Gate 加密货币快讯与市场动态

Gate 快讯实时追踪加密货币市场新闻,覆盖比特币、以太坊等主流币价变动、市场趋势与行业重要动态。
2026-05-29
19:03

ETH 15分钟急跌0.68%:ETF资金外流与2,000美元支撑破位引发短线抛压

2026年5月29日18:45至19:00(UTC),ETH在15分钟内急跌0.68%,价格从2025.36 USDT回落至2006.15 USDT,振幅达0.95%。市场整体处于调整周期,ETH价格当日早间已跌破2,000美元关键支撑位,勉强维持在整数关口上方。 本次异动的主要驱动力是机构资金持续外流叠加技术支撑破位。5月28日,ETH ETF出现约-1.22亿美元净流出,BTC ETF同期流
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19:02

CFTC 希望撤销特朗普政府时期 500 万美元的 Gemini 罚款

根据法院文件,商品期货交易委员会(CFTC)已要求一名联邦法官撤销在拜登政府期间对 Gemini Trust Company 作出的 500 万美元和解裁定。CFTC 表示,最初的执法行动指控 Gemini 针对一项拟议的比特币期货产品作出虚假或误导性陈述,且主要依赖后来被认定缺乏可信度的告密者证词。该机构目前称,Gemini 实际上是受到了欺诈行为的针对,而非存在违法不当行为。此举反映了特朗普政府在加密货币监管方面的更广泛政策转向,联邦官员正试图弱化在拜登时期采纳的多项执法做法,尤其是涉及数字资产公司方面。CFTC 发言人确认,尽管该机构试图撤销该和解,Gemini 仍不会获得 500 万美元罚金的退款。
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18:36

匿名用户为 83.41 美元在比特币区块链上铭刻完整的美国宪法

一名匿名比特币用户于周四晚些时候将《美国宪法》的完整文本铭刻到比特币区块链上,据区块链浏览器称,该用户为 44.4 千字节的铭文支付了约 83.41 美元的交易费用。 该铭文通过比特币的 OPRETURN 输出字段实现,该字段允许用户将数据附加到交易中。此举在去年移除该字段的字节限制之后才成为可能,此前该限制曾上限了可铭刻数据的大小。该变化引发了比特币开发者社区内持续的争论,围绕比特币网络的最初目的和效用。
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18:05

美国中央司令部警告 5 月 29 日在霍尔木兹海峡的军事行动

据美国中央司令部称,5 月 29 日,该军方警告将对霍尔木兹海峡附近开展行动,以遏制布雷活动。已有 115 艘商船被迫改变航向。该司令部表示,任何被发现参与布雷的船只都可能成为美国军事打击的目标,因为伊朗持续阻挠该战略水道的扫雷通航行动以及安全通行。
18:04

英格兰银行行长贝利警告称,持续 60 天的美以伊停火仍将带来不确定性,而非缓解降息

据《金融时报》报道,英格兰银行行长贝利(Bailey)在 5 月 30 日警告称,美国、以色列和伊朗之间为期 60 天的停火仍将带来不确定性,并且不会立即为降息铺平道路。贝利表示,几乎达成一致的协议不会改变他对这场冲突对英国经济构成风险的基本判断。“一项为期 60 天的停火可能会有所帮助,但它并不能解决问题,”贝利称,并补充说,该协议“在 60 天之后仍会带来不确定性,届时会发生什么”。贝利还指出,他尚未完全放弃这样的情景:能源价格能够迅速下跌而不影响核心通胀,但若要基于这种情况实现降息,则需要“更强得多的信心”,相信此类冲击不会持续。
17:47

四位欧亚领导人敦促亚美尼亚在 5 月 29 日就加入欧盟举行全民公投

据 5 月 29 日发布的一份联合声明,俄罗斯总统普京、哈萨克斯坦的托卡耶夫、白俄罗斯的卢卡申科以及吉尔吉斯斯坦的扎帕瓦罗夫敦促亚美尼亚就是否加入欧盟或留在欧亚经济联盟举行公投。领导人表示,亚美尼亚加入欧盟的申请对欧亚经济联盟成员国的经济安全构成“重大风险”,并可能导致经济损失。
17:32

五个前沿 AI 模型在最新研究中对 67% 的事实核查主张存在分歧

据 Lenz Research 的研究员 Kosta Jordanov 称,本月测试的 1,000 条真实世界事实核查指称中,5 个前沿 AI 模型在 67% 的指称上存在分歧。模型——GPT-5.4、Claude Opus 4.7、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Pro with Search,以及 Sonar Pro——被要求将指称分类为真、基本真、误导或假。在 34% 的案例中,分歧十分严重:一 个模型将某项指称判为真,而另一个模型将其标记为假。 该研究使用 Krippendorff's alpha 来衡量一致性,得分为 0.639;在该量表中,1.0 表示完全一致;研究人员通常认为低于 0.8 的分数较弱。只有 1,000 条指称中的 328 条出现了完全一致的情况,值得注意的是,零 条指称获得了“一般为真”的一致裁定。研究人员使用真实用户提交的指称,来自 Lenz 的事实核查平台,而非标准基准,从而降低了模型对训练数据进行模式匹配的可能性。
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