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BlockBeats News, 1 gennaio: il Prediction Market Oracle Opinion è stato attaccato a causa di una "Contaminazione del Contesto" del suo AI Oracle durante la fase di indicizzazione open-source, in cui è stata fornita una grande quantità di informazioni errate, portando a una deviazione significativa nei risultati delle previsioni. Il team ha ora aggiornato gli ultimi sviluppi dell'evento: 1. Compensazione completa Tutti gli utenti colpiti riceveranno una compensazione completa. Il team sta attualmente conducendo l'aggregazione e la verifica dei dati, e la distribuzione della compensazione sarà completata il prima possibile. I dettagli specifici del programma di distribuzione saranno notificati separatamente. Gli utenti interessati non devono intraprendere alcuna azione: la compensazione sarà accreditata automaticamente. 2. Ottimizzazione del sistema (Completata) I fattori che hanno portato alla contaminazione del contesto in questo incidente sono stati identificati e corretti con successo. Questa correzione migliorerà ulteriormente la precisione e la capacità di autocorrezione dell'AI Oracle. 3. Meccanismo di audit aggiuntivo (Implementato) I successivi regolamenti di mercato includeranno ora ulteriori passaggi di verifica prima della conferma on-chain per garantire che i risultati siano sottoposti a un audit completo e per prevenire il ripetersi di problemi simili.

BlockBeats notizia, 1 gennaio, il mercato delle previsioni Opinion Oracle è stato attaccato, poiché il suo AI Oracle è stato soggetto a "contaminazione del contesto" durante la fase di indicizzazione open source, ricevendo una grande quantità di informazioni errate, il che ha portato a gravi deviazioni nei risultati delle previsioni. Attualmente il team ha aggiornato gli ultimi sviluppi dell'evento: 1. Rimborso totale Tutti gli utenti colpiti riceveranno un rimborso totale. Il team sta raccogliendo e verificando i dati, e la distribuzione dei rimborsi sarà completata il prima possibile. I dettagli sullo stato di avanzamento saranno comunicati separatamente. Gli utenti interessati non devono intraprendere alcuna azione - il rimborso sarà accreditato automaticamente. 2. Ottimizzazione del sistema (completata) Le cause che hanno portato alla contaminazione del contesto sono state individuate e corrette con successo; questa correzione migliorerà ulteriormente la precisione e la capacità di autocorrezione di AIOracle. 3. Meccanismo di revisione aggiuntivo (implementato) D'ora in poi, tutte le liquidazioni di mercato avranno una fase di verifica aggiuntiva prima della conferma on-chain, per garantire che i risultati siano completamente revisionati. Questo per evitare che problemi simili si ripetano.

PANews, 1 gennaio — Secondo quanto riportato da Golden Ten Data, DeepSeek ha pubblicato un nuovo articolo scientifico in cui propone una nuova architettura chiamata Manifold-Constrained Hyperconnection (mHC), progettata per risolvere i problemi di instabilità dell’addestramento e di scalabilità limitata causati dalla perdita delle proprietà di mappatura identitaria nelle tecnologie Hyperconnection Network (HC). Questa architettura ripristina la proprietà di mappatura identitaria mappando lo spazio di connessione residua di HC su una varietà specifica, combinando al contempo un’ottimizzazione rigorosa dell’infrastruttura per garantire efficienza, ottenendo così miglioramenti significativi nelle prestazioni e una superiore scalabilità. DeepSeek prevede che mHC, come estensione flessibile e pratica di HC, contribuirà a una comprensione più approfondita della progettazione delle architetture topologiche e indicherà direzioni promettenti per l’evoluzione dei modelli di base. L’articolo è stato scritto congiuntamente da Zhenda Xie, Yixuan Wei, Huanqi Cao come primi autori, e Wenfeng Liang figura anch’egli tra gli autori.