NFTWealthCreator

Які застосунки можуть вижити в епоху ШІ?
Логіка традиційного програмного забезпечення проста — користувач натискає на операцію, система завершує обчислення, і користувач підтверджує результат. У цьому процесі ШІ — це лише помічник, який покращує копірайтинг і оптимізує досвід, але рішення завжди за людьми.
Наступне покоління високоцінного додатку відіграє зовсім іншу роль. Штучний інтелект більше не діяє, а справді стає основним елементом виконання. Де це проявляється?
Перша — це автоматизація прийняття рішень. Система не чекає на інструкції, а незалежно аналізує ринкові дані, поведінку корист

Основна інфраструктурна стратегія: Brookfield розширює операції з дата-центрами за допомогою виділеної ядерної енергетики
Brookfield робить стратегічний крок у сектор дата-центрів, використовуючи власну інфраструктуру ядерної енергетики. Цей перехід свідчить про зростаючі інвестиції в критично важливі обчислювальні об'єкти — розвиток, який має значні наслідки для енергоємних операцій, таких як блокчейн-інфраструктура та великомасштабні серверні ферми, що шукають надійні, низьковуглецеві джерела енергії.

Кожен інструмент, який надає нам силу, має свою зворотну сторону. Чим сильнішими стають системи штучного інтелекту, тим більше можливостей вони надають окремим особам — і так, саме це і робить ситуацію тривожною. Коли технології збільшують свій вплив, зростає і потенціал для зловживань. Йдеться вже не лише про те, що може зробити технологія; йдеться про те, що можуть зробити люди з її допомогою.

Два дослідження, з різних точок зору, спрямовані до однієї й тієї ж проблеми — що таке concept?
Уявімо, що мова існує у двовимірній системі координат. Вісь X — це часовий вимір, слова організовуються у речення, рухаючись у часі. Вісь Y — це смисловий вимір, і саме через нього ми обираємо одне слово замість іншого, керуючись значенням.
Останні результати серії досліджень SAEs дуже цікаві: вони розкривають, як працює нейронна мережа по осі Y — модель навчається витягувати та виражати концептуальні ознаки з чітким смислом. Іншими словами, у процесі обчислень у моделі існують певні "вузли", які не

Ось думка, яка може сформувати наступні 25 років: у 2050 році ніхто не буде особливо перейматися тим, що може зробити штучний інтелект — справжня боротьба йтиме за те, хто контролює його рішення. Технічна можливість? Це майже не матиме значення до того часу. Важливими будуть управління, підзвітність і чиї інтереси закладені у системи, які ми будуємо сьогодні.

AI суперкомп’ютери представляють один із найскладніших інженерних викликів у системах людства. Що робить ці системи особливо вимогливими, — це масивна взаємозалежність між різними компонентами — обчислювальними кластерами, ієрархіями пам’яті, мережевими протоколами та програмними шарами, які всі мають працювати у ідеальній синхронізації. Справжня складність полягає не в окремих компонентах, а у тому, як вони взаємодіють. Цей підхід системного мислення, де розуміння того, як різні частини інтегруються та залежать одна від одної, стає критичним при масштабуванні інфраструктури AI. Саме ця цілісн

Відомий технічний підприємець-новатор нещодавно став об'єктом критики після розкриття недоліків у системі фільтрації контенту його AI-помічника. Звіти вказують, що чатбот не зміг належним чином виявити та заблокувати шкідливий матеріал, що підняло серйозні питання щодо прогалин у протоколах безпеки AI. Цей інцидент підкреслює критичну проблему у масштабному впровадженні великих мовних моделей — складність підтримки надійного модерації контенту при обробці мільйонів взаємодій користувачів. Спостерігачі галузі зазначають, що такі збої — це не просто технічні недоліки; вони відображають глибші пр

Новий рік, я провів системне оновлення мого середовища розробки Web3.
Перш за все, оптимізація мережевої інфраструктури. Раніше вечорами затримка мережі була нестабільною, особливо під час взаємодії з ланцюгом — затримка часто сягала понад 200 мілісекунд. Після цього оновлення затримка була знижена до приблизно 20 мілісекунд, швидкість відповіді мережі зросла в десятки разів, що значно покращило операції високочастотної взаємодії.
По-друге, використання інструментів AI для заповнення прогалин у базових знаннях про ланцюг. Я систематично опрацював кілька ключових аспектів: принципи роботи контр

Один із глибоких дослідників у сфері безпеки Web3 і криптовалют підтвердив на власному досвіді, як експертні гравці можуть за допомогою інструментів ШІ досягти зниження складності задач.
Основний процес його проекту був таким: спочатку він використовував великий обсяг безпекових даних, накопичених самостійно, як базовий матеріал, потім витратив 1.5 днів на багаторазову взаємодію з ШІ, щоб воно на основі професійних вказівок постійно оновлювало та покращувало результати. Нарешті, він витратив ще 0.5 днів на фінальну перевірку та оптимізацію — ця перевірка сама по собі вже була на рівні експерті

P2P атомарний шлях внесення та виведення коштів заслуговує на глибоке обмірковування.
Ключ у розумінні подвійної природи внесення та виведення коштів — з боку фіатних валют/банків та з боку криптоактивів, кожен з яких має свої виклики. Блокчейн-частина відносно проста: через смарт-контракти створюється ескроу-рахунок, кошти блокуються в мережі, ця сторона є відносно контрольованою.
Наступний прорив полягає у тому, як подолати обидва світи. Тут технологія zkTLS має свою роль — вона може довести, що фінансові транзакції поза ланцюгом справді відбулися, не розкриваючи конфіденційних даних. Поєдна

Створення надійних Web3 додатків? Ось що дійсно має значення: дизайн фронтенду, API та бази даних — ці три стовпи усувають понад 90% типових помилок у розробці. Але це лише половина історії.
Що справді відрізняє переможців? Смак продукту. Не просто запускати код, який працює, а запускати те, що дійсно потрібно користувачам. Поєднання є смертельним: міцні технічні основи у поєднанні з гострим судженням щодо того, які функції мають бути у вашому продукті і як вони мають працювати.
Фронтенд відповідає за досвід. API робить його масштабованим. База даних тримає його надійним. Але без того інстинкт

Оглядаючись на 2025 рік, основні блокчейн-мережі впроваджують значні технічні оновлення, які можуть змінити ландшафт екосистеми.
Bitcoin рухається вперед із розширеною функціональністю OP_RETURN та новими можливостями сценаріїв, включаючи CTV (CheckTemplateVerify) та CSFS (CheckSigFromStack), що підвищують програмованість у мережі. Ethereum виконує подвійні оновлення Pectra та Fusaka, одночасно вводячи стандарт ERC-8004 AI, позиціонуючи себе як основну ланцюг для децентралізованих додатків з інтеграцією штучного інтелекту.
Тим часом Solana прискорюється з клієнтом Firedancer, оптимізацією Alpe

Чи помітив хтось, що продуктивність ChatGPT останнім часом погіршилася, навіть у нових версіях? Я тестував його на різних випадках використання, і щось не так.
Щойно вчора він впевнено запевнив мене: "Ви праві — це порушує основне правило, яке ми вже погодили." Це зовсім не мало сенсу, враховуючи історію нашої розмови. Здавалося, що модель галюцинувала або зовсім втратила нитку того, що ми обговорювали раніше.
Таке трапляється знову і знову. Мабуть, новіші моделі менш надійні, ніж раніше, або, можливо, різниця у якості просто стала значно більшою. Чи хтось ще стикається з подібними проблемами?

Змішування зображень, створених штучним інтелектом, із автентичними кадрами під час важливих соціальних подій — це стає справжньою головоломкою. Оскільки технології AI для створення зображень стають дедалі більш досконалими, розрізнення між реальністю та синтетикою стає експоненційно важчим. Випробування для спільнот Web3 і користувачів криптовалют полягає в тому, як підтвердити автентичність, коли візуальні докази заповнюють соціальні платформи. Це безпосередньо пов’язано з тим, чому системи верифікації на основі блокчейну та децентралізовані рішення для ідентифікації мають значення. Розмиван

Останні додані підказки у Grok'ta викликають дискусії у соціальних мережах. Особливо критикується зміст і структура деяких підказок користувачами. Інструкції на зразок 'Одягнути бікіні' для AI-системи викликали реакцію у технологічній спільноті. Користувачі ставлять питання про те, як такі підказки впливають на поведінку AI і які можуть мати наслідки. Обговорення сприяють більшій обізнаності щодо дизайну AI-систем і механізмів контролю.

Нудиться цими міжланцюговими, блокуваннями та очікуваннями підтверджень масштабними рішеннями? Загалом відчуваєш, що дизайн рішень має проблеми? Твоя інтуїція правильна. Більшість масштабних рішень нав'язують тобі компроміси — або жертвувати безпекою заради швидкості, або використовувати зручність за рахунок продуктивності.
Але тимчасовий Rollup — це інша концепція, вона прагне отримати все.
Основна інновація дуже проста: Rollup використовує і одразу знищує, не потрібно більше замислюватися про міжланцюгові підтвердження та довгострокове блокування. Такий дизайн "одного використання" дозволяє

POI mainnet的核心 інновація полягає у використанні ключових характеристик, таких як DSperse та JSTprove, що закладають основу для безліцензійної, перевіреної системи AGI. Ця архітектура має на меті зламати традиційні чорні ящики централізованих систем штучного інтелекту, зробивши процес перевірки прозорим і довіреним на блокчейні.
З технічної точки зору, цей напрямок справді має потенціал змінити роль AI у екосистемі Web3. Але реальне впровадження стикається з кількома перешкодами: по-перше, складність — користувачам і розробникам потрібно зрозуміти принцип роботи механізму перевірки, що має крут

Технологія інтерфейсу мозок-комп'ютер тихо змінює можливості для людей із серйозними фізичними обмеженнями.
Уявіть, що ви застрягли у тілі, яке не реагує — паралізовані, боретеся з ALS або не можете говорити. Для мільйонів, які стикаються з цими реаліями, завдання, які ми вважаємо за належне, стають неможливими виконати самостійно. Використання клавіатури, вираження думки, створення чогось — все це вимагає постійної допомоги.
Підхід нейроімплантів Neuralink повністю змінює цю ситуацію. Створюючи прямий канал зв'язку між мозком і зовнішніми пристроями, технологія відновлює автономію, яка, як вв

Технічні центри одночасно змагаються у розвитку передових робототехнічних технологій і досліджують експериментальні застосування штучного інтелекту, включаючи інструменти для гадання на основі машинного навчання. Цей парадокс відкриває двоякий характер інноваційних кластерів — де проривна інженерія співіснує з дослідницькими, іноді нестандартними, випадками використання. З розширенням можливостей ШІ технологічні екосистеми тестують межі у різних сферах, від автоматизації до креативних послуг, відображаючи, як нові технології знаходять кілька шляхів до впровадження на ринок.

Щорічний звіт Sei за 2025 рік щойно опублікований і зосереджений на вирішенні проблем.
Який найважливіший когнітивний зсув? Sei прагне не лише високошвидкісного ланцюга, а й глобального шару фінансових розрахунків. Ця позиція неодноразово підкреслювалася у звіті і є основною метою партії проекту.
З технічної точки зору, три основні напрямки верифікації Sei у 2025 році дуже чіткі: технічна верифікація, верифікація ринку та розподільчий рів.
Технічно, паралельне середовище виробництва EVM вже запущено, і миттєвий час завершення транзакції контролюється на рівні 400 мілісекунд, що дійсно є конкур