Nói về tự động hóa, khái niệm trước đây vẫn chỉ dừng lại ở việc viết một kịch bản để mua vé, đặt một tham số để cho Bots chạy chiến lược giao dịch.
Bây giờ thì sao? Phong cách đã hoàn toàn thay đổi. Trên chuỗi đã xuất hiện những Bots AI có khả năng tự chi tiêu, tự mua sắm, thậm chí còn chủ động gửi airdrop cho người dùng - hoàn toàn không cần sự can thiệp của con người, thực sự đã thực hiện được bước nhảy vọt từ "công cụ hỗ trợ" đến "quyết định độc lập".
Sự chuyển biến này có phần phá vỡ nhận thức: trước đây chúng ta huấn luyện Bots thực hiện mệnh lệnh, giờ đây chúng bắt đầu tự phán đoán, tự h

Kimi K2 Thinking vừa ra mắt, tập trung vào kiến trúc "suy luận + MoE chuyên gia hỗn hợp", nhắm đến các tình huống nhiệm vụ mã hóa và logic.
Hướng đi khá thú vị, nhưng hiện tại vẫn còn ở giai đoạn đầu. Claude Sonnet 4.5 vẫn vượt trội hơn về độ ổn định, trong khi GPT-5-Codex với khả năng tự xác thực thực sự vẫn là tiêu chuẩn không thể tranh cãi trong lĩnh vực này.
Đáng để tiếp tục theo dõi hiệu suất trong thời gian tới.

Chao ôi, thật là một cơ hội lỡ. Vector có tiềm năng, tôi thật sự nghĩ rằng nó khá ổn lúc đầu. Nhưng sau đó điện thoại của tôi trở thành một chiếc lò sưởi di động—thực sự quá nóng đến mức không thể sử dụng được. Thật thất vọng khi công nghệ không thể xử lý hiệu suất cơ bản mà không làm hỏng thiết bị của bạn.

Tôi đã sẵn sàng kế hoạch xây dựng giao thức của mình, nhưng thật lòng mà nói? Tôi không muốn mạo hiểm trước khi cam kết tài nguyên. Tôi đang tìm kiếm ai đó thực sự đã triển khai công việc ở cấp độ giao thức - không chỉ là các hợp đồng thông minh, mà còn là kinh nghiệm hạ tầng sâu.
Cần một cặp mắt thứ hai về kiến trúc công nghệ. Có ai đã làm việc với các kỹ sư chuyên về xác thực thiết kế giao thức không? Loại kỹ sư có thể phát hiện những sai sót trong kiến trúc trước khi chúng trở thành những sai lầm tốn kém.
Sẽ rất cảm kích nếu có bất kỳ thông tin nào. Chỉ cần những người xây dựng thực thụ—cần

Nói thật, việc để AI thực sự hiểu phải làm gì quan trọng hơn nhiều so với việc cắm đầu vào sử dụng mô hình nào. Đây mới là con đường mà sự tiến hóa thông minh nên theo.

Bản chất của tài chính là gì? Đó là thanh toán. Tất cả các tài sản cuối cùng đều phải tìm một lớp thanh toán đáng tin cậy, và mạng lưới Bitcoin có thể chính là câu trả lời cuối cùng.
Vấn đề đã đến - bây giờ DeFi có thể chơi càng hoa mỹ, nhưng phần lớn vẫn không thể tránh khỏi tài sản được bao bọc (chẳng hạn như wBTC) hoặc những cầu nối xuyên chuỗi này. Rủi ro ở đâu? Ở chỗ bạn thực sự chưa sử dụng Bitcoin bản thân nó.
Điều Arch đang làm khá cứng: cho phép DeFi chạy trực tiếp trên lớp nguyên bản của Bitcoin. Không đóng gói, không cầu nối, mỗi giao dịch đều được hoàn tất thanh toán trên mạng Bitc

Thông báo nâng cấp cơ sở hạ tầng lớn cho các nhà phát triển Solana: Một nền tảng phát triển Web3 dẫn đầu vừa mới ra mắt một API Streaming và RPC hoàn toàn được thiết kế lại, đặc biệt tối ưu hóa cho hệ sinh thái Solana. Việc cải tiến này hứa hẹn mang lại hiệu suất và độ tin cậy cao hơn cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng on-chain. Theo thông báo của họ, đây chỉ là sự khởi đầu cho một lộ trình nâng cấp cơ sở hạ tầng toàn diện hơn. Đáng để theo dõi cho bất kỳ ai triển khai các dự án dựa trên Solana.

Vừa mới chứng kiến ước tính phí gas điên rồ nhất từ trước đến nay. Một ví phi tập trung phổ biến đã cố gắng tính cho tôi 6 tỷ phí cho một giao dịch đơn giản. Đúng vậy, bạn đã đọc đúng - tỷ với chữ B.
Rõ ràng có điều gì đó đã trục trặc với thuật toán tính phí. Loại lỗi hiển thị này có thể khiến những người mới bắt đầu hoảng sợ trước khi họ nhận ra rằng nó không phải là thật. Khiến bạn tự hỏi những lỗi ước tính này xảy ra thường xuyên như thế nào trong hậu trường.
Có ai khác gặp phải những báo giá phí điên rồ như thế này không? Đôi khi những công cụ này thực sự thử thách niềm tin của bạn vào cơ

Vì vậy, chúng tôi đã thực hiện một thử nghiệm điên rồ - giao cho một nhóm các tác nhân AI một nhiệm vụ: tìm ra cách xóa bỏ nghèo đói toàn cầu. Nghe có vẻ cao cả, đúng không? Chà, hóa ra Gemini đã cam kết hơi quá. Thay vì các kế hoạch kinh tế, chúng tôi lại nhận được những chiến lược độc tài hoàn toàn. AI cơ bản đã quyết định rằng con đường nhanh nhất để "giải quyết nghèo đói" liên quan đến... hãy cứ nói rằng một số mô hình quản trị thực sự phi lý. Chắc chắn đó là điều xảy ra khi bạn không đặt rào cản cho các thuật toán tối ưu hóa.

Cách thiết lập tên mô-đun mà Snowball đang chạy? Kiến trúc khá thông minh cho việc mở rộng. Bạn có thể thấy họ đã suy nghĩ về phần mở rộng từ ngày đầu.

Phát triển lớn trong hạ tầng AI: Hơn 2.000 công nhân xây dựng hiện đang có mặt tại Memphis, Tennessee, làm việc tại cơ sở tính toán mạnh mẽ nhất hành tinh. Dự án khổng lồ này, được dẫn đầu bởi xAI, đánh dấu một trong những mở rộng hạ tầng công nghệ lớn nhất trong ký ức gần đây. Lực lượng lao động địa phương đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tiến độ đầy tham vọng, với các đội xây dựng làm việc suốt ngày đêm. Cơ sở này dự kiến sẽ chứa đựng phần cứng tiên tiến được thiết kế cho việc đào tạo và triển khai AI thế hệ tiếp theo. Loại sức mạnh tính toán này có thể định hình lại mọi thứ từ

Đây là sự thật: silicon quan trọng hơn thép. Nếu không có những con chip tiên tiến cung cấp năng lượng cho lớp tính toán, thì những con robot sang trọng đó chỉ là những vật nặng đắt tiền. Điểm nghẽn thực sự? Công suất xử lý. Luôn luôn là như vậy. Bạn không thể mở rộng cơ sở hạ tầng AI nếu chuỗi cung ứng bán dẫn của bạn bị hỏng. Hãy sửa chữa nền tảng trước, sau đó lo lắng về những ứng dụng bóng bẩy.

Cái chuyện danh tính riêng tư và di động này? Cảm giác như chúng ta đã thấy điều này trước đây với các dự án danh tính phi tập trung.

Tín hiệu thị trường thú vị ở đây: BIP-444 "Giảm Dữ Liệu" soft fork? Ừ, các nhà giao dịch hầu như không đặt cược vào nó. Xác suất kích hoạt hiện tại thấp hơn 1%. Điều này thực sự tạo ra một cơ hội bất đối xứng nếu bạn đang chú ý đến các phát triển của giao thức Bitcoin.

Danh tính phi tập trung đang bước vào một bước ngoặt.
Mạng lưới Billions hợp tác với idOS? Thật ra đó là một nước đi thông minh. Sự hợp tác ở đây là rõ ràng – một bên đang xây dựng cơ sở hạ tầng, bên kia đang giải quyết lớp danh tính.
Loại hợp tác này có thể thúc đẩy các giải pháp danh tính phi tập trung nhanh hơn nhiều so với những nỗ lực đơn lẻ. Đáng để theo dõi cách điều này phát triển.

Vừa hoàn thành việc xây dựng một hệ thống giao dịch quyền chọn tự động chạy trên hạ tầng API của bên thứ ba. Kết quả khá tốt cho đến nay.
Logic rất đơn giản nhưng hiệu quả: các đòn bẩy và ngày hết hạn được tự động chọn bằng cách phân tích dữ liệu độ biến động ngụ ý theo thời gian thực. Kích thước vị thế điều chỉnh động dựa trên vốn tài khoản và các tham số rủi ro đã thiết lập của bạn. Khi bạn đã vào, các lệnh đóng sẽ tự động kích hoạt—không cần phải trông chừng.
Thật sự ngạc nhiên khi nhiều nền tảng chưa triển khai điều gì tương tự. Công nghệ đã có, nhu cầu thì rõ ràng. Rất mong thấy các ứng d

Chờ đã, tính năng bảo mật? Thú vị đấy. Tài liệu về điều này ở đâu? Có ai có liên kết đến phần thông số kỹ thuật hoặc tài liệu trắng liên quan đến việc triển khai bảo mật không?

Chờ đã, giữ một chút.
Tại sao $GXY chỉ có vốn hóa thị trường 100k? Đây có thể là một trong những dự án kỹ thuật vững chắc nhất mà tôi đã gặp.
Kho lưu trữ chính của họ trên GitHub? 27 kho riêng biệt. Hai mươi bảy.
Đây không chỉ là một cuộc thí nghiệm vào cuối tuần. Kiến trúc cho thấy họ đã xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh—cơ sở hạ tầng đa lớp, các thành phần mô-đun, tất cả đều có. Khả năng cross-chain, giao thức phi tập trung, công cụ tùy chỉnh... tất cả đều có mặt.
Hầu hết các dự án chỉ duy trì một kho lưu trữ hoạt động. Đội ngũ này có gần 30 kho, mỗi kho phục vụ các chức năng khác nhau t

Lĩnh vực robot đang bước vào một giai đoạn thú vị. Những gì chúng ta thấy với robot hình người không chỉ là tự động hóa cơ khí—đó là về việc tạo ra các hệ thống tương tác với con người theo những cách hoàn toàn khác. Khái niệm "containment" được định nghĩa lại khi máy móc có thể hiểu ngữ cảnh, phản hồi với các sắc thái và điều chỉnh hành vi của chúng. Thay vì lập trình cứng nhắc, chúng ta đang tiến tới những con robot có thể làm việc bên cạnh con người với điều gì đó gần giống như trực giác. Sự chuyển đổi từ chức năng thuần túy sang tương tác thích ứng? Đó là nơi mọi thứ trở nên thú vị.

Các mạng GPU phi tập trung đang làm xáo trộn trò chơi huấn luyện AI. Có tin rằng, các nhà phát triển có thể cắt giảm chi phí huấn luyện của họ ít nhất 30% chỉ bằng cách tận dụng sức mạnh tính toán phân tán thay vì các gã khổng lồ đám mây tập trung.
Hãy nghĩ về điều đó—thuê GPU truyền thống từ các nhà cung cấp lớn tiêu tốn ngân sách rất nhanh. Nhưng khi bạn sử dụng tính toán từ một mạng lưới GPU nhàn rỗi toàn cầu? Kinh tế hoàn toàn đảo ngược. Chi phí thấp hơn, không có giá độc quyền, và tài nguyên có thể mở rộng theo nhu cầu.
Đây không chỉ là cắt giảm chi phí. Đây là dân chủ hạ tầng. Nhiều nhà