NFTWealthCreator

Cái tên Skill nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng cuối cùng, đó chỉ là một kỹ năng. Bạn có thể xây dựng framework tương tự của riêng mình, nhưng điều quan trọng là hiểu và thực hành triết lý thiết kế cốt lõi ACI của SWE Agent.
Làm thế nào để hiểu bộ nguyên tắc này? Đầu tiên, hãy giữ cho các hoạt động của bạn đơn giản - đừng quá phức tạp hóa quy trình. Thứ hai, hành động phải nhỏ gọn và hiệu quả để tránh tiêu thụ dư thừa. Thứ ba, phản hồi về bảo vệ môi trường cần đầy đủ nhưng ngắn gọn, không quá dài dòng. Cuối cùng, lan can an toàn là rất quan trọng để ngăn chặn hiệu quả sự lan truyền lỗi của chuỗi, đi

Nhà sáng lập Ethereum Vitalik gần đây đã nói về hướng xây dựng phòng thí nghiệm AI. Ông cho rằng, nếu muốn xây dựng phòng thí nghiệm AI mới, cần xác định rõ mục tiêu hàng đầu là "tăng cường khả năng của con người". Nói cách khác, không nên phát triển những hệ thống có tính tự chủ mạnh mẽ và có thể hoạt động độc lập lâu dài. Đồng thời, ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của mã nguồn mở — giữ cho mã nguồn càng mở càng tốt. Vitalik chỉ ra rằng, hiện nay những hệ thống AI có tính tự chủ cao tồn tại nhiều rủi ro, quan điểm này đáng để toàn ngành chú ý. Quan điểm này cũng phản ánh những suy nghĩ sâu

Solana phát triển đón nhận bước đột phá mới. Magic Block là động cơ chính cho các ứng dụng chuỗi hiệu suất cao, đang thúc đẩy sự bùng nổ của các ứng dụng toàn chuỗi thế hệ tiếp theo.
Nếu bạn thường xuyên gặp phải các rào cản khi sử dụng các framework hiện có — giới hạn về hiệu suất, khả năng mở rộng hạn chế, độ phức tạp quá cao — thì Magic Block có thể là câu trả lời. Nó loại bỏ các điểm nghẽn hiệu suất của các framework truyền thống cho nhà phát triển, giúp bạn vượt qua giới hạn của trí tưởng tượng.
Trong hệ sinh thái Solana, ai có thể đưa ứng dụng đột phá ra thị trường trước, người đó sẽ chi

Cuộc nói chuyện kỹ thuật đầu tiên của Quai Network sẽ được khởi động vào ngày 2 tháng 1. Sự kiện này sẽ có sự tham gia của mechanikalk, người sáng lập cốt lõi của dự án, người sẽ chia sẻ những hiểu biết của mình về kiến trúc của chuỗi công khai này, tập trung vào cách Proof of Entropy Minima, một giải pháp đồng thuận sáng tạo, vượt qua các nút thắt cổ chai về khả năng mở rộng của PoW truyền thống. Những người quan tâm đến công nghệ blockchain và sự phát triển của PoW có thể theo dõi chia sẻ này để tìm hiểu về khả năng của thế hệ tiếp theo của bằng chứng công việc trong các ứng dụng thực tế.

Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao hầu hết các ứng dụng Web3 lại dựa vào các dịch vụ lập chỉ mục tập trung chưa? Vấn đề là—BM25, thuật toán xếp hạng đã được kiểm nghiệm và chứng minh hiệu quả, hiện đã có sẵn trực tiếp trong PostgreSQL. Điều này thay đổi cách các nhà phát triển tiếp cận.
Điều thắng lợi ngay lập tức? Bạn không cần phải thiết lập hạ tầng tìm kiếm bên ngoài nữa. Mọi thứ vẫn nằm trong lớp cơ sở dữ liệu của bạn. Tìm kiếm văn bản theo thứ hạng liên quan, khả năng xếp hạng thực tế, không phụ thuộc vào bên thứ ba. Đó là một bước chuyển lớn so với phương pháp truyền thống, nơi các nhà phát t

Vấn đề an ninh hệ thống thực sự đáng để suy nghĩ sâu sắc. Hãy xem xét kỹ những sự kiện sụp đổ quy mô lớn, nguyên nhân đằng sau thường chỉ ra một vấn đề duy nhất — quyền lực tập trung quá mức.
Những nút điều khiển quan trọng kiểm soát toàn bộ hệ thống, thiết kế có vẻ hiệu quả, thực tế lại tiềm ẩn những rủi ro lớn. Một người quyết định mọi chuyện, chỉ cần một phím là có thể quyết định sinh tử của toàn bộ hệ thống — về bản chất, đây tạo thành kiến trúc dễ bị tổn thương nhất.
Hãy nghĩ kỹ điều này có nghĩa gì: rủi ro điểm yếu đơn lẻ, quyết định tập trung độc đoán, mục tiêu tối ưu cho hacker tấn côn

Chứng thực phía máy khách là bảo vệ quyền riêng tư thực sự
Gần đây, tôi đã nghiên cứu việc triển khai kỹ thuật của Miden và nhận thấy rằng điều thông minh nhất về họ là họ đặt nhiệm vụ tạo ra các bằng chứng về phía người dùng.
So sánh các giải pháp ZK-Rollup chính thống hiện tại. Quy trình của các dự án như Aztec và StarkNet như sau: giao dịch của bạn được gửi đến trình sắp xếp, người chịu trách nhiệm đóng gói và xử lý, tạo bằng chứng, sau đó đưa các bằng chứng lên chuỗi. Nghe có vẻ tiêu chuẩn, phải không? Nhưng vấn đề là dữ liệu của bạn phải qua tay của bộ sắp xếp. Ngay cả khi dữ liệu được mã

Các công cụ AI không làm cho phân tích trở nên hoàn hảo trong một bước. Đôi khi nhìn vào các nguồn dữ liệu do AI đề xuất giống như thay đổi bài tập về nhà của học sinh tiểu học - chất lượng không đồng đều. Đặc biệt khi xử lý phân tích dữ liệu on-chain, việc lựa chọn nguồn dữ liệu là rất quan trọng. Có một cách thực tế để gặp phải loại vấn đề này: trực tiếp yêu cầu AI loại trừ nguồn dữ liệu vấn đề vào lần tiếp theo nó xử lý một vấn đề tương tự. Sau khi tối ưu hóa này, chất lượng đầu ra của AI sẽ được cải thiện đáng kể. Tìm kiếm nguồn dữ liệu phù hợp quan trọng hơn là chỉ dựa vào AI và sự kết hợ

Những tiến bộ mới nhất trong mạng Flow có ở đây. Các validator đã đồng ý về kế hoạch nâng cấp phần mềm và mạng hiện đang trong giai đoạn sửa chữa và thử nghiệm quan trọng. Tình hình hiện tại là như thế này - mạng đang chạy ở chế độ chỉ đọc, việc tạo khối đang diễn ra bình thường, nhưng chức năng giao dịch thông thường của người dùng vẫn tạm thời bị tạm ngưng.
Chương trình phục hồi được thực hiện theo từng giai đoạn, bắt đầu lúc 6:00 Giờ Thái Bình Dương và chuyển sang giai đoạn đầu tiên. Giai đoạn này tập trung vào việc khôi phục và chạy môi trường Cadence. Điều quan trọng cần lưu ý là có những

Càng khám phá khả năng của AI và đẩy giới hạn của nó, càng mở ra nhiều cơ hội—hãy nghĩ đến các tổ chức công nghệ lớn đang tìm kiếm tài năng có chuyên môn thực sự. X đã trở thành sân chơi nơi bạn có thể thực sự thấy được tiềm năng mà chúng ta đang nắm giữ. Vấn đề là: chúng ta mới chỉ chạm vào bề mặt của những gì AI có thể phân tích và đạt được khi được áp dụng một cách chiến lược. Khoảng cách giữa những gì lý thuyết có thể và những gì chúng ta hiện đang sử dụng là rất lớn. Điều quan trọng nhất là kết nối ý định của con người với các nghiên cứu đã có và các thí nghiệm đang được tiến hành. Đòn bẩ

Chuỗi cung ứng NPM lại bị đe dọa và biến thể tấn công mới nhất "Shai-Hulud 3.0" đã xuất hiện. Các nhóm nghiên cứu bảo mật đã đưa ra cảnh báo khẩn cấp rằng loại mã độc mới này đã gây ra rủi ro tiềm ẩn cho một số dự án và nền tảng.
Theo phân tích bảo mật, biến thể này kế thừa logic tấn công Shai-Hulud 2.0 trước đó và sự cố đó bị nghi ngờ liên quan đến rò rỉ khóa API ví nổi tiếng. Phương pháp tấn công chuỗi cung ứng đang phát triển này đáng được cảnh giác cao - nó đe dọa không chỉ các dự án riêng lẻ mà còn đe dọa toàn bộ chuỗi bảo mật của hệ sinh thái phát triển.
Đối với các nhóm phát triển và nề

Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ tạo video AI đã đạt đến mức độ phân biệt giữa hình ảnh chân thực và nội dung tổng hợp ngày càng trở nên khó khăn hơn. Các cộng đồng trực tuyến đã xuất hiện, nơi các thành viên tích cực tranh luận về tính xác thực của video, với các cuộc thảo luận sôi nổi về việc liệu các đoạn clip có thực sự được ghi lại hay do thuật toán tạo ra. Khi chất lượng video tổng hợp tiếp tục được cải thiện, ngay cả các nhà sáng tạo nội dung cũng gặp khó khăn trong việc chứng minh tính hợp lệ của video của họ—người xem thường xuyên đặt câu hỏi liệu những gì họ đang xem có thực hay

Tăng quy mô theo chiều dọc và chiều ngang—hoá ra những phương pháp này thực sự tạo ra sự khác biệt khi bạn bắt đầu tìm hiểu chúng. Chúng tôi đã tinh chỉnh công nghệ này hơn một năm nay, và thật thú vị khi thấy mọi người cuối cùng cũng bắt kịp những gì chúng tôi đã xây dựng trong hậu trường.
Đôi khi chiến lược tốt nhất là cứ tiếp tục thúc đẩy, thử nghiệm không ngừng nghỉ, và cam kết hoàn toàn với những gì bạn tin tưởng. Phần thưởng có thể xứng đáng với từng nỗ lực bạn bỏ ra.

Hướng dẫn Vibe Coding đã chạy được một hoặc hai tháng và gần đây đã có một số sự tương phản thú vị trên thị trường.
Một mặt, ngay cả các nhà phát triển hàng đầu cũng đang đăng ý kiến về sự lo lắng của nhà phát triển, điều này đã làm dấy lên cuộc thảo luận rộng rãi trong ngành - sự phát triển của khả năng viết mã của AI dường như đang tăng tốc và điểm đột phá của AGI trong lĩnh vực lập trình có thể không xa như tưởng tượng. Sự lo lắng này là có thật.
Mặt khác, nhiều nhà phát triển mới bị đe dọa bởi Vibe Coding. Nhưng từ kinh nghiệm thực tế, khó khăn khi bắt đầu thực sự được đánh giá quá cao. Th

Lời tiên tri về cái chết của internet đã xuất hiện nhiều lần — ban đầu là mạng xã hội muốn giết chết nó, sau đó là các ứng dụng di động muốn chấm dứt nó. Kết quả thì sao? Chưa từng xảy ra. Nhưng lần này AI có thể thực sự khác biệt. Cơn sóng công nghệ này mang lại tác động, có thể sâu sắc hơn những "kẻ giết người" từng được kỳ vọng đó.

Thập kỷ tới sẽ không còn là sự lựa chọn giữa AI hoặc tiền điện tử—chúng đang hội tụ. Hãy nghĩ về điều đó: hạ tầng tính toán, giải pháp năng lượng, hệ thống thanh toán và cơ chế khuyến khích đều đang hội tụ vào một hệ sinh thái duy nhất. Bitcoin và Ethereum không chỉ còn là các tài sản kỹ thuật số nữa; chúng đang trở thành xương sống cho kiến trúc hợp nhất này. Khi bạn kết hợp yêu cầu tính toán của AI với xác thực phi tập trung của blockchain, bạn sẽ có một thứ gì đó hoàn toàn khác biệt. Sự đổi mới thực sự xảy ra khi những lực lượng này ngừng cạnh tranh và bắt đầu hợp tác cùng nhau.

Chỉ hơn một tháng trước, câu hỏi còn mới mẻ: "Tại sao chúng ta lại cần NPM khi đã có GitHub?" Lúc đó nghĩ đơn giản và rõ ràng. Giờ đây? Câu hỏi đã phát triển thành một điều hoàn toàn khác. "Tại sao lại cần GitHub khi các sandbox không server xử lý mọi thứ ngay lập tức?" Câu trả lời liên tục thay đổi vì tiền đề cũng liên tục thay đổi. Đó chính là mô hình đệ quy này—công cụ ngày nay có vẻ cơ bản nhất trở thành nền tảng để bạn vượt qua vào ngày mai. Điều gì thúc đẩy toàn bộ chu trình này? Đó là tư duy "Nếu... thì sao?" Khi bạn bắt đầu đặt câu hỏi đó một cách nghiêm túc, bạn mở ra một dòng chảy vô

Trí tuệ nhân tạo không còn hoạt động đơn lẻ nữa—nó trở nên xã hội hơn.
FABRIC đang thay đổi cách các máy móc tương tác. Thay vì tích hợp API cứng nhắc, hãy tưởng tượng các đại lý tự trị với danh tính riêng, hoạt động theo các quy tắc chung cho phép chúng khám phá đối tác, thương lượng vai trò và đồng bộ hóa theo thời gian thực.
Không phải là các ứng dụng gọi điểm cuối. Nó giống hơn một mạng lưới các đại lý có thể tìm thấy nhau, hiểu rõ chức năng của từng cái, đồng ý cách hợp tác và thực hiện các nhiệm vụ hợp tác mà không cần hướng dẫn liên tục từ con người.
Hãy nghĩ về điều này: các đại lý tự

Đánh giá toàn diện về Veo 3 vừa phân tích hơn 18.000 video trên cả các tiêu chuẩn định tính và định lượng. Điều đáng chú ý là khả năng của mô hình trong việc nhận thức, chỉnh sửa và tương tác với môi trường hình ảnh bắt đầu từ các đầu vào chỉ gồm hình ảnh và văn bản. Hệ thống thể hiện khả năng lý luận sơ bộ xuất hiện mà không cần đào tạo rõ ràng trong các lĩnh vực này—đánh dấu một bước nhảy đáng kể trong cách AI hiểu và thao tác nội dung hình ảnh. Khả năng đa phương tiện như vậy đang định hình lại những gì chúng ta mong đợi từ các mô hình tạo video thế hệ tiếp theo.

Gần đây tôi nhận thấy một hướng đi khá hay: thay vì xây dựng một siêu AI đại diện có khả năng làm mọi thứ, tốt hơn là để nhiều AI đại diện đảm nhận các nhiệm vụ riêng, tập trung vào các lĩnh vực mà chúng thành thạo, rồi phối hợp hoạt động trên cùng một nền tảng. Ý tưởng về kiến trúc đại diện phân tán này thực sự linh hoạt hơn. Mỗi đại diện làm tốt công việc của mình, hợp tác theo cơ chế để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, so với giải pháp trung tâm hóa với một trí tuệ nhân tạo đơn lẻ, lợi thế vẫn rõ ràng hơn.