Định giá DeepSeek có thể đạt 8 tỷ đô la

Tin tức 01-28 13:39

Công ty bảo mật: Số lượng token lừa đảo liên quan đến DeepSeek tăng gấp ba lần chỉ trong một ngày

Theo tin tức từ BitouchNews, Theo Cointelegraph, các token tiền điện tử “DeepSeek” độc hại đã tăng mạnh trong 24 giờ qua khi công ty trí tuệ nhân tạo DeepSeek của Trung Quốc trở nên phổ biến.Theo dữ liệu từ công ty bảo mật BlockAid, tính đến ngày 27 tháng 1, ít nhất 75 mã thông báo lừa đảo có liên quan đã được tạo, tăng gấp ba lần so với ngày hôm trước. Điều này phù hợp với sự gia tăng của các token giả sau khi Tổng thống Mỹ Trump phát hành đồng Meme vào ngày 18 tháng 1.Theo nhà phân tích nghiên cứu Oz Tamir của BlockAid, những kẻ lừa đảo đã xây dựng một DApp bắt chước trang web DeepSeek, trang web này có nút "Kết nối ví" có thể lấy cắp tiền trong ví của người dùng khi nhấp vào.

Tin tức 02-08 20:13

DeepSeek có hơn 100 triệu người dùng trong 7 ngày

Theo tin tức từ BitouchNews, Theo báo cáo của Jinshi, DeepSeek đã hoạt động trong 20 ngày và có hơn 20 triệu người dùng hoạt động hàng ngày, chiếm 40% ChatGPT. Vụ nổ xảy ra vào tuần cuối cùng của tháng 1, vài ngày sau khi DeepSeek-R1 được phát hành. Vào tháng 1, DeepSeek đã thu hút được 125 triệu người dùng (bao gồm cả trang web và ứng dụng, không tính trùng). Hơn 80% trong số những người dùng này đến từ tuần trước, điều đó có nghĩa là DeepSeek đã đạt được mức tăng trưởng 1 tỷ người dùng trong 7 ngày.

Tin tức 01-30 13:49

DeAgentAI thông báo tích hợp với DeepSeek để cùng thúc đẩy phát triển AI phi tập trung

Theo tin tức từ BitouchNews, DeAgentAI chính thức thông báo rằng họ đã tích hợp mô hình lý luận AI của DeepSeek để tối ưu hóa hơn nữa khả năng quản trị trên chuỗi và khả năng giao dịch do AI điều khiển. Là cơ sở hạ tầng AI Agent lớn nhất trên Movement, BTC và BSC, việc tích hợp DeAgentAI sẽ cải thiện đáng kể khả năng ra quyết định tự động và hiệu quả thực thi của các tác nhân thông minh.Dựa trên mô hình DeepSeek R1 và báo cáo kỹ thuật, DeAgentAI đang xây dựng cơ chế khen thưởng Based quy tắc Web3, kết hợp mô hình hành vi "tiền thông minh" với các quy tắc đánh giá lợi nhuận để tối ưu hóa AI trong nền kinh tế chuỗi. Khả năng thích nghi. Đồng thời, một lượng lớn dữ liệu xã hội Web3 có quy trình tư duy đã được thu thập và đào tạo, và R1 được tinh chỉnh kết hợp với cơ chế RBR để AI có thể hiểu luồng thông tin Web3 và hành vi thị trường chính xác hơn.Sự tích hợp này không chỉ thúc đẩy sự phát triển của kỷ nguyên AI tự động mà còn đẩy nhanh việc triển khai AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) phi tập trung. Chúng ta có thể chứng kiến một tương lai phi tập trung thực sự được điều khiển bởi các tác nhân thông minh.