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ai

人工智能(AI)在加密领域通常指利用机器学习和数据分析技术来优化区块链网络的性能、安全性和效率。AI可以用于智能合约的自动化执行、交易模式识别、市场预测以及风险管理等方面。通过分析大量数据,AI能够提供更精准的市场洞察和决策支持,从而提高投资回报率和降低操作风险。AI与区块链的结合有望推动去中心化应用(DApps)的创新和发展。
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first_img OpenAI 称在第二个千禧年大奖难题上取得重大进展

ChainCatcher 消息,OpenAI 向《纽约时报》表示,自 9 月 8 日宣布解决纳维-斯托克斯方程以来,已在第二个千禧年大奖难题上取得“实质性进展”,但未透露具体是哪个难题,也未给出披露时间表。千禧年大奖难题是克莱数学研究所自 2000 年以来设立的七个悬赏 100 万美元的数学难题。外界猜测该难题可能是霍奇猜想,一个关于如何计算复杂几何形状中“孔洞”数量的 76 年历史难题。OpenAI 未证实这一猜测,也未回应关于其背后模型是专为长时间任务设计的 Aeon 版本的传闻。此前 OpenAI 于 9 月 8 日宣布,其未发布的内部模型生成了 Lean 验证的证明,显示纳维-斯托克斯方程可能“爆炸”为物理上不可能的无限速度,整个过程动用了约 1 万个协调 AI 智能体,耗时约 88 小时。但该声明引发争议。纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 称,他与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 已在此前近一年里研究相关证明,并于 8 月 22 日完成,而 OpenAI 的 Sébastien Bubeck 得知后抢先发表。OpenAI 表示并非为了 100 万美元奖金,而是将这些难题作为衡量模型进步速度的公开标尺。克莱数学研究所对纳维-斯托克斯证明的审查仍在进行中,过去千禧年难题的验证通常需要数年时间。

first_img Chainalysis:朝鲜与伊朗黑客推动链上恶意软件写入量激增 420%

ChainCatcher 消息,据 Cointelegraph 报道,Chainalysis 报告显示,过去 12 个月攻击者在公共区块链上存储恶意软件指令或基础设施信息的次数激增 420%,国家背景黑客每季度贡献约三分之二的新增活动。Chainalysis 将此前未归因的 Tron、Aptos 与 BNB Smart Chain 活动关联至朝鲜背景组织 UNC5342。 报告指出,Tron 与 Aptos 交易中的编码指针将受感染设备导向同一笔 BSC 交易,其中包含加密的服务器地址与配置数据,用于连接远程访问和数据窃取基础设施。公共区块链上的信息在域名、服务器或代码仓库被关闭后仍可访问,提升了恶意软件活动的持久性。2025 年朝鲜黑客曾使用类似技术 EtherHiding 将窃币代码植入智能合约。 此外,自 2025 年 7 月以来恶意区块链写入量增长 440%,当时高容量开源中国 AI 模型开始具备生成恶意代码的能力。Chainalysis 网络犯罪研究负责人 Eric Jardine 表示发现明确的时间点关联,但无法证明攻击者使用了这些模型。 Chainalysis 还识别出疑似与伊朗情报部有关联的威胁行为者,将编码命令与控制路由数据写入比特币区块链,并向与中本聪有历史关联的知名地址发送小额付款,该地址与攻击者无关,仅作为受感染设备获取更新指令的永久公共位置。
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