home.social

#trm — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #trm, aggregated by home.social.

  1. Eurovision Moldova: TRM Director General resigns after Eurovision 2026 voting backlash

    The aftermath of the 2026 Eurovision Song Contest continues to spark debate across Europe, as the Director…
    #Moldova #MD #Europe #Europa #EU #Eurovision2026 #Satoshi #TRM
    europesays.com/3003718/

  2. #Russia -friendly exchange says "western special service" behind $15 million #cyberattack

    Grinex, a US-sanctioned #cryptocurrency exchange registered in #Kyrgyzstan , said it’s halting operations after experiencing a $13 million heist carried out by “western special services” #hackers

    Researchers from #TRM , which has confirmed the theft, put the value of stolen assets at $15 million after discovering roughly 70 drained addresses, about 16 more than #Grinex reported

    arstechnica.com/security/2026/

  3. Découvrez la monnaie libre en jouant au jeu Ğeconomicus ce Dimanche 15 février 2026 à Perpignan.
    Ce jeu est l'opportunité de comprendre la différence entre la monnaie libre et la monnaie non libre comme l'euro, et de découvrir comment la création de la monnaie influence notre comportement dans la société.
    #monnaie #perpignan #monnaielibre #Ğ1 #democratie #alternative #alternatif #ric #jeu #cooperation #humour #drole #moment #convivial #geconomicus #trm

  4. Le principe d'une monnaie libre.
    informassue.tuxfamily.org/page
    Voici quelques vidéos et liens, pour découvrir le principe d'une #MonnaieLibre, théorisé par Stéphane Laborde, ingénieur, avec la « Théorie Relative de la #Monnaie ( #TRM ) ».

    #June #Ğ1 #Sciences #Croissance #Argent #Dette #Austérité

  5. Samsung rzuca wyzwanie gigantom AI. Ich mały model bije na głowę największe umysły branży

    W wyścigu o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji od lat panuje mantra „większy znaczy lepszy”. Okazuje się jednak, że to może być ślepa uliczka.

    Naukowcy z Samsung AI przedstawili model, który mając zaledwie 7 milionów parametrów, w zadaniach na złożone rozumowanie pokonuje największe modele językowe na świecie.

    Podczas gdy technologiczni giganci inwestują miliardy w tworzenie coraz potężniejszych LLM-ów (Large Language Models), badaczka z Samsung SAIL Montréal, Alexia Jolicoeur-Martineau, udowadnia, że kluczem do sukcesu nie musi być skala. Jej praca nad „Małym Modelem Rekurencyjnym” (Tiny Recursive Model – TRM) pokazuje, że znacznie mniejsza, ale sprytniej zaprojektowana sieć może osiągać lepsze rezultaty przy ułamku zasobów, z jakich korzystają duże LLM-y.

    Samsung i OpenAI łączą siły. Powstanie globalna infrastruktura dla sztucznej inteligencji

    Słabość gigantów

    Wielkie modele językowe, mimo imponujących zdolności do generowania tekstu, mają fundamentalną słabość – bywają kruche w wieloetapowym rozumowaniu. Ponieważ generują odpowiedzi krok po kroku (token po tokenie), jeden błąd na wczesnym etapie może zniweczyć cały proces i doprowadzić do błędnej odpowiedzi końcowej.

    Model TRM podchodzi do problemu inaczej. Zamiast generować odpowiedź w jednym przebiegu, model iteracyjnie poprawia zarówno swój wewnętrzny „tok rozumowania”, jak i proponowaną odpowiedź. Ten proces może być powtarzany nawet 16 razy, co pozwala sieci na progresywne korygowanie własnych pomyłek.

    Mniej znaczy więcej

    Najbardziej zaskakującym odkryciem w badaniach jest fakt, że sieć składająca się z zaledwie dwóch warstw osiągnęła znacznie lepsze wyniki niż jej czterowarstwowa, bardziej rozbudowana i złożona wersja. Mniejszy rozmiar zapobiega przeuczeniu modelu, co jest częstym problemem przy pracy na mniejszych, wyspecjalizowanych zbiorach danych. Podejście Samsunga jest dowodem na to, że inteligentna architektura jest w stanie pokonać surową moc obliczeniową.

    Wyniki mówią same za siebie. W teście Sudoku-Extreme TRM osiągnął skuteczność na poziomie 87,4%, deklasując poprzednie modele. Jednak najbardziej spektakularny sukces odniósł w benchmarku ARC-AGI, zaprojektowanym do mierzenia prawdziwej, płynnej inteligencji AI. Model Samsunga z 7 milionami parametrów osiągnął tam wynik 7,8%, podczas gdy znacznie większy Gemini 2.5 Pro od Google uzyskał zaledwie 4,9%. To dowód na to, że w złożonym rozumowaniu, to nie rozmiar, a architektura ma kluczowe znaczenie.

    Samsung zapowiada rewolucję w smartwatchach. Zegarki wykryją groźną chorobę serca i odczytają fale mózgowe

    #AI #ARCAGI #badania #benchmark #Gemini #LLM #małyModelJęzykowy #news #przełom #rozumowanie #Samsung #sztucznaInteligencja #TRM

  6. Samsung rzuca wyzwanie gigantom AI. Ich mały model bije na głowę największe umysły branży

    W wyścigu o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji od lat panuje mantra „większy znaczy lepszy”. Okazuje się jednak, że to może być ślepa uliczka.

    Naukowcy z Samsung AI przedstawili model, który mając zaledwie 7 milionów parametrów, w zadaniach na złożone rozumowanie pokonuje największe modele językowe na świecie.

    Podczas gdy technologiczni giganci inwestują miliardy w tworzenie coraz potężniejszych LLM-ów (Large Language Models), badaczka z Samsung SAIL Montréal, Alexia Jolicoeur-Martineau, udowadnia, że kluczem do sukcesu nie musi być skala. Jej praca nad „Małym Modelem Rekurencyjnym” (Tiny Recursive Model – TRM) pokazuje, że znacznie mniejsza, ale sprytniej zaprojektowana sieć może osiągać lepsze rezultaty przy ułamku zasobów, z jakich korzystają duże LLM-y.

    Samsung i OpenAI łączą siły. Powstanie globalna infrastruktura dla sztucznej inteligencji

    Słabość gigantów

    Wielkie modele językowe, mimo imponujących zdolności do generowania tekstu, mają fundamentalną słabość – bywają kruche w wieloetapowym rozumowaniu. Ponieważ generują odpowiedzi krok po kroku (token po tokenie), jeden błąd na wczesnym etapie może zniweczyć cały proces i doprowadzić do błędnej odpowiedzi końcowej.

    Model TRM podchodzi do problemu inaczej. Zamiast generować odpowiedź w jednym przebiegu, model iteracyjnie poprawia zarówno swój wewnętrzny „tok rozumowania”, jak i proponowaną odpowiedź. Ten proces może być powtarzany nawet 16 razy, co pozwala sieci na progresywne korygowanie własnych pomyłek.

    Mniej znaczy więcej

    Najbardziej zaskakującym odkryciem w badaniach jest fakt, że sieć składająca się z zaledwie dwóch warstw osiągnęła znacznie lepsze wyniki niż jej czterowarstwowa, bardziej rozbudowana i złożona wersja. Mniejszy rozmiar zapobiega przeuczeniu modelu, co jest częstym problemem przy pracy na mniejszych, wyspecjalizowanych zbiorach danych. Podejście Samsunga jest dowodem na to, że inteligentna architektura jest w stanie pokonać surową moc obliczeniową.

    Wyniki mówią same za siebie. W teście Sudoku-Extreme TRM osiągnął skuteczność na poziomie 87,4%, deklasując poprzednie modele. Jednak najbardziej spektakularny sukces odniósł w benchmarku ARC-AGI, zaprojektowanym do mierzenia prawdziwej, płynnej inteligencji AI. Model Samsunga z 7 milionami parametrów osiągnął tam wynik 7,8%, podczas gdy znacznie większy Gemini 2.5 Pro od Google uzyskał zaledwie 4,9%. To dowód na to, że w złożonym rozumowaniu, to nie rozmiar, a architektura ma kluczowe znaczenie.

    Samsung zapowiada rewolucję w smartwatchach. Zegarki wykryją groźną chorobę serca i odczytają fale mózgowe

    #AI #ARCAGI #badania #benchmark #Gemini #LLM #małyModelJęzykowy #news #przełom #rozumowanie #Samsung #sztucznaInteligencja #TRM

  7. Samsung rzuca wyzwanie gigantom AI. Ich mały model bije na głowę największe umysły branży

    W wyścigu o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji od lat panuje mantra „większy znaczy lepszy”. Okazuje się jednak, że to może być ślepa uliczka.

    Naukowcy z Samsung AI przedstawili model, który mając zaledwie 7 milionów parametrów, w zadaniach na złożone rozumowanie pokonuje największe modele językowe na świecie.

    Podczas gdy technologiczni giganci inwestują miliardy w tworzenie coraz potężniejszych LLM-ów (Large Language Models), badaczka z Samsung SAIL Montréal, Alexia Jolicoeur-Martineau, udowadnia, że kluczem do sukcesu nie musi być skala. Jej praca nad „Małym Modelem Rekurencyjnym” (Tiny Recursive Model – TRM) pokazuje, że znacznie mniejsza, ale sprytniej zaprojektowana sieć może osiągać lepsze rezultaty przy ułamku zasobów, z jakich korzystają duże LLM-y.

    Samsung i OpenAI łączą siły. Powstanie globalna infrastruktura dla sztucznej inteligencji

    Słabość gigantów

    Wielkie modele językowe, mimo imponujących zdolności do generowania tekstu, mają fundamentalną słabość – bywają kruche w wieloetapowym rozumowaniu. Ponieważ generują odpowiedzi krok po kroku (token po tokenie), jeden błąd na wczesnym etapie może zniweczyć cały proces i doprowadzić do błędnej odpowiedzi końcowej.

    Model TRM podchodzi do problemu inaczej. Zamiast generować odpowiedź w jednym przebiegu, model iteracyjnie poprawia zarówno swój wewnętrzny „tok rozumowania”, jak i proponowaną odpowiedź. Ten proces może być powtarzany nawet 16 razy, co pozwala sieci na progresywne korygowanie własnych pomyłek.

    Mniej znaczy więcej

    Najbardziej zaskakującym odkryciem w badaniach jest fakt, że sieć składająca się z zaledwie dwóch warstw osiągnęła znacznie lepsze wyniki niż jej czterowarstwowa, bardziej rozbudowana i złożona wersja. Mniejszy rozmiar zapobiega przeuczeniu modelu, co jest częstym problemem przy pracy na mniejszych, wyspecjalizowanych zbiorach danych. Podejście Samsunga jest dowodem na to, że inteligentna architektura jest w stanie pokonać surową moc obliczeniową.

    Wyniki mówią same za siebie. W teście Sudoku-Extreme TRM osiągnął skuteczność na poziomie 87,4%, deklasując poprzednie modele. Jednak najbardziej spektakularny sukces odniósł w benchmarku ARC-AGI, zaprojektowanym do mierzenia prawdziwej, płynnej inteligencji AI. Model Samsunga z 7 milionami parametrów osiągnął tam wynik 7,8%, podczas gdy znacznie większy Gemini 2.5 Pro od Google uzyskał zaledwie 4,9%. To dowód na to, że w złożonym rozumowaniu, to nie rozmiar, a architektura ma kluczowe znaczenie.

    Samsung zapowiada rewolucję w smartwatchach. Zegarki wykryją groźną chorobę serca i odczytają fale mózgowe

    #AI #ARCAGI #badania #benchmark #Gemini #LLM #małyModelJęzykowy #news #przełom #rozumowanie #Samsung #sztucznaInteligencja #TRM

  8. Samsung rzuca wyzwanie gigantom AI. Ich mały model bije na głowę największe umysły branży

    W wyścigu o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji od lat panuje mantra „większy znaczy lepszy”. Okazuje się jednak, że to może być ślepa uliczka.

    Naukowcy z Samsung AI przedstawili model, który mając zaledwie 7 milionów parametrów, w zadaniach na złożone rozumowanie pokonuje największe modele językowe na świecie.

    Podczas gdy technologiczni giganci inwestują miliardy w tworzenie coraz potężniejszych LLM-ów (Large Language Models), badaczka z Samsung SAIL Montréal, Alexia Jolicoeur-Martineau, udowadnia, że kluczem do sukcesu nie musi być skala. Jej praca nad „Małym Modelem Rekurencyjnym” (Tiny Recursive Model – TRM) pokazuje, że znacznie mniejsza, ale sprytniej zaprojektowana sieć może osiągać lepsze rezultaty przy ułamku zasobów, z jakich korzystają duże LLM-y.

    Samsung i OpenAI łączą siły. Powstanie globalna infrastruktura dla sztucznej inteligencji

    Słabość gigantów

    Wielkie modele językowe, mimo imponujących zdolności do generowania tekstu, mają fundamentalną słabość – bywają kruche w wieloetapowym rozumowaniu. Ponieważ generują odpowiedzi krok po kroku (token po tokenie), jeden błąd na wczesnym etapie może zniweczyć cały proces i doprowadzić do błędnej odpowiedzi końcowej.

    Model TRM podchodzi do problemu inaczej. Zamiast generować odpowiedź w jednym przebiegu, model iteracyjnie poprawia zarówno swój wewnętrzny „tok rozumowania”, jak i proponowaną odpowiedź. Ten proces może być powtarzany nawet 16 razy, co pozwala sieci na progresywne korygowanie własnych pomyłek.

    Mniej znaczy więcej

    Najbardziej zaskakującym odkryciem w badaniach jest fakt, że sieć składająca się z zaledwie dwóch warstw osiągnęła znacznie lepsze wyniki niż jej czterowarstwowa, bardziej rozbudowana i złożona wersja. Mniejszy rozmiar zapobiega przeuczeniu modelu, co jest częstym problemem przy pracy na mniejszych, wyspecjalizowanych zbiorach danych. Podejście Samsunga jest dowodem na to, że inteligentna architektura jest w stanie pokonać surową moc obliczeniową.

    Wyniki mówią same za siebie. W teście Sudoku-Extreme TRM osiągnął skuteczność na poziomie 87,4%, deklasując poprzednie modele. Jednak najbardziej spektakularny sukces odniósł w benchmarku ARC-AGI, zaprojektowanym do mierzenia prawdziwej, płynnej inteligencji AI. Model Samsunga z 7 milionami parametrów osiągnął tam wynik 7,8%, podczas gdy znacznie większy Gemini 2.5 Pro od Google uzyskał zaledwie 4,9%. To dowód na to, że w złożonym rozumowaniu, to nie rozmiar, a architektura ma kluczowe znaczenie.

    Samsung zapowiada rewolucję w smartwatchach. Zegarki wykryją groźną chorobę serca i odczytają fale mózgowe

    #AI #ARCAGI #badania #benchmark #Gemini #LLM #małyModelJęzykowy #news #przełom #rozumowanie #Samsung #sztucznaInteligencja #TRM

  9. Samsung rzuca wyzwanie gigantom AI. Ich mały model bije na głowę największe umysły branży

    W wyścigu o dominację w dziedzinie sztucznej inteligencji od lat panuje mantra „większy znaczy lepszy”. Okazuje się jednak, że to może być ślepa uliczka.

    Naukowcy z Samsung AI przedstawili model, który mając zaledwie 7 milionów parametrów, w zadaniach na złożone rozumowanie pokonuje największe modele językowe na świecie.

    Podczas gdy technologiczni giganci inwestują miliardy w tworzenie coraz potężniejszych LLM-ów (Large Language Models), badaczka z Samsung SAIL Montréal, Alexia Jolicoeur-Martineau, udowadnia, że kluczem do sukcesu nie musi być skala. Jej praca nad „Małym Modelem Rekurencyjnym” (Tiny Recursive Model – TRM) pokazuje, że znacznie mniejsza, ale sprytniej zaprojektowana sieć może osiągać lepsze rezultaty przy ułamku zasobów, z jakich korzystają duże LLM-y.

    Samsung i OpenAI łączą siły. Powstanie globalna infrastruktura dla sztucznej inteligencji

    Słabość gigantów

    Wielkie modele językowe, mimo imponujących zdolności do generowania tekstu, mają fundamentalną słabość – bywają kruche w wieloetapowym rozumowaniu. Ponieważ generują odpowiedzi krok po kroku (token po tokenie), jeden błąd na wczesnym etapie może zniweczyć cały proces i doprowadzić do błędnej odpowiedzi końcowej.

    Model TRM podchodzi do problemu inaczej. Zamiast generować odpowiedź w jednym przebiegu, model iteracyjnie poprawia zarówno swój wewnętrzny „tok rozumowania”, jak i proponowaną odpowiedź. Ten proces może być powtarzany nawet 16 razy, co pozwala sieci na progresywne korygowanie własnych pomyłek.

    Mniej znaczy więcej

    Najbardziej zaskakującym odkryciem w badaniach jest fakt, że sieć składająca się z zaledwie dwóch warstw osiągnęła znacznie lepsze wyniki niż jej czterowarstwowa, bardziej rozbudowana i złożona wersja. Mniejszy rozmiar zapobiega przeuczeniu modelu, co jest częstym problemem przy pracy na mniejszych, wyspecjalizowanych zbiorach danych. Podejście Samsunga jest dowodem na to, że inteligentna architektura jest w stanie pokonać surową moc obliczeniową.

    Wyniki mówią same za siebie. W teście Sudoku-Extreme TRM osiągnął skuteczność na poziomie 87,4%, deklasując poprzednie modele. Jednak najbardziej spektakularny sukces odniósł w benchmarku ARC-AGI, zaprojektowanym do mierzenia prawdziwej, płynnej inteligencji AI. Model Samsunga z 7 milionami parametrów osiągnął tam wynik 7,8%, podczas gdy znacznie większy Gemini 2.5 Pro od Google uzyskał zaledwie 4,9%. To dowód na to, że w złożonym rozumowaniu, to nie rozmiar, a architektura ma kluczowe znaczenie.

    Samsung zapowiada rewolucję w smartwatchach. Zegarki wykryją groźną chorobę serca i odczytają fale mózgowe

    #AI #ARCAGI #badania #benchmark #Gemini #LLM #małyModelJęzykowy #news #przełom #rozumowanie #Samsung #sztucznaInteligencja #TRM

  10. @AudeCaussarieu

    Connaissez-vous la Théorie Relative de la Monnaie de Stéphane Laborde ?
    - trm.creationmonetaire.info/

    Et sa mise en pratique avec la G1 :
    - monnaie-libre.fr/

    C'est l'occasion de tester un autre système de création monétaire 😉

    cc @MonnaieLibre @Econolibre

    #monnaielibre #TRM #G1 #Duniter

  11. Aviation weather for Jacqueline Cochran Regional airport in Palm Springs area (USA) is “KTRM 151852Z AUTO 15006KT 10SM CLR 35/13 A2984 RMK AO2 SLP106 T03500133 TSNO” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ktrm/en #palmsprings #usa #jacquelinecochranregionalairport #ktrm #trm #metar #aviation #aviationweather #avgeek #airport vl

  12. Aviation weather for Jacqueline Cochran Regional airport in Palm Springs area (USA) is “KTRM 181752Z AUTO VRB05KT 10SM CLR 37/10 A2969 RMK AO2 SLP058 T03670100 10367 20200 51002 TSNO $” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ktrm/en #palmsprings #usa #jacquelinecochranregionalairport #ktrm #trm #metar #aviation #aviationweather #avgeek #airport vl

  13. Aviation weather for Jacqueline Cochran Regional airport in Palm Springs area (USA) is “KTRM 171852Z AUTO 17004KT 10SM CLR 41/06 A2968 RMK AO2 SLP053 T04110056 TSNO $” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ktrm/en #palmsprings #usa #jacquelinecochranregionalairport #ktrm #trm #metar #aviation #aviationweather #avgeek #airport vl

  14. Aviation weather for Jacqueline Cochran Regional airport in Palm Springs area (USA) is “KTRM 291352Z AUTO 33005KT 10SM CLR 19/09 A2993 RMK AO2 SLP135 T01890089 TSNO $” : See what it means on bigorre.org/aero/meteo/ktrm/en #palmsprings #usa #jacquelinecochranregionalairport #ktrm #trm #metar #aviation #aviationweather vl

  15. Nos services ont intercepté un memorandum confidentiel à l'attention du PC chinois à propos d'un projet pilote de Yuan libre (blockchain, IA et réseaux distribués avancés) inspiré par des idées et des expériences d'origine française.
    #TRM #MonnaieLibre #Multicast #Blockchain
    linkedin.com/pulse/m%25C3%25A9

  16. @tangerina
    2. Une autre piste, le concept d'une monnaie qui ne croit pas par la dette (#MonnaieLibre #trm #g1) mais par un dividende universel indexé sur la population, peut-elle changer la done (sans parler de la transition éventuelle) et créer les bases d'un système vertueux pour tous, humain et environnement ?
    monnaie-libre.fr/

  17. @oaktree @gub
    Quitte à avoir une monnaie sur une blockchain, autant utiliser une qui fait les choses proprement (théoriquement et techniquement) à savoir la #monnaielibre qui se base sur les travaux économiques de la #trm :)

    Bonus, elle fonctionne déjà et permet des échanges et est totalement libre.

  18. ‹‹Tout le monde sait ce que fait un crocodile mâle lorsqu’il croise un crocodile femelle…
    Évidemment, il l’accoste…
    🐊

    Et que fait donc un utilisateur de la monnaie libre (oserais-je le néologisme « juniste » ?) lorsqu’il croise une utilisatrice de la monnaie libre ???

    Et bien… il l’aborde…😉››

    ( source: forum.monnaie-libre.fr/t/humou )

    #duniter #Ğ1 #TRM #humour #Laborde

  19. @Xat me refería a la #TRM de la moneda libre.

  20. @PERMACULTOPIA
    Sans rupture avec la "monnaie dette", il n'y aura pas de rupture avec le #capitalisme ! ✊

    => monnaie-libre.fr

    #MonnaieLibre #TRM #économie
    :G1: :duniter: :cesium:

  21. A découvrir la série TRM 1.0 : 4/4
    une série de vidéos publiées entre 2009 et 2010 par Stéphane Laborde

    qui nous montre ses réflexions et conclusions en préparation de la publication de la TRM* :

    dailymotion.com/video/x8s098

    *P.S. Théorie Relative de la Monnaie 😉

    Site de Stéphane Laborde : creationmonetaire.info

    #monnaielibre #Ğ1 #June #TRM #plandemie #cryptomonnaie #econolibre

  22. Consultation citoyenne European Citizens Bank : je soutiens cette proposition fondée sur la théorie relative de la monnaie #TRM #monnaielibre :
    europeancitizensbank.eu/proces

  23. Le nouvel album de Rimek94 sort le 1er mai !!!

    Voyage au bout de la street Vol.3

    Disponible le 1 mai 2021
    {album offert pour ceux qui ont acheté le volume 1 & 2}
    (version digitale non physique)

    data.gchange.fr/page/record/AX

    Prix : 100 Ğ1
    (Clé publique) J8sxV22rNKHa2FLAdMsvqRdNfmm67i24DVYKN6D5Rm8C
    Vous recevrez un lien pour télécharger l’album dans la messagerie de votre compte Cesium associée à votre paiement.

    #Rimek94 #Rap #monnaielibre #June #Ğ1 #cesium #TRM #musique

  24. Hé, ils ont du talent nos Junistes !
    L’écriture [Le jour au bout du voyage] (extrait du livre audio)

    youtu.be/Ay8vuBE_ZH0

    Disponible sur : rmk.monsite.pro/

    #Rimek94 #Rap #monnaielibre #June #Ğ1 #cesium #TRM #musique

  25. Un beau coup médiatique sur TV Libertés,
    par le developpeur de Cesium,

    Benoit Lavenier présente la Monnaie Libre
    (c’est la 2ème présentation que fait Benoit sur cette chaine; la 1ère était en juin 2018)

    youtu.be/k1nHbBmJseE

    #monnaielibre #duniter #Ğ1 #cesium #TVLibertes #TRM

  26. @mmu_man
    la croissance mesure seulement la vitesse à laquelle des transactions qui sont incluses dans le PIB circule sur une année, c'est la pire métrique que l'on peut utiliser pour dire si une économie "va bien" ou si une société en est une "ou il fait bon vivre".

    on ne peut mécaniquement pas rembourser de dette si la création monétaire demande des intérêts, alors qu'ils ne peuvent pas exister autrement que par ladite création monétaire centralisée.
    un autre moyen d'en finir avec les dettes consiste à les annuler (un état en aurait le pouvoir si il le voulait et n'était pas rempli de corrompus) , à en créer sans demander d'intérêts, ou à utiliser de la #monnaielibre, qui réponde aux critères de la #trm.
    #creationMonetaire

  27. Le nombre total des membres de la Toile de Confiance dépasse déjà les 4000 mais plus de 1100 sont inactifs;
    un tout petit nombre a révoqué leur compte, la plupart de ceux-ci sont des membres inactifs n’ayant pas renouvelé leurs certifications.

    Ceci est la 1ère fois que nous passons le cap des 2900 membres tous actifs à l’instant T;
    depuis 59 membres actifs au lancement de la device June (Ǧ1) le 8 mars 2017…

    #monnaielibre #Ǧ1 #June #monnaie #alternative #economie #TRM #ToiledeConfiance