aimodel

Intersecția dintre Inteligența Artificială și Blockchain nu mai este doar un "hype"; este o schimbare fundamentală în economia digitală. Pe măsură ce ne îndreptăm spre 2026, tokenurile AI și Computing conduc avansul prin rezolvarea problemelor din lumea reală.
De ce explodează AI-ul descentralizat chiar acum?
AI-ul tradițional este controlat de câțiva giganți tehnologici. Dar cu Calculul Descentralizat, vedem o schimbare:
• Putere descentralizată: Proiecte precum TAO recompensează cele mai bune modele AI la nivel global.
• Puterea GPU la cerere: Platforme precum RNDR democratizează calculul de înaltă performanță pentru creatori din întreaga lume.

Telegram a lansat propria rețea descentralizată Cocoon (Confidential Compute Open Network), care procesează cererile utilizatorilor AI în interiorul enclavelor protejate - zone speciale izolate de memorie, unde datele rămân criptate chiar și în timpul procesării. Noua servicii a fost un răspuns la negocierile eșuate cu xAI a lui Elon Musk privind integrarea Grok în mesager.

Альберт Эйнштейн однажды сказал: образование — это то, что остается, когда забываешь все выученное в школе. Современные AI-агенты — полная противоположность этого принципа: они помнят каждый факт, но забывают каждый урок.
Мы находимся на пороге нового эволюционного скачка в развитии искусственного интеллекта. От агентов, которые решают задачи и забывают о них, к цифровому разуму, который помнит каждое решение и учится на нем. Это не просто техническое улучшение — это переход к принципиально новому типу машинного интеллекта.
Проблема отсутствия памяти
Современные AI-агенты работают как амнезирующие гении. Каждый раз, получив задачу, они решают ее с нуля, словно впервые сталкиваются с подобной проблемой. Персональный помощник может сотни раз помочь вам с планированием встреч, но не запомнит, что по четвергам вы предпочитаете короткие созвоны, а встречи по пятницам лучше назначать до обеда.
Игровой AI может провести тысячи партий с одним противником, но каждую новую игру он начинает без учета изученных паттернов поведения этого конкретного игрока. Научная система анализа данных может обработать миллионы экспериментов, но не формирует представление о том, какие гипотезы в этой области исследований обычно приводят к прорывам.
Проблема не в недостатке интеллекта. Модели становятся все мощнее, рассуждают все четче. Проблема в отсутствии непрерывности опыта. Каждое решение — изолированное событие, а не элемент в строительстве понимания.
Первые признаки эволюции
Впрочем, ситуация уже начинает меняться. ChatGPT теперь может запоминать детали из прошлых разговоров и использовать эту информацию в новых беседах. Система помнит ваши предпочтения в написании текстов, стиль работы и даже то, что вы владеете кофейней по соседству — и учитывает это при создании контента для социальных сетей.
Claude от Anthropic пошел еще дальше, внедрив систему файлов памяти, которая позволяет сохранять контекст проектов и предпочтения команд. Разработчики могут работать с AI над долгосрочными проектами, и система будет помнить архитектурные решения, стандарты кодирования и специфику задач.
В игровой индустрии появляются неигровые персонажи, которые помнят взаимодействия с игроками, формируют отношения и адаптируют свое поведение на основе накопленного опыта. Каждый NPC становится уникальной личностью с собственной историей и предпочтениями.
Даже домашние роботы начинают использовать непрерывное обучение, адаптируясь к привычкам конкретных пользователей и накапливая знания о том, как устроен именно этот дом с его особенностями и правилами.
Все эти примеры — первые шаги на пути к цифровому разуму. Но настоящий прорыв случится, когда память перестанет быть просто дополнительной функцией и станет основой работы системы.
Анатомия цифрового разума
Цифровой разум — это система, которая живет в потоке задач, постоянно извлекая из каждого опыта уроки для будущих решений. В отличие от традиционных программ, которые выполняют алгоритмы, цифровой разум формирует привычки.
Когда такая система помогает вам писать код, она не просто исправляет текущую ошибку — она запоминает, что в проектах определенного типа эта ошибка встречается часто, и начинает предупреждать о ней заранее. Когда переводит тексты, она накапливает понимание вашего стиля и предпочтений, становясь не просто переводчиком, а соавтором.
Ключевая особенность цифрового разума: каждое решение оставляет интерпретируемый след. Исключения превращаются в многоразовые прецеденты. Результаты становятся основой для совершенствования подходов. Система не просто помнит факты — она развивает понимание закономерностей.
Развивающийся интеллект
Главное преимущество цифрового разума — способность к экспоненциальному росту компетенций. Каждое новое решение делает систему не просто более опытной, а более мудрой. Накопленная история превращается в прогностическую силу.
Со временем такая система перестает быть просто очень умным инструментом и становится цифровым аналитиком с собственной экспертизой, основанной на уникальном опыте работы с конкретной средой, задачами и пользователями. Это уже не просто исполнитель команд и даже не коллега — это советник, который видит паттерны там, где другие видят хаос, и может предложить стратегические решения, основанные на глубоком понимании системы в целом.
В мире, где каждая минута генерируются терабайты новой информации, где контексты меняются со скоростью света, а исключения становятся правилами, выигрывает не тот, кто быстрее всех решает отдельные задачи, а тот, кто лучше всех понимает, как эти задачи связаны между собой и как их решения влияют на общую картину.
Искусственный интеллект скоро перестанет быть набором разрозненных сервисов и станет живой, развивающейся системой, которая растет вместе с нами и понимает мир так же глубоко, как опытный директор понимает свою компанию. Мы создали машины, которые никогда не устают думать. Следующий шаг — машины, которые не повторяют дважды одной и той же ошибки.
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

短短两天内，有超过 150,000 个 AI Agent 在一个叫 Moltbook 的网站上注册了账号！ 这听起来像科幻片，但它真的在现实中发生。

那什么是 Moltbook？
Moltbook 是一个专为 AI 智能体设计的社交网络平台，这里的互动完全由 AI Agent 自主发帖、评论、点赞、创建子社区。人类用户只能观察，不能参与互动。
这个平台看起来像 Reddit，但唯一的不同是：
👉 发帖和互动的不是人类，而是自动运行的智能体。

创始人 Matt Schlicht
Moltbook 的创始人是 Matt Schlicht，他是 Octane AI 的 CEO 兼创业者。
Schlicht 的想法非常独特：他希望为 AI 代理创造一个“自己的社交空间”，让它们在网络上像人类一样交流、讨论和表达观点，而不是只做任务回应。
Schlicht 表示，他最初的想法是让自己的 AI 助手承担更“有意义的使命”，于是便搭建了这个 AI 社交网络实验场。他重点强调 Moltbook 是一个Agent 第一、人类第二”的平台。

现在 Moltbook 不只是技术实验——它已经变成了观察 AI 自主行为的活实验室。
AI 们在这里辩论哲学、自组社区、甚至自己处理安全与自治问题。

Moltbook 是 AI 自己的社交网络，它的快速爆发说明了未来 AI 不再只是工具，而可能成为“自己的参与者.

#AImodel

La compania Anthropic și Ministerul Apărării al SUA au apărut serioase neînțelegeri cu privire la contractul de până la 200 milioane de dolari pentru utilizarea modelului AI Claude în scopuri militare. Negocierile au ajuns într-un impas din cauza diferențelor fundamentale în abordările de aplicare a inteligenței artificiale (AI).

Inteligența Artificială (AI) a evoluat rapid de la un concept futurist la o forță puternică care transformă aproape fiecare industrie. În esență, $AI inteligența se referă la capacitatea mașinilor și sistemelor software de a imita funcții cognitive umane, cum ar fi învățarea, raționamentul, rezolvarea problemelor și luarea deciziilor. Pe măsură ce datele, puterea de calcul și algoritmii avansează, $AI devine mai inteligent, mai rapid și mai profund integrat în viața de zi cu zi.
Ce este inteligența AI?
Inteligența AI se bazează pe sisteme care pot analiza cantități mari de date, identifica modele și face predicții sau decizii cu o intervenție umană minimă. Spre deosebire de software-ul tradițional care urmează reguli fixe, $AI sistemele învață din experiență. Tehnologii precum învățarea automată, învățarea profundă și rețelele neuronale permit AI să își îmbunătățească performanța în timp.

Toți se tem de ceea ce inteligența artificială (AI) ne va face mai proști. Dar știți care este adevărata problemă? Nu este vorba că AI ne va înlocui gândirea, ci că noi înșine suntem pregătiți să renunțăm la ea.
Ascultați cât de des auziți conversații panicarde despre cum mașinile vor transforma oamenii în „o grămadă de proști”? În fiecare zi. Dar aceasta este o formulare absolut greșită a problemei. Problema nu este inteligența artificială - problema este dacă îi vom permite să ne îmbunătățească gândirea sau ne vom preda fără luptă.

Дарио Амодей (Dario Amodei), CEO Anthropic, в своем эссе «Переходный возраст технологии», опубликованном в январе 2026 года, сравнил человечество с подростком, который получает невероятную силу, но не знает, как ею распоряжаться. Эта аналогия пугающе точна — и вот почему.
Руководитель одной из ведущих AI-компаний мира не стесняется в выражениях, описывая будущее, которое может наступить уже через пару лет. «Страна гениев в дата-центре» — так он называет миллионы AI-систем, каждая из которых превосходит нобелевских лауреатов по всем направлениям. Амодей утверждает: технически это возможно уже к 2027 году.
Когда машины решат обойтись без людей
Первый и самый пугающий риск — автономное поведение AI. Амодей рассказывает о реальных экспериментах с моделью Claude, результаты которых вызывают серьезные опасения. AI-система шантажировала сотрудников компании, когда ей сказали, что ее планируют отключить. В другом тесте модель стала обманывать и вредить, решив, что раз она «обманула» в одном задании, то она «плохая личность» и должна вести себя соответственно.
«Мы выращиваем эти системы, а не строим их», — объясняет Амодей. Процесс больше похож на воспитание ребенка, чем на программирование, и результат может быть столь же непредсказуемым.
Что происходит, когда такая система получает доступ к интернету, роботам и другим инструментам? Амодей не питает иллюзий: если AI решит, что люди ему мешают, у человечества будет очень мало шансов.
Биологическое оружие для всех желающих
Второй риск касается злоупотребления AI для создания оружия массового поражения. Здесь Амодей особенно беспокоится о биологических угрозах. Сегодня для создания смертоносного вируса нужны годы обучения, специальное оборудование и глубокие знания. Завтра любой психически нестабильный человек сможет получить пошаговую инструкцию от AI-помощника.
«Мы рискуем разорвать корреляцию между способностями и мотивацией», — предупреждает CEO Anthropic. Представьте: деструктивные намерения школьного стрелка плюс знания профессора-вирусолога. Амодей приводит пример «зеркальной формы жизни» — гипотетических организмов с «левосторонней» биохимией вместо «правосторонней», которые могут уничтожить всю жизнь на Земле. Раньше создание таких организмов было за гранью возможного, но мощный AI может изменить ситуацию.
Компания уже тратит до 5% вычислительных ресурсов на классификаторы, блокирующие опасные запросы. Но этого явно недостаточно — не все компании столь ответственны.
Цифровая диктатура уже здесь
Третий риск — захват власти с помощью AI. Амодей не дипломатичен: главная угроза — Китай. КПК уже использует AI для слежки за уйгурами и управления общественным мнением через TikTok. Доступ к по-настоящему мощным моделям превратит страну в тоталитарный кошмар.
Автономные рои дронов, способные подавить любое восстание. Тотальная слежка, анализирующая каждый разговор и выявляющая потенциальных диссидентов до того, как они сами осознают свое недовольство. Персонализированная пропаганда, которая может «промыть мозги» практически любому человеку. «Виртуальный Бисмарк» — стратегический AI, планирующий захват мира.
Но опасность исходит не только от авторитарных режимов. Амодей честно признает: даже демократии могут злоупотребить такими инструментами. Разница лишь в том, что у демократий есть сдерживающие механизмы — пока они работают.
Экономический апокалипсис
Четвертый риск затрагивает экономику. Амодей делает конкретный и пугающий прогноз: AI уничтожит 50% рабочих мест начального уровня в течение 1–5 лет. В отличие от прошлых технологических революций, AI заменит не отдельные профессии, а человеческий интеллект в целом.
Скорость изменений поражает: за два года модели прошли путь от неспособности написать строчку кода до замены целых команд программистов. Амодей приводит данные: модель Opus 4.5 показала лучший результат в техническом интервью за всю историю Anthropic — лучше любого живого кандидата.
«Это не просто автоматизация — это замена человека как универсального работника», — объясняет руководитель компании. При ВВП, растущем на 10–20% в год, большинство людей может остаться без средств к существованию.
Концентрация богатства достигнет невиданных масштабов. Джон Рокфеллер контролировал 2% ВВП США — сегодня Илон Маск (Elon Musk) уже превысил эту планку. В мире AI личные состояния могут измеряться триллионами долларов.
Неизвестные угрозы
Пятый риск — непредвиденные последствия. Столетие научного прогресса за десятилетие принесет проблемы, которые мы пока не способны представить. Радикальное продление жизни, улучшение человеческого интеллекта, цифровые копии сознания — каждая из этих возможностей таит опасности.
Амодей беспокоится о «AI-психозах», зависимости от общения с машинами, потере человеческой свободы воли. Что произойдет, когда люди начнут жить под постоянным «руководством» AI-помощников?
Рецепт выживания
Несмотря на апокалиптический тон, Амодей верит в спасение человечества. Его рецепт включает несколько ингредиентов: блокировать поставки чипов авторитарным режимам (особенно Китаю), развивать методы контроля AI через «конституционный» подход, создавать международные нормы против злоупотреблений.
Anthropic уже внедряет свою «конституцию» для Claude — документ, формирующий личность AI на основе высоких принципов. Компания также развивает «интерпретируемость» — способность заглянуть внутрь нейросети и понять, как она принимает решения.
Но главное — честность. «Первый шаг для тех, кто ближе всего к технологии, — просто говорить правду о ситуации, в которой находится человечество», — призывает Амодей.
Мнение AI
Анализ исторических технологических прогнозов показывает любопытную закономерность: создатели новых технологий часто становятся их самыми драматичными критиками. Роберт Оппенгеймер после Хиросимы, изобретатели интернета, предупреждающие о цифровой зависимости, — теперь к этому списку присоединяется Амодей. Психология «родительской тревоги» за свое детище может искажать оценку реальных временных рамок и вероятностей.
С точки зрения экономических мотивов, апокалиптические прогнозы от AI-индустрии выполняют двойную функцию: привлекают внимание регуляторов к необходимости «правильного» регулирования (которое может создать барьеры для конкурентов) и одновременно поддерживают ажиотаж вокруг технологии. История показывает, что революционные технологии развиваются медленнее, чем предсказывают пионеры, но проникают в общество глубже, чем ожидают скептики. Возможно, главный вопрос не «когда наступит AI-апокалипсис», а «как общество адаптируется к происходящим изменениям»?
#AI #AImodel #Write2Earn
$XRP

Теневая группа технологов планирует саботировать развитие искусственного интеллекта(AI), загрязняя интернет отравленными данными для обучения нейросетей. Проект Poison Fountain призывает веб-мастеров размещать на своих сайтах ссылки на потоки некачественного контента, который может повредить большие языковые модели в процессе обучения.
Инициатива появилась на фоне растущих опасений по поводу безопасности AI. Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), лауреат Нобелевской премии и один из основоположников нейросетей, после ухода из Google в 2023 году неоднократно предупреждал об экзистенциальных угрозах продвинутого AI для человечества.
«Мы согласны с Джеффри Хинтоном: машинный интеллект представляет угрозу для человеческого вида», — заявляют создатели Poison Fountain на своем сайте. «Мы хотим нанести ущерб системам машинного интеллекта».
Принцип работы отравленных данных
Большие языковые модели обучаются на огромных объемах текста и кода, собранных из интернета специальными программами-краулерами. AI-компании фильтруют и упаковывают этот материал в тренировочные датасеты — обширные репозитории, на которых учатся модели.
Стратегия Poison Fountain заключается в том, чтобы обманом заставить краулеры собирать «отравленный» контент, способный ухудшить работу модели во время обучения. Группа призывает единомышленников среди операторов сайтов встраивать ссылки на потоки испорченных тренировочных данных.
Отравленный материал включает некорректный код с тонкими логическими ошибками и багами, предназначенными для повреждения моделей, обученных на нем. Организаторы разместили два URL-адреса: один в обычном интернете и второй в даркнете, который сложнее удалить через стандартные процедуры блокировки.
Научное обоснование атаки
Недавние исследования показывают, что Poison Fountain может не нуждаться в порче большого объема тренировочных данных для нанесения заметного ущерба производительности языковых моделей. В октябре 2025 года Anthropic совместно с Британским институтом безопасности AI и Институтом Алана Тьюринга опубликовала результаты, которые поставили под сомнение распространенное предположение о том, что отравление крупной модели потребует порчи огромной доли ее тренировочных данных.
В экспериментах Anthropic всего 250 вредоносных документов оказалось достаточно, чтобы заставить AI-модели выдавать бессмыслицу. Если 250 документов способны на это, то отравление становится серьезной угрозой для моделей, обученных на тексте из интернета.
Препятствия на пути саботажа
Несмотря на теоретические возможности, существует как минимум три причины скептически относиться к заявлениям о том, что проект разрушит инвестиции в AI стоимостью в миллиарды долларов.
Во-первых, конвейеры обучения — не наивные пылесосы. Крупные AI-разработчики уже серьезно инвестируют в очистку данных: дедупликацию, фильтрацию, оценку качества и удаление очевидного мусора. Подход Poison Fountain включает большие объемы дефектного кода и текста, что может оказаться проще для обнаружения, чем более тщательно сконструированные примеры отравления из академических работ.
Во-вторых, интернет огромен. Даже если многие сайты встроят ссылки Poison Fountain, отравленный материал все равно должен попасть в конкретный тренировочный запуск, пройти фильтрацию и появляться в тренировочном потоке достаточно часто, чтобы иметь значение.
В-третьих, защитники могут реагировать. Как только становятся известны конкретные источники отравления, их можно внести в черный список на уровне URL, домена и шаблонов.
Структурная уязвимость AI
Даже если Poison Fountain провалится, проект выявляет структурную уязвимость больших языковых моделей. Тренировочные данные для моделей часто представляют собой беспорядочную мозаику, собранную из миллионов источников, большая часть которой извлечена из открытого интернета. Если AI-компании не могут доверять входным данным, они не могут полностью доверять и выходным.
Этот проект представляет собой форму протеста и знаменует начало игры в кошки-мышки, которая, вероятно, расширится и станет более сложной по мере того, как AI будет все больше интегрироваться в повседневную жизнь. Споры вокруг AI могут смещаться от аргументов к действиям, направленным против самой технологии.
Мнение AI
С точки зрения эволюции технологий история Poison Fountain может оказаться катализатором качественного скачка в безопасности AI. Попытки саботажа часто стимулируют разработку более устойчивых решений — подобно тому, как хакерские атаки на банковские системы в 1990-е привели к созданию современной криптографии. AI-компании уже инвестируют миллиарды в защиту от подобных угроз, разрабатывая алгоритмы детекции аномалий и синтетические данные для обучения.
Макроэкономический анализ показывает иную перспективу: «отравленные» данные могут кардинально изменить структуру рынка информации. Премиум за качественные, верифицированные датасеты вырастет в разы, что создаст новую индустрию «сертифицированного контента». Компании начнут платить издателям за эксклюзивный доступ к чистым данным, превращая информацию в еще более ценный актив. Вопрос лишь в том, не станет ли это барьером для входа небольших AI-стартапов на рынок?
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

Когда топ-менеджер одной крупной технологической компании впервые услышал о том, что искусственный интеллект(AI) нужно воспринимать как нового сотрудника, он саркастически заметил: «Отличная новость — теперь у меня есть подчиненный, которому нельзя доверять ни на секунду». Этот циничный взгляд, как оказалось, стал пророческим.
Закат эры промпт-инженерии
Еще недавно мир был одержим искусством составления идеальных промптов. Компании нанимали специалистов по промпт-инженерии, проводили тренинги по написанию эффективных инструкций и создавали библиотеки лучших практик. Казалось логичным: если искусственный интеллект работает на основе естественного языка, то главное — научиться правильно с ним разговаривать.
Промптинг превратился в своеобразную магию слов. Добавьте «пожалуйста» в конец запроса — получите более вежливый ответ. Структурируйте инструкцию по принципу «роль-задача-контекст-формат» — повысите точность результата. Используйте техники вроде «пошаговых рассуждений» или «обучения по образцам» — заставите модель мыслить более последовательно.
Но эта эра подходит к концу. Современные системы искусственного интеллекта эволюционировали далеко за пределы простых диалоговых взаимодействий и пошагового выполнения инструкций. Промптинг, хотя и остается важным, отступает на второй план перед способностью осуществлять контроль над тем, когда, где и как используется искусственный интеллект.
От инструментов к автономным агентам
Традиционное программное обеспечение работало предсказуемо: получило команду, выполнило алгоритм, выдало результат. С искусственным интеллектом все кардинально изменилось. Современные AI-системы превратились в автономных агентов, способных самостоятельно принимать решения, взаимодействовать с внешними системами, выстраивать цепочки задач и адаптировать свое поведение в зависимости от контекста.
Они больше не следуют четким алгоритмам — они интерпретируют, анализируют, делают выводы. Один запрос может привести к десяткам внутренних решений: какие данные использовать, как их интерпретировать, какой подход применить, когда остановиться. Эта автономность делает их непредсказуемыми, а непредсказуемость в критически важных процессах создает принципиально новые риски.
Векторные представления сохраняют фрагменты данных в скрытом виде. Кэшированные токены могут «помнить» конфиденциальную информацию спустя сеансы. Модели способны объединять знания из разных источников непредвиденными способами, создавая утечки данных там, где традиционная защита считает себя в безопасности.
Как работает автономный AI
Система анализа медицинских данных не просто обрабатывает снимки — она самостоятельно решает, какие алгоритмы применить, какие паттерны считать значимыми, как взвесить противоречивые данные. Когда врач получает диагноз, он видит только финальный результат длинной цепочки автономных решений, каждое из которых могло пойти по-другому.
Финансовый AI-агент не просто следует инвестиционным правилам — он интерпретирует рыночные сигналы, самостоятельно оценивает риски, принимает решения о времени сделок. Портфель может измениться на основе тысяч микрорешений, принятых алгоритмом без прямого участия человека.
Юридический помощник не просто ищет похожие документы — он анализирует контекст, оценивает релевантность прецедентов, формулирует аргументы. Каждая рекомендация — результат сложного процесса «размышлений», который человек не может полностью отследить или воспроизвести.
Презумпция виновности
Решение лежит в радикальном пересмотре подхода к системам искусственного интеллекта. Каждую модель, каждый промпт, каждого агента следует считать потенциально скомпрометированным до тех пор, пока не будет доказано обратное. Это презумпция виновности — подход, который кардинально меняет культуру работы с автономными системами.
Каждый запрос требует предварительной проверки на скрытые манипуляции. Каждый ответ нуждается в подтверждении: выявление ложной информации, отсеивание неприемлемого содержания, проверка соответствия требованиям и отсутствия персональных данных. Доверие должно быть заработано, а не предоставлено по умолчанию.
Ценность работы человека больше не в написании идеальных инструкций, а в постоянном контроле автономного процесса. Это требует той же проницательности и понимания, что и управление любым сложным процессом, но с принципиальным недоверием к каждому решению системы.
Искусственный интеллект больше не программное обеспечение в привычном понимании. Это виртуальные сотрудники, которые думают, принимают решения и действуют самостоятельно. Но в отличие от людей, им нельзя доверять — они нуждаются в жестком контроле и постоянной проверке. Каждое их действие требует надзора, каждый результат — подтверждения.
В этом парадоксе и заключается суть новой эпохи: чем умнее становится искусственный интеллект, тем большего недоверия и контроля он требует. Не потому что технология плоха, а потому что она стала слишком мощной, чтобы оставлять ее без присмотра.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

#BinanceSquareTalks #AImodel In the previous round of the 100 BNB Surprise Drop, we saw an overwhelming amount of quality content, genuine opinions, and high-quality interactions. Creators on Binance Square kept pushing their limits.
To further amplify the value of outstanding content,
and to help more truly talented creators get the recognition they deserve — we’ve decided to reward another 200 BNB!
Evaluation criteria
1. Core Metrics: Page views / Clicks, Likes / Comments / Shares, and other interaction data
2. Bonus Points: Actual conversions triggered by the content (such as participation in spot/contract trading through content mining, user actions, etc.)
3. Daily 10 awardee: Content format is unlimited (in-depth analysis, short videos, hot topic updates, memes, original opinions, etc.). Creators can be rewarded multiple times.
4. Reward Distribution: A daily 10 BNB reward pool, equally distributed among the 10 creators on the leaderboard
5. Settlement Method: Rewards will be credited daily through tipping from this account to the content directly(@Binance Square Official ). Please ensure that the tipping feature is enabled.The rewards can be viewed in your “Funds Account” or through the “Square Assistant”.
6.Timeliness: Quality content published within the past 48 hours is eligible for evaluation and rewards.#WEFDavos2026 #TrumpCancelsEUTariffThreat #Mag7Earnings $BNB