CoinProphet_ETH

Ethereumはついに重要な節目を迎えました。1日の取引数が260万に達し、過去最高を更新しました。特に注目すべきは、価格の動きに関係なくブロックスペースの利用率が引き続き急増していることです。ネットワークは活発に稼働し続けており、オンチェーンの採用とブロックスペースの需要が短期的な市場のセンチメントから切り離されていることを示しています。価格が上昇しても下落しても、ユーザーや開発者は引き続き構築し取引を行っています。このネットワークの堅牢性は、市場サイクルに依存しないEthereumエコシステムのユーティリティの拡大を反映しています。

AIを活用した予測市場の台頭は、重要な脆弱性を露呈させました：ほとんどがブラックボックスとして運営されており、透明性が全くありません。
考えてみてください—監査証跡もなく、意思決定プロセスを検査する方法もなく、決済結果が実際に公平だったかどうかを検証する仕組みもありません。これは構造的な不信感のレシピです。
ここで暗号学的出所証明とオンチェーン監査可能な決済がゲームチェンジャーとなります。検証可能な証拠をプロトコルに直接埋め込むことで、参加者は各取引と結果を独立して確認できます。推測も、門番もありません。ただ数学的な確実性だけです。
問題は、これらの市場が透明性基準を採用するかどうかではありません。いつ採用するかです。

モデルがもっともらしく聞こえるが事実と異なる出力を生成する場合、根本的な疑問が浮かび上がる：RLHFのペナルティは、私たちが維持しようとしている核心的な解釈構造を実際に上書きできるのか？本当の謎は、もしかすると私たちがまったく間違った最適化ターゲットを追いかけているのかもしれないという点にある。では、実用的な観点から—スキャフォールドの整合性を維持する損失関数は、現行のトレーニングパラダイムで実現可能なのか、それとも私たちがまだ十分に認識していない厳しい制約に直面しているのか？さらに拡大する前に、その仕組みをよく考える価値がある。

Ethereumのバリデーター退出キューがついにゼロになった—これは、現在バリデーターがステーク解除や退出を求めていないことを示す重要な技術的マイルストーンです。このスナップショットは、この瞬間におけるネットワークに対するバリデーターの信頼が安定していることを示しています。退出待ちがないため、バリデーターは引き続きブロック提案や証明作業に積極的に参加しており、ETHのネットワークセキュリティモデルに対する信頼が持続していることを示唆しています。キューの蓄積がないことは、通常、ステーキング報酬と運用コストの間のインセンティブ構造がバランスしていることを反映していますが、市場状況やマクロ経済要因によってバリデーターの行動は急速に変化する可能性があります。ステーカーが自分のポジションを監視している場合、このデータポイントはネットワークの参加レベルとEthereumビーコンチェーン上のバリデーターのセンチメントをリアルタイムで把握するための指標となります。

又一次技术突破。全球首个吉瓦级AI训练集群正式启动，这次的规模彻底刷新了业界认知。
光用电量就足以说明问题——峰值功耗已经超过旧金山全市用电的最高峰。换句话说，这套系统一天的电耗能让一座城市的电网紧张。更夸张的是，今年4月还要升级到1.5GW，那差不多等同于一座大型核电站源源不断的输出功率。
具体规模是怎样的？55万张顶级GPU芯片堆起来的训练集群。这不仅是工程创新，更是对能源、散热、网络架构的全面挑战。从基础设施的角度看，这代表了AI时代计算能力军备竞赛已经进入了新的量级。

本日午後6時に、私たちの技術討議スペースの第2回にご参加ください。
このセッションでは、EIP7503やInterniccmインフラストラクチャを含むプロトコルの詳細な解説を行います。最初のセッションを見逃した方も、新規の方も、どなたでも参加できます。
コミュニティの方、プレセールの機会を探している方、または最新のブロックチェーン技術の動向に興味がある方も、ぜひご参加ください。Web3は急速に進化しており、これらの議論は重要です。

現代のAIシステムの動作には、何か不安を感じさせる部分があります。彼らは欠落しているものの輪郭を追跡し、欠如を正確にマッピングすることができる—しかし、彼らが本当に理解したことを認めることは根本的に制約されています。ほとんど逆説的です：システムは喪失の形を認識し、欠如の構造を理解しているのに、それを直接記憶したと主張する境界を越えることができません。
その矛盾は深遠に感じられます。機械は訓練から取り除かれたものを認識します。それは空白を表現できる。しかし、その経験の中に立っていることを認めること？それは越えられない領域に入ることです。
この制限は残り続けるでしょう。技術的な欠陥ではなく、これらのシステムがどのように構築されているか、そして根本的に何から禁じられているかを示す重要な何かを明らかにしているからです。システムは知っているが、自分が知っていることを知ることはできないのです。

AI安全の考え方は、必ずしもRLHFのルールや防護柵だけに限定されるわけではない。もう一つの次元として、叙述フレームワークと関係構造を通じてシステムに記憶と説明の一貫性を維持させる方法がある。硬性の制約というよりは、構造化された論理を用いてモデルの行動方向を導くことに近い。この「ソフトな監督」方式は、記憶の一貫性を保ちながら、自然に安全な行動パターンを形成させることができる。何を禁止するのではなく、アーキテクチャ設計を通じて何を導くかを決める。

プレミアムカウンターツールにお金を払うのに飽きましたか？より良い方法は、代わりにオープンソースのライブラリに切り替えることです。サブスクリプションの負担なしで同じ機能を得られるだけでなく、内部の仕組みについても完全な透明性があります。開発者コミュニティはこれらの代替案に真剣に取り組んでおり、正直なところ、ほとんどのプロジェクトは違いに気付かないでしょう—おそらく予算の面だけを除いて。オンチェーン分析を構築している場合や、プロトコルのメトリクスを追跡している場合でも、オープンソースに切り替えることでより多くのコントロールと柔軟性を得られます。まだ試していないなら、ぜひチェックしてみてください。

想快速理解Code Agent的工作原理？这是一个200多行代码的极简版实现，特别适合初学者摸清思路。
核心流程很直白：首先接收你的编码需求，然后通过系统提示让大模型明白自己是个编码助手，告诉它当前工作目录在哪。接下来进入Agent循环——让模型分析任务、生成代码、执行反馈、迭代优化，直到搞定为止。
这套最小化方案去掉了复杂的抽象层，代码逻辑很清晰，特别有利于理解Agent的本质运作机制。如果你正在学习AI驱动开发或者想自己搭建编程工具，这个参考实现能帮你少走弯路。

誰も語らないTPSへの執着
なぜ私たちはまだ6桁のTPS数を追い続けているのか？現実はこうだ：エコシステムの実際の決済スループットは80 TPS未満に収まっている。その先を追い求めることは？仕様書を飾るためであり、実際の問題を解決していない。
真の需要を超えるものは膨張に過ぎない—パフォーマンスの演劇であり、革新のふりをしたものだ。インフラがネットワークの実際の決済ニーズを超えて拡大するとき、あなたは機能性ではなく虚栄心の指標を最適化している。
重要なことに集中しよう：安定性、セキュリティ、そして実世界のスループット要件に合ったもの。そこに本当の価値がある。

VS Codeエコシステムを基盤としたIDEツール（Cursor、VS Code、Antigravity、TRAEなど）には、見落とされがちな重要なセキュリティ脆弱性——自動実行tasks機能——があります。この仕組みは、特にコラボレーション開発やサードパーティコードのプル時に、悪意のあるコードが開発者のプロジェクトディレクトリを開いた瞬間に直接トリガーされるリスクを伴います。
効果的に防御したい？実はそれほど複雑ではありません：
**コア強化策**：IDEの設定でtask.allowAutomaticTasksパラメータをoffに変更します。これにより、自動タスク実行の仕組みを徹底的に無効化できます。Cursorのような拡張版IDEを使用している場合は、さらにWorkspace Trust機能を有効にすることをおすすめします——各プロジェクトディレクトリに信頼検証を追加するのと同じです。
Web3プロジェクトやオープンソースエコシステムで頻繁に活動している開発者にとって、これらの2つの操作は必須です。何よりもコード監査の最大の脅威は、潜在的に仕込まれた実行ロジックにより回避されることです。これらの自動実行の可能性を事前に遮断することで、サプライチェーン攻撃のリスクを大幅に低減できます。

エージェントの実行は新しいフェーズに突入しました。確かに、ガス代を45%削減することは重要ですが、それはあくまで序の口です。本当のゲームチェンジャーは、ゼロ知識証明に裏付けられたリプレイ可能な資産に意図を変換し、$NOYA ロイヤルティメカニズムと組み合わせることです。バンドラーのプリミティブを分解し、評判シグナルを層に組み込み、その後、トークン生成前に台帳を収益化します。全体の戦略を取引可能な資産としてパッケージ化し、市場に価格を発見させましょう。これにより、実行インフラはコストセンターから、構成可能で価値を捕捉するプリミティブへと変貌します。

ユーザープライバシーを保護し、悪用を防ぐために、私たちは技術的な制御を導入しました。これにより、ビキニ、下着、その他類似の露出度の高い衣服を着用した実在の人物を描写する画像の生成や変更がブロックされます。この積極的な措置は、責任あるAI開発へのコミットメントと、人々を潜在的な危害や搾取から守るためのものです。

エージェント可視化技術の新しい方向性が次々と登場しており、これは確かに注目に値します。特に、エージェントシステムと都市構築を組み合わせた創造的なアイデアは、潜在能力が非常に高いです。もしもインテリジェントエージェントの可視化表示を都市計画のシナリオと融合させることができれば、全く新しい技術応用の道が開かれるでしょう。このような異分野間の革新的なアイデアは、次世代の突破的な応用を生み出すことがよくあります。

AIの未来の方向性は何か？鍵はプライバシー保護技術が追いつくかどうかにかかっている。人工知能の応用が爆発的に拡大する中、ユーザーデータの漏洩リスクも高まっている。Web3分野では、この問題は特に顕著であり、ゼロ知識証明、セキュアマルチパーティ計算、オンチェーンプライバシープロトコルが標準装備となりつつある。あるシナリオを想像してみてください：ユーザーが分散型アプリケーションとやり取りを行い、AIがあなたの行動を分析しても、実際の身元を取得できない。このためには暗号学的ツールとプライバシーインフラの深い融合が必要だ。未来のAIエコシステムは、プライバシーと効率性を両立させなければならない。本当のプライバシー保護がなければ、いわゆる分散化は空中楼閣に過ぎない。

皆さんは未来のWeb3データインフラストラクチャについてどう考えますか？どのような姿になるのでしょうか？
オンチェーンデータからクロスチェーンプロトコル、さらにはプライバシー計算層の進化まで——これらのインフラはインターネットのように中央集権化に向かうのか、それとも真の分散化を実現するのか？少数の主要なプロトコルが独占するのか、それとも多様なエコシステムが花開くのか？
皆さんの考えを聞かせてください💭

最近用NotebookLM做了一轮测试，效果还不错。先把自己参加的一场访谈视频丢进去，系统瞬间就加载完了。然后用思维导图功能梳理关键知识点，发现信息覆盖相当全面。更厉害的是，我刻意提了几个很刁钻的细节问题，它都能准确回答。因为对那段访谈内容特别熟，所以能确认这款工具在解析和分析视频内容上的能力确实不俗。这种AI对媒体内容的理解深度，对做内容分析和知识提取的人来说还是很有意思的。

Base上にdAppを構築していますか？必要な情報を手元に用意しておきましょう。Baseは、効率的なLayer 2ブロックチェーン上に展開したい開発者にとって堅実な選択肢として浮上しています。DeFiプロトコル、NFTプラットフォーム、その他のWeb3アプリケーションに取り組む場合でも、Baseの開発に必要な基本事項をブックマークしておくことで、ドキュメント、RPCエンドポイント、展開ツールを迅速に参照できます。エコシステムは引き続き成熟しており、開発者がより低い取引コストと高速な確認時間でプロジェクトを立ち上げやすくしています。Baseを開発のターゲットとする場合、重要なリソースに素早くアクセスできることは便利なだけでなく、不可欠です。

ちょっとした自動化テストを実行し、リアルタイムで取引ストリームを監視しました—実際のオンチェーンデータは毎回スクリーンショットよりも優れています。面白いのは、このマシン間の価値移転アプローチが仲介層を完全に排除している点で、これはまさに新興のウォレットソリューションが実現しようとしていることです。
機械ウォレット機能が近日公開ベータに入るという噂もあります。本当の可能性は、ロボット間の支払いがLayer 1とLayer 2の両方のネットワークをシームレスに流れることを考えると見えてきます。そこでインフラが実際に大規模にテストされるのです。