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大模型的长文本处理能力已成为其衡量标准，当前上下文输入长度大幅提升。国内外公司致力于扩展文本长度，以支持更复杂的应用并减轻模型幻觉问题。但提升能力面临文本长度和算力需求的挑战，研究者积极探索优化方法以解决这些困境，未来有望继续进步并推动人工智能广泛应用。

文章分析了比特币和以太坊的市场动态，指出美联储的观望态度与加密货币监管的变化可能影响市场走势。预期比特币和以太坊在回补CME缺口后会出现新一轮上涨，尤其是以太坊的需求因代币化趋势而增强。同时，山寨币市场也表现活跃，资金轮动现象明显。

韩国加密市场特别报道：泡菜溢价下的数字次大陆
在全球加密市场热度趋于平稳之时，韩国却持续上演着交易活跃、热度高涨的"另类繁荣"。
根据韩国央行4月21日发布的《年度支付结算报告》显示，截至2024年末，韩国市场总市值突破100万亿韩元（约748亿美元），五大本土交易所合计管理730亿美元资产；12月日均成交量更是从10月的23.8亿美元骤增至107亿美元，短短两月内超越两大韩国证券交易所。韩国加密市场的年收入预计将从2024年的2.643亿美元增长至2030年的6.354亿美元，年均复合增长率为16.1%。截止到2025年4月，已确认有2500万人在虚拟资产交易所开设账户，投资加密货币。

U卡作为加密支付的新形态，虽实现Web2与Web3的结合，但其运营依赖传统金融体系，难以持续盈利。未来加密支付需整合稳定币与合规渠道，达到主流化，同时兼顾去中心化与监管合规。

比特币网络上的NFT项目发展迅速，自Ordinals协议推出后，已铸造3.35万个NFT。尽管基础设施尚不完善，用户参与热情高涨，但铸造过程复杂且成本较高，投资需谨慎。市场对NFT的期望同样高。

Mira网络推出公共测试网，旨在为AI构建信任层，以解决AI的偏见和“幻觉”问题。通过多模型共识和去中心化验证机制，Mira提升AI输出的可靠性，尤其在医疗、法律等严谨领域。用户可体验经过验证的AI服务并获得积分。

DeepSeek最新发布的V3-0324版本引领AI行业创新，6850亿参数的模型在算法与算力协同方面实现突破，优化了训练与推理效率，降低了对高端芯片的依赖，为中国AI产业提供了新机遇，并推动Web3的去中心化AI基础设施发展。

OpenLedger深度研报：以OP Stack+EigenDA为底座，构建一个数据驱动、模型可组合的智能体经济
一、引言 | Crypto AI 的模型层跃迁
数据、模型与算力是 AI 基础设施的三大核心要素，类比燃料（数据）、引擎（模型）、能源（算力）缺一不可。与传统 AI 行业的基础设施演进路径类似，Crypto AI 领域也经历了相似的阶段。2024 年初，市场一度被去中心化 GPU 项目所主导，普遍强调「拼算力」的粗放式增长逻辑。而进入 2025 年后，行业关注点逐步上移至模型与数据层，标志着 Crypto AI 正从底层资源竞争过渡到更具可持续性与应用价值的中层构建。

加密货币的大规模采用面临诸多挑战，如机构资金进入受限、普通用户参与门槛高、基础设施不足等。但比特币现货ETF的可能获批、支付公司推出稳定币及真实世界资产的兴起等积极发展，预示着市场正向普及迈进。多语言支持的区块链和基础设施的升级也将吸引更多开发者，推动生态发展。

Omni Network是一个以太坊互操作性层，旨在连接各种Rollup解决碎片化问题，提供跨Rollup通信和统一流动性池。它通过双重质押和VVM兼容性保证安全性和高效性。计划于2024年主网启动，$OMNI代币即将在币安上线。项目团队具备丰富经验，前景看好。

在投资市场中，成功需要智慧与耐心，关注市场周期与自身特点。避免过度关注短期价格波动，投资者应坚定信念，专注于基本面而非热点诱惑。生存优先于追求高回报，每位投资者需找到适合自身的策略，反映内心特质与决策逻辑。

某知名数字资产投资基金的托管资金已突破117亿美元，并大幅增持多个主流加密货币，尤其是隐私币Horizen（ZEN）。ZEN于11月23日完成减半，区块奖励降至6.25 ZEN，此举反映机构对数字资产市场的持续看好，尤其是用户隐私保护的期望。

Ika网络在Sui生态中引领MPC技术创新，以亚秒级响应速度和去中心化架构为核心，提供跨链安全模块和去中心化托管，提升资产安全性。然而，其面临与主流跨链方案竞争、安全机制不完善及对Sui网络依赖等挑战。多种隐私计算技术各有优劣，未来将可能实现技术融合，满足不同应用需求。

最近24小时内，加密货币市场出现重要事件，一知名meme币全面上涨，交易量和收入增至6.8万SOL。该项目收入将用于代币回购，影响力交易者看好其前景，但投资者需谨慎，尤其是面对风险较高的meme币。

Crypto AI的圣杯：去中心化训练的前沿探索
在AI的全价值链中,模型训练是资源消耗最大、技术门槛最高的环节,直接决定了模型的能力上限与实际应用效果。相比推理阶段的轻量级调用,训练过程需要持续的大规模算力投入、复杂的数据处理流程和高强度的优化算法支持,是AI系统构建的真正"重工业"。从架构范式来看,训练方式可划分为四类:集中化训练、分布式训练、联邦学习以及本文重点讨论的去中心化训练。
集中化训练是最常见的传统方式,由单一机构在本地高性能集群内完成全部训练流程,从硬件、底层软件、集群调度系统,到训练框架所有组件都由统一的控制系统协调运行。这种深度协同的体系结构使得内存共享、梯度同步和容