Berita
Tetap terinformasi dengan tren kripto terbaru melalui liputan mendalam dari para ahli kami.

Hyperliquid Bertahan di $47,26 Setelah Kenaikan Mingguan 6,5% karena Resistensi Membatasi Kenaikan
Cryptonewsland·2025/09/07 16:47

Debut Dogecoin ETF Semakin Dekat saat DOGE Mengincar Breakout Segitiga
Cryptonewsland·2025/09/07 16:46

El Salvador Membeli Emas, Memperluas Cadangan Sambil Menyesuaikan Kebijakan Bitcoin
Portalcripto·2025/09/07 16:43
WLFI Membekukan Token Investor, Memicu Kekhawatiran Kepatuhan
Portalcripto·2025/09/07 16:42
Ethereum Mungkin Akan Mendapatkan Privasi dengan Tekanan Institusional dari Wall Street
Portalcripto·2025/09/07 16:42
Ethereum Memperkuat Kepemimpinan DeFi dengan TVL Tertinggi di Pasar
Portalcripto·2025/09/07 16:42
Orang Venezuela Membeli Stablecoin USDT di Tengah Inflasi 229%
Portalcripto·2025/09/07 16:42
CEO Digital Ascension: XRP Tidak Seharusnya Mengalami Penurunan 90% Lagi
Portalcripto·2025/09/07 16:42

Tether membantah rumor penjualan Bitcoin, menegaskan pembelian BTC, emas, dan tanah
CryptoNewsNet·2025/09/07 16:32
Kilat
- 23:13USDC Treasury mencetak 250 juta USDCJinse Finance melaporkan, menurut pemantauan Whale Alert, pada pukul 03:56 waktu Asia Timur hari ini, USDC Treasury mencetak 250.000.000 USDC.
- 22:32Alibaba meluncurkan model kecerdasan buatan Qwen3-Next yang lebih efisienJinse Finance melaporkan bahwa Tongyi Qianwen, anak perusahaan Alibaba, telah merilis arsitektur model dasar generasi berikutnya, Qwen3-Next, dan membuka kode seri model Qwen3-Next-80B-A3B yang berbasis arsitektur tersebut. Dibandingkan dengan struktur model MoE Qwen3, struktur ini telah mengalami beberapa peningkatan inti: mekanisme atensi campuran, struktur MoE dengan tingkat sparsitas tinggi, serangkaian optimasi yang ramah terhadap stabilitas pelatihan, serta mekanisme prediksi multi-token yang meningkatkan efisiensi inferensi. Berdasarkan struktur model Qwen3-Next, Alibaba telah melatih model Qwen3-Next-80B-A3B-Base, yang memiliki 80 miliar parameter namun hanya mengaktifkan 3 miliar parameter. Model Base ini mencapai performa yang sebanding atau bahkan sedikit lebih baik dibandingkan model Qwen3-32B dense, sementara biaya pelatihannya (GPU hours) kurang dari sepersepuluh dari Qwen3-32B, dan throughput inferensi pada konteks di atas 32k lebih dari sepuluh kali lipat Qwen3-32B, sehingga mencapai efisiensi biaya pelatihan dan inferensi yang luar biasa.
- 22:24BlackRock berencana melakukan tokenisasi pada dana yang dimilikinya yang berisi aset dunia nyata dan saham.Menurut ChainCatcher, setelah keberhasilan bitcoin ETF, BlackRock berencana untuk melakukan tokenisasi dana yang memiliki aset dunia nyata dan saham di bawah naungannya, serta menempatkannya di blockchain.