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Polygon Labs收购Coinme进入收尾阶段并同步启动裁员
Polygon Labs CEO Marc Boiron 在 X 平台发文称，公司对合规支付服务商 Coinme 的收购已进入最后阶段，交易完成后 Coinme 团队将整体并入 Polygon Labs。本次并购整合是公司整体重组规划一环，核心目标推动企业 2027 年达成盈利。伴随业务整合，Polygon Labs 已于今日裁减多名员工。Marc Boiron 解释，公司正由区块链基金会转型区块链支付企业，两类业务所需组织架构、人才结构存在明显差异，本次人员调整出于战略转型需求，并非员工工作表现问题。官方同时透露，当前公司营收态势向好，稳定币交易量持续刷新纪录，链上支付产品落地提速；企业将为受影响员工发放遣散补偿与配套扶持。
Gate发布6月透明度报告，全球股票交易与综合金融服务能力持续升级
Gate 发布的 2026 年 6 月透明度报告显示，平台持续完善全球股票投资服务体系，已构建覆盖美股、港股及韩股三大市场的 7×24 小时交易网络，支持用户通过统一账户使用 USDT 一站式投资全球股票，并提供最低 0.01 股起投、股票分红、跨券商转仓及拆股、合股等服务。同时，Gate 推出直通 IPO 产品并上线首期项目 SpaceX（SPCX），形成覆盖 Pre-IPOs、直通 IPO 及股票二级市场交易的完整投资链路，进一步拓展全球资产配置能力。此外，平台正式推出 Gate Wealth，整合数字资产、股票、ETF、外汇、大宗商品及一级市场投资机会，为用户提供更加丰富的全球资产配置选择。在打造一站式综合金融服务平台的同时，Gate 也在加强安全透明与全球合规的建设。根据最新储备金数据显示，截至 6 月 22 日，Gate 总储备金规模达到 81.82 亿美元，整体储备金率达 115%，覆盖近 500 种用户资产，整体储备水平高于行业安全基准。Gate 加速推进全球合规布局，旗下多个实体已在马耳他、巴哈马、日本、美国、澳大利亚及迪拜等司法辖区完成相关监管注册、牌照申请或获得授权与批准，通过多区域监管许可与注册资质夯实全球业务基础。未来，Gate 将持续深化传统金融与数字资产融合，在安全合规的前提下，完善交易、投资、理财及支付等服务体系，加速构建覆盖全球市场的综合金融服务生态。
Story升级为DATA Foundation转向AI训练数据基础设施
区块链 IP 项目 Story Protocol 宣布已转型为 DATA Foundation，业务重心从通用知识产权（IP）基础设施转向 AI 训练数据网络，以应对对“可授权、可追溯训练数据”的快速增长需求。此次转型同步推出新产品 Trace，作为链上 AI 训练数据登记与审计系统，可为每一份数据生成可验证的链上“贡献凭证”，记录来源、授权条款、用户同意及支付信息，帮助 AI 模型训练方确认数据合规性与可追溯性。（The Block）
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Story升级为DATA Foundation转向AI训练数据基础设施
区块链 IP 项目 Story Protocol 宣布已转型为 DATA Foundation，业务重心从通用知识产权（IP）基础设施转向 AI 训练数据网络，以应对对“可授权、可追溯训练数据”的快速增长需求。此次转型同步推出新产品 Trace，作为链上 AI 训练数据登记与审计系统，可为每一份数据生成可验证的链上“贡献凭证”，记录来源、授权条款、用户同意及支付信息，帮助 AI 模型训练方确认数据合规性与可追溯性。（The Block）
Depthfirst称代码漏洞检测表现已超越Anthropic最新模型Mythos
AI 安全初创公司 Depthfirst 表示，其自研 AI 模型在代码漏洞检测方面表现超越 Anthropic 最新模型 Mythos，并以约 1/10 成本发现更多关键安全漏洞，引发网络安全行业关注。据该公司披露，Mythos 上线一个月前曾宣称在关键互联网基础代码中发现大量严重漏洞，而 Depthfirst 称其模型在更低成本(约 1000 美元对比 1 万美元)条件下，进一步识别出 Mythos 未发现的多个高危漏洞。Depthfirst CEOQasim Mithani 表示，公司通过"单任务优化型 Al 模型“提升漏洞检测效率，使安全分析成本大幅下降，同时提升覆盖深度。该公司在今年 3 月完成 8000 万美元融资，估值达 5.8 亿美元，并同步推出“Open Defense Initiative”，向开源开发者与关键基础设施项目提供 500 万美元 AI 检测额度，用于漏洞扫描与安全审计。（福布斯）
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Coinbase CEO：通过优化默认模型与路由机制控制AI成本，实现Token使用增长与支出下降并存
Coinbase 首席执行官 Brian Armstrong 在 X 平台发文表示，在 Coinbase 内部，团队正在探索如何在 Token 使用量指数级增长的同时保持 AI 开支稳定，而实现方式并非通过使用限制或频繁的成本提醒，而是依靠更优的系统设计。他指出，Coinbase 主要从五个方面优化 AI 使用成本：首先是“更优默认模型”，允许工程师自由选择模型，但系统默认引导至更低成本的开源权重模型（如 GLM 5.2、Kimi 2.7），同时仍鼓励针对不同任务选择合适模型；其次是“智能路由”，通过自动化系统根据任务类型、缓存命中率及模型价格分配最优模型，而非由人工选择。第三是“缓存优化”，通过提升缓存命中率显著降低重复计算成本；第四是“精简上下文”，在任务切换时减少无效 Token 消耗，并限制不必要的工具调用；第五是“可视化透明度”，让工程师清晰看到自身使用情况，但不通过限制来压制使用。Brian Armstrong 表示，目标不是抑制 AI 使用，而是构建能够支撑指数级增长的基础设施。实践结果显示，在 Token 使用持续增长的情况下，整体 AI 支出已接近减半。
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AI 安全初创公司 Depthfirst 表示，其自研 AI 模型在代码漏洞检测方面表现超越 Anthropic 最新模型 Mythos，并以约 1/10 成本发现更多关键安全漏洞，引发网络安全行业关注。据该公司披露，Mythos 上线一个月前曾宣称在关键互联网基础代码中发现大量严重漏洞，而 Depthfirst 称其模型在更低成本(约 1000 美元对比 1 万美元)条件下，进一步识别出 Mythos 未发现的多个高危漏洞。Depthfirst CEOQasim Mithani 表示，公司通过"单任务优化型 Al 模型“提升漏洞检测效率，使安全分析成本大幅下降，同时提升覆盖深度。该公司在今年 3 月完成 8000 万美元融资，估值达 5.8 亿美元，并同步推出“Open Defense Initiative”，向开源开发者与关键基础设施项目提供 500 万美元 AI 检测额度，用于漏洞扫描与安全审计。（福布斯）