End Creator
Provides Market and Crypto Update.
8 Obserwowani
107 Obserwujący
337 Polubione
18 Udostępnione
Posty
Wszystko
Cytaty
Dolar USA jest blisko swojego 3-miesięcznego szczytu. Wpływ na Bitcoin?
-->Bitcoin vs Indeks Dolara USA-->
•DXY wzrósł do 99.4, wzrastając z 96.6 zaledwie w trzy tygodnie, gdy inwestorzy przenieśli się do gotówki i obligacji skarbowych.
•Historycznie, BTC osiąga najlepsze wyniki, gdy dolar osłabia się, jak w czasie wzrostu od marzec-sierpień 2025.
•Jednak Bitcoin utrzymał poziom 68 000 USD, nawet gdy dolar się umacniał.
($1.5 miliarda)Wpływy ETF Bitcoin w zaledwie 7 dni
Popyt instytucjonalny wciąż przyspiesza, narracja o szoku podaży pozostaje nienaruszona.
Widok analityka:-
Siła dolara zazwyczaj wywiera presję na aktywa ryzykowne. Ale utrzymanie wsparcia przez BTC sugeruje strukturalny popyt wchłaniający makro wiatry.
•DXY wzrósł do 99.4, wzrastając z 96.6 zaledwie w trzy tygodnie, gdy inwestorzy przenieśli się do gotówki i obligacji skarbowych.
•Historycznie, BTC osiąga najlepsze wyniki, gdy dolar osłabia się, jak w czasie wzrostu od marzec-sierpień 2025.
•Jednak Bitcoin utrzymał poziom 68 000 USD, nawet gdy dolar się umacniał.
($1.5 miliarda)Wpływy ETF Bitcoin w zaledwie 7 dni
Popyt instytucjonalny wciąż przyspiesza, narracja o szoku podaży pozostaje nienaruszona.
Widok analityka:-
Siła dolara zazwyczaj wywiera presję na aktywa ryzykowne. Ale utrzymanie wsparcia przez BTC sugeruje strukturalny popyt wchłaniający makro wiatry.
Zobacz tłumaczenie
🚀
•Po raz pierwszy od lat, SEC oficjalnie wykluczyła kryptowaluty z listy priorytetów egzekucyjnych i badawczych "specjalnego ryzyka" na rok 2026.
->Przewodniczący Paul Atkins stwierdził, że większość aktywów kryptograficznych nie jest papierami wartościowymi, co stanowi wyraźne zerwanie z dotychczasowym stanowiskiem poprzedniej administracji.
->Od 4 marca 2026 roku, ta ważna ustawa (Ustawa CLARITY) utknęła w Senackiej Komisji Bankowej z powodu sporów dotyczących zysku z stablecoinów.
->Ma na celu oficjalne podzielenie jurysdykcji, dając CFTC władzę nad cyfrowymi towarami, takimi jak Bitcoin i Ethereum, podczas gdy SEC zachowuje nadzór nad papierami wartościowymi.
->Przewodniczący Paul Atkins stwierdził, że większość aktywów kryptograficznych nie jest papierami wartościowymi, co stanowi wyraźne zerwanie z dotychczasowym stanowiskiem poprzedniej administracji.
->Od 4 marca 2026 roku, ta ważna ustawa (Ustawa CLARITY) utknęła w Senackiej Komisji Bankowej z powodu sporów dotyczących zysku z stablecoinów.
->Ma na celu oficjalne podzielenie jurysdykcji, dając CFTC władzę nad cyfrowymi towarami, takimi jak Bitcoin i Ethereum, podczas gdy SEC zachowuje nadzór nad papierami wartościowymi.
Zobacz tłumaczenie
🇰🇷South Korea's stock market jumps over 10% today, on track for best day in history.
Zobacz tłumaczenie
Bitcoin Fear and Greed Index- 22 ( Extreme Fear)
$BTC
$BTC
Zobacz tłumaczenie
🇺🇸Blackrock ETF has bought $306,250,000 in Bitcoin.
•Po raz pierwszy od lat, SEC oficjalnie wykluczyła kryptowaluty z listy priorytetów egzekucyjnych i badawczych "specjalnego ryzyka" na rok 2026.
->Przewodniczący Paul Atkins stwierdził, że większość aktywów kryptograficznych nie jest papierami wartościowymi, co stanowi wyraźne zerwanie z dotychczasowym stanowiskiem poprzedniej administracji.
->Od 4 marca 2026 roku, ta ważna ustawa (Ustawa CLARITY) utknęła w Senackiej Komisji Bankowej z powodu sporów dotyczących zysku z stablecoinów.
->Ma na celu oficjalne podzielenie jurysdykcji, dając CFTC władzę nad cyfrowymi towarami, takimi jak Bitcoin i Ethereum, podczas gdy SEC zachowuje nadzór nad papierami wartościowymi.
->Przewodniczący Paul Atkins stwierdził, że większość aktywów kryptograficznych nie jest papierami wartościowymi, co stanowi wyraźne zerwanie z dotychczasowym stanowiskiem poprzedniej administracji.
->Od 4 marca 2026 roku, ta ważna ustawa (Ustawa CLARITY) utknęła w Senackiej Komisji Bankowej z powodu sporów dotyczących zysku z stablecoinów.
->Ma na celu oficjalne podzielenie jurysdykcji, dając CFTC władzę nad cyfrowymi towarami, takimi jak Bitcoin i Ethereum, podczas gdy SEC zachowuje nadzór nad papierami wartościowymi.
Zobacz tłumaczenie
A so-called insider wallet related to the Iran wars started betting again after 3 days of inactivity.
He bet that the Iranian regime will fall before Mar 31.
Previous both bets won.
He bet that the Iranian regime will fall before Mar 31.
Previous both bets won.
Zobacz tłumaczenie
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI - Trust Layer of AI Artificial Intelligence stands poised to become a transformative force on par with the printing press, steam engine,
electricity, and internet—technologies that fundamentally reshaped human civilization. However, AI today faces
fundamental challenges that prevent it from reaching this revolutionary potential. While AI excels at generating
creative and plausible outputs, it struggles to reliably provide error-free outputs. These limitations constrain AI
primarily to human-supervised tasks or lower-consequence applications like chatbots, falling far short of AI's potential
to handle high-stakes tasks autonomously and in real time.
The key barrier is AI reliability. AI systems suffer from two primary types of errors: hallucinations and bias, which
together determine a model's overall error rate. Current error rates remain too high for autonomous operation in
consequential scenarios, creating a fundamental gap between AI's theoretical capabilities and practical applications.
As AI models continue to evolve with increased training data and parametrization, these reliability challenges persist
due to the training dilemma. This dilemma mirrors the classical precision-accuracy trade-off: hallucinations represent
precision errors (the consistency of model outputs), while bias manifests as accuracy errors (systematic deviation from
ground truth). When model builders curate training data to increase precision and reduce hallucinations, they
inevitably introduce accuracy errors (bias) through their selection criteria. Conversely, training on diverse, potentially
conflicting data sources to improve accuracy (reduce bias) leads to decreased precision (increased hallucinations) as
the model produces inconsistent outputs across its broader knowledge distribution.
Fine-tuned models have been observed to achieve higher reliability within narrow domains; however, research has
shown that fine-tuned models struggle to reliably incorporate new knowledge, with training examples that introduce
electricity, and internet—technologies that fundamentally reshaped human civilization. However, AI today faces
fundamental challenges that prevent it from reaching this revolutionary potential. While AI excels at generating
creative and plausible outputs, it struggles to reliably provide error-free outputs. These limitations constrain AI
primarily to human-supervised tasks or lower-consequence applications like chatbots, falling far short of AI's potential
to handle high-stakes tasks autonomously and in real time.
The key barrier is AI reliability. AI systems suffer from two primary types of errors: hallucinations and bias, which
together determine a model's overall error rate. Current error rates remain too high for autonomous operation in
consequential scenarios, creating a fundamental gap between AI's theoretical capabilities and practical applications.
As AI models continue to evolve with increased training data and parametrization, these reliability challenges persist
due to the training dilemma. This dilemma mirrors the classical precision-accuracy trade-off: hallucinations represent
precision errors (the consistency of model outputs), while bias manifests as accuracy errors (systematic deviation from
ground truth). When model builders curate training data to increase precision and reduce hallucinations, they
inevitably introduce accuracy errors (bias) through their selection criteria. Conversely, training on diverse, potentially
conflicting data sources to improve accuracy (reduce bias) leads to decreased precision (increased hallucinations) as
the model produces inconsistent outputs across its broader knowledge distribution.
Fine-tuned models have been observed to achieve higher reliability within narrow domains; however, research has
shown that fine-tuned models struggle to reliably incorporate new knowledge, with training examples that introduce
Polymarket zarchiwizował swoje "Detonacja broni jądrowej przez...?"
Krytycy opisali rynek jako "groteskowy" i "upiorny", argumentując, że pozwolenie na spekulacje na temat wydarzeń masowych ofiar delegitymizuje przemysł rynków predykcyjnych.
Zanim został wycofany, rynek osiągnął ponad 838 000 dolarów obrotu.
Krytycy opisali rynek jako "groteskowy" i "upiorny", argumentując, że pozwolenie na spekulacje na temat wydarzeń masowych ofiar delegitymizuje przemysł rynków predykcyjnych.
Zanim został wycofany, rynek osiągnął ponad 838 000 dolarów obrotu.
Współzałożyciel Ethereum, Vitalik Buterin, stanowczo podkreślił, że chociaż protokół Ethereum musi pozostać neutralną, bezzezwoleniową i odporną na cenzurę infrastrukturą, osoby budujące na nim nie powinny być "bezopiniowe".
>Kluczowe elementy obrony Buterina:-
•Buterin twierdzi, że neutralność jest cechą protokołów warstwy podstawowej, takich jak HTTP, Bitcoin czy Ethereum.
•Podkreślił, że użytkownicy nie muszą zgadzać się z jego osobistymi poglądami—na politykę, DeFi, AI czy nawet styl życia—aby korzystać z sieci.
•Odmówił "zdezynfekowanej korporacyjnej neutralności", gdzie osoby unikają wyrażania wyraźnych zasad, aby wydawać się uniwersalnie akceptowalnymi.
•Buterin zachęca budowniczych do wyraźnego artykułowania swoich wartości i współpracy z tymi, którzy je podzielają.
->Buterin wyznaczył rok 2026 jako kluczowy rok dla Ethereum, aby odwrócić "dziesięcioletnie cofanie się" w podstawowych wartościach:-
•Skupienie techniczne: Priorytetowe traktowanie suwerenności, prywatności danych i braku zaufania.
•Suwerenność: Odejście od scentralizowanych usług RPC w kierunku danych weryfikowanych przez użytkowników i portfeli do odzyskiwania społecznego.
•Zdecentralizowane społeczeństwo: Opowiadanie się za narzędziami komunikacyjnymi, które służą długoterminowym interesom użytkowników, a nie krótkoterminowemu zaangażowaniu.
#Buterin #Ethereum #VitalikETHRoadmap
>Kluczowe elementy obrony Buterina:-
•Buterin twierdzi, że neutralność jest cechą protokołów warstwy podstawowej, takich jak HTTP, Bitcoin czy Ethereum.
•Podkreślił, że użytkownicy nie muszą zgadzać się z jego osobistymi poglądami—na politykę, DeFi, AI czy nawet styl życia—aby korzystać z sieci.
•Odmówił "zdezynfekowanej korporacyjnej neutralności", gdzie osoby unikają wyrażania wyraźnych zasad, aby wydawać się uniwersalnie akceptowalnymi.
•Buterin zachęca budowniczych do wyraźnego artykułowania swoich wartości i współpracy z tymi, którzy je podzielają.
->Buterin wyznaczył rok 2026 jako kluczowy rok dla Ethereum, aby odwrócić "dziesięcioletnie cofanie się" w podstawowych wartościach:-
•Skupienie techniczne: Priorytetowe traktowanie suwerenności, prywatności danych i braku zaufania.
•Suwerenność: Odejście od scentralizowanych usług RPC w kierunku danych weryfikowanych przez użytkowników i portfeli do odzyskiwania społecznego.
•Zdecentralizowane społeczeństwo: Opowiadanie się za narzędziami komunikacyjnymi, które służą długoterminowym interesom użytkowników, a nie krótkoterminowemu zaangażowaniu.
#Buterin #Ethereum #VitalikETHRoadmap
Zobacz tłumaczenie
Market Share of Centralized Crypto Exchanges, by Trading Volume
•Binance remained the largest centralized exchange (CEX), with its market share at 38.3% in December 2025. Its spot trading volume fell to $361.8 billion in December 2025, a drop of -40.6% from November.
•Bybit ended December 2025 as the second-largest exchange, with a 9.5% market share and $90.0 billion of trading volume. It fell -16.7% Month-on-Month (MoM) from $108.1 billion in November.
6 Out of 10 Exchanges Saw Volumes Climb in 2025
Six of the top 10 exchanges saw trading volumes climb in 2025. Meanwhile, four saw double-digit percentage growth, with MEXC recording the largest increase. It grew +90.9%, followed by Bitget.
Overall, trading volume on the top 10 exchanges climbed by +7.6% in 2025, to $1.3 trillion, bringing the total to $18.7 trillion.
•Bybit ended December 2025 as the second-largest exchange, with a 9.5% market share and $90.0 billion of trading volume. It fell -16.7% Month-on-Month (MoM) from $108.1 billion in November.
6 Out of 10 Exchanges Saw Volumes Climb in 2025
Six of the top 10 exchanges saw trading volumes climb in 2025. Meanwhile, four saw double-digit percentage growth, with MEXC recording the largest increase. It grew +90.9%, followed by Bitget.
Overall, trading volume on the top 10 exchanges climbed by +7.6% in 2025, to $1.3 trillion, bringing the total to $18.7 trillion.
Zobacz tłumaczenie
Bitcoin Fear and Greed Index-10 (Extreme Fear)
$BTC
$BTC
Codzienny przegląd cen (4 marca 2026)
🚀 Era Instytucjonalna XRP jest tutaj.
$XRP wzrost kapitału: 1,4 miliarda dolarów wpływów ETF, gdy inwestorzy budują stabilny pasywny dochód poprzez BFXMining.
-->>Spotowe ETF-y XRP zyskały znaczną adopcję od ich debiutu pod koniec 2025 roku, osiągając kilka istotnych kamieni milowych:
• 1,4 miliarda dolarów wpływów
• Szybka adopcja
• Dynamika podaży: Te wpływy stanowią około 2,3% całkowitej krążącej podaży XRP,
-->>Znaczące wpływy kapitałowe i rosnące zainteresowanie spotowymi ETF-ami zwiększają zaufanie instytucjonalne do XRP, według analizy rynku. Ten trend, w połączeniu z dyskusjami na temat BFXMining, przekształca płynność rynku i dynamikę adopcji instytucjonalnej. 💎📈
#Xrp🔥🔥 #CryptoNewss #PassiveIncome #BFXMining #XRPETFInflow
$XRP wzrost kapitału: 1,4 miliarda dolarów wpływów ETF, gdy inwestorzy budują stabilny pasywny dochód poprzez BFXMining.
-->>Spotowe ETF-y XRP zyskały znaczną adopcję od ich debiutu pod koniec 2025 roku, osiągając kilka istotnych kamieni milowych:
• 1,4 miliarda dolarów wpływów
• Szybka adopcja
• Dynamika podaży: Te wpływy stanowią około 2,3% całkowitej krążącej podaży XRP,
-->>Znaczące wpływy kapitałowe i rosnące zainteresowanie spotowymi ETF-ami zwiększają zaufanie instytucjonalne do XRP, według analizy rynku. Ten trend, w połączeniu z dyskusjami na temat BFXMining, przekształca płynność rynku i dynamikę adopcji instytucjonalnej. 💎📈
#Xrp🔥🔥 #CryptoNewss #PassiveIncome #BFXMining #XRPETFInflow
Zobacz tłumaczenie
#mira $MIRA
@Mira - Trust Layer of AI Artificial Intelligence stands poised to become a transformative force on par with the printing press, steam engine,
electricity, and internet—technologies that fundamentally reshaped human civilization. However, AI today faces
fundamental challenges that prevent it from reaching this revolutionary potential. While AI excels at generating
creative and plausible outputs, it struggles to reliably provide error-free outputs. These limitations constrain AI
primarily to human-supervised tasks or lower-consequence applications like chatbots, falling far short of AI's potential
to handle high-stakes tasks autonomously and in real time.
The key barrier is AI reliability. AI systems suffer from two primary types of errors: hallucinations and bias, which
together determine a model's overall error rate. Current error rates remain too high for autonomous operation in
consequential scenarios, creating a fundamental gap between AI's theoretical capabilities and practical applications.
As AI models continue to evolve with increased training data and parametrization, these reliability challenges persist
due to the training dilemma. This dilemma mirrors the classical precision-accuracy trade-off: hallucinations represent
precision errors (the consistency of model outputs), while bias manifests as accuracy errors (systematic deviation from
ground truth). When model builders curate training data to increase precision and reduce hallucinations, they
inevitably introduce accuracy errors (bias) through their selection criteria. Conversely, training on diverse, potentially
conflicting data sources to improve accuracy (reduce bias) leads to decreased precision (increased hallucinations) as
the model produces inconsistent outputs across its broader knowledge distribution.
Fine-tuned models have been observed to achieve higher reliability within narrow domains; however, research has
shown that fine-tuned models struggle to reliably incorporate new knowledge, with training examples that introduce
@Mira - Trust Layer of AI Artificial Intelligence stands poised to become a transformative force on par with the printing press, steam engine,
electricity, and internet—technologies that fundamentally reshaped human civilization. However, AI today faces
fundamental challenges that prevent it from reaching this revolutionary potential. While AI excels at generating
creative and plausible outputs, it struggles to reliably provide error-free outputs. These limitations constrain AI
primarily to human-supervised tasks or lower-consequence applications like chatbots, falling far short of AI's potential
to handle high-stakes tasks autonomously and in real time.
The key barrier is AI reliability. AI systems suffer from two primary types of errors: hallucinations and bias, which
together determine a model's overall error rate. Current error rates remain too high for autonomous operation in
consequential scenarios, creating a fundamental gap between AI's theoretical capabilities and practical applications.
As AI models continue to evolve with increased training data and parametrization, these reliability challenges persist
due to the training dilemma. This dilemma mirrors the classical precision-accuracy trade-off: hallucinations represent
precision errors (the consistency of model outputs), while bias manifests as accuracy errors (systematic deviation from
ground truth). When model builders curate training data to increase precision and reduce hallucinations, they
inevitably introduce accuracy errors (bias) through their selection criteria. Conversely, training on diverse, potentially
conflicting data sources to improve accuracy (reduce bias) leads to decreased precision (increased hallucinations) as
the model produces inconsistent outputs across its broader knowledge distribution.
Fine-tuned models have been observed to achieve higher reliability within narrow domains; however, research has
shown that fine-tuned models struggle to reliably incorporate new knowledge, with training examples that introduce
Zobacz tłumaczenie
MIRA
Artificial Intelligence stands poised to become a transformative force on par with the printing press, steam engine,
electricity, and internet—technologies that fundamentally reshaped human civilization. However, AI today faces
fundamental challenges that prevent it from reaching this revolutionary potential. While AI excels at generating
creative and plausible outputs, it struggles to reliably provide error-free outputs. These limitations constrain AI
primarily to human-supervised tasks or lower-consequence applications like chatbots, falling far short of AI's potential
to handle high-stakes tasks autonomously and in real time.
The key barrier is AI reliability. AI systems suffer from two primary types of errors: hallucinations and bias, which
together determine a model's overall error rate. Current error rates remain too high for autonomous operation in
consequential scenarios, creating a fundamental gap between AI's theoretical capabilities and practical applications.
As AI models continue to evolve with increased training data and parametrization, these reliability challenges persist
due to the training dilemma. This dilemma mirrors the classical precision-accuracy trade-off: hallucinations represent
precision errors (the consistency of model outputs), while bias manifests as accuracy errors (systematic deviation from
ground truth). When model builders curate training data to increase precision and reduce hallucinations, they
inevitably introduce accuracy errors (bias) through their selection criteria. Conversely, training on diverse, potentially
conflicting data sources to improve accuracy (reduce bias) leads to decreased precision (increased hallucinations) as
the model produces inconsistent outputs across its broader knowledge distribution.
Fine-tuned models have been observed to achieve higher reliability within narrow domains; however, research has
shown that fine-tuned models struggle to reliably incorporate new knowledge, with training examples that introduce
novel information being learned substantially less effectively than those that align with the model's existing knowledge
base. Fine-tuned models also struggle with edge cases and unexpected scenarios outside their training domain, making
them unsuitable for autonomous systems that must handle diverse, real-world situations.
This fundamental constraint establishes an immutable boundary in AI model performance: there exists a minimum Mira Whitepaper
2
While no single model can minimize both hallucinations and bias, collective wisdom offers a path forward. Through
consensus mechanisms, multiple models working together can achieve what individual models cannot—filtering out
hallucinations through collective verification while balancing individual biases through diverse perspectives. This
insight suggests that reliable AI requires not just better models, but better ways of combining their strengths and
mitigating their individual weaknesses.
However, simply assembling an ensemble of models under centralized control cannot fully solve the reliability
challenge. Model selection itself introduces systematic errors—a centralized curator's choices inevitably reflect
particular perspectives and limitations. Moreover, many truths are inherently contextual, varying across cultures,
regions, and domains. True reliability requires not just multiple models, but genuinely diverse perspectives that can
only emerge from decentralized participation.
#Mira $MIRA
@mira_network
electricity, and internet—technologies that fundamentally reshaped human civilization. However, AI today faces
fundamental challenges that prevent it from reaching this revolutionary potential. While AI excels at generating
creative and plausible outputs, it struggles to reliably provide error-free outputs. These limitations constrain AI
primarily to human-supervised tasks or lower-consequence applications like chatbots, falling far short of AI's potential
to handle high-stakes tasks autonomously and in real time.
The key barrier is AI reliability. AI systems suffer from two primary types of errors: hallucinations and bias, which
together determine a model's overall error rate. Current error rates remain too high for autonomous operation in
consequential scenarios, creating a fundamental gap between AI's theoretical capabilities and practical applications.
As AI models continue to evolve with increased training data and parametrization, these reliability challenges persist
due to the training dilemma. This dilemma mirrors the classical precision-accuracy trade-off: hallucinations represent
precision errors (the consistency of model outputs), while bias manifests as accuracy errors (systematic deviation from
ground truth). When model builders curate training data to increase precision and reduce hallucinations, they
inevitably introduce accuracy errors (bias) through their selection criteria. Conversely, training on diverse, potentially
conflicting data sources to improve accuracy (reduce bias) leads to decreased precision (increased hallucinations) as
the model produces inconsistent outputs across its broader knowledge distribution.
Fine-tuned models have been observed to achieve higher reliability within narrow domains; however, research has
shown that fine-tuned models struggle to reliably incorporate new knowledge, with training examples that introduce
novel information being learned substantially less effectively than those that align with the model's existing knowledge
base. Fine-tuned models also struggle with edge cases and unexpected scenarios outside their training domain, making
them unsuitable for autonomous systems that must handle diverse, real-world situations.
This fundamental constraint establishes an immutable boundary in AI model performance: there exists a minimum Mira Whitepaper
2
While no single model can minimize both hallucinations and bias, collective wisdom offers a path forward. Through
consensus mechanisms, multiple models working together can achieve what individual models cannot—filtering out
hallucinations through collective verification while balancing individual biases through diverse perspectives. This
insight suggests that reliable AI requires not just better models, but better ways of combining their strengths and
mitigating their individual weaknesses.
However, simply assembling an ensemble of models under centralized control cannot fully solve the reliability
challenge. Model selection itself introduces systematic errors—a centralized curator's choices inevitably reflect
particular perspectives and limitations. Moreover, many truths are inherently contextual, varying across cultures,
regions, and domains. True reliability requires not just multiple models, but genuinely diverse perspectives that can
only emerge from decentralized participation.
#Mira $MIRA
@mira_network
Zaloguj się, aby odkryć więcej treści