AI-агент із керуванням від 360 Digital Security заявляє, що знайшов приблизно 1 000 нових вразливостей, зокрема в Office та OpenClaw; AI тепер є основою для виявлення та підготовки ланцюжків експлойтів, конкуруючи з Mythos. Анотація: У звіті, на який посилається Bloomberg, зазначено, що AI-керований агент із виявлення вразливостей 360 Digital Security Group упродовж останніх місяців визначив майже 1 000 раніше невідомих вразливостей, зокрема в Microsoft Office та у фреймворку OpenClaw. Компанія стверджує, що AI перетворився на основний рушій для виявлення вразливостей, і оголосила про AI-інструмент, який прискорить побудову ланцюжків експлойтів. Бенінказа описує 360 як конкурента Mythos від Anthropic на основі огляду компанії, зробленого Natto Thoughts, за її китайськомовними оголошеннями.

Повідомлення Gate News, 22 квітня — За даними Coinglass, 34,98 мільйона USDT були переказані з великої CEX на невідомий гаманець о 23:13 UTC 22 квітня.

Нова адреса гаманця 0xf860 вивела 18,000 ETH (~$43.22 million) з великої біржі та перевела кошти в BitGo; дані ончейн не показують попередньої активності для цього гаманця. Анотація: Нещодавно створена адреса гаманця вивела 18,000 ETH (приблизно на $43.22 million) з великої біржі та перемістила кошти до BitGo; ончейн-запис не містить попередньої історії транзакцій для гаманця.

Дані Coinglass показують, що BTC нижче $74,880 може спричинити $2.054B у лонг-ліквідаціях на провідних CEX; BTC вище $82,692 може спричинити $1.224B у шорт-ліквідаціях.

Повідомлення Gate News, 22 квітня — Aethir, провайдер децентралізованої інфраструктури GPU-хмар для обчислень, сьогодні запустив версію 1.0 Aethir Claw — платформи для розміщення AI-агентів. Платформа дає змогу користувачам без технічної підготовки розгортати та налаштовувати AI-агентів повністю в межах їхнього браузера менш ніж за п’ять

Крупна CEX закликає Конгрес встановити мінімальний податковий поріг для звільнення від оподаткування криптових операцій і надати гнучкі строки звітування щодо стейкінгу, посилаючись на те, що форми IRS показують: більшість угод відбуваються нижче порогів і створюють значний тягар звітності. У статті повідомляється, що велика централізована біржа закликає Конгрес США запровадити мінімальні пороги звільнення від оподаткування з урахуванням інфляції для криптових операцій і дозволити платникам податків обирати, коли звітувати про винагороди зі стейкінгу. Вона посилається на дані CoinDesk: 56 мільйонів криптових податкових форм було подано за 2025 рік, причому більшість операцій мають вартість нижче $50, що ілюструє адміністративний тягар чинних правил звітності та необхідність змін у політиці.

CoinGecko запускає AI-ринкові зведення, графіки, відстежувач гаманців і партнерську платформу, виходячи за межі цінових даних до аналітики та щоденного використання, поки трафік знижується, з потенційним продажем приблизно на $500M. Анотація: CoinGecko запустив AI-підсилені ринкові зведення, розширені графіки, відстежувач гаманців, який моніторить публічні адреси в мережах EVM із P&L і середньою ціною купівлі, а також партнерську платформу для розміщень проєктів і реклами. Разом із GeckoTerminal цей набір прагне вийти за межі цінових даних у бік щоденної аналітики та залучення, реагуючи на конкуренцію з боку AI та зміну поведінки користувачів, водночас намагаючись захистити джерела доходів на тлі падіння трафіку та потенційного продажу поблизу $500 мільйонів.

Брифінг Cambricon за 2025 рік сигналізує про потенціал зростання на тлі зростання попиту на ШІ; генеральний директор Чень Тяньши підкреслює незалежну IP-правовласність, підтримку галузі та довгострокові партнерства, щоб управляти конкуренцією, запасами та судовими позовами, що тривають.

Повідомлення Gate News, 22 квітня — За словами аналітика Darkfost, частка обсягу торгів альткоїнами на великій централізованій біржі досягла 51%, що суттєво більше, ніж 31% на початку березня, тоді як частки Bitcoin і Ethereum знизилися до 30% та 17% відповідно. Частка обсягу торгів Ethereum різко знизилася з

Відкритий код ml-intern від Google — автономний агент ML для досліджень від Hugging Face, який читає статті, добирає дані, навчає, оцінює та вдосконалює роботу в межах науки, медицини й математики. Анотація: ml-intern від Hugging Face — це автономний агент для досліджень ML з відкритим кодом, який читає статті, формує добірки датасетів, навчається на локальних або хмарних GPU, оцінює результати та ітерує покращення. Створений на smolagents із CLI та веб-інтерфейсами, він орієнтується в arXiv/HF Papers, HF Hub та HF Jobs. Демонстрації охоплюють науку, медицину та математику, демонструючи наскрізну автоматизацію та приріст продуктивності.