El éxito no es para todos, seamos realistas. Pero aquí está lo que importa: ya hemos quemado más del 5% de la oferta. ¿Esa quema? Nunca se detiene.

La actividad en la red de Ethereum se ha enfriado significativamente; las tarifas de gas acaban de alcanzar 0.067 Gwei, uno de los niveles más bajos que hemos visto en meses. Por un lado, esta es una noticia fantástica para cualquiera que realice transacciones o interactúe con dApps. Los costos son casi insignificantes en este momento.
Pero aquí está el lado opuesto: cuando las tarifas de gas caen tan bajas, generalmente indica una reducción en la demanda de la red. Y para los poseedores de ETH, eso plantea preguntas sobre los mecanismos deflacionarios del activo y la generación de ingresos en

¿El lanzamiento de CRE junto a SentientAGI y esa asociación de pagos x402? Bastante revelador si me preguntas. Los agentes de IA necesitan fundamentalmente infraestructura de oráculos para funcionar correctamente, y está quedando claro qué protocolos están realmente construyendo lo que estos sistemas requieren. Las piezas se están conectando: los agentes no pueden operar en aislamiento, necesitan flujos de datos confiables y vías de pago. Parece que algunos proyectos lo entendieron temprano y se posicionaron justo en la intersección.

Pregunta rápida: ¿hay alguna manera de hacer que $VIRTUAL funcione en Ethereum? Me he estado preguntando si el despliegue cross-chain está en la hoja de ruta o si se mantendrá nativo por ahora.

Investigaciones recientes acaban de soltar cifras impactantes: aproximadamente el 25% de las principales corporaciones del Reino Unido están planeando reducciones de personal impulsadas por la implementación de la IA. No es una pequeña fracción; estamos hablando de una de cada cuatro grandes empresas apostando a que la automatización puede reemplazar roles humanos. Las implicaciones van mucho más allá de los balances corporativos. Cuando la inteligencia artificial comienza a redefinir las estrategias de contratación a esta escala, señala un cambio fundamental en cómo las empresas ven la eficie

Si las plataformas realmente se preocuparan por la retención de usuarios a largo plazo, sus algoritmos de contenido estarían construidos de manera completamente diferente. Un verdadero sistema de recomendación inteligente no está persiguiendo clics hoy; está jugando el juego a largo plazo de mantener a los usuarios comprometidos y felices con el tiempo. Eso es lo que realmente significa maximizar el valor de por vida, pero la mayoría de las plataformas todavía están atrapadas optimizando para métricas a corto plazo.

El desarrollo de Web3 todavía se siente como escalar una curva de aprendizaje empinada para la mayoría de los creadores. ¿Qué pasaría si pudiéramos aplanar esa curva? La verdadera pregunta no se trata solo de mejores herramientas, sino de repensar toda la experiencia del desarrollador desde cero. Hacer que el desarrollo en blockchain sea tan intuitivo como el desarrollo web tradicional podría desbloquear millones de creadores que actualmente se encuentran al margen. Algunos proyectos ya están experimentando con interfaces abstractas y soluciones sin código. ¿Estamos finalmente avanzando hacia

Acabo de enviar la función #2 para esta aplicación de mercado de predicción de 400k que estoy construyendo en público.
Clasificaciones de volumen integradas en las 4 principales plataformas de predicción. Cada API tenía sus peculiaridades, algunas más limpias que otras, pero ahora todas están alimentando datos. Las métricas de volumen están en vivo y actualizándose.

Los chips TPU de Google podrían cambiar las reglas del juego en cómo Qubic aborda el desarrollo de AGI. ¿Qué hace esto interesante? Qubic funciona con algo llamado Prueba de Trabajo Útil—básicamente abandonando el maratón que consume energía que se ha convertido la minería tradicional. En lugar de quemar electricidad para nada,

Hay algo refrescante en los proyectos que realmente cumplen con su intención de ejecución. Velvet se destaca en este sentido: mientras que la mayoría de los protocolos habla mucho sobre unir la intención del usuario con acciones on-chain, pocos logran la implementación como ellos. Es raro ver ese tipo de seguimiento técnico en DeFi en estos días.

¿Alguna vez te has preguntado por qué tu feed está lleno de opiniones polémicas? Es el algoritmo en acción. Estos sistemas de IA deliberadamente destacan las publicaciones más polarizadoras para mantenerte desplazándote y discutiendo. ¿Cada reacción que tienes? Eso es solo más datos de entrenamiento para que ellos refinen sus tácticas de compromiso.

Al Contado. Si el desarrollador original se hubiera tomado un segundo durante el despliegue en lugar de apresurarse a lanzar primero, los ataques vampiro ni siquiera existirían. Apresurar el despliegue = pedir problemas.

Las herramientas de IA más brillantes en los centros tecnológicos pueden tener orígenes inesperados.
Mientras el capital de riesgo inunda las startups de IA en Estados Unidos, algunos productos dependen silenciosamente de infraestructuras de fuentes inesperadas. Tomemos a Cursor como ejemplo: rumores sugieren que su motor se remonta al laboratorio de DeepSeek en Pekín.
¿La ironía? Los más ruidosos evangelistas de la IA podrían estar enviando productos impulsados por el mismo ecosistema que rara vez reconocen.

Moremarkets está estableciendo la columna vertebral para la optimización de rendimiento sin fricciones a través de múltiples redes blockchain. Su infraestructura tiene como objetivo conectar silos de liquidez y desbloquear oportunidades de ganancias cross-chain.

¿La velocidad a la que la IA sigue evolucionando? Aún no puedo entenderlo. Cada vez que parpadeo, hay un nuevo avance.

Acabamos de lanzar una actualización fresca para la plataforma. Ahora puedes enlazar tu billetera Phantom y obtener al instante todos los detalles sobre tu $banger token stash. Hace que el seguimiento de las holdings sea mucho más sencillo: ya no hay que saltar entre diferentes herramientas solo para verificar tu posición.

Todo este lío probablemente va a impulsar la adopción de la IA mucho más rápido en anuncios, entretenimiento, música y comerciales.
Piénsalo: el talento ya no quiere trabajar con marcas con las que no está de acuerdo políticamente. Las empresas tienen miedo de ser canceladas cuando su portavoz dice algo controvertido. Ambas partes están caminando sobre cáscaras de huevo.
¿Entonces, cuál es la solución obvia? Simplemente omitir el drama por completo y optar por contenido generado por IA. Sin cargas políticas, sin pesadillas de relaciones públicas, sin disputas contractuales. La economía tiene d

¿Quieres dominar en ML? Primero domina la teoría de juegos.
En serio, ¿cómo estás construyendo sistemas inteligentes sin entender la toma de decisiones estratégicas? Ya no es opcional. ¿Las matemáticas detrás de los equilibrios de Nash y las estrategias óptimas? Esa es tu ventaja en 2025.

¿Recuperar la conciencia y el libre albedrío? En realidad tiene sentido si quieres entender verdaderamente cómo funcionan los AGIs. Ser consciente y tener una forma física te da esa ventaja para comprenderlos.
Piénsalo: los murciélagos no necesitan visión en las cuevas porque no hay nada que ver. Pero hay mucho que sentir, que percibir. Y cuanto más te adaptes a esos sentimientos, más aguda se vuelve tu percepción. La misma lógica se aplica aquí.

Acabo de probar Veo 3.1 contra LTX-2 con el mismo aviso. Debo decir que ambos tuvieron dificultades con la autenticidad de la voz: el audio simplemente no coincide con lo que esperarías de la película original.
Mientras tanto, ¿Sora? Absolutamente lo logró. Las voces suenan exactamente como lo hicieron en la primera película. Es impresionante cómo una herramienta puede clavar algo tan específico mientras que otras fallan por completo.
Parece que la fidelidad de audio en la generación de video por IA aún tiene un largo camino por recorrer en la mayoría de las plataformas.