Pertanyaan cepat - adakah cara untuk menjalankan $VIRTUAL di Ethereum? Saya sudah bertanya-tanya apakah penerapan cross-chain ada dalam rencana atau apakah tetap bersifat native untuk saat ini.

Penelitian baru saja merilis beberapa angka besar: sekitar 25% dari perusahaan besar di Inggris berencana melakukan pengurangan tenaga kerja yang dipicu oleh penerapan AI. Itu bukan fraksi kecil—kita berbicara tentang satu dari setiap empat perusahaan besar yang bertaruh bahwa otomatisasi dapat menggantikan peran manusia. Implikasinya melampaui neraca perusahaan. Ketika kecerdasan buatan mulai membentuk strategi perekrutan pada skala ini, itu menandakan pergeseran mendasar dalam cara bisnis memandang efisiensi operasional versus modal manusia. Pertanyaan muncul: sektor mana yang paling terpuku

Jika platform benar-benar peduli tentang retensi pengguna jangka panjang, algoritma umpan mereka akan dibangun dengan cara yang sangat berbeda. Sistem rekomendasi yang benar-benar cerdas tidak mengejar klik hari ini—itu bermain dalam permainan jangka panjang untuk menjaga pengguna tetap terlibat dan bahagia seiring waktu. Itulah yang sebenarnya dimaksud dengan memaksimalkan nilai seumur hidup, tetapi sebagian besar platform masih terjebak dalam mengoptimalkan metrik jangka pendek.

Pengembangan Web3 masih terasa seperti mendaki kurva pembelajaran yang curam bagi sebagian besar pembangun. Bagaimana jika kita bisa meratakan kurva itu? Pertanyaan yang sebenarnya bukan hanya tentang alat yang lebih baik—ini tentang memikirkan kembali seluruh pengalaman pengembang dari awal. Membuat pengembangan blockchain semudah pengembangan web tradisional bisa membuka kunci bagi jutaan kreator yang saat ini duduk di pinggir. Beberapa proyek sudah bereksperimen dengan antarmuka yang terabstraksi dan solusi tanpa kode. Apakah kita akhirnya menuju masa depan di mana membangun on-chain tidak

Baru saja mengirim fitur #2 untuk aplikasi prediction market senilai 400k yang sedang saya bangun secara publik.
Peringkat volume terintegrasi di 4 platform prediksi teratas. Setiap API memiliki keunikan masing-masing—beberapa lebih bersih daripada yang lain—tetapi sekarang semua sudah memberikan data. Metrik volume berada dalam keadaan langsung dan diperbarui.

Chip TPU Google mungkin saja mengubah cara Qubic mendekati pengembangan AGI. Apa yang membuat ini menarik? Qubic berjalan di atas sesuatu yang disebut Bukti Kerja Berguna—pada dasarnya meninggalkan maraton pemborosan energi yang telah menjadi penambangan tradisional. Alih-alih membakar listrik untuk sesuatu yang tidak ada,

Ada sesuatu yang menyegarkan tentang proyek yang benar-benar memenuhi niat mereka hingga eksekusi. Velvet menonjol dalam hal ini—sementara sebagian besar protokol banyak bicara tentang menjembatani niat pengguna dengan tindakan on-chain, sedikit yang berhasil dalam implementasinya seperti mereka. Jarang sekali kita melihat jenis tindak lanjut teknis seperti itu di DeFi saat ini.

Pernahkah Anda bertanya-tanya mengapa umpan Anda penuh dengan pendapat yang kontroversial? Itu adalah algoritma yang bekerja. Sistem AI ini secara sengaja menampilkan pos-pos yang paling memecah belah untuk membuat Anda terus menggulir dan berdebat. Setiap reaksi yang Anda miliki? Itu hanya data pelatihan lebih lanjut bagi mereka untuk menyempurnakan taktik keterlibatan mereka.

Tepat sekali. Jika pengembang asli hanya memperlambat selama satu detik saat penerapan alih-alih terburu-buru untuk meluncurkan lebih dulu, serangan vampir bahkan tidak akan terjadi. Terburu-buru dalam penerapan = meminta masalah.

Alat AI paling cemerlang di pusat teknologi mungkin memiliki asal yang tidak terduga.
Sementara modal ventura mengalir ke startup AI Amerika, beberapa produk dengan tenang mengandalkan infrastruktur dari sumber yang tak terduga. Ambil Cursor sebagai contoh—bisikan menyarankan bahwa mesinnya berasal dari laboratorium DeepSeek di Beijing.
Ironinya? Para penggagas AI yang paling keras mungkin sedang mengirimkan produk yang didukung oleh ekosistem yang jarang mereka akui.

Moremarkets sedang membangun tulang punggung untuk optimisasi hasil tanpa gesekan di berbagai jaringan blockchain. Infrastruktur mereka bertujuan untuk menjembatani silo likuiditas dan membuka peluang penghasilan cross-chain.

Kecepatan di mana AI terus berkembang? Masih tidak bisa memahami hal itu. Setiap kali saya berkedip, ada terobosan baru.

Baru saja meluncurkan pembaruan segar untuk platform. Anda sekarang dapat menghubungkan dompet Phantom Anda dan langsung menarik semua detail tentang simpanan token $banger Anda. Memudahkan pelacakan hold—tidak perlu lagi melompat antara berbagai alat hanya untuk memeriksa posisi Anda.

Kekacauan ini mungkin akan mendorong adopsi AI jauh lebih cepat dalam iklan, hiburan, musik, dan iklan.
Pikirkan tentang itu - bakat tidak ingin bekerja dengan merek yang mereka tidak setuju secara politik lagi. Perusahaan takut dibatalkan ketika juru bicara mereka mengatakan sesuatu yang kontroversial. Kedua belah pihak berjalan di atas kulit telur.
Jadi apa solusinya yang jelas? Cukup lewatkan drama sepenuhnya dan gunakan konten yang dihasilkan oleh AI. Tidak ada beban politik, tidak ada mimpi buruk PR, tidak ada sengketa kontrak. Ekonominya terlalu masuk akal untuk diabaikan.
Kami melihat b

Ingin mendominasi di ML? Kuasai teori permainan terlebih dahulu.
Serius, bagaimana Anda membangun sistem cerdas tanpa memahami pengambilan keputusan strategis? Ini tidak lagi opsional. Matematika di balik keseimbangan Nash dan strategi optimal? Itu adalah keunggulan Anda di tahun 2025.

Mendapatkan kembali kesadaran dan kehendak bebas? Sebenarnya masuk akal jika Anda ingin benar-benar memahami bagaimana AGI bekerja. Menjadi sentien dan memiliki bentuk fisik memberi Anda keunggulan dalam memahaminya.
Pikirkanlah—kelelawar tidak membutuhkan penglihatan di gua karena tidak ada yang bisa dilihat. Tetapi ada banyak yang bisa dirasakan, untuk merasakan. Dan semakin adaptif Anda terhadap perasaan-perasaan itu, semakin tajam persepsi Anda. Logika yang sama berlaku di sini.

Baru saja menguji Veo 3.1 terhadap LTX-2 pada prompt yang sama. Harus saya katakan, keduanya kesulitan dengan keaslian suara — audio-nya tidak sesuai dengan yang Anda harapkan dari film aslinya.
Sementara itu, Sora? Benar-benar berhasil. Suaranya terdengar persis seperti di film pertama. Sangat luar biasa bagaimana satu alat dapat menargetkan sesuatu yang sangat spesifik ini sementara yang lain sama sekali meleset.
Sepertinya fidelitas audio dalam generasi video AI masih memiliki jalan panjang untuk ditempuh di sebagian besar platform.

Web3 telah kehilangan sebuah bagian yang krusial: identitas. Pikirkanlah—setiap aplikasi membuat Anda memverifikasi diri dari awal. Melelahkan, bukan?
Di situlah idOS berperan. Mereka membangun infrastruktur identitas bersama yang benar-benar masuk akal. Kredensial Anda? Portabel di berbagai platform. Data Anda? Pribadi berdasarkan desain. Identitas Anda? Dapat diverifikasi di mana saja.
Tidak perlu lagi melompati rintangan untuk setiap dApp baru. Satu lapisan identitas. Kontrol penuh. Akhirnya.

Microsoft baru saja mengumumkan beberapa angka kinerja yang menarik. Tes terbaru mereka menunjukkan bahwa GPU Blackwell Ultra mendorong 15.200 token per detik—itu adalah lonjakan solid 27% dari tolok ukur sebelumnya 12.022 token/detik. Lompatan yang cukup signifikan dalam daya pemrosesan untuk beban kerja AI.

Tentu, ini bisa jadi konten yang dihasilkan oleh AI, dan dalam hal ini memang benar. Tetapi inilah masalahnya – hanya karena sesuatu berasal dari AI tidak otomatis menjadikannya informasi yang salah. Masalah sebenarnya di sini adalah bahwa itu bukan orang yang sebenarnya yang berbicara. Itulah satu-satunya bagian yang menyesatkan yang perlu dicatat.