Yangiliklar
Bizning mutaxassis, chuqur qamrovimiz bilan so'nggi kripto tendentsiyalari haqida xabardor bo'ling.

Axborotnoma
11:32
21Shares Ethereum ETF egalari uchun staking mukofotlarini tarqatadi, har bir aksiya uchun $0.010378 to‘lanadi.BlockBeats News, 8-yanvar, Globenewswire ma'lumotlariga ko'ra, 21Shares o'zining Ethereum birja fondi mahsuloti 21shares Ethereum ETF (TETH) egalari uchun ETH staking orqali yaratilgan daromadni Ethereum savdo platformasida taqsimlashini e'lon qildi. Ushbu taqsimot rejasiga ko'ra, TETH egalari har bir ulush uchun $0.010378 oladi va taqsimot 2026-yil 9-yanvarda amalga oshiriladi.
11:28
21Shares o‘zining Ethereum ETF egalari uchun staking mukofotlarini tarqatadi, har bir aksiya uchun 0.010378 dollar oladiPANews 8-yanvar xabariga ko‘ra, Globenewswire ma’lumotlariga asoslanib, institutsional darajadagi raqamli aktiv brokeri FalconX’ning sho‘ba korxonasi 21Shares o‘zining Ethereum birja fondi 21shares Ethereum ETF (TETH) egalari uchun ETH staking orqali olingan daromadlarni tarqatishini e’lon qildi. Ushbu taqsimot rejasi bo‘yicha, TETH egalari har bir aksiya uchun 0.010378 AQSh dollari oladi, to‘lov 2026-yil 9-yanvarda amalga oshiriladi. Oldingi xabarga ko‘ra, Grayscale ham shu hafta ETHE egalari uchun Ethereum staking daromadlarini tarqatishini e’lon qildi, har bir aksiya uchun 0.083178 AQSh dollari to‘lanadi.
11:16
Moore Threads SimuMax 1.1 versiyasini chiqardiForesight News xabariga ko‘ra, Moore Threads rasmiy ravishda ochiq manbali yirik modelni taqsimlangan o‘qitish simulyatsiya vositasi SimuMax 1.1 versiyasini chiqardi. Ushbu versiya yagona vositadan integratsiyalashgan to‘liq stekli ish jarayoni platformasiga yangilanishni amalga oshirdi va yirik model o‘qitishning simulyatsiyasi va optimallashtirishiga tizimli yordam taqdim etadi. Bu yangilanish vizual sozlash interfeysi, aqlli parallel strategiya qidiruvi hamda hisoblash va aloqa samaradorligini modellashtirishni birlashtiruvchi System-Config generatsiya liniyasini o‘z ichiga oladi. Bundan tashqari, yangi versiya Megatron-LM kabi asosiy o‘qitish ramkalariga moslikni oshirdi va aralash parallel o‘qitishda murakkab aloqa harakatlarini modellashtirish aniqligini kuchaytirdi.
Yangiliklar