entropyIO/status/2098849531253100954
리츄얼 생태계 Ploplo 추가 공지

추가 공지가 있을 때까지, 다음을 절대 하지 마세요:
• 서버에 게시된 링크를 클릭하지 마세요
• 지갑을 연결하지 마세요
• 지갑 메시지나 거래에 서명하지 마세요
• 예상치 못한 DM을 신뢰하지 마세요

https://x.com/0xploplo/status/2099068009578963426
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Forwarded from 트릴리온
⌚️📱📲💻⌨️🖥🖨🖱
속보: 코스트코가 역사상 처음으로 엔진 오일 구매량을 제한하고 있습니다. 회원들은 자체 브랜드인 커클랜드 합성 엔진 오일을 7일마다 한 번만, 최대 2개까지만 구매할 수 있습니다. 이 오일은 전쟁 전 최저 30달러까지 떨어졌던 것이 현재 10쿼트(약 9.5리터)에 58달러로 가격이 올랐습니다.

이제 코스트코에서 엔진 오일 구매량 제한이 걸렸네요
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✖️ 갑자기 오늘 DM으로도 오고, 챗방에도 동시다발적으로 영어공부 팁 물어봐서 공유해보는 소소한 일상

챗지피티랑 상황극 설정해놓고, 음성챗으로 만보 다 걸을 때까지 영어로 대화함.

끝나고 나서 고쳐야 하는 표현이나 대체할 더 좋은 표현 정리해서 보내달라고 함. 해당내용 중 참고할거 수기로 적어서 메모장에 들고, 마찬가지로 대화할 때 써먹음.

영어전화랑 오프라인 언어교류 다 나가봤는데 걍이게 제일 짜세인듯.

일단 만보 걸을려면 기본적으로 1시간 30분은 걸어야 해서 회화시간은 충분하고, 밖에서 영어로 씨부려도 걍 일하는가부다 하고 신경도 안씀.

KBW랑 TOKEN2049에 주제넘게 참여할 팟캐스트들이 좀 있어서 매일 매일 입풀기로 연습중.

*그렇다고 제가 잘하는 건 아님. 그냥 소통이 될 정도만 하는..
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종명이의 딸깍
게임아 고맙다~~ https://x.com/game_for_one/status/2099034570410566011
Renzo Protocol이 Renzo Finance로 리브랜딩하며 restaking을 넘어 온체인 구조화 수익 제품으로 사업을 확대

첫 제품인 Renzo Basis는 Hyperliquid에서 BTC·HYPE 등 spot 매수와 동일 규모 perp 숏 포지션을 자동화해 funding rate 기반 yield를 제공

최근 업비트 상장으로 인해서 거래량도 많이 터짐

이런 이유로 채팅방에 올리면서 매수해서 수익 봤네용


https://x.com/RenzoAI/status/2097671546601148659
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FLock 연구팀, LLM 추론 신뢰성을 다룬 논문 3편 채택

FLock Research Team의 논문 3편이 유럽의 주요 머신러닝·데이터마이닝 학회인 ECML PKDD 2026에 채택됐습니다. 세 논문 모두 LLM이 추론 과정에서 흔히 보이는 실패를 서로 다른 방식으로 줄이는 연구.

첫 번째 IGA는 같은 논리라도 수학·의료·법률처럼 표현되는 분야가 바뀌면 모델이 실패하는 문제를 다룸. 문맥이 달라도 유지되는 추론 패턴을 학습하도록 만들었고, 논문 결과 기준 분포 밖 정확도가 최대 14.3%p 개선되고 논리적 일관성은 4배 높아짐.

두 번째 추론 초반의 작은 오류 때문에 전체 답변을 다시 생성하는 대신, 검증된 출발점과 목표 사이에서 잘못된 구간만 찾아 고치는 내용. 수정 결과는 다른 LLM이 아니라 Lean 4와 Python 기반 검증기로 확인하며, 문제당 사용 토큰을 31.2% 줄였다고 함.

세 번째 HoloCoT는 추론이 길어질수록 처음 목표에서 벗어나는 ‘계획 이탈’을 줄이는 방법. 전체 계획을 압축한 표현을 각 추론 단계에 함께 유지해 계획 이탈을 63% 줄이고, 7B~72B 모델에서 평균 정확도를 7.4%p 높임. 학습용 보조 모듈은 추론 시 제거해 추가 추론 비용도 없음.

개인적으로 흥미로운 건 세 연구가 단순히 모델을 더 오래 생각하게 만드는 게 아니라, 지름길 학습·중간 오류·장기 목표 이탈을 각각 분해해 고친다는 점인것 같음. FLock이 분산형 학습 인프라만 제공하는 게 아니라 자체 모델 연구까지 이어가고 있다는 증거라고 생각되네요

다만 논문 채택과 실제 제품 적용은 별개이므로, 이 기술들이 향후 FLock의 프라이버시 보존형 학습 플랫폼에 어떻게 반영되는지가 다음 확인 지점으로 가져가야할듯

https://x.com/flock_io/status/2099199751090811001
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