Cam kết thú vị về các nguyên tắc giao dịch không nguyên nhân ở đây. Lời hứa bảo tồn trọng số của tất cả các mô hình được phát hành công khai - cộng với việc duy trì từng cột mốc đào tạo - là một động thái táo bạo. Điều này có thể tạo ra một tiền lệ cho cách phát triển AI giao thoa với triết lý lưu trữ dữ liệu vĩnh viễn. Khi trọng số mô hình trở thành các bản ghi không thể thay đổi, nó mở ra cánh cửa cho xác minh, khả năng tái lập và niềm tin vào các hệ thống AI. Thú vị xem điều này tương tác như thế nào với các giải pháp lưu trữ phi tập trung trong tương lai.

Gần đây, tôi cảm nhận rõ ràng rằng công nghệ AI ngày càng đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái Web3. Từ phân tích dữ liệu on-chain đến kiểm toán hợp đồng thông minh, rồi đến tối ưu hóa chiến lược Tài chính phi tập trung, bóng dáng của AI hiện diện mọi nơi. Sự kết hợp công nghệ này có thể định nghĩa lại cách thức hoạt động của toàn ngành, xứng đáng được theo dõi xem sẽ có những ứng dụng killer nào xuất hiện trong tương lai.

Vừa test Seedance 1.0 chuyên nghiệp nhanh bởi BytePlus—cái này thật sự điên rồ.
Tốc độ? Nhanh gấp bốn lần Veo 3 Fast. Không đùa đâu.
Bơm ra các đoạn clip 8 giây trong khoảng 25 giây. Thật là hiệu suất điên rồ cho video được tạo ra bởi AI.
Khoảng cách hiệu suất ở đây không phải là nhỏ. Đây là một bước nhảy hợp pháp. Nếu bạn đang làm việc với quy trình tạo video, điều này thực sự có thể thay đổi tốc độ bạn lặp lại.

TradFi cái cách chơi đó, dựa vào sự vận hành trung tâm của ngân hàng. Blockchain bên này thì sao? Giao thức nói lên tất cả.
Gần đây có một tổ hợp khá thú vị - một phòng thí nghiệm đã thiết kế một giải pháp, kết hợp với một giao thức cho vay, muốn ghép hai hệ thống hoàn toàn khác nhau lại với nhau, tạo ra một "hệ thống điều hành tài chính hỗn hợp".
Họ có suy nghĩ khá thực tế: không phải là muốn tiêu diệt ngân hàng, mà là lắp đặt một giao diện Web3 cho ngân hàng. Bạn có thể hiểu là đã nâng cấp cho các tổ chức truyền thống một giao thức liên lạc mới.
Thay đổi rõ ràng nhất? Thời gian thanh toán đư

Ba thuật toán vừa nhấp nháy màu xanh trên $ATM. Chưa kiếm được lợi nhuận, nhưng vấn đề là—mã đã chạy trực tiếp. Điều này không được xây dựng trong một tháp ngà. Nó đến từ những chiến trường thực tế, được thiết kế bởi những người thực sự giao dịch.

Khi nói đến AI phi tập trung, đây là điều—phi tập trung có thể không phải là con đường mà mọi người đang đi ngay bây giờ. Nhưng chắc chắn đó là mục tiêu cuối cùng. Valhalla mà tất cả chúng ta đang theo đuổi.
Hãy nghĩ về điều đó. Các hệ thống phân mảnh, mạng lưới phân tán... đó là nơi sức mạnh thực sự nằm. Không phải trong một trang trại máy chủ tập trung nào đó được kiểm soát bởi một vài người chơi.

Gần đây tôi đang nghiên cứu kiến trúc nền tảng của Sentient, phát hiện ra rằng bộ công nghệ này khá thú vị.
Nói một cách đơn giản, có bốn lõi mã nguồn mở đang hỗ trợ: GRID chịu trách nhiệm cho mạng tính toán phân tán, ROMA xử lý việc phối hợp huấn luyện mô hình, ODS hoàn thành lưu trữ dữ liệu trên chuỗi, và FINGERPRINT đảm nhận phần xác thực danh tính. Trên đó, chạy các thành phần lớp ứng dụng như OML và Dobby, tạo thành một hệ thống AGI phi tập trung.
Người dùng có thể gọi thông qua Sentient Chat hoặc API, toàn bộ quy trình mà không phụ thuộc vào việc kiểm soát điểm đơn nào về sức mạnh tính t

Cột mốc quan trọng cho hạ tầng danh tính phi tập trung: Billions đã đóng góp thành công vào các tiêu chuẩn Danh tính Kỹ thuật số v1.0 chính thức, hiện đã được Tổ chức Danh tính Phi tập trung phê duyệt. Việc tiêu chuẩn hóa này đánh dấu một bước tiến quan trọng cho các giải pháp danh tính tự chủ trong hệ sinh thái Web3.

SOLV vừa có một động thái có thể định hình lại cơ sở hạ tầng DeFi cho các tổ chức.
Bằng cách tích hợp Khung Đặt Cọc Toàn Cầu của Symbiotic, họ đang giải quyết một trong những điểm đau lớn nhất trong các hoạt động chuỗi chéo: sự minh bạch trong các giao dịch Chainlink CCIP. Đối với các tổ chức đang đứng ngoài, loại độ rõ ràng này không chỉ là một điều tốt để có - mà nó là điều không thể thương lượng.
Có chuyện gì đang diễn ra ở đây? SOLV Protocol đang tự định vị mình như là nền tảng cho các tài sản sinh lãi thực sự đạt tiêu chuẩn chuyên nghiệp. Không phải là phương pháp "di chuyển nhanh và phá

Sự đột phá của Grok đến từ việc đào tạo tư duy phản biện chuyên sâu—nghe có vẻ đơn giản, nhưng để khiến một AI thực sự suy nghĩ phản biện? Đó là phần khó khăn. Nhóm đã cung cấp cho nó hàng tấn kịch bản lý luận cho đến khi nó thực sự học cách phân tích, không chỉ là nhận diện mẫu. Sau đó là bài kiểm tra thực sự: họ đã lấy phiên bản có khả năng tư duy này và đưa nó qua hàng triệu trường hợp ngoại lệ. Mục tiêu không phải là sự hoàn hảo trong các truy vấn thông thường. Mà là xử lý những thứ kỳ lạ, những góc độ bất ngờ mà không ai được đào tạo cho.

Một tác giả nổi tiếng người Anh vừa tiết lộ điều gì đó điên rồ – toàn bộ tác phẩm của họ đã bị thu thập để huấn luyện các mô hình AI mà không có sự cho phép. Không có sự đồng ý. Không có sự bồi thường.
Điều gì thậm chí còn thú vị hơn? Họ đã nhận được sự ủng hộ công khai để "tiếp tục chiến đấu" chống lại những hệ thống AI này. Đây không còn chỉ là mối bất hòa của một nhà văn nữa. Nó đang biến thành một cuộc chiến toàn diện về việc ai sở hữu nội dung sáng tạo trong kỷ nguyên AI.
Vấn đề cốt lõi tấn công mạnh mẽ: nếu các thuật toán có thể thoải mái xâm phạm hàng thập kỷ sáng tạo của con người để x

Cuối cùng cũng đã vượt qua sau khi nhóm phát triển sửa lỗi đó. Việc chuyển tiền diễn ra suôn sẻ khi bản sửa lỗi được triển khai.

Các tiếng nói hoàng gia đang tham gia vào cuộc chiến bản quyền AI hiện nay. Một nhà văn nổi tiếng người Anh gần đây đã tiết lộ rằng các tác phẩm của ông đã bị thu thập mà không có sự cho phép để đào tạo các mô hình học máy. Phản ứng? Khuyến khích từ các cấp cao nhất để tiếp tục phản đối.
Đây không chỉ là một cuộc tranh cãi công nghệ khác. Nó đang ảnh hưởng nặng nề đến các ngành công nghiệp sáng tạo. Các tác giả, nghệ sĩ, nhạc sĩ—tất cả họ đều đang chứng kiến công việc cả đời của mình bị đưa vào các thuật toán mà họ chưa bao giờ đồng ý. Sự đền bù? Không có. Danh tiếng? Không có.
Điều thú vị là

Mạng lưới oracle gặp sự cố? Điều đó thật đáng lo ngại. Nếu các nguồn dữ liệu từ các nhà cung cấp oracle lớn bắt đầu hiển thị những bất thường, nó có thể gây ra tác động đến toàn bộ hệ sinh thái DeFi. Các hợp đồng thông minh phụ thuộc vào dữ liệu giá chính xác để hoạt động đúng cách - bất kỳ sự cố nào trong lớp hạ tầng quan trọng này đều đặt ra câu hỏi về bảo mật và độ tin cậy của giao thức. Các dự án được xây dựng trên những oracle này có thể cần kế hoạch dự phòng. Sự yếu kém trong hạ tầng này nhắc nhở chúng ta về sự liên kết của mọi thứ trong tài chính phi tập trung.

Nếu bạn thực sự quan tâm đến việc khám phá lĩnh vực đó, tại sao không tham gia vào chiến trường MEV Solana cùng chúng tôi? Hành động đang diễn ra ngay bây giờ trong các chiến hào.

Nửa năm trước, một số người đã nghi ngờ ý kiến của tôi về việc PewDiePie lao vào thế giới công nghệ. Vâng, đoán xem cái gì đã Thả hôm qua? Chàng trai vừa đăng một video hướng dẫn đầy đủ về dàn máy custom multi-4090 của anh ấy được xây dựng đặc biệt để chạy các mô hình AI tại chỗ.
Đó là một cam kết phần cứng nghiêm túc ở đó. Chúng ta đang nói về một thiết lập GPU cấp doanh nghiệp trong một không gian làm việc cá nhân. Có vẻ như dự đoán đã được chứng minh khá tốt—anh ấy chắc chắn đang đi xuống con đường công nghệ thử nghiệm bây giờ. Từ bình luận game đến xây dựng hạ tầng AI, đó là một sự chuyển

Hạ tầng ví tiền vẫn cần cơ chế chứng minh giao dịch onchain tốt hơn. Khi xử lý thanh toán Solana hoặc chuyển khoản stablecoin USDC, các lớp xác minh vững chắc không còn là tùy chọn nữa. Các kịch bản va chạm yêu cầu các chứng minh mật mã có thể được xác thực mà không cần tin tưởng vào các trung gian. Các giải pháp hiện tại? Nói thật là khá yếu cho các ứng dụng cấp sản xuất.

Khá điên rồ — mô hình này thực sự đang chạy trực tiếp chỉ trên một H100. Không có mẹo, không chỉnh sửa, chỉ là những hình chụp màn hình thô. Tốc độ suy diễn thật điên rồ khi bạn thấy nó xảy ra trong thời gian thực.

Sự minh bạch ở đây có hai mặt. Khi loại dữ liệu này bị lộ ra, nó như việc trao một bản đồ cho những kẻ xấu. Họ có thể ngồi lại, nghiên cứu các mẫu hình, và thời điểm tấn công một cách hoàn hảo. Khiến bạn phải tự hỏi liệu một số thông tin có nên được chôn vùi.

Thuật toán của Grok thực sự nổi bật khi nói đến phân phối nội dung. Cách mà nó hiển thị các bài viết cảm thấy trực quan hơn so với những gì tôi đã trải nghiệm ở nơi khác.
Điều gì làm cho nó khác biệt? Công cụ gợi ý dường như hiểu ngữ cảnh tốt hơn. Các mô hình AI khác đang bắt kịp, chắc chắn, nhưng có điều gì đó về cách tiếp cận của Grok mà chỉ đơn giản là hợp lý.
Không nói rằng nó hoàn hảo—không có công nghệ nào là như vậy—nhưng về mặt chức năng thuần túy để làm nổi bật nội dung liên quan? Nó đang làm điều gì đó đúng. Có thể đây là một trong những đổi mới âm thầm thay đổi cách chúng ta nghĩ về