Foresight NewsSEI 连破新高，用户如何参与 Sei 生态？
下一个 Solana 开始浮出水面？撰文：Ignas 编译：Luffy，Foresight News Sei 代币近日大幅上涨，连续创下历史新高，到底是什么原因？我们又有哪些参与机会呢？ 首先，Sei 生态的机会很多，你可以进行这些操作：在 SEI 的质押中心（Staking Hub）质押代币；在 Pallet Exchange 上交易 NFT，例如 The Colony，它们在 Sei 社区和团队中颇受欢迎；在 Kryptonite（Sei 上流动性质押协议）上质押 SEI 以获得 stSEI，或质押 SEILOR / SEI 的 LP 代币，可以获得年利率为 2000% 的收益；在 Levana Protocol（Cosmos 上完全抵押的永续协议）上交易；探索 Astroport（Cosmos 生态流动性质押平台） ，或者 memecoin SEIYAN 。 请务必自行研并控制风险！体验一下即将推出的 DEX Yaka Finance（目前上线了测试网，并开启了激励计划）。还有一些其他即将推出的 DApp 也值得关注：Silo（Sei 流动性质押协议，衍生代币为 iSEI）...
Foresight News市场遇冷时刻，这份稳定币理财指南请收好
分析了五款主流 DeFi 协议和三个交易所的稳定币理财产品，我们找到了加密资产避险最简单有效的途径。撰文：0xEliven 汹涌澎湃的加密狂潮告一段落，在这个新世界冒险搏杀，赚得盆满钵满的弄潮儿们，开始面临一个新的问题：如果不借助复杂的衍生品进行对冲，该如何避免市场的下行风险，并实现持续盈利呢？ 也许你能从传统世界找到诸多答案。Bankless 联合创始人 Lucas Campbell 分析过现金、债券、股票、黄金和房地产等资产类别对平衡加密资产的效用。不过，加密行业自身已经给出了更优解：稳定币理财。 我们梳理了市场上TVL（总锁仓价值）靠前的DeFi协议（Curve、Aave、Compound、Anchor Protocol 和 Yearn）和部分中心化交易所（币安、OKX 和 Gate.io）的稳定币理财产品，得出以下结论：稳定币理财提供了比传统金融理财更高的年化收益率，我们观察到的最高收益率为 Yearn 在 Fantom 上的 DAI 金库，收益率为 24.96%；DeFi 理财的收益率上限高于中心化交易所的理财产品，但 DeFi 理财的门槛更高，且有 Gas 磨损；中心...
Foresight News彭博社：特朗普家族的商业帝国
特朗普家族的商业版图横跨五大洲，从房地产到加密货币，从政治关联企业到文化 IP 变现，展现了一种将总统职权与家族财富深度绑定的独特模式。撰文：Max Abelson、Annie Massa 编译：Luffy，Foresight News唐纳德・特朗普被其近期商业项目和投资环绕，家族成员及亲密伙伴在旁打理 在特朗普眼中，自己是角逐白宫的最伟大商人。 「我是有史以来参选者中最成功的人，」 他在 2015 年对爱荷华州记者说，「我的一家古驰店，就比罗姆尼（共和党提名的第 45 任总统候选人）的所有资产还值钱。」 这或许是夸张之辞，但有一点不假：十年后的今天，没有哪位现代美国总统能像他这样让家族在执政期间赚得盆满钵满。自竞选初期以来，他的净资产已翻倍至约 54 亿美元。 在此期间，特朗普家族通过以下方式积累财富：推动超 100 亿美元的房地产项目；亏损的社交媒体公司估值达数十亿美元；仅一个加密项目就创收超 5 亿美元；在提供金融服务、枪支和无人机部件的公司中持股获利数百万美元。家族成员还在企业担任一系列职位。仅长子小唐纳德・特朗普一人就新增至少七个顾问或高管职位。 与总统任内的动荡相比，...
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清一色博士团队，除实习生外皆来自亚马逊，开放 AI 项目 Pluralis 有何特别？
当下，AI 技术持续突破，围绕 AI 训练模式的革新探索也愈发深入。在这场浪潮中，集中式模型的垄断隐患与开源模型激励机制的缺失，亟待更优解决方案。
在此背景下，Pluralis 项目应运而生。其团队全员博士，除实习生外皆来自亚马逊。本文将介绍 Pluralis 在去中心化 AI 训练领域的核心技术理念、团队构成、融资情况以及其创新性的协议学习训练范式。
Pluralis Research 致力于通过「协议学习」，打造去中心化、开源的 AI 开发模式。该模式通过去中心化的方式，汇聚多方计算资源，协同训练模型。在此过程中，能确保任何单一参与者都无法获取完整的模型权重。
Pluralis 协议学习的核心创新在于协议模型，利用了神经网络的一个关键特性，任何一个参与者都无法提取其完整权重集。这种设计确保价值流向贡献者，同时保护模型所有权，巧妙地平衡了 AI 开发的开放性与货币化需求。
在 Pluralis 中，模型设计者可以提出自己的模型构想，而计算和数据提供者则可以贡献训练模型所需的资源。这些协议模型是开放的、公开开发的，并且通过赋予参与者训练成果模型的部分所有权，有效激励各方贡献力量，向着真正开源的人工智能目标迈进。
Pluralis 团队实力雄厚，官网列出的 8 位团队成员中，除一名实习生外，其余均出身亚马逊 AI 研究部门，且全员拥有博士学位。
创始人 Alexander Long：拥有新南威尔士大学计算机科学博士学位，此前在 2021 年 3 月到 2024 年 5 月在亚马逊担任应用科学家。其博士论文围绕深度学习中的样本有效强化学习和非参数记忆展开。
创始科学家 Gil Avraham：澳大利亚蒙纳士大学机器学习博士，曾于 2021 年 12 月至 2024 年 8 月在亚马逊任应用科学家，后晋升为高级应用科学家，2024 年 10 月加入 Pluralis。
创始科学家 Yan Zuo：拥有澳大利亚蒙纳士大学电气电子工程博士学位，对大规模优化、统计建模、机器学习和计算机视觉感兴趣，曾于 2021 年 8 月至 2024 年 10 月份在亚马逊担任应用科学家。
创始科学家 Ajanthan Thalaiyasingam：拥有澳大利亚国立大学士计算机科学博士学位，曾于 2020 年 12 月至 2024 年 3 月在亚马逊担任机器学习科学家，之后晋升为高级机器学习科学家，在 2024 年 10 月份加入 Pluralis。
创始科学家 Sameera Ramasinghe：拥有澳大利亚国立大学士机器学习和 3 D 视觉博士学位，AI 技术公司 ConscientAI 联合创始人、首席技术官，曾于 2022 年 5 月至 2024 年 11 月在亚马逊担任应用科学家。
不难发现，Pluralis 的创始人、创始科学家和研究科学家均有亚马逊工作经历，且在机器学习、计算机视觉和大语言模型（LLMs）领域各有所长，部分成员还曾担任博士后研究员。
在融资方面，2025 年 3 月份 Pluralis 完成 760 万美元融资。此次融资由 CoinFund 和 Union Square Ventures 领投，Topology、Variant、Eden Block 和 Bodhi Ventures 参投。此次融资以股权形式进行，并附带未来加密货币的认股权证。
在 Alexander Long 有关 "Protocol Learning, Decentralized Frontier Risk and the No-Off Problem" 的论文中提出了这种新的 AI 模型训练范式——协议学习（Protocol Learning）。其目标是借助去中心化的激励网络，协作训练模型，突破当前集中式和开源方法的局限。
Alexander Long 指出，集中式模型虽然高效，但存在垄断风险，治理缺乏透明度；开源模型则缺乏可持续的激励机制。而协议学习作为一种折中的方案，通过激励参与者贡献计算资源，构建去中心化训练网络，理论上可聚合比集中式训练多几个数量级的算力。
从技术可行性来看，去中心化训练需要满足高效通信、模型分片、弹性训练、拜占庭容错和异构节点支持等要求。尽管已有研究在分布式训练、流水线并行和容错机制等方面取得一定进展，但尚未能完全整合到大规模（100B + 参数）模型中。此外，通过计算贡献分配所有权，能形成经济激励，但仍需解决计算验证问题，如采用博弈论质押或零知识证明等技术。
当然，协议学习也伴随着新的风险。去中心化模型难以单方面终止，一旦模型失控或被滥用，需要协调全网才能停止，实施难度极大。此外，还需在激励、安全与可控性之间寻求平衡，防范恶意行为。
Pluralis 认为，人工智能的未来不仅仅是分布式的，更是去中心化的。去中心化训练的技术壁垒并非不可攻克，而其带来的收益将无比巨大。
综上，Pluralis 正在构建去中心化的 AI 训练基础设施，旨在通过协议学习推动前沿模型的集体创造，从根本上使 AI 基础模型的生产和访问民主化。
参考：
https://blog.pluralis.ai/p/article-2-protocol-learning-protocol
清一色博士团队，除实习生外皆来自亚马逊，开放 AI 项目 Pluralis 有何特别？
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在此背景下，Pluralis 项目应运而生。其团队全员博士，除实习生外皆来自亚马逊。本文将介绍 Pluralis 在去中心化 AI 训练领域的核心技术理念、团队构成、融资情况以及其创新性的协议学习训练范式。
Pluralis Research 致力于通过「协议学习」，打造去中心化、开源的 AI 开发模式。该模式通过去中心化的方式，汇聚多方计算资源，协同训练模型。在此过程中，能确保任何单一参与者都无法获取完整的模型权重。
Pluralis 协议学习的核心创新在于协议模型，利用了神经网络的一个关键特性，任何一个参与者都无法提取其完整权重集。这种设计确保价值流向贡献者，同时保护模型所有权，巧妙地平衡了 AI 开发的开放性与货币化需求。
在 Pluralis 中，模型设计者可以提出自己的模型构想，而计算和数据提供者则可以贡献训练模型所需的资源。这些协议模型是开放的、公开开发的，并且通过赋予参与者训练成果模型的部分所有权，有效激励各方贡献力量，向着真正开源的人工智能目标迈进。
Pluralis 团队实力雄厚，官网列出的 8 位团队成员中，除一名实习生外，其余均出身亚马逊 AI 研究部门，且全员拥有博士学位。
创始人 Alexander Long：拥有新南威尔士大学计算机科学博士学位，此前在 2021 年 3 月到 2024 年 5 月在亚马逊担任应用科学家。其博士论文围绕深度学习中的样本有效强化学习和非参数记忆展开。
创始科学家 Gil Avraham：澳大利亚蒙纳士大学机器学习博士，曾于 2021 年 12 月至 2024 年 8 月在亚马逊任应用科学家，后晋升为高级应用科学家，2024 年 10 月加入 Pluralis。
创始科学家 Yan Zuo：拥有澳大利亚蒙纳士大学电气电子工程博士学位，对大规模优化、统计建模、机器学习和计算机视觉感兴趣，曾于 2021 年 8 月至 2024 年 10 月份在亚马逊担任应用科学家。
创始科学家 Ajanthan Thalaiyasingam：拥有澳大利亚国立大学士计算机科学博士学位，曾于 2020 年 12 月至 2024 年 3 月在亚马逊担任机器学习科学家，之后晋升为高级机器学习科学家，在 2024 年 10 月份加入 Pluralis。
创始科学家 Sameera Ramasinghe：拥有澳大利亚国立大学士机器学习和 3 D 视觉博士学位，AI 技术公司 ConscientAI 联合创始人、首席技术官，曾于 2022 年 5 月至 2024 年 11 月在亚马逊担任应用科学家。
不难发现，Pluralis 的创始人、创始科学家和研究科学家均有亚马逊工作经历，且在机器学习、计算机视觉和大语言模型（LLMs）领域各有所长，部分成员还曾担任博士后研究员。
在融资方面，2025 年 3 月份 Pluralis 完成 760 万美元融资。此次融资由 CoinFund 和 Union Square Ventures 领投，Topology、Variant、Eden Block 和 Bodhi Ventures 参投。此次融资以股权形式进行，并附带未来加密货币的认股权证。
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Alexander Long 指出，集中式模型虽然高效，但存在垄断风险，治理缺乏透明度；开源模型则缺乏可持续的激励机制。而协议学习作为一种折中的方案，通过激励参与者贡献计算资源，构建去中心化训练网络，理论上可聚合比集中式训练多几个数量级的算力。
从技术可行性来看，去中心化训练需要满足高效通信、模型分片、弹性训练、拜占庭容错和异构节点支持等要求。尽管已有研究在分布式训练、流水线并行和容错机制等方面取得一定进展，但尚未能完全整合到大规模（100B + 参数）模型中。此外，通过计算贡献分配所有权，能形成经济激励，但仍需解决计算验证问题，如采用博弈论质押或零知识证明等技术。
当然，协议学习也伴随着新的风险。去中心化模型难以单方面终止，一旦模型失控或被滥用，需要协调全网才能停止，实施难度极大。此外，还需在激励、安全与可控性之间寻求平衡，防范恶意行为。
Pluralis 认为，人工智能的未来不仅仅是分布式的，更是去中心化的。去中心化训练的技术壁垒并非不可攻克，而其带来的收益将无比巨大。
综上，Pluralis 正在构建去中心化的 AI 训练基础设施，旨在通过协议学习推动前沿模型的集体创造，从根本上使 AI 基础模型的生产和访问民主化。
参考：
https://blog.pluralis.ai/p/article-2-protocol-learning-protocol
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