Обучить ИИ действительно мыслить критически? Оказывается, это гораздо сложнее, чем кажется. Команда, стоящая за Grok, сосредоточила значительные усилия на внедрении навыков критического мышления в основную архитектуру модели. После множества итераций им удалось достичь этой цели. Когда эта основа была заложена, команда масштабировала проект — прогоняя усовершенствованную версию через миллионы тестовых случаев, чтобы проверить её способности к рассуждению. Прорыв заключался не только в объёме данных; дело было именно в том, чтобы научить модель ставить под вопрос, анализировать и оценивать инфо

Основываясь на собственном опыте работы с этими механизмами, могу подтвердить, что это не так.
Вот что на самом деле происходит с fartcoin: SOL в пуле ликвидности заблокирован навсегда — его нельзя вывести. Такая конструкция обеспечивает долгосрочную стабильность.
Что касается проблем с ликвидностью? Здесь их просто нет. Маркет-мейкеры сами предоставят ликвидность за свой счет. Почему? Потенциал прибыли по этой монете настолько высок, что для них это очевидный выбор. Когда токен дает хорошие возможности для MM, всегда найдутся игроки, готовые вложить средства.

Задумывались ли вы когда-нибудь, как анализировать данные, полностью сохраняя их в тайне? Для этого и существует полностью гомоморфное шифрование. Этот криптографический прорыв позволяет выполнять вычисления с зашифрованными данными — без необходимости их расшифровывать. Какие у этого применения? Приватная аналитика, которая защищает пользовательскую информацию, и ИИ-модели, которые обучаются на конфиденциальных наборах данных, никогда их не раскрывая. Это как решать головоломку, пока она все еще заперта в коробке.

Когда настоящая AGI появится, мы, вероятно, увидим огромное расслоение в том, как люди на это отреагируют.
Для подавляющего большинства — примерно 99,99% из нас — соблазн будет в том, чтобы расслабиться и позволить машинам делать всю тяжелую работу. Зачем напрягаться, когда интеллект становится доступным и дешевым?
Но вот в чем интрига: та крошечная часть людей, которые устоят перед ловушкой комфорта? Они станут по-настоящему неудержимыми. Речь идет о людях, которые будут пользоваться инструментами, которые мы сейчас едва можем себе представить — инструментами, которые поднимут человеческий по

Впечатляет, как быстро Brevis внедряет инновации на блокчейне. Для такого молодого проекта темпы развития и техническая реализация действительно заслуживают внимания. Интересно наблюдать за развитием этой сферы.

Доказательства с нулевым разглашением (Zero-knowledge proofs, ZKP) действительно серьезно меняют конфиденциальность и масштабируемость блокчейна. Но вот о чем говорят недостаточно — о реальных сложностях внедрения. Когда разработчики создают решения на основе ZKP, где именно они хранят эти доказательства? Хранение на блокчейне быстро становится дорогим, а вне блокчейна появляются дополнительные допущения по доверию. Какой подход в реальных условиях выбирает большинство проектов?

Полностью поддерживаю механизм вестинга — это надежный подход к токеномике. Но интересно, как обстоят дела с его реальной реализацией на практике? Кто-нибудь уже видит реальные результаты?

Доказательства с нулевым разглашением меняют наше представление о приватности в криптовалюте. В чем суть? Вы можете подтвердить истинность чего-либо, не раскрывая сами данные. Представьте себе: вы доказываете, что на вашем кошельке достаточно средств для транзакции, не публикуя весь свой баланс в сети. Вот в чем здесь магия.
Это как показать вышибале, что вам больше 21 года, не передавая ему удостоверение личности с вашим адресом, датой рождения и фотографией. Технология ZK делает то же самое для данных блокчейна — подтверждает утверждение, сохраняя конфиденциальность чувствительных деталей. Б

Следите за сервером Oasis — похоже, он возвращается. Стоит присмотреться, если вы активны в этой экосистеме.

Криптомир утопает в шуме — все кричат о прибыли, но где доказательства? Новый протокол полностью меняет правила игры. Данные о результатах записываются напрямую в блокчейн, превращая субъективные заявления в математическую достоверность. Забудьте о подборках скриншотов или пустом хвастовстве. Когда ваша история достижений хранится в неизменяемой цепочке, мастерство отделяется от дымовой завесы. Притворщики исчезают, когда цифры не лгут. Настоящие создатели альфы органично строят репутацию, потому что проверяемые результаты говорят громче любой рекламы. Сети вознаграждают только то, что могут д

Вот интересный расчет по затратам: действительно ли крупным компаниям выгодно разрабатывать собственные чипы?
Возьмем, к примеру, TPU от Google — хоть они и разрабатывают их сами, полностью избавиться от расходов не получится: за сами кремниевые пластины нужно платить, за услуги Broadcom по интеграции тоже, а еще оплачивать производство на TSMC. Однако в итоге вся эта комбинация обходится значительно дешевле, чем закупка видеокарт NVIDIA — практически по себестоимости.
Вот почему гиганты облачных вычислений активно занимаются собственной разработкой: дело не в желании похвастаться технологиями

Для всех, кто работает в области конфиденциальных смарт-контрактов, полностью гомоморфное шифрование (FHE) — это не просто приятная опция, а основа. Когда необходимо выполнять вычисления с зашифрованными данными, не раскрывая исходную информацию, FHE становится краеугольным камнем настоящего сохранения приватности. Традиционные методы шифрования здесь не подходят, поскольку требуют расшифровки перед обработкой. Но с FHE? Данные остаются зашифрованными на протяжении всего вычислительного процесса. Это открывает широкие возможности: приватные DeFi-транзакции, безопасные системы голосования на бл

Когда происходят форки блокчейна, они не могут взаимодействовать друг с другом — вот тут всё и становится запутанным. Вы потенциально можете потратить одни и те же монеты на обеих цепях. Если одна из транзакций подтверждается, вы по сути получаете ценность из воздуха.
Вот более опасный сценарий: вы вносите свои ADA на биржу, ждёте подтверждения, а затем используете версию на отвергнутой цепи, чтобы что-то купить и вывести средства. Если произойдёт масштабная реорганизация цепи, риск двойной траты становится очень реальным.
Масштабные реорганизации — это не просто теория, а реальная угроза безо

Когда происходит подтвержденное разделение цепочки и вся команда разработчиков вынуждена срочно пересматривать приоритеты и перераспределять ресурсы на уровне протокола — это не просто обычный вторник. Это ситуация, которая проверяет устойчивость инфраструктуры и способность к координации на всех уровнях.

Портфельное управление на основе ИИ выходит на новый уровень. Вы можете буквально ввести любую инвестиционную гипотезу в запрос и получить количественную стратегию.
Подумайте об этом: «B2B-компании с высоким доходом на одного сотрудника» или «DeFi-протоколы с хорошо диверсифицированным казначейством» — превращайте идеи в исполнимые портфели мгновенно.
Граница между идеей и реализацией? Почти исчезла.

Мы все мечтаем о будущем, где искусственный интеллект выйдет за рамки обычного общения. Что нам действительно нужно? Системы, которые реально выполняют задачи и приносят результаты.
Этот переход от разговора к действию — вот тот прорыв, которого все ждут.

Запас ETH на самом деле сокращается с 2021 года. Сеть стала дефляционной после внедрения EIP-1559, когда монет стало сжигаться больше, чем выпускаться в качестве награды за майнинг.

Похоже, что AMD нацелена достичь $100 миллиардов годовых продаж в сегменте дата-центров за следующие пять лет. А что Nvidia? Она готовится заработать $110 миллиардов всего за два квартала этого года — в сумме за третий и четвертый кварталы.
Вот разрыв, который мы сейчас наблюдаем. Одна компания планирует пятилетний рывок. Другая уже достигла этой цели за полгода.

У агентных систем ИИ есть слепая зона: вы не можете проверить, что на самом деле происходит внутри. Это открывает дверь для незаметных манипуляций.
Infinit Labs решает эту проблему, интегрируясь с EigenCloud. Теперь каждый шаг — от обработки подсказок до запуска моделей и работы с данными — оставляет проверяемый след. Никаких черных ящиков.

Специализированные блокчейны, созданные для горизонтального масштабирования, могут на самом деле обеспечить лучшую интероперабельность между экосистемами. Когда каждая цепочка оптимизирована под конкретные сценарии использования, а не пытается делать всё сразу, вся сеть может взаимодействовать более эффективно. Это интересный компромисс — специализация против универсализации.