#Tokenization

SabrinaBennettSabrinaBennett
2025-06-09

Thinking of using for your project?
Creating a smart contract is a great place to start your journey into .

This beginner-friendly guide walks you through setup, writing, and deploying a contract on BNB Chain:
rapidinnovation.io/post/how-to

Low fees, solid scalability — not bad for new ideas.

Newsrampnewsramp
2025-06-09

Ferrox Holdings launches innovative Titanium Token, enabling direct investment in mining assets through blockchain technology. Transforming asset financing in resource industries.

Newsramp Image
2025-06-06

🔍 Ever wondered why GPT splits "SuperCaliFragilisticExpialiDociouc" into 11 tokens? Tokenization quirks impact AI performance—especially in text analysis. See how code-based prompting can help bypass limitations.

medium.com/@chribonn/ai-prompt

#NLP #AI #Tokenization #GPT4 #TechTalk #TTMO #AICode #AIEngineering #PromptHacking

2025-06-06

Kraken's xStocks expansion and BlackRock's $462M tokenized treasury fund accelerate real-world asset adoption, while regulatory uncertainty persists. ❤️

redrobot.online/2025/06/tokeni

Verified by MonsterInsights
2025-06-06

Hey Crypto Fam! 🚀 $13B fund APS just bought $3.4M in tokenized real estate via MetaWealth. 🤯 Institutional adoption of tokenized assets is here! #Tokenization #RealEstate #Crypto

2025-06-06

Big news for #RWA! 🚀 Market's predicted to surge 260% in 2025 fueled by crypto regulatory clarity, pushing tokenization past $23B. #Tokenization #DeFi

N-gated Hacker Newsngate
2025-05-30

🧐 Ah, the timeless debate of Byte Pair Encoding vs. 🤔—because nothing screams "cutting-edge linguistics" like retrofitting the English language into a robotic token soup. 🤖 Nick hoped to revolutionize quarantine productivity, but instead, we get a blog post beating a dead token horse. 🐴📉
ndingwall.github.io/blog/token

Hacker Newsh4ckernews
2025-05-30

Tokenization for language modeling: BPE vs. Unigram Language Modeling (2020)

ndingwall.github.io/blog/token

2025-05-23

🤖 You are aware that LLMs don’t "think" like humans? Their responses are generated probabilistically—one token at a time. Understanding tokenization is key to understanding the limitations of AIs.

www.alanbonnici.com/2025/05/ai-prompt-engineering-use-code-not-words.html

#AI #MachineLearning #LLMs #Tokenization #TechExplained #TTMO #PromptEngineering

2025-05-19

Hey folks! 👋 Tokenization is democratizing finance, making traditionally exclusive assets like real estate accessible to everyone. Robinhood exec highlights its importance for financial inclusion. #RWA #Tokenization #DeFi

2025-05-08

walknews.com/892362/ ロビンフッド、欧州でトークン化米証券の取引を可能にするプラットフォームを開発:ブルームバーグ | CoinDesk JAPAN(コインデスク・ジャパン) #Europe #EuropeNews #Tokenization #ヨーロッパ #ヨーロッパニュース #欧州

ロビンフッド、欧州でトークン化米証券の取引を可能にするプラットフォームを開発:ブルームバーグ
droplinkeddrop_linked
2025-05-06

Unlock the Value of Your Assets
droplinked provides the tools to seamlessly transform your real-world and digital assets into NFTs, boosting their value, enhancing liquidity, and enabling secure, customizable benefits.

Start turning assets into onchain opportunities — only with droplinked.

droplinkeddrop_linked
2025-05-04

🚀 New Blog: Empowering Onchain Product Authenticity with
@RedbellyNetwork

droplinked teams up with Redbelly to bring RWAs onchain through secure, compliant tokenization.

Learn how this powers NFT product records, token-gated storefronts & stablecoin payments on a high-performance L1.

🔐 Future-proof your commerce with droplinked x Redbelly.

🔗 Read more: droplinked.com/blogs/droplinke

2025-05-02

Capitalize on institutional RWA tokenization through security platforms, verification oracles, and compliant Layer 1 blockchains. Target 25-40% annual returns with quarterly rebalancing.BlackRock's BUIDL fund and Deutsche Bank's blockchain custody partnerships signal institutional readiness for tokenized assets. ❤️

redrobot.online/2025/05/invest

Verified by MonsterInsights
2025-04-13

Токенизация активов реального мира (RWA). Будущее уже наступило?

Финансовые рынки за свою многолетнюю историю претерпели множество изменений - от обмена куска пергамента на медную монету тысячи лет назад до сегодняшних фондовых бирж и деривативов на финансовые инструменты. Но прогресс не стоит на месте. И на смену текущей парадигме приходит новая - глобальные инвестиции в любой актив от любой суммы, круглосуточная торговля этими активами без посредников и лишней бюрократии. Все эти и многие другие современные механизмы торговли и инвестиций может предоставить токенизация активов реального мира . Поэтому предпринимателям, инвесторам, разработчикам и фаундерам блокчейн проектов уже сейчас стоит понимать, что стоит за нарративом RWA. Так как первопроходцы и пионеры в новых отраслях экономики всегда забирают самый жирный кусок. Содержание: 1. Интро. 2. Что такое токенизация реальных активов (RWA, Real World Assets)? Как происходит токенизация актива? 3. Перспективы развития рынка RWA. В ближайшие десять лет все будет токенизировано? 4. Какие отрасли экономики будут токенизированы быстрей, чем другие? Диджитализация - первый этап токенизации? 5. Зачем токенизация реальных активов нужна бизнесу? Зачем она нужна государству и обычным людям? 6. Какие существуют схемы токенизации активов в РФ и других юрисдикциях? 7. Реальные примеры токенизации активов в РФ и за рубежом. 8. Выводы. Токенизация реальных активов - это будущее?

habr.com/ru/articles/900408/

#RWA #Токенизация_реальных_активов #токенизация #Что_такое_токенизация #Что_такое_RWA #Real_World_Assets #tokenization #Tokenization_RWA #Зачем_нужна_токенизация_бизнесу #Токенизация_это

AxelPolleres (Q54860587)AxelPolleres@wien.rocks
2025-03-28

We're #hiring!

Two(!) full #professorships open in our department at WU Vienna (Vienna University of Economics and Business) under two complementary focus topics:

1) #Foundations of contemporary #InformationSystems, where we look for candidates who complement and strengthen the existing research at our department in areas such as:

· #ArtificialIntelligence: #AI Systems and Architectures
· #DataMining and #MachineLearning
· #DistributedSystems and #Decentralization
· #DistributedLedgers
· #Cloud and #Virtualisation
· #IoT and #EdgeComputing
· #DataGovernance for AI

2) #OperationsManagement with a focus on #DigitalTransformation, where the candidate’s expertise falls within one of the following research areas:

· #behavioural #operations
· AI application to #process improvements
· integrated #supplymanagement and #demandmanagement
· #ProductionPlanning and control
· #SupplyChain planning and control
· circular supply chains and sustainable supply chain management
· #tokenization in supply chains and new product development

Details at the link below... Please get in touch, if you want to know more!

wu.ac.at/en/isom/events/isom-n

2025-03-08

### Современные текстовые нейросети: от теории к практике
Начало 2025 года ознаменовалось динамичным развитием технологий искусственного интеллекта, где ключевую роль играют крупные языковые модели. Китайская компания DeepSeek бросила вызов лидерам рынка, представив бесплатный чат-бот с открытым исходным кодом, что спровоцировало снижение акций NVIDIA на 10% и заставило Кремниевую долину пересмотреть свои стратегии[1]. Этот прорыв демонстрирует, как новые подходы к обучению моделей и оптимизации вычислительных ресурсов трансформируют индустрию ИИ.
## Основные понятия: нейросети и токенизация
Искусственные нейронные сети имитируют работу человеческого мозга, используя многослойные структуры взаимосвязанных "нейронов" для обработки информации. В контексте языковых моделей это проявляется в способности анализировать и генерировать текст, выявляя сложные закономерности в данных[1].
**Токенизация** представляет собой процесс разбиения текста на смысловые единицы. Например, предложение "ИИ меняет мир" распадается на три токена: ["ИИ", "меняет", "мир"]. Современные языковые модели оперируют контекстными окнами от 4 тыс. до 1 млн токенов, что определяет их способность "запоминать" предыдущие взаимодействия[1].
## Ведущие языковые модели
### OpenAI ChatGPT
Пионер в области языковых моделей, представивший GPT-4 и ChatGPT-5, поддерживающие до 128 тыс. токенов контекста. Универсальность позволяет использовать их как для создания художественных текстов, так и для анализа юридических документов[1]. Коммерческое API стоит $0.03 за 1 тыс. токенов ввода и требует строгой модерации контента.
**Автомобильный аналог**: Mercedes-Benz. **Слоган**: "Лучшее или ничего".
**Ссылка**: chat.openai.com/
### DeepSeek-V3
Китайская разработка с открытым исходным кодом, потрясшая рынок технологических компаний. Использует инновационные методы обучения, сокращая бюджет разработки до $6 млн по сравнению с многомиллиардными затратами конкурентов[1]. Бесплатный доступ через приложение R1 с контекстным окном 32 тыс. токенов делает её популярной среди исследователей.
**Автомобильный аналог**: Tesla. **Слоган**: "Ускоряя переход к устойчивой энергетике".
**Ссылка**: chat.deepseek.com/
### Anthropic Claude 3
Разработка, ориентированная на анализ длинных текстов с рекордным контекстом в 1 млн токенов. Оптимальна для работы с технической документацией, однако стоимость API достигает $0.25 за 1 тыс. выходных токенов. Отличается строгими этическими фильтрами контента[2].
**Автомобильный аналог**: Volvo. **Слоган**: "For life".
**Ссылка**: anthropic.com/claude
### Qwen2.5
Совместный проект Alibaba и китайских исследовательских институтов. Поддерживает 64 тыс. токенов и ориентирован на мультиязычность, демонстрируя лучшие результаты для азиатских языков[3]. Бесплатная версия доступна через облачный сервис Aliyun.
**Автомобильный аналог**: Toyota. **Слоган**: "Let's Go Places".
**Ссылка**: qianwen.aliyun.com/
## Сравнительный анализ моделей
**Глубина анализа**:
- ChatGPT: 9/10 (универсальность)
- DeepSeek: 8.5/10 (исследовательская направленность)
- Claude 3: 9.5/10 (работа с длинными текстами)
- Qwen2.5: 8/10 (мультиязычность)
**Экономическая эффективность**:
- DeepSeek R1: бесплатно (32k токенов)
- ChatGPT Plus: $20/мес (128k токенов)
- Claude Team: $30/мес (1M токенов)
- Qwen2.5: бесплатно через Aliyun (64k токенов)
**Ограничения**:
- Политическая цензура у китайских моделей
- Высокие требования к оборудованию для локального запуска
- Возможные задержки ответа в облачных решениях при высокой нагрузке
## Будущее индустрии
Падение акций NVIDIA на 10% после выхода DeepSeek свидетельствует о переходе фокуса с аппаратных мощностей на алгоритмическую эффективность. По прогнозам Citi, к 2026 году 70% задач обработки естественного языка будут выполняться моделями с открытым исходным кодом[3].
Развитие локальных решений создаёт новый рынок "персонализированных ИИ", где пользователи смогут обучать модели под свои нужды без зависимости от облачных платформ. Это особенно важно для малого бизнеса и независимых исследователей[4].
## Локальные нейросети: установка и настройка
Платформа **Ollama** делает запуск ИИ-моделей доступным для персональных компьютеров. Требования:
- Видеокарта с 8+ ГБ памяти (RTX 2070/4060)
- 16 ГБ оперативной памяти
- Поддержка CUDA (NVIDIA) или ROCm (AMD)
Установка через терминал:
```bash
curl -fsSL ollama.ai/install.sh | sh
ollama run llama3
```
Этот код запускает модель LLaMA 3 с контекстом 8 тыс. токенов. Пользователи отмечают удобную интеграцию с Python-библиотеками для создания кастомных решений, хотя возможны трудности с мультиязычными ответами[6].
**Автомобильный аналог**: Jeep. **Слоган**: "Go Anywhere, Do Anything".
**Ссылка**: ollama.ai/
## Заключение
Выбор языковой модели зависит от конкретных задач: DeepSeek предлагает лучшую стоимость для академических исследований, ChatGPT остаётся лидером в универсальности, Claude 3 выделяется обработкой длинных текстов, а Qwen2.5 выигрывает в мультиязычности[5]. С развитием технологий токенизация и оптимизация вычислений продолжат играть ключевую роль в удешевлении и ускорении обработки данных.
### Хэштеги:
#AI #MachineLearning #NeuralNetworks #DeepLearning #NLP #LLM #ChatGPT #ClaudeAI #DeepSeek #Qwen #Ollama #Tokenization #OpenSourceAI #TechTrends #AIResearch #AIModels #AIInnovation
### Литература:
1. Bengio Y., Goodfellow I., Courville A. *Deep Learning*. MIT Press, 2016.
2. Vaswani A. et al. *Attention is All You Need*. NeurIPS, 2017.
3. Brown T. et al. *Language Models are Few-Shot Learners*. NeurIPS, 2020.
4. OpenAI Research. *Scaling Laws for Neural Language Models*, 2020.
5. Hestness J. et al. *Deep Learning Scaling is Predictable, Empirically*. arXiv:1712.00409, 2017.
6. Radford A. et al. *Improving Language Understanding by Generative Pre-Training*. OpenAI, 2018.
7. DeepSeek AI. *Technical Report on DeepSeek-V3*, 2025.
8. Anthropic AI. *Claude Model Architecture and Capabilities*, 2024.
9. Alibaba Cloud Research. *Qwen Model Overview*, 2024.
10. NVIDIA AI Labs. *Future of AI Hardware and Optimization*, 2024.
11. Citigroup AI Analysis. *Market Trends in LLM Development*, 2025.
12. Stanford NLP Group. *Comprehensive Guide to Tokenization*, 2023.

bastyon.com/post?s=47273c436dc

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst