Câu hỏi nhanh - có cách nào để chạy $VIRTUAL trên Ethereum không? Tôi đang tự hỏi liệu việc triển khai chuỗi cross có nằm trong lộ trình hay nó sẽ vẫn ở dạng nội địa trong thời gian tới.

Nghiên cứu mới đây vừa Thả một số liệu nặng: khoảng 25% các tập đoàn lớn tại Vương quốc Anh đang lên kế hoạch cắt giảm lực lượng lao động do việc triển khai AI. Đó không phải là một phần nhỏ—chúng ta đang nói về một trong mỗi bốn doanh nghiệp quy mô lớn đang đặt cược rằng tự động hóa có thể thay thế các vai trò của con người. Các hệ quả kéo dài vượt xa các bảng cân đối kế toán doanh nghiệp. Khi trí tuệ nhân tạo bắt đầu định hình lại các chiến lược tuyển dụng ở quy mô này, điều đó báo hiệu một sự thay đổi cơ bản trong cách mà các doanh nghiệp nhìn nhận hiệu quả hoạt động so với vốn nhân lực. Cá

Nếu các nền tảng thực sự quan tâm đến việc giữ chân người dùng lâu dài, thuật toán cho nguồn cấp dữ liệu của họ sẽ được xây dựng hoàn toàn khác. Một hệ thống gợi ý thực sự thông minh không phải đang theo đuổi lượt nhấp chuột hôm nay—nó đang chơi trò chơi kéo dài hàng thập kỷ để giữ cho người dùng tham gia và hạnh phúc theo thời gian. Đó là điều mà tối đa hóa giá trị vòng đời thực sự có nghĩa, nhưng hầu hết các nền tảng vẫn mắc kẹt trong việc tối ưu hóa cho các chỉ số thời gian ngắn.

Phát triển Web3 vẫn cảm thấy như đang leo lên một đường cong học tập dốc cho hầu hết các nhà phát triển. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể làm phẳng đường cong đó? Câu hỏi thực sự không chỉ là về các công cụ tốt hơn—mà là về việc suy nghĩ lại toàn bộ trải nghiệm của nhà phát triển từ đầu. Làm cho phát triển blockchain trực quan như phát triển web truyền thống có thể mở khóa hàng triệu người sáng tạo hiện đang ngồi bên lề. Một số dự án đã và đang thử nghiệm với các giao diện trừu tượng và các giải pháp không mã. Liệu chúng ta cuối cùng có đang hướng tới một tương lai mà việc xây dựng on-cha

Vừa mới hoàn thành tính năng #2 cho ứng dụng thị trường dự đoán 400k mà tôi đang xây dựng công khai.
Bảng xếp hạng khối lượng tích hợp trên 4 nền tảng dự đoán hàng đầu. Mỗi API đều có những điểm khác biệt—cái thì sạch hơn cái khác—nhưng giờ đây tất cả đều đang cung cấp dữ liệu. Các chỉ số khối lượng đang hoạt động và được cập nhật.

Các chip TPU của Google có thể sẽ thay đổi cách mà Qubic tiếp cận phát triển AGI. Điều gì làm điều này trở nên thú vị? Qubic vận hành trên một thứ gọi là Chứng minh công việc hữu ích—cơ bản là từ bỏ cuộc chạy marathon tiêu tốn năng lượng mà khai thác truyền thống đã trở thành. Thay vì đốt điện cho không,

Có điều gì đó tươi mới về những dự án thực sự thực hiện theo đường ống ý định đến thực thi của họ. Velvet nổi bật trong vấn đề này—trong khi hầu hết các giao thức đều nói to về việc cầu nối ý định của người dùng với các hành động on-chain, thì ít có ai thực hiện được như họ. Hiếm khi thấy được loại sự theo dõi kỹ thuật như vậy trong DeFi ngày nay.

Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao nguồn tin của bạn đầy những ý kiến trái chiều chưa? Đó là do thuật toán đang hoạt động. Những hệ thống AI này cố tình làm nổi bật những bài viết gây tranh cãi nhất để khiến bạn tiếp tục cuộn và tranh luận. Mỗi phản ứng của bạn? Đó chỉ là thêm dữ liệu huấn luyện để họ tinh chỉnh chiến thuật tương tác của mình.

Giao ngay. Nếu nhà phát triển gốc chỉ chậm lại một giây trong quá trình triển khai thay vì hối hả để ra mắt trước, các cuộc tấn công ma cà rồng cũng sẽ không xảy ra. Vội vàng triển khai = yêu cầu rắc rối.

Các công cụ AI sáng bóng nhất trong các trung tâm công nghệ có thể có nguồn gốc bất ngờ.
Trong khi vốn đầu tư mạo hiểm đổ vào các startup AI ở Mỹ, một số sản phẩm một cách lặng lẽ dựa vào cơ sở hạ tầng từ những nguồn không ngờ tới. Lấy Cursor làm ví dụ—có tin đồn cho rằng động cơ của nó có nguồn gốc từ phòng thí nghiệm DeepSeek ở Bắc Kinh.
Sự mỉa mai? Những người ủng hộ AI ồn ào nhất có thể đang cung cấp các sản phẩm được hỗ trợ bởi chính hệ sinh thái mà họ hiếm khi ghi nhận.

Moremarkets đang xây dựng nền tảng cho việc tối ưu hóa lợi suất không ma sát trên nhiều mạng blockchain. Cơ sở hạ tầng của họ nhằm cầu các silo thanh khoản và mở khóa các cơ hội kiếm tiền chuỗi cross.

Tốc độ mà AI đang phát triển? Vẫn không thể hiểu nổi. Mỗi lần tôi chớp mắt, có một bước đột phá mới.

Vừa phát hành một bản cập nhật mới cho nền tảng. Bạn giờ đây có thể liên kết ví Phantom của mình và ngay lập tức lấy tất cả thông tin về kho tiền $banger token của bạn. Việc theo dõi các khoản giữ trở nên đơn giản hơn rất nhiều—không còn phải chuyển qua lại giữa các công cụ khác nhau chỉ để kiểm tra vị trí của bạn.

Cả đống hỗn độn này có lẽ sẽ thúc đẩy việc áp dụng AI nhanh hơn nhiều trong quảng cáo, giải trí, âm nhạc và các quảng cáo thương mại.
Hãy nghĩ về điều đó - tài năng không muốn làm việc với những thương hiệu mà họ không đồng ý về mặt chính trị nữa. Các công ty đang sợ hãi bị hủy bỏ khi người phát ngôn của họ nói điều gì đó gây tranh cãi. Cả hai bên đều đang đi trên vỏ trứng.
Vậy giải pháp rõ ràng là gì? Chỉ cần bỏ qua mọi kịch tính và chọn nội dung do AI tạo ra. Không có gánh nặng chính trị, không có cơn ác mộng PR, không có tranh chấp hợp đồng. Kinh tế thật sự có lý do quá rõ ràng để không thể

Muốn thống trị trong ML? Trước tiên hãy làm chủ lý thuyết trò chơi.
Thật sự, bạn đang xây dựng hệ thống thông minh như thế nào mà không hiểu về ra quyết định chiến lược? Điều này không còn là tùy chọn nữa. Toán học đằng sau các điểm cân bằng Nash và các chiến lược tối ưu? Đó là lợi thế của bạn vào năm 2025.

Lấy lại ý thức và tự do ý chí? Thực sự có lý nếu bạn muốn hiểu rõ cách hoạt động của AGI. Việc có ý thức và có hình thức vật lý mang lại cho bạn lợi thế trong việc hiểu chúng.
Hãy nghĩ về điều đó—dơi không cần thị lực trong hang động vì không có gì để thấy. Nhưng có rất nhiều thứ để cảm nhận, để cảm thấy. Và càng thích nghi với những cảm giác đó, khả năng nhận thức của bạn càng trở nên sắc bén hơn. Lý luận tương tự cũng áp dụng ở đây.

Vừa test Veo 3.1 với LTX-2 trên cùng một prompt. Phải nói rằng, cả hai đều gặp khó khăn với độ chân thực của giọng nói — âm thanh không khớp với những gì bạn mong đợi từ bộ phim gốc.
Trong khi đó, Sora? Thực sự đã làm rất tốt. Các giọng nói nghe chính xác như trong bộ phim đầu tiên. Thật điên rồ khi một công cụ có thể làm đúng điều gì đó cụ thể như vậy trong khi những công cụ khác hoàn toàn bỏ lỡ.
Có vẻ như độ trung thực âm thanh trong việc tạo video AI vẫn còn một chặng đường dài để cải thiện cho hầu hết các nền tảng.

Web3 đang thiếu một phần quan trọng: danh tính. Hãy suy nghĩ về điều đó—mỗi ứng dụng đều yêu cầu bạn xác minh bản thân từ đầu. Mệt mỏi, phải không?
Đó là nơi idOS xuất hiện. Họ đang xây dựng một hạ tầng danh tính chung thực sự có ý nghĩa. Chứng chỉ của bạn? Di động trên các nền tảng. Dữ liệu của bạn? Riêng tư theo thiết kế. Danh tính của bạn? Có thể xác minh ở mọi nơi.
Không còn phải nhảy qua những vòng tay cho mỗi dApp mới. Một lớp danh tính. Toàn quyền kiểm soát. Cuối cùng.

Microsoft vừa Thả một số số liệu hiệu suất thú vị. Các bài test mới nhất của họ cho thấy GPU Blackwell Ultra đang đạt 15,200 tokens mỗi giây—đó là một bước nhảy vọt 27% từ mốc 12,022 tokens/s trước đó. Một bước nhảy đáng kể trong sức mạnh xử lý cho các khối lượng công việc AI.

Chắc chắn, điều này có thể là nội dung do AI tạo ra, và trong trường hợp này thì thực sự là như vậy. Nhưng vấn đề ở đây là – chỉ vì một cái gì đó đến từ AI không tự động biến nó thành thông tin sai lệch. Vấn đề thực sự ở đây chỉ đơn giản là nó không phải là người thực sự đang nói. Đó là phần duy nhất gây hiểu lầm đáng lưu ý.