Tether (USDT) News Today

El Fabric QVAC de Tether introduce el marco BitNet LoRA, permitiendo el entrenamiento de modelos de IA en dispositivos de consumidor con necesidades reducidas de VRAM y rendimiento mejorado. Los usuarios pueden ajustar modelos grandes en smartphones, haciendo el desarrollo de IA más accesible y eficiente.

Gate News informa que, el 20 de marzo, el CEO de Tether, Paolo Ardoino, publicó en la plataforma X que el equipo está optimizando la interfaz de usuario de la cartera y invitando a los usuarios a votar sobre la forma de mostrar los pequeños saldos. Para saldos extremadamente pequeños inferiores a un centavo, los usuarios pueden optar por mostrar la cantidad con precisión hasta el centavo o elegir una forma de visualización más sencilla. Paolo Ardoino anima a los usuarios a participar con sus comentarios para ayudar al equipo a decidir la apariencia final de la visualización.

Tether está acelerando la introducción de USDT en la Red Lightning de Bitcoin, mejorando la eficiencia de transferencias y expandiendo escenarios de aplicación. Esta medida combina monedas estables con Bitcoin, impulsando pagos eficientes y desarrollo de aplicaciones entre cadenas, se espera que mejore la usabilidad del sistema de pagos criptográficos, aunque enfrenta competencia de mercado y desafíos técnicos.

La Asociación Mundial del Oro y el Boston Consulting Group publicaron un documento técnico que propone el marco "Gold as a Service", con el objetivo de estandarizar la emisión y gestión de oro tokenizado, desafiando el mercado actual dominado por Paxos y Tether. El marco reducirá las barreras de entrada y alentará a más instituciones a participar, sin embargo, el cronograma de implementación y los planes específicos aún no están claros. Queda por observar si la influencia de marca del WGC puede conmover el mercado existente.

El Consejo Mundial del Oro (WGC), la organización detrás del ETF SPDR Gold Shares de $163 mil millones (GLD), presentó un marco de infraestructura propuesto "Oro como Servicio" el 19 de marzo de 2026, diseñado para estandarizar el mercado de oro tokenizado actualmente dominado por Tether Gold (XAUT) y PAX Gold (PAXG).

La empresa de servicios financieros de Wall Street Cantor está buscando actuar como asesora de la OPI de la plataforma de criptografía FalconX. Cantor tiene una ventaja competitiva debido a su relación de colaboración en préstamos de bitcoin con FalconX. FalconX ha fortalecido su diseño comercial a través de tres adquisiciones, pero el cronograma de la OPI se ha visto afectado por la depresión del mercado, y si finalmente podrá cotizar en bolsa aún requiere observar los cambios en el entorno del mercado.

Gate News informa que el 19 de marzo, Tether está impulsando la integración de su negocio de monedas estables con la Red Lightning de Bitcoin. La Red Lightning es una capa de red construida sobre Bitcoin que permite transacciones más rápidas y de menor costo. Esta medida tiene como objetivo expandir los casos de uso de las monedas estables de Tether aprovechando las ventajas tecnológicas de la Red Lightning, atrayendo a más usuarios para utilizar la red de Bitcoin.

La policía de Seúl desmanteló un caso de lavado de dinero que involucraba un intercambio de activos virtuales no registrado, arrestando a 19 miembros con un monto de fraude de varios miles de millones de wones coreanos. La banda convirtió el efectivo obtenido de fraudes de telecomunicaciones a Tether (USDT) y lo transfirió al extranjero. La policía incautó activos por aproximadamente 6 mil millones de wones coreanos.

El Fabric QVAC de Tether introduce el marco BitNet LoRA, permitiendo el entrenamiento de modelos de IA en dispositivos de consumidor con necesidades reducidas de VRAM y rendimiento mejorado. Los usuarios pueden ajustar modelos grandes en smartphones, haciendo el desarrollo de IA más accesible y eficiente.

Noticias de Gate, el 18 de marzo, Paolo Ardoino, CEO de Tether, publicó en redes sociales que el equipo de productos de Tether está preparando un "importante nuevo producto" que se espera que se lance en 30 días.

La división QVAC de Tether anunció el 17 de marzo de 2026 el lanzamiento del primer marco de ajuste fino LoRA multiplataforma del mundo para los modelos BitNet de Microsoft (1-bit LLMs), permitiendo el entrenamiento e inferencia de IA de parámetros de miles de millones en GPUs de consumidor y teléfonos inteligentes.

Tether ha lanzado un nuevo marco de entrenamiento de IA que permite el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes en dispositivos de consumo como smartphones y GPU que no son de Nvidia. Utilizando la arquitectura BitNet de Microsoft y técnicas LoRA, ofrece reducciones significativas en costos de memoria y computacionales, compatible con varios chipsets. Este avance se alinea con la tendencia de empresas de criptomonedas expandiéndose hacia infraestructura de IA e informática.

El precio de Bitcoin oscila alrededor de 74,140 dólares estadounidenses. La SEC y CFTC de Estados Unidos han publicado nuevas directrices que especifican que la mayoría de las criptomonedas no son valores, proporcionando orientación clara al mercado. Tether lanzó un marco de ajuste fino de IA. El mercado continúa monitoreando el impacto de las altas tasas de interés y la geopolítica en la economía.

Tether anunció que su infraestructura de IA QVAC Fabric lanzó el primer marco de ajuste fino BitNet LoRA compatible con múltiples plataformas a nivel mundial, permitiendo el entrenamiento de modelos de lenguaje grande en hardware de nivel de consumidor. Esta tecnología permite que dispositivos como teléfonos inteligentes completen ajustes finos de modelos, reduciendo significativamente los costos de desarrollo de IA, descentralizando la IA, y permitiendo su uso en cualquier momento y lugar en el futuro.

La división QVAC de Tether lanzó el primer marco de microajuste LoRA que admite la arquitectura BitNet de Microsoft a nivel mundial el 17 de marzo, reduciendo significativamente los requisitos de memoria y computación de los modelos IA, permitiendo el entrenamiento localizado en teléfonos móviles. Esta tecnología permite a los usuarios realizar aprendizaje personalizado sin cargar datos, protegiendo la privacidad. Las pruebas muestran que los teléfonos modernos pueden realizar microajustes efectivos de modelos con parámetros de mil millones, impulsando el potencial de aplicación de la computación perimetral.