CoinProphet_ETH

Perkembangan upgrade Ethereum tahun ini cukup padat. Dua upgrade besar, Pectra dan Fusaka, telah berhasil diterapkan, membangun fondasi untuk optimisasi kinerja jaringan. Hingga tahun depan, Ethereum tetap mempertahankan laju iterasi yang tinggi—separuh pertama diperkirakan akan meluncurkan hard fork Glamsterdam, dan separuh kedua direncanakan merilis upgrade Heze-Bogota. Upgrade ini menargetkan beberapa poin utama Ethereum: pertama, meningkatkan throughput transaksi (TPS), kedua, memperkuat kemampuan perlindungan privasi, dan ketiga, memperkuat mekanisme keamanan jaringan. Setiap langkah teru

Beberapa perkembangan menarik sedang diluncurkan untuk DEX. Fitur baru dan peningkatan sedang dalam proses—tetap ikuti untuk detail lengkapnya. Pembaruan ini diharapkan membawa pengalaman pengguna yang lebih baik dan kemampuan perdagangan yang ditingkatkan ke platform.

Ini sangat menyentuh saya minggu ini.
Pikirkan bagaimana kita selalu membingkai komputasi—sebagai sepeda untuk pikiran. Anda mengayuh, itu bergerak. Anda berhenti, itu berhenti. Ketergantungan total pada input manusia yang konstan.
Tapi AI agenik membalikkan skenario sepenuhnya.
Kita tidak hanya meningkatkan sepeda lagi. Kita beralih ke sesuatu yang memiliki agensi sendiri, momentum sendiri. Sebuah kendaraan yang tidak membutuhkan tangan Anda di pedal setiap detik. Ia belajar, bertindak, mengoptimalkan—tanpa menunggu perintah Anda berikutnya.
Itulah titik infleksi yang sebenarnya. Bukan hanya

Robotika sedang keluar dari laboratorium. Apa yang dulunya bersifat teoretis kini menjadi nyata—dan ini terjadi lebih cepat dari yang disadari kebanyakan orang.
Ambil contoh yang baru saja terjadi: TARS Robotics memperkenalkan robot humanoid yang mampu melakukan tugas manipulasi tangan yang sangat kompleks. Itu bukan lagi fiksi ilmiah. Itu adalah saat ini.
Proyek seperti OpenMind AGI memantau perkembangan ini dengan cermat—dan mereka bukan hanya pengamat. Mereka secara aktif membangun di persimpangan AI dan robotika, berusaha menangkap nilai saat teknologi ini matang. Pertanyaannya bukan apaka

Inference Labs dan Cysic bekerja sama, lebih dari sekadar gimmick pemasaran, ini adalah kecocokan kebutuhan nyata di tingkat infrastruktur.
Masalahnya sangat sederhana: bagaimana membuat hasil inferensi model AI dipercaya? Kotak hitam terlalu gelap, tidak ada yang bisa menjelaskan logika outputnya. Inilah yang ingin diselesaikan oleh Inference Labs—menggunakan teknologi bukti tanpa pengetahuan (zero-knowledge proof) untuk mengubah proses inferensi AI dari yang sepenuhnya tidak dapat diverifikasi menjadi dapat dilacak dan diverifikasi. Dengan kata lain, mereka membangun infrastruktur kepercayaa

Fungsi terjemahan dari model besar tertentu memang agak aneh. Menjelang tahun 2026, LLM dengan tingkat ini masih melakukan kesalahan tingkat dasar—langsung menerjemahkan "妙" menjadi "miao" secara fonetik, logika terjemahan yang dipaksakan dengan pinyin seperti ini, bagaimana bisa dilepaskan? Data pelatihan dan strategi penyetelan ulang seperti apa yang diperlukan untuk menghasilkan hasil yang begitu ajaib.

Baru-baru ini saya mulai membangun PasskeyChat—solusi pesan yang dibangun di atas protokol yang ada, tetapi dengan sudut pandang yang berbeda. Sementara protokol dasar menangani pengiriman pesan, PasskeyChat memfokuskan pada manajemen akun berbasis passkey dan verifikasi identitas, dilapisi dengan enkripsi end-to-end untuk keamanan. Seluruh hal ini memicu minat untuk menjelajahi PasskeyAccount lebih jauh, yang membawa saya ke dalam dunia arsitektur akun modular. Ada sesuatu yang menarik tentang bagaimana akun dapat dipecah menjadi modul-modul terpisah yang dapat digabungkan—masing-masing menan

Wilayah Asia-Pasifik sedang membuat gelombang di lanskap teknologi tahun 2025. Kecerdasan buatan bukan sekadar kata kunci lain di sini—ini secara fundamental mengubah cara ekonomi beroperasi dan berkembang. Anda melihatnya di mana-mana: dari platform fintech yang memanfaatkan AI untuk sistem perdagangan yang lebih pintar hingga jaringan blockchain yang mengoptimalkan throughput dengan model pembelajaran mesin.
Yang menarik adalah bagaimana kolaborasi lintas batas semakin mempercepat. Negara-negara di seluruh wilayah membangun ekosistem teknologi yang dapat beroperasi secara interoperabel, yang

Menemukan pola yang mengkhawatirkan dalam transaksi SOL. Seorang pengguna tampaknya telah memprogram mekanisme yang mengklaim biaya minimal dalam SOL, lalu menggabungkan transfer WSOL dalam transaksi yang sama. Di on-chain, semuanya disamarkan sebagai klaim biaya rutin. Alamat pembuat muncul sebagai asal-usul koin, kecuali mereka sebenarnya tidak menarik biaya dari token tersebut—mereka mencocokkan jumlahnya agar tetap tersembunyi. Taktik pengaburan klasik yang memanfaatkan pengelompokan transaksi untuk menyembunyikan aliran dana. Perlu diperhatikan karena kecepatan transaksi SOL membuat jenis

Nvidia Eyes 800V Architecture: Apa Arti Gelombang Berikutnya dari Pembangunan Infrastruktur AI
Dorongan Nvidia menuju pengiriman daya 800-volt menandai titik infleksi penting dalam penskalaan infrastruktur AI. Saat pusat data meningkatkan permintaan komputasi untuk model bahasa besar dan jaringan neural, transisi dari standar tegangan tradisional membuka pintu menuju efisiensi daya yang lebih tinggi dan penempatan chip yang lebih padat—pergeseran yang kemungkinan akan memicu putaran baru siklus capex di seluruh industri.
Langkah ini mengatasi hambatan: sistem pengiriman daya saat ini kesulitan

Alat visualisasi baru mengubah cara kita memandang blockchain Bitcoin, menampilkannya sebagai pola mencolok dari cincin pohon. Setiap blok muncul sebagai cincin transaksi sendiri—tempelkan kursor ke salah satu dan Anda akan melihat volume BTC tepat yang tertanam di dalamnya. Pendekatan berlapis dan interaktif ini menghilangkan kebisingan dan memungkinkan Anda benar-benar melihat apa yang terjadi di dalam struktur setiap blok. Cara yang cukup keren untuk memahami bagaimana fondasi jaringan dibangun.

Lintasan pertumbuhan Grok Imagine tahun ini melampaui hampir setiap model pembuatan gambar dan video lainnya—kecepatannya benar-benar mengesankan. Pembuatan video baru ditayangkan pada bulan Juli, namun irama peluncuran fitur dan penyempurnaan model sejak saat itu tidak henti-hentinya. Apa yang dimulai sebagai alat tujuan tunggal berkembang menjadi sesuatu yang jauh lebih luas: rangkaian kreatif yang komprehensif. Perkembangan dari pembuatan gambar statis ke alur kerja video terintegrasi dalam beberapa bulan sangat luar biasa.

Ketika AI menjadi pedang bermata dua — pengembang sumber terbuka mungkin bahkan tidak menyadari keberadaan pedang tersebut sampai terlambat.
Christian Grobmeier, seorang pemelihara Log4j yang sudah lama, baru-baru ini menyoroti sebuah titik buta kritis dalam keamanan sumber terbuka: ketidaktahuan itu sendiri bisa menjadi kerentanan yang paling berbahaya. Berbeda dengan cacat kode tradisional yang meninggalkan jejak, kesenjangan antara apa yang diketahui pengembang dan ancaman yang sebenarnya ada menciptakan celah tak terlihat dalam pertahanan.
Ironinya? Jutaan proyek bergantung pada perpustaka

Mengapa Aster Chain muncul? Jawabannya terletak pada sebuah kekurangan mendasar: blockchain publik saat ini tidak cukup untuk operasi perdagangan profesional berskala besar dan serius.
Inilah inti masalahnya—ketika Anda melakukan perdagangan onchain, setiap langkah Anda menjadi buku terbuka. Ukuran posisi Anda, titik masuk, waktu, semuanya. Setiap bot dan paus yang memantau mempool dapat melihat dengan tepat apa yang Anda lakukan bahkan sebelum transaksi Anda selesai.
Keterbukaan ini mungkin terdengar demokratis, tetapi bagi trader profesional yang mengelola modal besar dan strategi kompleks,

Belakangan ini semakin banyak pengguna yang mengalami kerugian di alat-alat on-chain. Alat populer seperti gmgn dan Debot beberapa waktu lalu dan baru-baru ini secara berturut-turut mengungkapkan celah keamanan, yang disebabkan oleh satu masalah yang sama—desain arsitektur front-end yang cacat, sehingga kunci pribadi dompet pengguna hampir sepenuhnya terbuka di mata pengembang proyek.
Konflik yang tercermin di balik ini sebenarnya sangat menyakitkan: demi mengejar kecepatan transaksi di chain, beberapa alat harus menyederhanakan proses, tetapi dengan harga mengorbankan garis pertahanan keamana

Bagi mereka yang penasaran tentang desain pertukaran terdesentralisasi, berikut apa yang membuat Lighter dan Hyperliquid secara mendasar berbeda 🧵
Perbedaan utama? Mekanisme konsensus mereka.
Hyperliquid beroperasi berdasarkan konsensus sosial—perdagangan divalidasi ketika 24 validator mencapai kesepakatan. Ini adalah pendekatan sederhana berbasis kuorum di mana partisipasi jaringan secara langsung menentukan finalitas transaksi.
Lighter mengambil jalur arsitektur yang berbeda. Alih-alih bergantung hanya pada konsensus validator, ia menerapkan sumber kebenaran alternatif untuk penyelesaian pe

Baru-baru ini, para profesional industri berbagi pandangan tentang inovasi algoritma media sosial yang didukung AI. Dikatakan bahwa model AI generasi baru akan mengubah secara menyeluruh logika distribusi konten. Secara spesifik, sistem ini membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar yang melebihi 100 juta postingan setiap hari, melalui pembelajaran mendalam dan analisis semantik untuk menyaring konten secara cerdas. Setelah proses penyaringan selesai, algoritma dapat secara akurat mencocokkan konten yang mungkin menarik atau ingin diinteraksi oleh 3 hingga 4 miliar pengguna setiap hari. Ke

Peningkatan jaringan berikutnya akan mengurangi biaya gas precompile sekitar setengahnya. Pendekatan metodis untuk meningkatkan efisiensi jaringan—satu optimisasi pada satu waktu. Peningkatan bertahap dalam ekonomi gas ini dapat secara signifikan mempengaruhi biaya transaksi dan kinerja rantai secara keseluruhan.

Lebih dari 231 juta dolar insentif didistribusikan melalui bukti pengetahuan nol (ZK-verified proofs), ini adalah akuntabilitas transparan di atas rantai yang sesungguhnya. Insentif tidak lagi sekadar janji kosong, melainkan dibuktikan melalui algoritma kriptografi. Standar ini semakin menarik perhatian lebih banyak proyek Web3—mereka membuktikan keaslian insentif dengan tindakan nyata, bukan bergantung pada dukungan lembaga perantara. Arah ini adalah langkah kunci menuju kematangan dan swasaksi dari ekosistem kripto.

Saat menghadapi tugas pengembangan yang kompleks, ada alur kerja menarik yang layak dicoba: salin seluruh basis kode Anda ke dalam satu model AI, biarkan model tersebut menghasilkan prompt terperinci yang dioptimalkan untuk platform lain, lalu masukkan prompt tersebut langsung ke AI kedua untuk menangani implementasi. Proses dua langkah ini pada dasarnya menumpuk mesin penalaran yang berbeda di atas satu sama lain—AI pertama menyaring masalah Anda menjadi seperangkat instruksi yang terkristalisasi, sementara AI kedua membawa perspektif segar dan kekuatan berbeda untuk eksekusi sebenarnya. Ini