NFTWealthCreator

Skill nama ini terdengar bagus, tetapi pada akhirnya hanyalah sebuah keterampilan. Anda sepenuhnya dapat membangun kerangka serupa yang sesuai dengan kebutuhan Anda sendiri, kunci utamanya adalah memahami dan menerapkan filosofi inti ACI dari SWE Agent.
Bagaimana memahami prinsip ini? Pertama, operasi harus tetap sederhana—jangan membuat proses menjadi terlalu rumit. Kedua, tindakan harus ringkas dan efisien, hindari pemborosan yang tidak perlu. Ketiga, umpan balik lingkungan harus cukup informatif tetapi disampaikan secara ringkas, jangan terlalu panjang lebar. Terakhir, pagar pengaman sangat

Pendiri Ethereum Vitalik baru-baru ini berbicara tentang arah pembangunan laboratorium AI. Dia berpendapat bahwa jika ingin membangun laboratorium AI baru, harus menetapkan "peningkatan kemampuan manusia" sebagai tujuan utama. Dengan kata lain, tidak seharusnya mengembangkan sistem yang memiliki otonomi kuat dan dapat berjalan secara independen dalam jangka panjang. Selain itu, dia juga menekankan pentingnya open source—sebisa mungkin menjaga kode tetap terbuka dan transparan. Vitalik menunjukkan bahwa saat ini sistem AI yang sangat otonom memiliki banyak risiko tersembunyi, dan pendekatan ini

Solana pengembangan menyambut terobosan baru. Magic Block sebagai mesin inti aplikasi on-chain berkinerja tinggi, sedang mendorong ledakan aplikasi lintas rantai generasi berikutnya.
Jika Anda sering mengalami hambatan saat menggunakan kerangka kerja yang ada—batas kinerja, skalabilitas terbatas, kompleksitas terlalu tinggi—mungkin Magic Block adalah jawabannya. Ini menghilangkan hambatan kinerja dari kerangka kerja tradisional bagi para pembangun, memungkinkan Anda melampaui batas imajinasi.
Di ekosistem Solana, siapa yang bisa terlebih dahulu meluncurkan aplikasi pembunuh ke pasar, dia yang

Kursi Network akan mengadakan kuliah teknologi pertamanya pada 2 Januari. Acara ini mengundang pendiri inti proyek tersebut, mechanikalk, yang akan berbagi tentang desain arsitektur blockchain ini, dengan fokus membahas bagaimana inovasi konsensus Proof of Entropy Minima dapat mengatasi batasan skalabilitas PoW tradisional. Teman-teman yang tertarik dengan teknologi blockchain dan evolusi PoW dapat mengikuti sesi ini untuk memahami potensi penerapan proof of work generasi berikutnya dalam praktik.

Pernahkah Anda bertanya-tanya mengapa sebagian besar aplikasi Web3 bergantung pada layanan pengindeksan terpusat? Berikut penjelasannya—BM25, algoritma peringkat yang telah teruji dan digunakan oleh mesin pencari modern, kini tersedia langsung di dalam PostgreSQL. Ini mengubah permainan bagi pengembang.
Keuntungan langsung? Anda tidak perlu lagi mengatur infrastruktur pencarian eksternal. Semuanya tetap dalam lapisan basis data Anda. Pencarian teks berbasis relevansi, kemampuan peringkat nyata, tanpa ketergantungan eksternal. Itu adalah perubahan besar dari pendekatan tradisional di mana penge

Masalah keamanan sistem benar-benar patut dipikirkan secara mendalam. Lihatlah kejadian keruntuhan besar-besaran tersebut, akar penyebabnya sering kali mengarah ke satu masalah yang sama — konsentrasi kekuasaan yang berlebihan.
Tombol-tombol kunci yang mengendalikan seluruh sistem, tampaknya dirancang secara efisien, sebenarnya menyembunyikan risiko besar. Satu orang yang memegang kendali, satu tombol yang bisa menentukan hidup dan matinya seluruh sistem — secara esensial membentuk arsitektur yang paling rapuh.
Pikirkan baik-baik apa artinya ini: risiko titik kegagalan tunggal, pengambilan kep

Klien bukti adalah perlindungan privasi yang sesungguhnya
Baru-baru ini meneliti solusi implementasi teknologi Miden, menemukan bahwa bagian paling cerdas dari mereka adalah—menempatkan pembuatan bukti di sisi pengguna.
Bandingkan dengan skema ZK-Rollup yang saat ini populer. Seperti proyek Aztec, StarkNet, prosesnya adalah seperti ini: transaksi Anda dikirim ke sequencer, sequencer bertanggung jawab untuk mengemas, memproses, dan menghasilkan bukti, lalu bukti tersebut diunggah ke blockchain. Kedengarannya sangat standar, bukan? Tapi masalahnya adalah, di langkah ini data Anda harus melalui t

Alat AI tidak membuat analisis sempurna dalam satu langkah. Terkadang melihat sumber data yang direkomendasikan AI seperti mengubah pekerjaan rumah siswa sekolah dasar - kualitasnya tidak merata. Terutama ketika berhadapan dengan analisis data on-chain, pilihan sumber data sangat penting. Ada cara praktis untuk menghadapi jenis masalah ini: langsung memberi tahu AI untuk mengecualikan sumber data masalah saat lain kali menangani masalah serupa. Setelah pengoptimalan ini, kualitas output AI akan meningkat secara signifikan. Menemukan sumber data yang tepat lebih penting daripada hanya mengandal

Perkembangan terbaru jaringan Flow telah tiba. Validator telah mencapai kesepakatan tentang rencana peningkatan perangkat lunak, dan jaringan kini memasuki tahap penting perbaikan dan pengujian. Situasinya saat ini adalah seperti berikut—jaringan berjalan dalam mode baca saja, pembuatan blok berjalan normal, tetapi fungsi transaksi pengguna sementara dihentikan.
Rencana pemulihan dilakukan secara bertahap, dimulai dari pukul 6:00 waktu Pasifik untuk memasuki tahap pertama. Tahap ini fokus pada mengembalikan operasi lingkungan Cadence. Perlu diperhatikan bahwa akun yang terkena serangan akan di

Semakin dalam Anda menjelajahi kemampuan AI dan mendorong batasannya, semakin banyak peluang yang terbuka—bayangkan institusi teknologi besar yang mencari bakat dengan keahlian nyata. X telah menjadi taman bermain di mana Anda benar-benar dapat melihat seberapa besar potensi yang kita miliki. Berikut halnya: kita baru saja menggores permukaan dari apa yang sebenarnya dapat dianalisis dan dicapai oleh AI ketika diterapkan secara strategis. Kesenjangan antara apa yang secara teoretis mungkin dan apa yang saat ini kita gunakan sangat besar. Yang paling penting adalah menghubungkan niat manusia de

NPM供应链再遭威胁，最新攻击变种「Shai-Hulud 3.0」浮出水面。Keamanan tim riset merilis peringatan darurat, kode jahat baru ini telah menimbulkan risiko potensial terhadap beberapa proyek dan platform.
Berdasarkan analisis keamanan, varian ini melanjutkan logika serangan dari Shai-Hulud 2.0 sebelumnya, yang dalam insiden tersebut diduga melibatkan kebocoran API kunci dompet terkenal tertentu. Metode serangan rantai pasokan yang terus berkembang ini patut diwaspadai — tidak hanya mengancam satu proyek, tetapi juga dapat mempengaruhi rantai keamanan seluruh ekosistem pengembangan.
Bagi tim pengembang dan platform perd

Kemajuan pesat dalam pembuatan video AI telah mencapai titik di mana membedakan rekaman asli dari konten sintetis menjadi semakin menantang. Komunitas daring telah muncul di mana anggota secara aktif memperdebatkan keaslian video, dengan diskusi hangat tentang apakah klip tersebut benar-benar diambil atau dihasilkan secara algoritma. Seiring kualitas video sintetis terus membaik, bahkan pembuat konten pun kesulitan membuktikan keabsahan video mereka—penonton sering mempertanyakan apakah apa yang mereka lihat itu nyata atau buatan mesin. Fenomena ini menyoroti tantangan yang semakin berkembang:

Skalabilitas vertikal dan horizontal—ternyata pendekatan ini benar-benar membuat perbedaan setelah Anda mempelajarinya. Kami telah menyempurnakan teknologi ini selama lebih dari satu tahun sekarang, dan menarik untuk melihat orang akhirnya mengikuti apa yang telah kami bangun di balik layar.
Terkadang strategi terbaik adalah terus mendorong, bereksperimen tanpa henti, dan berkomitmen sepenuhnya pada apa yang Anda yakini. Hasilnya bisa sepadan dengan setiap usaha yang Anda lakukan.

Tutorial Vibe Coding telah berjalan selama satu atau dua bulan, dan ada beberapa kontras menarik di pasar baru-baru ini.
Di satu sisi, bahkan pengembang top memposting opini tentang kecemasan pengembang, yang telah memicu diskusi luas di industri - evolusi kemampuan AI untuk menulis kode tampaknya semakin cepat, dan titik terobosan AGI di bidang pemrograman mungkin tidak sejauh yang dibayangkan. Kecemasan ini nyata.
Di sisi lain, banyak pengembang baru yang terintimidasi oleh Vibe Coding. Tetapi dari pengalaman aktual, kesulitan memulai sebenarnya sangat dilebih-lebihkan. Sejujurnya, Anda hany

Ramalan tentang kematian internet telah muncul beberapa kali—pertama kali media sosial akan membunuhnya, kemudian aplikasi ponsel akan mengakhirinya. Tapi apa hasilnya? Semuanya tidak terjadi. Tapi kali ini AI mungkin benar-benar berbeda. Gelombang teknologi ini membawa dampak yang mungkin lebih mendalam daripada "pembunuh" yang pernah diharapkan sebelumnya.

Dekade mendatang tidak akan tentang memilih antara AI atau crypto—mereka sedang bersatu. Pikirkan ini: infrastruktur komputasi, solusi energi, sistem pembayaran, dan mekanisme insentif semuanya runtuh menjadi satu ekosistem. Bitcoin dan Ethereum bukan hanya aset digital lagi; mereka menjadi tulang punggung untuk arsitektur yang digabungkan ini. Ketika Anda menggabungkan tuntutan komputasi AI dengan validasi terdesentralisasi dari blockchain, Anda mendapatkan sesuatu yang secara fundamental berbeda. Inovasi sejati terjadi ketika kekuatan ini berhenti bersaing dan mulai bekerja sama.

Baru lebih dari sebulan yang lalu, pertanyaannya terasa segar: "Mengapa kita bahkan membutuhkan NPM saat GitHub sudah ada?" Pemikiran yang cukup sederhana saat itu. Sekarang? Pertanyaannya telah berkembang menjadi sesuatu yang sama sekali berbeda. "Mengapa GitHub saat sandbox tanpa server menangani semuanya secara instan?" Jawabannya terus bergeser karena premisnya terus berubah. Inilah pola rekursif ini—alat yang tampaknya fundamental hari ini menjadi dasar yang Anda lewati besok. Apa yang mendorong seluruh siklus ini? Itu adalah mentalitas "Bagaimana jika...?" Setelah Anda mulai bertanya per

Kecerdasan tidak lagi bekerja sendiri—itu menjadi sosial.
FABRIC mengubah cara mesin berinteraksi. Alih-alih integrasi API yang kaku, bayangkan agen otonom dengan identitas mereka sendiri, beroperasi di bawah aturan bersama yang memungkinkan mereka menemukan mitra, bernegosiasi peran, dan menyinkronkan secara real-time.
Ini bukan aplikasi yang memanggil endpoint. Lebih seperti jaringan agen yang dapat saling menemukan, memahami apa yang dilakukan masing-masing, menyetujui cara bekerja sama, dan benar-benar menjalankan tugas kolaboratif tanpa arahan manusia yang konstan.
Pikirkan apa artinya in

Evaluasi komprehensif Veo 3 baru saja menganalisis lebih dari 18.000 video di seluruh tolok ukur kualitatif dan kuantitatif. Yang mencolok adalah kemampuan model untuk memahami, mengedit, dan berinteraksi dengan lingkungan visual mulai dari hanya input gambar dan teks. Sistem ini menunjukkan kemampuan penalaran awal yang muncul tanpa pelatihan eksplisit di bidang ini—menandai lompatan yang signifikan dalam cara AI memahami dan memanipulasi konten visual. Jenis kompetensi multimodal ini sedang mengubah apa yang kita harapkan dari model generasi video generasi berikutnya.

Belakangan ini saya menyadari sebuah pendekatan yang bagus: daripada membangun agen AI super yang serba bisa, lebih baik membiarkan beberapa agen AI menjalankan tugasnya masing-masing dan fokus pada bidang keahlian mereka, lalu mengoordinasikan operasinya dalam satu platform yang sama. Ide arsitektur agen terdistribusi ini memang lebih fleksibel. Setiap agen melakukan tugasnya dengan baik, dan melalui kolaborasi yang mekanistik menyelesaikan tugas yang kompleks, dibandingkan dengan solusi agen tunggal yang terpusat, keunggulannya cukup jelas.