Цена Story Protocol

Цена $CAMP сильно не соответствует его фундаментальным показателям Это L1 блокчейн, сосредоточенный на IP. Каждый может токенизировать свой IP (музыка, видео, что угодно) и зарегистрировать его в блокчейне, чтобы его можно было ремиксировать и монетизировать Мы уже видим, как $IP разрушает этот нарратив с почти $2 млрд оценкой. $CAMP находится в той же категории с аналогичным предложением ценности, с капитализацией менее $40 млн Просто вернуться к историческому максимуму за 2 месяца назад будет 10x Кажется, это легкая ставка

#CRYPTO MINUTES - 21.10.2025 $BTC ETF Flows - 📊 Чистый приток : -$40.4M ⚡️ 7-дневный средний : -$181.5M $ETH ETF Flows - 📊 Чистый приток : -$145.7M ⚡️ 7-дневный средний : -$90.3M ТОП УВЕЛИЧИТЕЛИ: $COAI, $HASH, $ZEC, $SKY, $M ТОП УБЫТКИ: $TAO, $ASTER, $MNT, $HYPE, $IP Крупный покупатель, BitMine (BMNR), приобрел более $800 миллионов в Эфире, увеличив свои $ETH активы выше $13 миллиардов. (Bullish) Крипто-кит, прозванный "Инсайдером Трампа", увеличил короткую позицию по Биткойну на ~$22 миллиона (≈200 BTC). (Cautious) Мировая капитализация криптовалюты выросла на ~3.0% до около $3.85 триллиона, при этом основные активы выросли после недавнего стресса. (Neutral-to-Positive) Цены на криптовалюту остановились, так как Биткойн упал ниже ~$108K, а ETF зарегистрировали четыре подряд дня оттока, составивших более $1.2 миллиарда. (Negative) Coinbase Global объявила о приобретении блокчейн-платформы Echo за ~$375 миллионов, чтобы расшириться в сделки с токенами на ранних стадиях. (Bullish) В Индии криптовалюты все чаще используются на платформах азартных игр с реальными деньгами, что вызывает опасения по поводу регулирования и прозрачности. (Mixed) SPAC, поддерживаемый Ripple Labs и Kraken, планирует привлечь ~$1 миллиард для создания публичной казны $XRP. (Bullish) Федеральная резервная система сегодня проводит конференцию по крипто-платежам, что свидетельствует о растущем институциональном интересе к цифровым активам. (Bullish) JPMorgan Chase предупредила, что затраты на финансирование банков растут на фоне последствий краха First Brands Group и Tricolor Holdings из-за скрытых рисков для недепозитных учреждений. (Negative) Главный экономист Европейского центрального банка отметил риски для банков еврозоны из-за ограничений финансирования в долларах США на фоне тарифного и ликвидного давления. (Cautious) Инвесторы разрываются между страхом упустить возможность (FOMO) и страхом потери (FOWO), так как фондовые рынки остаются на высоком уровне, несмотря на беспокойства по поводу кредитов и частных рынков. (Mixed)

🚨 Это изменит то, как мы потребляем исследования, навсегда. MIT только что представил Paper2Video, и это первая система, которая не просто резюмирует статьи, а понимает, как на самом деле работает научное повествование. Все пытались автоматически генерировать исследовательские видео. Все они ужасны, потому что рассматривают статьи как блоги, которые нуждаются в озвучивании. Неправильный подход. Эти исследователи поняли то, что никто другой не заметил: научные статьи имеют скрытую грамматику. Каждая секция выполняет риторическую задачу. И каждая задача требует разного визуального языка. Вот прорыв: Система читает структуру статьи: введение, методы, результаты, обсуждение. Затем она назначает каждой секции роль в повествовании, используя мультимодальные LLM. Определение проблемы получает анимированный контекст. Инновации в методах получают схемы. Оценка получает графики. Обсуждение получает акцент на говорящих головах. Это не резюмирование. Это перевод научной риторики в визуальный нарратив. Процесс безумный: Сначала она генерирует озвученный сценарий, определяя риторическую функцию каждого абзаца. Не "что это говорит", а "какую задачу это выполняет в аргументации." Затем она создает визуальные материалы, соответствующие каждой функции. Графики для количественных утверждений. Анимации для процессов. Сгенерированные фигуры для концептуальных связей. Наконец, она синхронизирует аудио озвучивание с переходами, создавая динамичное объяснение, которое течет как документальный фильм, а не как слайд-шоу. Цифры разрушили мои ожидания: 94% фактической точности в сгенерированных видео. Это выше, чем у созданных человеком резюме в их оценке. 3.6× быстрее, чем ручное создание объяснений. Мы говорим о 20-страничных статьях, превращенных в 3-минутные видео за минуты, а не дни. Ученые оценили эти видео как более увлекательные И более точные, чем традиционные резюме исследований. Последствия разрушают всю модель академической коммуникации: Исследования становятся доступными без упрощения. Статья аспиранта достигает студентов бакалавриата, журналистов и практиков, не теряя строгости. Обучение трансформируется из чтения плотных PDF в просмотр структурированных визуальных нарративов. Вы усваиваете сложное исследование за то время, что требуется, чтобы выпить кофе. Академическая публикация переходит от статичных документов к интерактивным, мультимодальным опытам. Статьи больше не просто лежат в журналах — они становятся живым образовательным контентом. Это не инкрементальное улучшение. Это архитектурная операция над тем, как распространяется знание. Прямо сейчас прорывные исследования находятся за платными стенами и стенами жаргона. Даже когда они открыты, они заперты за стеной навыков чтения академической прозы. Paper2Video одновременно разрушает все три стены. Будущее — это не исследователи, пишущие статьи для других исследователей. Это исследователи, создающие один раз, а ИИ адаптирующий эти знания в каждый формат, который потребляют люди. "Чтение исследований" становится таким же беспрепятственным, как открытие YouTube. Статья все еще доступна для глубокого изучения. Но понимание больше не требует PhD в расшифровке академического письма. Мы только что стали свидетелями рождения научного повествования, управляемого ИИ. Статьи больше не будут просто читаться. Их будут переживать.