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Begleitdienste sind in Multiplayer-Online-Spielen von großer Bedeutung, da sie die sozialen, lernbezogenen und unterhaltenden Bedürfnisse der Spieler erfüllen und somit die Beteiligung sowie die Bindung an das Spiel erhöhen. Balance bietet globale Begleitdienste an und baut ein offenes sowie faires Gaming-Ökosystem auf. Balance hat eine Spiele-Blockchain eingeführt, die auf Layer-2-ZK-Rollup basiert und sofortige Transaktionen, Skalierbarkeit sowie gebührenfreie Nutzung ermöglicht. Durch den Einsatz von KI-Technologie wird die Einstiegshürde für Spieleentwickler gesenkt. EPT-Token können zur Bezahlung von Betrieb und Wartung der Netzwerkknoten, zur Mitwirkung an der Governance sowie zum Kauf von In-Game-Gütern und Dienstleistungen verwendet werden. Zudem hat Balance eine Whitelist-Kampagne gestartet, bei der Nutzer zu Mitgestaltern werden und am Gewinn teilhaben können.
Ethereum fällt unter 4.000 USD, da Händler Kapital in Solana umschichten, was auf eine sich verändernde Marktdynamik und wachsendes Interesse an alternativer Layer-1-Exponierung hindeutet. Ethereum steht vor einer möglichen Bärenfalle. Solana erhält institutionelle Unterstützung. MAGACOIN FINANCE: Ein sicherer Hafen unter den Altcoins. Positionierung im Voraus.
- 22:32Alibaba stellt das effizientere Qwen3-Next KI-Modell vorJinse Finance berichtet, dass Tongyi Qianwen, eine Tochtergesellschaft von Alibaba, die nächste Generation der Basismodell-Architektur Qwen3-Next veröffentlicht und die darauf basierenden Qwen3-Next-80B-A3B-Modelle als Open Source bereitgestellt hat. Im Vergleich zur MoE-Modellarchitektur von Qwen3 wurden folgende Kernverbesserungen vorgenommen: ein hybrider Aufmerksamkeitsmechanismus, eine hochgradig sparsame MoE-Struktur, eine Reihe von optimierungsfreundlichen Trainingsmethoden für mehr Stabilität sowie ein Multi-Token-Vorhersagemechanismus zur Steigerung der Inferenz-Effizienz. Basierend auf der Qwen3-Next-Modellarchitektur hat Alibaba das Qwen3-Next-80B-A3B-Base-Modell trainiert, das über 80 Milliarden Parameter verfügt, von denen nur 3 Milliarden aktiviert werden. Dieses Basismodell erreicht eine vergleichbare oder sogar leicht bessere Leistung als das dichte Qwen3-32B-Modell, während die Trainingskosten (GPU-Stunden) weniger als ein Zehntel des Qwen3-32B betragen. Bei einer Kontextlänge von über 32k ist der Inferenzdurchsatz mehr als zehnmal so hoch wie beim Qwen3-32B, was ein außergewöhnliches Verhältnis von Trainings- und Inferenzkosten ermöglicht.
- 22:24BlackRock plant, seine Fonds mit Realwelt-Assets und Aktien zu tokenisieren.ChainCatcher berichtet, dass BlackRock nach dem Erfolg des Bitcoin ETF plant, seine Fonds mit Real-World Assets und Aktien zu tokenisieren und diese auf die Blockchain zu bringen.
- 22:15Die US-amerikanische DTCC hat nun FSOL, HBR und XRPC gelistet.Jinse Finance berichtet unter Berufung auf Marktquellen, dass die Depository Trust & Clearing Corporation (DTCC) in den USA den Fidelity Solana ETF (FSOL), den Canary HBAR ETF (HBR) und den Canary XRP ETF (XRPC) gelistet hat. Obwohl dieser Schritt keine regulatorische Genehmigung oder ein eindeutiges Ergebnis eines Zulassungsverfahrens für den ETF bedeutet, ist die Listung auf der DTCC-Website ein „Standardprozess“ für die Einführung neuer ETFs.