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Foresight News informa que la plataforma descentralizada de privacidad de IA, FLock.io, ha lanzado la FOMO Reward Season 1, cuyos premios ya están disponibles para reclamar. A través de un nuevo mecanismo, FOMO conecta el uso de inferencias de IA, el staking de tokens de modelos y la distribución de incentivos FLOCK, formando un ciclo cerrado de recompensas on-chain impulsado por el uso real.En la FOMO Reward Season 1, los usuarios pueden participar en la distribución de recompensas de los tokens de modelo al hacer llamadas a modelos a través de la plataforma API de FLock y generar costos reales de uso. Cuanto más utilicen un modelo, mayor será el peso que tengan en el pool de recompensas de ese modelo; además, los usuarios pueden hacer staking de los tokens de modelo que realmente utilizaron para aumentar el peso de sus recompensas, y obtener recompensas liberadas de FLOCK y incentivos de tokens de modelo adicionales.Este mecanismo introduce el uso de inferencias de IA en el sistema de incentivos on-chain: los usuarios generan costos de uso reales mediante llamadas a la API, creando demanda en torno a los tokens del modelo correspondiente; hacer staking de los tokens utilizados incrementa el peso de la recompensa, y tener gmFLOCK puede servir como una bonificación global entre modelos, aumentando la capacidad de capturar incentivos en toda la economía de modelos.FLock.io señala que este mecanismo no es simplemente un subsidio, sino que transforma los incentivos FLOCK de una distribución tipo airdrop sencilla a recompensas de uso sustentadas por la demanda real de IA. A medida que OpenClaw, Hermes Agent y más tokens de modelos de terceros generan cargas de trabajo reales de IA, la competencia por el ciclo de recompensas FLOCK seguirá intensificándose. Para los participantes tempranos, esta etapa es una ventana clave para establecer posiciones de uso de API, staking de tokens de modelo y bonificaciones de gmFLOCK, con la posibilidad de que el peso de la participación temprana se amplifique en los futuros ciclos de recompensas.

BlockBeats informó que, según The Washington Post el 15 de mayo, el presidente estadounidense Donald Trump no reveló dentro del plazo legal sus transacciones de acciones por decenas de millones de dólares relacionadas con Microsoft, Amazon y otras empresas, retraso que se extendió durante varios meses. Según los últimos documentos de declaración de inversiones, fue sancionado con una multa de 200 dólares. El informe señala que estas transacciones involucran varias importantes acciones tecnológicas y financieras, y la información revelada muestra que el volumen de sus operaciones de activos alcanza el nivel de decenas de millones de dólares. El retraso en la declaración generó preocupación pública sobre si está cumpliendo estrictamente las regulaciones federales de divulgación financiera. De acuerdo con lo exigido por la Oficina de Ética del Gobierno de los EE. UU., los funcionarios federales deben declarar las transacciones financieras importantes dentro del plazo estipulado, aunque en la práctica existe cierto retraso y las sanciones suelen ser leves.

Odaily informó que Bitget anunció el lanzamiento de una nueva página de aterrizaje Bitget AI, mostrando aún más su estrategia de productos enfocada en el ecosistema de trading con inteligencia artificial. Según los datos, el número de usuarios del ecosistema Bitget AI ya superó 1 millón, el volumen total de negociación alcanzó los 1.2 mil millones de dólares y ya soporta más de 58 herramientas de trading, abarcando escenarios clave como análisis de mercado, asistencia al trading, construcción de estrategias y flujos de trabajo automatizados. Bajo el marco de operaciones multi-asset de UEX, Bitget AI se convierte en el elemento clave donde el sistema inteligente se integra profundamente dentro de los escenarios de trading de la plataforma, además de representar un paso importante hacia su evolución como Agent Native Exchange. Los productos principales de este ecosistema incluyen el agente AI GetClaw, que ofrece información del mercado en tiempo real sin necesidad de instalación; el asistente AI GetAgent para ejecución de estrategias y trading automático; y la plataforma para desarrolladores Agent Hub, que brinda API abiertas y capacidad de integración de modelos. Los tres productos trabajan conjuntamente para crear un circuito completo de “insight—estrategia—ejecución”, proporcionando a los usuarios servicios de trading inteligente perfectamente conectados. La directora ejecutiva de Bitget, Gracy Chen, reveló que en la próxima etapa se lanzarán una serie de nuevas funciones, incluyendo los AI Trading Playbooks actualmente en fase de pruebas internas, con el objetivo de mejorar la infraestructura de trading con AI, cubriendo desde la creación de estrategias hasta el backtesting, despliegue y distribución.