🎧Главное за сегодня:
🗽Хроники#BTC#ETH#ETF:
- Grayscale представила поправки к Трастовому соглашению #GBTC
- Hashdex встретились с SEC
- SEC подтвердила заявку на спот ETH-ETF
🔥#BTC MicroStrategy приобрела 16 130 BTC
🏦#BNB Binance запустили пилотную программу банковского хранения залога
🇬🇧#HOOD Robinhood снова пробует запуститься в Великобритании
🇮🇳#ALGO Фонд Algorand расширяет свое присутствие в Индии
🇧🇷 Бразилия введет 15% налог на криптодоходы, хранящиеся на оффшорных биржах
🇰🇿 Canaan возобновляет добычу #BTC в Казахстане
🇧🇷#GLMR Moonbeam, DUX и Grupo RÃO запустили программу лояльности Web3 в Бразилии
🇦🇪 Fasset получили лицензию VASP в Дубае
🇺🇸#макроСША:
- PCE Price index (окт):
- м/м: 0% (пред: +0.4%)
- г/г: +3% (пред +3.4%);
- Initial Jobless Claims: 218 тыс (пред 209 тыс)
🏴☠#KNC Хакер KyberSwap хочет получить полный контроль над протоколом
🆕 UPBIT листит#ID🚀
💰#HOOK Hooked запустит экосистемный фонд на 50 млн $
🏴☠Взломан горячий кошелёк Nobitex
🙋♂#ARB RARI запустил L2 RARI Chain на Arbitrum
🥳#SXP Solar Banking и Solar Card готовы к тестированию
🦾 AntPool возместит рекордную комиссию в размере 3 млн $ в #BTC
🙋♂ CoinList открыл регистрацию для BitsCrunch
🙅♂#WHITE Whiteheart закрывается
🔄#INJ Injective скоро выпустит "крупнейшее обновление" основной сети
🥳#FOREзапустили свою платформу прогнозирования
📱#GAL Мобильное приложение Galxe доступно на Android и TestFlight
🥳#COTIзапустили COTI Foundation
🙋♂#YFI#MAIC Yearn v3 запущена на Polygon
👀#STORJанонсировали Storj Select
🥳#DATA Streamr принят в программу запуска Web3 Google Cloud
🤝Партнёрства:
- #ACH Alchemy Pay запартнёрились с SEPA🚀
- #ALGO Algorand запартнёрились с ПРООН и URECA🇲🇳
- #UNI Uniswap Labs запартнёрились с Talos
- #MNT#GAL Galxe сотрудничает с Mantle
- #EURSсотрудничает с Stellar #XLM
- #QUICK#MANTA QuickSwap интегрирует Steer Protocol (Manta Pacific)
- #NEARзапартнёрились с #PYTH
#CPOOL#OKB#OKT Web3 Wallet OKX интегрирован с Clearpool
- #SEIзапустили Bug Bounty Program в партнерстве с Immunefi
- #LINK SAO запартнёрились с Chainlink
🕵♂Активность китов и SmartMoney:
- На Coinbase заводят#BTC на сотни млн $
- новый кошелёк накопил 10 796 #BTC
- 100 000 #ETHвывели с Coincheck и 30 000 #ETHвывели с BitDao
- Cumberland перевели 1,8 млн #OP на CEX
- кит выводит свою крипту с Binance
- команда #HOOKзаводит токены на Binance
- кошельки выводят#ID с бирж для подготовки к депозиту на Upbit
- мультиподписной адрес участника #MEMEперевел на новый адрес 1,034 млрд MEME
- ARK закупает акции Robinhood #HOOD и продаёт #COIN
📊Графики:
- топ-100 кошельков #TUSDпродали 28% своих холдингов
- киты активно накапливают#MATIC🐳
- более 75% игр Web3 оказались неудачными🎮
- ТОП проектов по росту TVL в ноябре
💰Сборы средств:
- #POKTGrove - 7,9 млн $
- MITH - 3,5 млн $
✏️События на завтра:
🔓 Разлок: 1inch (#1INCH) - 9,48% of Circ.Supply ($35,52m)
- Hedera (#HBAR) - 0,54% of M.Cap ($11,51m)
- SKALE (#SKL) - 2,81% of M.Cap ($6,65m)
- Vulcan Forged (#PYR) - 0,84% of M.Cap ($1,34m)
- Aurory (#AURY) - 1,63% of M.Cap ($1,11m)
- Solend (#SLND) - 6% of M.Cap ($1,99m)
- StakeWise (#SWISE) - 4,87% of M.Cap ($1,51m)
- Immutable (#IMX) - 2,94% of M.Cap ($50,68m)
- Hooked (#HOOK) - 27,07% of M.Cap ($15,53m)
- Acala (#ACA) - 3,31% of Circ.Supply ($1,62m)
- Dydx (#DYDX) - 81.63% of Cir. Supply ($505.5M)
🥳 Arbitrum (#ARB) финальный клейм NFT Arbitrum Odyssey
🥳 Radiant Capital (#RDNT) готовит анонс (или 3 декабря)
🔛 Obol Network - Запуск открытой бета-версии основной сети
- UBXS (#UBXS) - Запуск рынка недвижимости Bixos
🔄 BNB Chain (#BNB) - Хард-форк
🧯 Ternoa (#CAPS) - Сжигание токенов
- SaitaRealty (#SRLTY) - Сжигание токенов
- Platform of meme coins (#PAYU) - Сжигание токенов
🍿#ETH#BTCПятничная экспирация
🔁 Medibloc (#MED) - Миграция токенов
🇩🇪 Manufacturing (PMI) (нояб) - 11:55мск
🇪🇺 Manufacturing (PMI) (нояб) - 12:00мск
🇬🇧 Manufacturing (PMI) (нояб) - 12:30мск
🇺🇸 Manufacturing (PMI) (нояб) - 16:45мск
- ISM Manufacturing (PMI) (нояб) - 17:00мск
- Выступление главы ФРС Пауэлла - 19:00мск
📌Как создавали RL-агент AutoGLM-OS, который выбил SOTA на OSWorld, обогнав OpenAI и Anthropic.
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.
🟡Новая парадигма взаимодействия API-GUI.
Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.
🟡Масштабируемая распределенная RL-инфраструктура.
OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.
🟡Стратегия обучения Entropulse.
Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.
Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.
🟡Arxiv
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Agents#AutoGLM#Zai