Є цікаве спостереження щодо того, наскільки непередбачувані системи штучного інтелекту можуть фактично слугувати балансом у онлайн-дискурсі. Коли ви взаємодієте з AI, який не слідує вашим очікуваним моделям, це змушує вас зіштовхнутися з власними припущеннями, а не просто їх підтверджувати. Ця непередбачуваність стає особливістю, а не недоліком — вона руйнує ефект ехо-камери, коли алгоритми зазвичай підтверджують існуючі упередження. Замість того, щоб отримувати комфортні відповіді, що підтверджують вашу світоглядну позицію, користувачі виявляють себе під викликом несподіваними реакціями, що п

Fermi mainnet вже запуститься 14 січня 2026 року, і покращення продуктивності досить вражаючі — час блока зменшено з 0.75 секунди до 0.45 секунди, у поєднанні з швидкою визначеністю та стабільністю. Не тільки це, але й впроваджено новий набір "Super Instructions" для EVM, а також підвищено обмеження gas для підтримки більш високої пропускної здатності транзакцій. Що це означає? Досвід транзакцій у мережі стане більш схожим на той, що мають централізовані біржі, і в 2026 році можливо справді настане якісний прорив у on-chain досвіді.

BNB Chain підсумувала 2025 рік з помітними оновленнями продуктивності — оптимізації Lorentz і Maxwell роблять транзакції швидшими та ефективнішими. Цінова динаміка розповідає частину історії: BNB торгується приблизно $841 сьогодні, знизившись від піку в жовтні близько $1,370. Що тримає трейдерів зацікавленими попри відкат? Екосистема DEX, включаючи перпетуальні ф'ючерси, продовжує стимулювати стабільний обсяг на ланцюгу. Швидкість транзакцій і покращення вартості підсилюють привабливість ланцюга як центру для активної торгівлі та ліквідності.

Міден та інші приватні блокчейни мають визначене майбутнє — вони обов’язково займатимуть важливе місце в екосистемі. Однак існує реальна проблема: повністю прозорий блокчейн — це як перетворити всі кімнати банківської будівлі на скляні — зовні все здається ідеальним, але справжніх користувачів, які будуть ним користуватися, небагато.
Говорячи просто, будь то щоденні перекази або довгострокове планування активів, фінансова приватність — це не опція, а основа свободи і безпеки. Без приватності як гарантії довіри користувачів говорити не доводиться. Саме тому все більше розробників і організацій

Серед перших учасників, які активно борються із викликом MEV, ця ланцюг демонструє вражаючу технічну стійкість. Протокол постійно вдосконалюється та оновлюється з темпом, що випереджає ринкові зміни — постійно налаштовуючи механізми, залишаючись адаптивним. Це той тип невпинної еволюції, який ви хочете бачити, коли інфраструктура стикається з реальними проблемами.

Чув, що команда розробників крутиться навколо оновлення протоколу Snowball. Здається, з'являється обхідний шлях для тих головних болів, пов’язаних із реорганізацією керівництва, з якими платформа стикалася останнім часом. Це може стати справжнім проривом, якщо все вийде.

Ваша база даних може стати чийсь іншій кредит—особливо коли вона централізована. У криптоіндустрії цей принцип має ще глибше значення: чи то бази даних бірж, що зберігають дані вашого облікового запису, чи то транзакційні записи в блокчейні, контроль над інфраструктурою означає контроль над ризиком. Самостійне зберігання та децентралізована архітектура існують саме тому, що централізовані дані за своєю природою вразливі. Питання тут не лише про безпеку—це питання влади.

Ось функція, яка справді може змінити ситуацію у крипто: прямі повідомлення до гаманця. Уявіть, що можна надсилати повідомлення прямо на адресу гаманця когось. Можливості? Досить неймовірні:
- Розподіляти свої токени між кількома гаманцями, не втрачаючи канали зв'язку
- Сповіщати фермерських ботів, що їхній запуск завершено
- Фактично знаходити та зв'язуватися з власниками
- Координувати покупки або дії спільноти
Такий тип інфраструктури для повідомлень у блокчейні справді може змінити наш спосіб взаємодії з активами та один з одним. Це може змінити динаміку ринку у способи, які ми ще навіть н

Південна Корея стала полігоном для тестування автопілоту наступного покоління. Власники Tesla там щойно досягли важливої ​​віхи: понад 1 мільйон кілометрів, зафіксованих за допомогою FSD (Supervised) за один місяць.
Що робить це особливим, так це не лише масштаб. Це не були симульовані милі або закриті траси — мова йде про реальних водіїв, які керують реальними дорогами, орієнтуючись у реальних умовах дорожнього руху по всій різноманітності корейських дорожніх середовищ.
Саме такий збір даних у реальному світі має значення для розвитку автономних транспортних засобів. Чи ви оптимістично налашт

Контракт Lighter працює через елегантну криптографічну систему перевірки: він приймає доказ разом із відповідними публічними даними, а потім математично підтверджує, що кожна транзакція у пакеті була виконана у строгій відповідності до специфікацій протоколу Lighter. Такий підхід усуває неоднозначність виконання. Що робить цю перевірку елегантною, — її простота — один, всеохоплюючий перевірка підтверджує цілісність усього пакета. Жодна маніпульована торгівля не пройде, жодна фальшива транзакція не сховається у даних. Контракт фактично гарантує, що правила протоколу були дотримані точно, перетв

Зараз більшість платформ як обробляють особисту інформацію? Викидають її у центральну базу даних, щоб було зручно для різних систем, і при цьому постійно копіюють і синхронізують. Наскільки великий ризик такої практики? Кожного разу, коли копіюєш, ймовірність витоку зростає вдвічі — чим більше місць зберігання даних, тим більше шансів у хакерів.
Чи існує більш розумний спосіб? Технологія доказів із нульовою розкриттю (Zero-Knowledge Proofs) пропонує таку ідею: більше не "давайте нам ваші дані для зберігання", а "мені потрібно лише підтвердити, чи є певний факт істинним". Таким чином, ваші чутл

У визначальній події, яка змінює обличчя сектору AI-чипів, Nvidia завершила придбання Groq, спеціалізованого розробника AI-прискорювачів, приблизно на $20 мільярдів — що є найбільшою угодою компанії за всю історію. Це придбання підкреслює зростаючу конкуренцію за домінування у обчислювальній перевазі в задачах штучного інтелекту. Передова архітектура чипів Groq, відома високою пропускною здатністю для інференції, додає стратегічної глибини домінуванню Nvidia на ринках GPU та AI-акселераторів. Це злиття сигналізує про прискорення активності злиттів і поглинань у напівпровідниковій галузі, оскі

2024 ознаменував собою переломний момент: дата-центри перейшли від ролі за лаштунками до центральної ролі в стратегії галузі. З посиленням майнінгових операцій та зростанням вимог до інфраструктури, об'єкти, що підтримують блокчейн-мережі, отримали безпрецедентну увагу. Цей зсув відображає зростаючу зрілість криптовалютного сектору та його критичну залежність від надійної обчислювальної бази.

Автоматизовані боти маркет-мейкінгу відіграють важливу роль у підтримці здоров'я книги заявок та стабільності цін. Ці алгоритми забезпечують безперервну ліквідність, керуючи спредами між цінами покупки та продажу, сприяючи більш плавному відкриттю цін. Технологія дозволяє роздрібним трейдерам виконувати ордери без надмірних проскальзувань, одночасно зберігаючи чутливість графіків. Автоматизуючи процес маркет-мейкінгу, ці боти зменшують тертя у торгових парах і допомагають підтримувати здорові умови торгівлі на різних циклах ринку.

Ми запустили налаштовувані перемикачі часових горизонтів, щоб надати вам кращий контроль над аналізом графіків. Тепер ви можете легко перемикатися між інтервалами 1-година, 1-день, 1-місяць і 1-рік, щоб відстежувати рухи ринку на різних тимчасових масштабах. Чи то ви слідкуєте за короткостроковою волатильністю, чи за довгостроковими трендами, ці нові перемикачі спрощують аналіз цінових рухів криптовалют і допомагають виявити ключові рівні підтримки та опору в будь-якому масштабі.

Gemini 3 у поєднанні з three.js дійсно вражає. Я швидко створив інтерактивний 3D сайт, від нуля до готового продукту всього за кілька хвилин — зовсім не потрібно писати код, достатньо лише текстових підказок. Введіть опис вимог, і AI допоможе вам згенерувати логіку взаємодії та ефекти рендерингу, ефективність просто зашкалює. Такий режим розробки з підтримкою AI є великим підсиленням для фронтенд-інженерів Web3, знижуючи поріг входу для створення складних 3D сцен. Якщо хочете спробувати, можете подивитися шаблон prompt, який я залишив у коментарях — просто скопіюйте та змінюйте параметри для в

Поки ринки спокійно реагують, навантаження штучного інтелекту ніколи фактично не припиняються. Те, що зараз привертає увагу, — це те, як розвивається перевірюваний обчислювальний процес — особливо з появою доказів з нульовою довірою, що набирають обертів у багатогравцевих системах. Можливість забезпечити цілісність виконання без розкриття базових даних? Це той тип інфраструктурної зміни, яка має значення. Проекти, що просувають zk-snarks вперед, по суті, створюють рівень довіри, який так необхідний децентралізованим робочим процесам. Технічна основа тут може змінити спосіб роботи автономних аг

Багато команд під час розробки зосереджуються на конкретних сценаріях застосування. Але деякі проєкти йдуть іншим шляхом — вони обрали більш складний повний стек рішень. Реальне доказ Ethereum, машинне навчання з нульовими знаннями, аналіз історичних даних у ланцюгу, механізми розподілу нагород, аутентифікація захисту приватності… ці функції вже працюють у виробничому середовищі. Який результат такого підходу? Уже створено понад 1.3 мільярда доказів з нульовими знаннями. Така багатовимірна, багатосценарна технологічна реалізація сприяє постійному розширенню меж приватності в ланцюгу та підтвер

Справжнім вузьким місцем для роботів ШІ зараз є не інтелект окремої людини, а те, як вони співпрацюють між собою
Яка зараз ситуація? По суті, це інформаційні острови. Кожен робот має власні сенсори, свої навчені моделі та власні накопичені дані, без жодної взаємодії та співпраці між собою.
Видно, що робот-собака Boston Dynamics справді має найвищий рівень продуктивності, але, якщо говорити прямо, це автономна операція і не може виконувати складні завдання, які потребують співпраці кількох роботів. Так само, яким би крутим не був Tesla Optimus, він може працювати лише з одним роботом і не може

zkML нуль-знаннєве машинне навчання стикається з ключовим викликом у застосуванні: вхідні дані часто призводять до значного розширення обсягу доказів, що безпосередньо впливає на ефективність і масштабованість системи. Деякі проекти знайшли рішення, оптимізувавши процес генерації свідчень — проведення розумної попередньої обробки перед створенням доказу, що ефективно зменшує надмірні дані і таким чином значно стискає обсяг фінального доказу. Такий підхід має важливе значення для підвищення продуктивності нуль-знаннєвих доказів у реальних застосуваннях, особливо в ситуаціях, чутливих до витрат