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Numeraiは第三回NMR戦略的買戻しを完了し、過去1年間の累計買戻し額は320万ドルに達しました。

Decrypt の報道によると、分散型ヘッジファンド Numerai は、第三回目の Numeraire(NMR)戦略的自社株買いを完了したことを発表しました。公開市場で 120 万ドル相当の NMR を購入し、過去一年間の累計自社株買い規模を 320 万ドルに増加させました。Numerai は、今回の自社株買いが NMR ステーキングメカニズムに基づく機械学習コンペティションエコシステムを継続的に支援することを目的としていると述べています。データサイエンティストは NMR をステークしてモデルを提出し、優れたパフォーマンスを発揮すれば報酬を得られ、パフォーマンスが悪ければ一部のステークトークンを失うことになります。このメカニズムは、Numerai ヘッジファンドのステークウェイテッドメタモデルを最適化するために使用されます。公式データによると、2025 年 7 月に初回の自社株買いを開始して以来、プラットフォームのアクティブアカウント数は 2 倍以上に増加し、資産管理規模(AUM)は 2025 年末の約 5.6 億ドルから現在の約 7 億ドルに増加しました。今回の自社株買い前、Numerai の金庫は約 310 万枚の NMR を保有していました。今回の自社株買いは発表前に完了しており、取引は Coinbase Institutional を通じて公開市場で段階的に実行され、市場価格への影響を軽減しています。

first_img Sygnum:機関顧客はもはや単一のステーブルコインに賭けず、複数のツールが相互運用できる統一プラットフォームを要求しています。

スイスのデジタル資産銀行Sygnumの最高戦略責任者トーマス・アイヒェンベルガーは木曜日に、機関投資家は特定のステーブルコインの勝利を待つのではなく、トークン化された預金、規制されたステーブルコイン、トークン化されたマネーマーケットファンドを同じインフラストラクチャ上で統合し、資金管理部門が許可された決済、24時間365日の国境を越えた流動性、オンデマンド流動性収益の間で柔軟に切り替えられることを要求していると述べました。Sygnumは今年、UBS、PostFinance、Raiffeisen、チューリッヒ州立銀行などのスイスの銀行機関と共同でスイスフランのステーブルコインテストプロジェクトを開始しました。インフラストラクチャの観点から、アイヒェンベルガーはほとんどの機関の議論が依然としてプライベートチェーンを前提としているが、実際の運営者は「公共だが許可された」モデル、つまり公共インフラに規制されたアクセスコントロールを加える方向に向かっていると指摘しました。さらに、EUの37の大手銀行で構成されるQivalis連盟は、今年の年末までにデジタルユーロを導入する計画を立てており、銀行業界の自主的な推進は、中央銀行がデジタル通貨を主導するというラガルド総裁の立場に直接挑戦しています。

ZetaChain 2 は、プライバシーを重視した大規模モデル統合アプリケーション Anuma を正式にローンチし、プライバシーメモリと AI の相互運用性を提供します。

公式の発表によると、ZetaChainはAI相互運用性層ZetaChain 2を正式に立ち上げ、プライバシーを重視した大規模モデル統合アプリケーションAnumaを同時にリリースしました。ZetaChain 2は、開発者がAIモデルを超えて動作するアプリケーションとエージェントを構築するのを支援するために設計された全く新しいAI相互運用性層であり、プライベートなユーザーコンテキストを保持しながら、バックエンドインフラストラクチャなしでグローバルな収益化を実現します。ZetaChain 2は、AIポータル(AI Portal)とプライベートメモリ層(Private Memory Layer)の2つのコアコンポーネントで構成されています。AIポータルは統一されたルーティングと実行層を提供し、アプリケーションがロックされることなく複数のAIモデルプロバイダーにアクセスできるようにし、可用性、フォールバック、コスト/パフォーマンスの最適化をサポートします。プライベートメモリ層は、暗号化と権限管理の方法でユーザーコンテキストを保護するプロトコルレベルのメモリシステムであり、体験がセッションを超えて持続可能である一方で、ユーザーがアプリケーションとエージェントへのアクセス範囲を制御できるようにします。AnumaはZetaChain 2に基づく初の消費者向けAIアプリケーションであり、現在ベータ版が開始され、公開候補者リストが立ち上がっています。ユーザーは公開候補者リストを通じて早期アクセスを申請できます。この製品は、一度の体験で複数の先進的なAIモデルに接続し、ユーザーが異なるモデル間でコンテキストを失うことなく切り替えられるように設計されており、記憶がプライベートでユーザーによって制御されるようになっています。
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