NFTWealthCreator

Системні питання безпеки дійсно заслуговують на глибоке обмірковування. Уважно розгляньте ті масштабні випадки краху, і корінь проблеми зазвичай вказує на одне й те саме — надмірну концентрацію влади.
Ті ключові кнопки управління системою, що здаються ефективним дизайном, насправді закладають великі ризики. Одне слово від однієї особи, один натиск клавіші — і вирішується життя або смерть системи — це по суті створює найуразливішу архітектуру.
Подумайте, що це означає: ризик одноточкових збоїв, одностороннє централізоване прийняття рішень, найкраща ціль для хакерських атак. Це не високорівневі

Підтвердження на стороні клієнта — це справжній захист приватності
Нещодавно я вивчив технічну реалізацію Miden і зрозумів, що найрозумніше в них — це те, що завдання створення доказів покладено на користувача.
Порівняйте сучасні основні рішення ZK-Rollup. Процес проєктів, таких як Aztec і StarkNet, виглядає так: ваша транзакція надсилається секвенсеру, який відповідає за пакування та обробку, генерацію доказів, а потім їх розміщення на ланцюжку. Звучить стандартно, правда? Але проблема в тому, що ваші дані мають проходити через руки секвенсора. Навіть якщо дані зашифровані, секвенсор теоретич

AIінструменти не можуть одразу зробити аналіз ідеальним. Іноді перегляд рекомендованих AI джерел даних нагадує редагування домашнього завдання — якість різна. Особливо важливо правильно обирати джерела даних при обробці ланцюжкових аналізів. У разі таких проблем корисним є простий спосіб: прямо повідомити AI у наступний раз при обробці подібних задач виключити певні джерела даних. Після поступової оптимізації якість вихідних даних AI значно покращиться. Знаходження правильних джерел даних важливіше за просте покладанняся на AI, а їх комбінація дає кращий результат.

Останні новини про мережу Flow. Верифікатори вже досягли згоди щодо плану програмного оновлення, і мережа зараз переходить у важливу фазу виправлень і тестування. Поточна ситуація така — мережа працює у режимі лише для читання, генерація блоків йде нормально, але звичайні транзакції користувачів тимчасово призупинені.
План відновлення виконується поетапно, спочатку з 6:00 за тихоокеанським часом розпочинається перший етап. Основна мета цього етапу — відновити роботу середовища Cadence. Варто зазначити, що ті акаунти, які зазнали атаки, матимуть тимчасові обмеження. Також середовище EVM залишат

Чим більше ви занурюєтеся у дослідження можливостей ШІ та розширюєте його межі, тим більше відкривається можливостей—подумайте про великі технологічні інститути, які шукають таланти з справжньою експертизою. X став цим ігровим майданчиком, де ви справді можете побачити, скільки потенціалу ми маємо. Ось у чому справа: ми ледве торкаємося поверхні того, що ШІ може фактично аналізувати та досягати при стратегічному застосуванні. Різниця між теоретично можливим і тим, що ми наразі використовуємо, величезна. Найважливіше—з'єднати людські наміри з уже існуючими дослідженнями та експериментами. Реаль

NPM постачальницький ланцюг знову під загрозою, новий варіант атаки «Shai-Hulud 3.0» з’явився на поверхні. Команда з безпеки опублікувала термінове попередження, ця нова зловмисна програма вже становить потенційну загрозу для кількох проектів і платформ.
Згідно з аналізом безпеки, цей варіант успадкував логіку атаки попереднього Shai-Hulud 2.0, у якому, ймовірно, йшлося про витік API-ключа відомого гаманця. Такий постійно еволюціонуючий підхід до атак через ланцюг постачання заслуговує високої уваги — він не лише загрожує окремим проектам, а й може вплинути на безпеку всього екосистеми розробк

Швидкий розвиток генерації відео за допомогою ШІ досяг такого рівня, що відрізнити автентичні кадри від синтетичного контенту стає дедалі складніше. Онлайн-спільноти з'явилися, де учасники активно обговорюють автентичність відео, ведуть гарячі дискусії щодо того, чи дійсно кадри були зняті на камеру, чи створені алгоритмічно. Оскільки якість синтетичного відео продовжує покращуватися, навіть творці контенту зіштовхуються з труднощами довести легітимність своїх відео — глядачі часто ставлять під сумнів, чи те, що вони бачать, є реальним або машинним. Цей феномен підкреслює зростаючу проблему: т

Вертикальне та горизонтальне масштабування — виявляється, ці підходи справді мають значення, коли починаєш їх досліджувати. Ми вдосконалюємо цю технологію вже понад рік, і цікаво бачити, як люди нарешті наздоганяють те, що ми створюємо за лаштунками.
Іноді найкраща стратегія — просто продовжувати наполегливо рухатися вперед, безперервно експериментувати і цілком віддаватися тому, у що вірите. Винагорода може виправдати кожну витрачену зусилля.

Навчальний курс з кодування Vibe працює вже місяць чи два, і останнім часом на ринку з'явилися цікаві контрасти.
З одного боку, навіть топові розробники публікують думки про тривогу розробників, що викликало широкі дискусії в індустрії — еволюція здатності ШІ писати код, здається, прискорюється, і прорив AGI у сфері програмування може бути не таким далеким, як уявляється. Ця тривога реальна.
З іншого боку, багато нових розробників лякаються Vibe Coding. Але, з власного досвіду, складність початку справді сильно переоцінена. Чесно кажучи, щоб перевищити поріг кодування Vibe, потрібно встановити

Пророцтва про смерть Інтернету з'являлися кілька разів — спочатку соціальні мережі мали його знищити, потім мобільні додатки мали його покінчити. А що в підсумку? Нічого з цього не сталося. Але цього разу AI, можливо, справді відрізняється. Ця хвиля технологічного буму може мати глибший вплив, ніж ті "вбивці", яким колись пророкували велике майбутнє.

Наступне десятиліття не буде стосуватися вибору між ШІ або крипто — вони зливаються. Подумайте про це: обчислювальна інфраструктура, енергетичні рішення, платіжні системи та механізми стимулювання — все це зливається в єдину екосистему. Bitcoin і Ethereum більше не просто цифрові активи; вони стають опорою для цієї об'єднаної архітектури. Коли ви поєднуєте обчислювальні вимоги ШІ з децентралізованою валідацією блокчейну, отримуєте щось принципово інше. Справжні інновації відбуваються, коли ці сили перестають конкурувати і починають працювати разом.

Трохи більше місяця тому питання здавалося свіжим: «Навіщо нам взагалі потрібен NPM, коли існує GitHub?» Це було досить просто на той час. А зараз? Це питання перетворилося на щось зовсім інше. «Навіщо GitHub, коли безсерверні пісочниці обробляють все миттєво?» Відповідь постійно змінюється, бо змінюється і сама передумова. Це цей рекурсивний патерн — інструмент, який здається фундаментальним сьогодні, стає базою, яку ти переступаєш завтра. Що рухає цим циклом? Це менталітет «А що, якщо...?» Коли ти починаєш серйозно ставитися до цього питання, ти відкриваєш безмежний потік можливостей. Раптом

Інтелект більше не працює самостійно — він стає соціальним.
FABRIC змінює спосіб взаємодії машин. Замість жорстких інтеграцій API уявіть автономних агентів із власною ідентичністю, що працюють за спільними правилами, які дозволяють їм знаходити партнерів, вести переговори щодо ролей і синхронізуватися в реальному часі.
Це не додатки, що викликають кінцеві точки. Це більше схоже на мережу агентів, які можуть знаходити один одного, розуміти, що робить кожен, погоджуватися щодо способів співпраці і фактично виконувати спільні завдання без постійного людського керівництва.
Подумайте, що це означає

Всебічна оцінка Veo 3 лише проаналізувала понад 18 000 відео за якості та кількісними показниками. Що вражає, так це здатність моделі сприймати, редагувати та взаємодіяти з візуальним середовищем, починаючи лише з зображень і текстових вводів. Система демонструє ранні можливості логічного мислення, які з’явилися без явного навчання в цих сферах—що є значним кроком уперед у тому, як ШІ розуміє та маніпулює візуальним контентом. Така мультимодальна компетентність змінює наші очікування від моделей генерації відео наступного покоління.

Нещодавно я звернув увагу на цікаву ідею: замість створення всесильного суперштучного інтелекту-агента, краще дозволити кільком агентам AI виконувати свої функції та зосередитися на своїх сферах компетенції, а потім координувати свою роботу на одній платформі. Такий підхід до розподіленої архітектури агентів дійсно є більш гнучким. Кожен агент виконує свою роботу, а через механізмовану співпрацю виконує складні завдання, що має явні переваги порівняно з централізованим єдиним інтелектуальним агентом.

Ethereum створив стандартну рамкову структуру EVM, Solana ж у великих сценаріях перевірила межові показники продуктивності, то що ж насправді робить Sei? Насправді це поєднання обох — без зміни їхньої основної концепції, одразу встановлює швидкість, паралельну обробку та дружелюбність до ліквідності як стандартні налаштування. Іншими словами, Ethereum встановлює стандарти, Solana перевіряє межі, а Sei — це інтеграція цих двох систем у реальну, доступну інфраструктуру. Простими словами, це створено спеціально для сучасних потреб ринку, зменшено зайві елементи, підвищено практичність.

В Туреччині на ринку штучного інтелекту складається цікава картина. За даними Statcounter, платформа ChatGPT займає абсолютне лідерство з показником 90,24%. Конкуренти значно відстають: Gemini — 5,62%, Perplexity — 2,02%, Microsoft Copilot — 1,57%, а Claude — 0,55%. Дані показують, наскільки сильна домінуюча позиція ChatGPT на турецькому ринку.

З'являється цікава розбіжність у тому, як платформи блокчейн підходять до масштабованості та прийняття. У той час як традиційні фінансові ініціативи, такі як Canton Network, зосереджені на інтеграції застарілих систем, вони можуть ігнорувати те, що справді відрізняє Web3 — справжню децентралізацію та без дозволу інновації.
Тим часом, проекти, такі як Midnight та XRP Ledger, демонструють, що можливо, коли ви закладаєте приватність і продуктивність у ядро архітектури з перших днів. Різниця у продуктивності? Вражаюча. Ми говоримо про 100-кратну різницю у масштабі операцій у порівнянні з підходами

Втомилися від частих проблем з продуктивністю під час торгів на мережах L2?
Блокчейн L1, побудований на платформі SEI, використовує нову архітектурну концепцію, яка забезпечує кожному додатку рівень продуктивності, подібний до біржового. Паралельний двигун EVM у поєднанні з часом завершення менше 400 мс створює зовсім іншу технологічну категорію.
Ця схема рівня виконання саме є інфраструктурою, необхідною для наступної хвилі високочастотних DeFi — підтримує синхронне виконання складних торгових логік, усуваючи вузькі місця традиційних L1 у паралельній обробці. Весь процес — від надходження орд

У DeFi поширена помилка в тому, що правильні інструменти — це те, що вас вирізняє. Правда ж? Ваш набір інструментів має значення набагато менше, ніж реальні рішення, які ви з ними приймаєте.
Штучні інтелекти змінюють цю гру. Візьмемо, наприклад, прийняття рішень — надійний агент не просто кидає сирі дані і на цьому завершує. Він фактично працює:
• оцінює профілі ризиків у ваших позиціях
• запускає сценарії, щоб показати різні шляхи розвитку
• розбиває складні частини, щоб ви могли справді зрозуміти, що відбувається
Перевага полягає у кращій інформації, поєднаній із розумнішою реалізацією. Коли