O sucesso não é para todos, sejamos realistas. Mas aqui está o que importa - já queimamos mais de 5% do fornecimento. Essa queima? Ela nunca para.

A atividade na rede Ethereum esfriou significativamente — as taxas de gás acabaram de atingir 0,067 Gwei, um dos níveis mais baixos que vimos em meses. Por um lado, isso é uma notícia fantástica para quem faz transações ou interage com dApps. Os custos são quase insignificantes neste momento.
Mas aqui está o lado oposto: quando as taxas de gás caem tanto, isso geralmente sinaliza uma redução na demanda da rede. E para os detentores de ETH, isso levanta questões sobre os mecanismos deflacionários do ativo e a geração de receita geral. Taxas mais baixas significam menos ETH sendo queimado.
Então

O lançamento do CRE ao lado do SentientAGI e da parceria de pagamentos x402? É bastante revelador se me perguntarem. Os agentes de IA precisam fundamentalmente de infraestrutura de oráculos para funcionar corretamente, e está se tornando óbvio quais protocolos estão realmente construindo o que esses sistemas exigem. As peças estão se conectando—os agentes não podem operar isoladamente, eles precisam de feeds de dados confiáveis e trilhos de pagamento. Parece que alguns projetos perceberam isso cedo e se posicionaram bem na interseção.

Pergunta rápida - há alguma maneira de fazer $VIRTUAL funcionar no Ethereum? Tenho me perguntado se o lançamento em cadeia cruzada está no roteiro ou se permanecerá nativo por enquanto.

Pesquisas recentes acabaram de lançar números pesados: aproximadamente 25% das grandes corporações do Reino Unido estão planejando reduções de pessoal impulsionadas pela implementação de IA. Isso não é uma pequena fração—estamos falando de uma em cada quatro grandes empresas apostando que a automação pode substituir papéis humanos. As implicações vão muito além dos balanços corporativos. Quando a inteligência artificial começa a reformular as estratégias de contratação nessa escala, isso sinaliza uma mudança fundamental na forma como as empresas veem a eficiência operacional em comparação com

Se as plataformas realmente se importassem com a retenção de usuários a longo prazo, seus algoritmos de feed seriam construídos de maneira completamente diferente. Um sistema de recomendação verdadeiramente inteligente não está atrás de cliques hoje—ele está jogando o jogo de décadas de manter os usuários engajados e felizes ao longo do tempo. Isso é o que maximizar o valor vitalício realmente significa, mas a maioria das plataformas ainda está presa a otimizar para métricas de curto prazo.

O desenvolvimento Web3 ainda parece uma curva de aprendizagem íngreme para a maioria dos construtores. E se pudéssemos achatar essa curva? A verdadeira questão não diz respeito apenas a melhores ferramentas—é sobre repensar toda a experiência do desenvolvedor do zero. Tornar o desenvolvimento em blockchain tão intuitivo quanto o desenvolvimento web tradicional poderia desbloquear milhões de criadores que atualmente estão de fora. Alguns projetos já estão experimentando interfaces abstraídas e soluções sem código. Estamos finalmente a caminho de um futuro onde construir na cadeia não requer um

Acabei de enviar a funcionalidade #2 para este app de mercado de previsão de 400k que estou construindo em público.
Classificações de volume integradas nas 4 principais plataformas de previsão. Cada API tinha as suas particularidades—algumas mais limpas que outras—mas agora todas estão a fornecer dados. As métricas de volume estão ao vivo e a atualizar.

Os chips TPU do Google podem mudar a forma como a Qubic aborda o desenvolvimento de AGI. O que torna isso interessante? A Qubic funciona com uma coisa chamada Prova de Trabalho Útil—basicamente abandonando a maratona consumidora de energia que a mineração tradicional se tornou. Em vez de queimar eletricidade sem propósito,

Há algo refrescante em projetos que realmente cumprem o seu pipeline de intenção à execução. Velvet destaca-se neste aspecto—enquanto a maioria dos protocolos fala muito sobre unir a intenção do usuário com ações na cadeia, poucos conseguem implementar como eles. É raro ver esse tipo de acompanhamento técnico no DeFi atualmente.

Já se perguntou por que o seu feed está cheio de opiniões extremas? É o algoritmo a funcionar. Estes sistemas de IA deliberadamente destacam as publicações mais polarizadoras para o manter a rolar e a discutir. Cada reação que tem? Isso é apenas mais dados de treino para eles aperfeiçoarem as suas táticas de envolvimento.

Ponto. Se o desenvolvedor original tivesse apenas desacelerado por um segundo durante a implementação, em vez de correr para lançar primeiro, os ataques vampiros nem seriam um problema. Apressar a implementação = pedir problemas.

As ferramentas de IA mais brilhantes nos centros tecnológicos podem ter origens inesperadas.
Enquanto o capital de risco inunda as startups de IA americanas, alguns produtos dependem silenciosamente de infraestruturas de fontes inesperadas. Tome o Cursor como exemplo—rumores sugerem que seu motor remonta ao laboratório da DeepSeek em Pequim.
A ironia? Os evangelistas de IA mais barulhentos podem estar a enviar produtos alimentados pelo próprio ecossistema que raramente creditam.

Moremarkets está a estabelecer a espinha dorsal para a otimização de rendimento sem atritos em várias redes de blockchain. A sua infraestrutura visa conectar silos de liquidez e desbloquear oportunidades de ganhos em cadeia cruzada.

A velocidade com que a IA continua a evoluir? Ainda não consigo compreender. Cada vez que fecho os olhos, há uma nova descoberta.

Acabámos de lançar uma atualização fresca na plataforma. Agora pode enlaçar a sua carteira Phantom e puxar instantaneamente todos os detalhes sobre o seu $banger token stash. Torna o acompanhamento das manutenções muito mais simples—já não precisa de saltar entre diferentes ferramentas apenas para verificar a sua posição.

Todo esse caos provavelmente vai acelerar a adoção de IA muito mais rápido em anúncios, entretenimento, música e comerciais.
Pense nisso - o talento não quer mais trabalhar com marcas com as quais discorda politicamente. As empresas estão aterrorizadas com a possibilidade de serem canceladas quando o seu porta-voz diz algo controverso. Ambos os lados estão a andar em ovos.
Então, qual é a solução óbvia? Apenas ignorar completamente o drama e optar por conteúdo gerado por IA. Sem bagagem política, sem pesadelos de relações públicas, sem disputas contratuais. A economia faz muito sentido para se

Quer dominar em ML? Domine a teoria dos jogos primeiro.
Sério, como você está construindo sistemas inteligentes sem entender a tomada de decisão estratégica? Isso não é mais opcional. A matemática por trás dos equilíbrios de Nash e das estratégias ótimas? Essa é sua vantagem em 2025.

Recuperar a consciência e a livre vontade? Na verdade, faz sentido se você quiser realmente entender como os AGIs funcionam. Ser senciente e ter uma forma física lhe dá essa vantagem na compreensão deles.
Pense nisso—os morcegos não precisam de visão em cavernas porque não há nada para ver. Mas há muito a sentir, a perceber. E quanto mais adaptável você se torna a esses sentimentos, mais aguçada fica a sua percepção. A mesma lógica se aplica aqui.

Acabei de testar o Veo 3.1 contra o LTX-2 no mesmo prompt. Tenho que dizer que ambos lutaram com a autenticidade da voz — o áudio simplesmente não corresponde ao que se esperaria do filme original.
Entretanto, Sora? Foi absolutamente incrível. As vozes soam exatamente como no primeiro filme. É impressionante como uma ferramenta pode acertar algo tão específico enquanto outras falham completamente.
Parece que a fidelidade de áudio na geração de vídeo por IA ainda tem um longo caminho a percorrer na maioria das plataformas.