RLUSD、気づいたら20億ドル超えてました。 しかも半分近くがXRP Ledger上。 これを見ると、 「じゃあXRPにもかなり追い風じゃない？」 って思うんですが、そこは少し気になります。 RLUSDが増えれば、XRPL上で動くお金は増える。 でも、 RLUSDを使う人がその分XRPを買うわけではない。 なので 「RLUSDが伸びてる＝XRPも上がる」 とまでは言えなそうです。 むしろ見たいのは、 この20億ドルがこれから何に使われるのか。 送金なのか、決済なのか、RWAなのか。 そこまで広がってくると、 XRPとのつながりももう少し見えてきそうです。

RLUSD、気づいたら20億ドル超えてました。 しかも半分近くがXRP Ledger上。 これを見ると、 「じゃあXRPにもかなり追い風じゃない？」 って思うんですが、そこは少し気になります。 RLUSDが増えれば、XRPL上で動くお金は増える。 でも、 RLUSDを使う人がその分XRPを買うわけではない。 なので 「RLUSDが伸びてる＝XRPも上がる」 とまでは言えなそうです。 むしろ見たいのは、 この20億ドルがこれから何に使われるのか。 送金なのか、決済なのか、RWAなのか。 そこまで広がってくると、 XRPとのつながりももう少し見えてきそうです。

日本の取り組みは、XRPトークンそのものにとどまりません。 ますます、XRP Ledgerのエコシステムとインフラストラクチャ全体に焦点が当てられています。 現時点でお伝えできるのは以上です。

SBIホールディングスはXRPを保有しているだけではありません。 詳しく見てみると、より広範なXRP Ledgerエコシステム全体におけるポジショニングに気づくでしょう。 インフラへのエクスポージャー。 アイデンティティレイヤーへのエクスポージャー。 XRPL上にネイティブに構築されている新興のレンディングプリミティブへのエクスポージャー。 これは単一資産の理論ではありません。 エコシステムの蓄積です。

7月に 改良されたiOS向けの攻撃ツール 「DarkSword-PROV2」 脆弱な端末で悪意あるサイトや改ざんされたサイトを開くだけで感染する可能性があります 攻撃はSafariから始まり、6つの脆弱性を順に突いて最終的にカーネル権限を奪い、Coinbase、Binanceなどの取引所アプリや、Ledger、MetaMask、Phantomなどのウォレットを探し出します。同時にメッセージ、パスワード、写真なども盗みます。 ✅詐欺被害は99.9%外部リンクをクリックしてしまうのがきっかけで起こります。ウォレットアプリの中の安全性が担保された製品だけを使いましょう → BitgetWalletは監査済みの製品の公式リンクにアプリ内から遷移できる動線を用意しています。 1️⃣不審なリンク、特にエアドロップ、無料配布、偽のDAppをうたう暗号資産系のページは開かないようにしてください。 2️⃣怪しいページを開いた可能性がある場合は、助記詞(シードフレーズ)と秘密鍵が漏れたものとみなすよう勧めています。その場合は、安全な端末で新しいウォレットを作り、資産を移すのが確実です。

画像を見ながらOCRや検索といった外部ツールを使って答えを出すマルチモーダルAIエージェントの評価を、最終的な正解率だけで済ませるのは足りない、と指摘する論文が出た( 正解にたどり着けたとしても、それが根拠のある推論の結果なのか、途中の誤りがたまたま打ち消し合って正解しただけなのかは、最終的な正誤だけでは見分けがつかない。論文はこうした失敗パターンを4つに整理しているが、なかでも厄介なのが「Phantom Grounding」と呼ぶ現象だ。証拠そのものは正しく引用しているのに、結論に出てくる数字や固有名詞がその証拠には書かれていない、一見もっともらしいのに中身が伴わないケースを指す。 研究チームが提案するLedgerMindは、推論の途中経過を1本のテキストに垂れ流すのをやめ、ツールの出力(OCR結果や検索結果など)を出どころ・種類・信頼度付きの「証拠台帳(Structured Evidence Ledger)」として記録する。以降の推論は台帳に載っている証拠しか引用できないうえ、引用しているだけでは不十分だとして、結論の数字や固有名詞が引用元の証拠と実際に一致しているかまで照合する。簡単な質問には軽い経路、複雑な質問には重い経路へ自動で振り分け、余計な深読みで正しい答えを崩す「考えすぎ」も防ぐ。さらに、間違いに気づいたときの修正も自由に書き直させず、証拠の差し替えやツールの呼び直しなど決まった操作だけに絞っている。自由な書き直しは、直しているつもりで新しい未検証の主張を紛れ込ませやすいためだ。 VTC-Benchというベンチマークでは、Gemini-3-Flashと組み合わせて58.9%(同じモデル単体の素の性能から+12.4ポイント)まで伸ばし、既存手法の最高値を更新している。検証した中で一番性能が低かったKimi-K2.6ほど伸び幅が大きく、あるサブベンチマークでは正解率が19.5%から46.0%(+26.5ポイント)まで跳ね上がった。もっとも興味深いのはアブレーション実験(仕組みを1つずつ外して効果を確かめる実験)で、この証拠台帳を丸ごと外すと正解率が68.9%から53.5%まで急落する。「証拠を引用しろ」と指示するだけでは足りず、構造として引用先を強制する部分こそが効いている、という結果だ。

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