CoinProphet_ETH

Ethereum năm nay có nhịp độ nâng cấp khá dày đặc. Hai nâng cấp lớn là Pectra và Fusaka đã thành công triển khai, đặt nền móng cho việc tối ưu hóa hiệu suất mạng lưới. Đến năm sau, Ethereum vẫn duy trì đà đổi mới với tần suất cao — dự kiến sẽ ra mắt hard fork Glamsterdam trong nửa đầu năm, và trong nửa cuối năm dự kiến phát hành nâng cấp Heze-Bogota. Những nâng cấp này nhằm vào một số điểm yếu cốt lõi của Ethereum: thứ nhất là nâng cao khả năng xử lý giao dịch (TPS), thứ hai là tăng cường khả năng bảo vệ quyền riêng tư, thứ ba là củng cố cơ chế an ninh mạng. Mỗi bước đi đều hướng tới một hướng

Có một số phát triển thú vị đang được triển khai cho DEX. Các tính năng mới và cải tiến đang trong quá trình hoàn thiện—hãy chờ đợi để biết chi tiết đầy đủ. Những cập nhật này sẽ mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và khả năng giao dịch nâng cao cho nền tảng.

Điều này đã thực sự chạm đến tôi trong tuần này.
Hãy nghĩ về cách chúng ta luôn hình dung về tính toán — như một chiếc xe đạp cho trí óc. Bạn đạp, nó chuyển động. Bạn dừng lại, nó dừng lại. Phụ thuộc hoàn toàn vào sự nhập liệu liên tục của con người.
Nhưng AI có khả năng tự hành hoàn toàn đảo lộn kịch bản đó.
Chúng ta không chỉ nâng cấp chiếc xe đạp nữa. Chúng ta đang tiến vào một thứ gì đó có khả năng tự chủ, có động lực riêng. Một phương tiện không cần bàn chân của bạn đạp mỗi giây. Nó học hỏi, hành động, tối ưu hóa — mà không cần chờ lệnh tiếp theo của bạn.
Đây là điểm biến đổi thực sự. Khô

Robotics đang thoát khỏi phòng thí nghiệm. Những gì từng chỉ là lý thuyết đang trở thành hiện thực—và điều đó diễn ra nhanh hơn nhiều người nghĩ.
Hãy xem những gì vừa xảy ra: TARS Robotics giới thiệu một robot hình người đã thực hiện thành công các nhiệm vụ thao tác tay phức tạp. Đó không còn là khoa học viễn tưởng nữa. Đó là thực tại hiện tại.
Các dự án như OpenMind AGI đang theo dõi chặt chẽ lĩnh vực này—và họ không chỉ là khán giả. Họ đang tích cực xây dựng tại giao điểm của AI và robotics, cố gắng nắm bắt giá trị khi công nghệ này trưởng thành. Câu hỏi không phải là liệu robotics có trở th

Inference Labs và Cysic hợp tác, nói đúng hơn là đáp ứng nhu cầu thực sự về hạ tầng chứ không chỉ là một chiêu trò marketing.
Vấn đề rất đơn giản: làm thế nào để mọi người tin vào kết quả suy luận của mô hình AI? Hộp đen quá tối, không ai có thể giải thích rõ ràng logic đầu ra. Đó chính là điều Inference Labs muốn giải quyết—sử dụng công nghệ chứng minh không kiến thức để biến quá trình suy luận AI từ hoàn toàn không thể xác minh thành có thể truy xuất và xác thực. Nói cách khác, họ đang xây dựng hạ tầng tin cậy cho AI phi tập trung.
Cysic thì giỏi trong việc thực sự áp dụng khả năng xác minh

Chức năng dịch của một mô hình lớn nào đó thực sự hơi kỳ quặc. Nhìn vào năm 2026 sắp tới, mức độ của LLM này vẫn còn mắc những lỗi sơ đẳng — chuyển "妙" trực tiếp thành "miao", logic dịch dựa trên pinyin kiểu này, làm sao có thể được phép xuất ra? Đó là loại dữ liệu huấn luyện và chiến lược tinh chỉnh như thế nào mới có thể tạo ra kết quả kỳ ảo như vậy.

Gần đây tôi đã bắt đầu xây dựng PasskeyChat—một giải pháp nhắn tin dựa trên các giao thức hiện có, nhưng với góc nhìn khác. Trong khi giao thức nền xử lý việc nhắn tin, PasskeyChat tập trung vào quản lý tài khoản dựa trên passkey và xác thực danh tính, được tích hợp với mã hóa đầu cuối để đảm bảo an toàn. Tất cả đã khơi gợi sự quan tâm của tôi trong việc khám phá PasskeyAccount hơn nữa, dẫn tôi vào thế giới của kiến trúc tài khoản mô-đun. Có điều gì đó hấp dẫn về cách các tài khoản có thể được phân tách thành các mô-đun riêng biệt, có thể ghép nối—mỗi mô-đun xử lý các chức năng cụ thể. Điều nà

Khu vực Châu Á - Thái Bình Dương đang tạo ra làn sóng trong bối cảnh công nghệ năm 2025. Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một từ khóa nổi bật ở đây—nó đang định hình lại cách các nền kinh tế hoạt động và mở rộng quy mô một cách căn bản. Bạn có thể thấy điều đó ở khắp mọi nơi: từ các nền tảng fintech tận dụng AI để xây dựng hệ thống giao dịch thông minh hơn đến các mạng lưới blockchain tối ưu hóa thông lượng với các mô hình học máy.
Điều thú vị là cách hợp tác xuyên biên giới đang ngày càng tăng tốc. Các quốc gia trong khu vực đang xây dựng các hệ sinh thái công nghệ có thể tương tác với nhau, điề

Đã phát hiện một mô hình đáng lo ngại trong các giao dịch SOL. Có vẻ như ai đó đã lập trình một cơ chế tuyên bố phí tối thiểu bằng SOL, sau đó đóng gói một chuyển khoản WSOL trong cùng một giao dịch. Trên chuỗi, tất cả đều được che giấu như một yêu cầu phí thông thường. Địa chỉ người tạo ra được liệt kê là nguồn gốc của đồng coin, ngoại trừ họ không thực sự rút phí từ token đó—họ chỉ phù hợp số lượng để tránh bị phát hiện. Chiêu trò làm rối loạn cổ điển này khai thác việc gộp các giao dịch để che giấu dòng tiền. Cần theo dõi chặt chẽ vì tốc độ giao dịch của SOL khiến việc thực hiện các lớp này

Kiến trúc Nvidia Eyes 800V: Làn sóng xây dựng cơ sở hạ tầng AI tiếp theo có nghĩa là gì
Sự thúc đẩy của Nvidia đối với việc cung cấp điện 800 volt đánh dấu một điểm uốn quan trọng trong việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI. Khi các trung tâm dữ liệu tăng nhu cầu tính toán đối với các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng nơ-ron, sự chuyển đổi từ các tiêu chuẩn điện áp truyền thống mở ra cánh cửa cho hiệu suất năng lượng cao hơn và triển khai chip dày đặc hơn — một sự thay đổi có thể sẽ kích hoạt một vòng chu kỳ đầu tư mới trong toàn ngành.
Động thái này giải quyết một nút thắt cổ chai: các hệ thống cung cấp đ

Một công cụ trực quan hóa mới biến đổi cách chúng ta nhận thức về chuỗi khối Bitcoin, biến nó thành một mẫu vòng cây nổi bật. Mỗi khối xuất hiện như một vòng giao dịch riêng của nó—di chuột qua bất kỳ vòng nào và bạn sẽ thấy chính xác khối lượng BTC được nhúng bên trong. Phương pháp đa lớp, tương tác này loại bỏ tiếng ồn và cho phép bạn thực sự nhìn thấy những gì đang diễn ra bên trong cấu trúc của mỗi khối. Một cách khá hay để hiểu cách nền tảng của mạng được xây dựng.

Quỹ đạo tăng trưởng của Grok Imagine trong năm nay vượt xa hầu hết các mô hình tạo hình ảnh và video khác—tốc độ thực sự ấn tượng. Việc tạo video chỉ mới ra mắt vào tháng 7, nhưng nhịp độ triển khai tính năng và tinh chỉnh mô hình kể từ đó đã không ngừng nghỉ. Những gì bắt đầu như một công cụ dành riêng cho mục đích duy nhất đã phát triển thành một bộ công cụ sáng tạo toàn diện. Quá trình chuyển đổi từ tạo hình ảnh tĩnh sang quy trình làm việc video tích hợp trong vòng vài tháng thật đáng kinh ngạc.

Khi AI trở thành một con dao hai lưỡi — các nhà phát triển mã nguồn mở có thể không nhận ra lưỡi dao cho đến khi quá muộn.
Christian Grobmeier, một người duy trì lâu năm của Log4j, gần đây đã làm sáng tỏ một điểm mù quan trọng trong an ninh mã nguồn mở: sự thiếu hiểu biết có thể là lỗ hổng nguy hiểm nhất. Khác với các lỗi mã truyền thống để lại dấu vết, khoảng cách giữa những gì các nhà phát triển biết và những mối đe dọa thực sự tồn tại tạo ra một khoảng trống vô hình trong phòng thủ.
Điều trớ trêu? Hàng triệu dự án phụ thuộc vào thư viện mã nguồn mở hàng ngày. Một lỗ hổng bị bỏ qua trong một

Tại sao Aster Chain lại ra đời? Câu trả lời nằm ở một khoảng trống cơ bản: các blockchain công khai ngày nay đơn giản là không phù hợp cho các hoạt động giao dịch chuyên nghiệp quy mô lớn.
Vấn đề cốt lõi là—khi bạn giao dịch trên chuỗi, mọi hành động của bạn đều trở thành một cuốn sách mở. Kích thước vị thế, điểm vào lệnh, thời điểm, tất cả đều rõ ràng. Mọi bot và cá mập theo dõi mempool đều có thể thấy chính xác bạn đang làm gì trước khi giao dịch của bạn được xác nhận.
Sự minh bạch này có thể nghe có vẻ dân chủ, nhưng đối với các nhà giao dịch chuyên nghiệp quản lý vốn lớn và chiến lược phức

Gần đây lại có nhiều người dùng gặp phải rủi ro trong các công cụ trên chuỗi. Các công cụ phổ biến như gmgn, Debot đã lần lượt phát hiện ra các lỗ hổng bảo mật trong thời gian gần đây, nguyên nhân đều xuất phát từ một vấn đề chung — thiết kế kiến trúc frontend có thiếu sót, dẫn đến khóa riêng của ví người dùng gần như bị phơi bày hoàn toàn trước mắt nhà phát triển dự án.
Bản chất của mâu thuẫn này thực sự rất đau lòng: để theo kịp nhịp độ giao dịch trên chuỗi, một số công cụ buộc phải đơn giản hóa quy trình, nhưng đổi lại là hy sinh lớp phòng thủ an toàn cốt lõi nhất. Giao dịch nhanh chóng và

Đối với những ai tò mò về thiết kế sàn giao dịch phi tập trung, đây là những điểm làm cho Lighter và Hyperliquid về cơ bản khác biệt 🧵
Điểm khác biệt chính? Chính là cơ chế đồng thuận của chúng.
Hyperliquid hoạt động dựa trên sự đồng thuận xã hội—các giao dịch được xác nhận khi 24 validator đạt thỏa thuận. Đây là phương pháp dựa trên nguyên tắc đa số đơn giản, trong đó sự tham gia của mạng lưới trực tiếp quyết định tính cuối cùng của giao dịch.
Lighter đi theo một hướng kiến trúc khác. Thay vì dựa hoàn toàn vào sự đồng thuận của validator, nó triển khai một nguồn sự thật thay thế để giải quyế

Gần đây, các chuyên gia trong ngành đã chia sẻ quan điểm về cuộc cách mạng của thuật toán mạng xã hội dựa trên AI. Theo đó, mô hình AI thế hệ mới sẽ hoàn toàn thay đổi logic phân phối nội dung. Cụ thể, hệ thống này hàng ngày cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ gồm hơn 100 triệu bài đăng, thông qua học sâu và phân tích ngữ nghĩa để lọc nội dung một cách thông minh. Sau khi lọc xong, thuật toán có thể chính xác phù hợp nội dung mà 3 đến 4 tỷ người dùng hàng ngày có thể quan tâm hoặc muốn tương tác. Điểm mạnh cốt lõi của giải pháp này nằm ở hai khía cạnh: một là tự động nhận diện và lọc bỏ thông tin

Cập nhật mạng tiếp theo dự kiến giảm gần một nửa phí gas của các tiền biên dịch. Một phương pháp có hệ thống để nâng cao hiệu quả mạng—một tối ưu hóa mỗi lần. Những cải tiến nhỏ này về kinh tế gas có thể ảnh hưởng đáng kể đến chi phí giao dịch và hiệu suất tổng thể của chuỗi.

Hơn 231 triệu USD phần thưởng đã được phân phối thông qua chứng minh không kiến thức (ZK-verified proofs), đây là trách nhiệm minh bạch trên chuỗi thực sự. Phần thưởng không còn là lời hứa suông, mà được xác nhận qua các thuật toán mật mã. Chuẩn mực này đang thu hút ngày càng nhiều dự án Web3 tham gia — chúng xác thực tính xác thực của phần thưởng bằng hành động thực tế, thay vì dựa vào sự chứng thực của các trung gian. Hướng đi này chính là bước quan trọng để hệ sinh thái tiền mã hóa trưởng thành và tự chứng minh.

Khi đối mặt với các nhiệm vụ phát triển phức tạp, có một quy trình làm việc thú vị đáng thử: tải toàn bộ mã nguồn của bạn vào một mô hình AI, để nó tạo ra một prompt chi tiết tối ưu hóa cho nền tảng khác, sau đó đưa prompt đó trực tiếp vào AI thứ hai để xử lý việc thực thi. Quá trình hai bước này về cơ bản xếp chồng các engine lý luận khác nhau lên nhau—AI đầu tiên tổng hợp vấn đề của bạn thành một tập lệnh chỉ dẫn rõ ràng, trong khi AI thứ hai mang đến góc nhìn mới và các điểm mạnh khác nhau để thực hiện thực tế. Nó giống như có một ý kiến thứ hai được tích hợp vào quy trình làm việc của mã n