La revolución blockchain ha cambiado el panorama financiero; Entre sus usos más revolucionarios se encuentra la tokenización de activos del mundo real (RWA). La tokenización está abriendo posibilidades hasta ahora inauditas para la propiedad fraccionada, mayor liquidez y acceso mundial al permitir que activos físicos como bienes raíces, obras de arte, productos básicos y propiedad intelectual se muestren virtualmente en la cadena de bloques. Rexas Finance (RXS) está atrayendo interés en esta industria en expansión como una plataforma única identificada por modelos avanzados de IA como ChatGPT-4 y Grok AI de Elon Musk como la próxima innovación de blockchain con posible impacto en el mercado y trayectoria de crecimiento para desafiar a Solana (SOL).
Al abordar cuestiones importantes en las finanzas convencionales y permitir la tokenización de RWA impulsada por blockchain para todos, Rexas Finance se ha distinguido en un mercado saturado. Su plataforma permite la propiedad fraccionada de activos valiosos, abriendo así mercados normalmente dominados por inversores institucionales a los actores comunes. Esta democratización de la propiedad de activos lo cambia todo. Rexas Finance permite a las personas invertir en partes de bienes raíces, obras de arte o productos básicos sin tener que comprometer grandes fondos al dividir los activos en tokens digitales razonables. Esto produce un ecosistema financiero más inclusivo que permite a una audiencia más amplia crear riqueza. Rexas Finance sobresale especialmente por su diseño centrado en el usuario. Rexas Finance ha simplificado el procedimiento de tokenización, a diferencia de muchos sistemas blockchain que requieren conocimientos tecnológicos sofisticados. Con solo unos pocos clics, QuickMint Bot permite a los usuarios tokenizar activos, reduciendo así los obstáculos de entrada para usuarios no técnicos y novatos. Los inversores minoristas e institucionales han encontrado resonancia en esta estrategia, lo que confirma a Rexas Finance como pionero en la tendencia de tokenización de RWA.
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El primer enfoque de Rexas Finance es la seguridad, por lo que su AI Shield ofrece una defensa moderna para contratos inteligentes. La plataforma garantiza un entorno seguro para las transacciones mediante la detección de vulnerabilidades de IA, fortaleciendo así la confianza y confiabilidad del usuario.
Diseñado para ser eficiente, QuickMint Bot simplifica el proceso de tokenización de activos para que los usuarios puedan traducir rápidamente activos reales en tokens de blockchain en unos minutos. Independientemente del conocimiento tecnológico, esta invención facilita que cualquiera pueda participar en el ecosistema RWA.
Las convenciones financieras a veces sufren de horarios de negociación limitados y falta de liquidez. Rexas Finance utiliza una infraestructura distribuida para permitir el comercio de activos tokenizados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, abordando así estas restricciones. Especialmente para activos de alto valor como bienes raíces y antigüedades, esta actividad constante del mercado mejora la liquidez y crea posibilidades comerciales en tiempo real.
El gran éxito de Rexas Finance enfatiza la capacidad de la plataforma para revolucionar el sector financiero. De un objetivo de 12,2 millones de dólares, la preventa, que ahora se encuentra en la etapa 6, ha recaudado casi 9,9 millones de dólares con 172 millones de tokens vendidos de un total de 200 millones. La rápida aceptación de las monedas RXS pone de relieve la gran confianza de los inversores en la idea y la implementación de la plataforma. A diferencia de muchas iniciativas que dependen del financiamiento de riesgo, Rexas Finance ha alcanzado sus puntos de referencia con la ayuda de las comunidades. Esta expansión natural demuestra un acuerdo general sobre el valor a largo plazo de la plataforma y su capacidad para resolver problemas financieros prácticos. Con los tokens actualmente a 0,08 dólares y un precio de cotización previsto de 0,20 dólares, el atractivo precio de la preventa atrae especialmente a los primeros inversores.
Desde los altos costos de transacción hasta la disponibilidad limitada para los pequeños inversores, el sistema financiero convencional está plagado de ineficiencias. La plataforma reduce el acceso al permitir inversiones en fracciones de activos muy valiosos, reduciendo así los requisitos de entrada. El libro mayor distribuido de Blockchain garantiza transacciones abiertas, eliminando así la opacidad que a veces afecta a los mercados convencionales. Los activos tokenizados en Rexas Finance se pueden intercambiar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que ofrece más liquidez que en los mercados tradicionales limitados por horarios de negociación específicos. Estos acontecimientos no sólo atraen a inversores habituales, sino que también despiertan su curiosidad los actores institucionales que buscan respuestas contemporáneas a problemas de larga data.
Investigaciones recientes realizadas por sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT-4 y Grok AI de Elon Musk encontraron que Rexas Finance es un proyecto notable con la posibilidad de convertirse en la próxima Solana (SOL). Reconocida por su velocidad y escalabilidad, Solana cambió el escenario de blockchain al abordar problemas importantes con aplicaciones distribuidas. Al combinar creatividad, accesibilidad y relevancia práctica, Rexas Finance también está transformando la tokenización de activos. La infraestructura técnica de Solana impulsó su éxito; Rexas Finance está desarrollando su legado en materia de utilidad y usabilidad. Su capacidad para presentar al público activos tokenizados del mundo real ayudará a RXS a clasificarse entre los mejores tokens en los próximos años.
La revolución blockchain sigue redefiniendo las finanzas y Rexas Finance lidera este cambio. La plataforma aborda algunos de los problemas más urgentes de las finanzas convencionales al permitir la propiedad fraccionada, mejorar la liquidez y proporcionar herramientas sencillas. Rexas Finance está posicionado para emular el ascenso explosivo de Solana con su éxito de preventa, tecnologías innovadoras como AI Shield y QuickMint Bot y soporte de modelos avanzados de IA. Los inversores tienen una oportunidad inigualable de participar temprano en lo que podría ser el próximo gran avance en la innovación de blockchain a medida que el token RXS se acerca a su precio de cotización de 0,20 dólares y apunta a una valoración de 14 dólares. Rexas Finance es una oportunidad de inversión para las personas que desean beneficiarse de la revolución blockchain en lugar de simplemente un proyecto para observar.
Para obtener más información sobre Rexas Finance (RXS), visite los enlaces a continuación:
Sitio web: https://rexas.com
Gana un sorteo de $1 millón: https://bit.ly/Rexas1M
Documento técnico: https://rexas.com/rexas-whitepaper.pdf
Gorjeo/X: https://x.com/rexasfinance
Telegrama: https://t.me/rexasfinance
En nuestra próxima ronda de AI Madness, ChatGPT y Gemini compiten por la corona con siete nuevos indicaciones que prueban todo, desde la resolución de problemas técnicos hasta la narración creativa.
Ambos pesos pesados están disponibles como aplicaciones independientes, y los usuarios ya no necesitan una cuenta para acceder a ChatGPT o Gemini.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
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