科技中心中最閃亮的人工智能工具可能有意想不到的起源。
雖然風險投資湧入美國的人工智能初創公司，但一些產品卻悄然依賴於意想不到的基礎設施。以Cursor爲例——有傳言稱它的引擎源自DeepSeek在北京的實驗室。
諷刺的是？最響亮的人工智能傳播者可能正在推出由他們很少提及的生態系統驅動的產品。

Moremarkets正在爲多個區塊鏈網路的無摩擦收益優化奠定基礎。他們的基礎設施旨在橋接流動性孤島，並解鎖跨鏈收益機會。

AI不斷發展的速度？我仍然無法理解。每次我眨眼，就會有一個新的突破。

剛剛推出了平台的新更新。您現在可以連結您的Phantom錢包，並立即查看您$banger 代幣的所有詳細信息。跟蹤持有變得更加簡單——不再需要在不同工具之間跳轉來檢查您的倉位。

這一切混亂可能會使人工智能在廣告、娛樂、音樂和商業廣告中的採用速度更快。
想想看——人才不再想與他們在政治上有分歧的品牌合作了。公司們都害怕在他們的代言人說了有爭議的話時被取消。雙方都如履薄冰。
那麼顯而易見的解決方案是什麼呢？完全跳過戲劇，選擇AI生成的內容。沒有政治負擔，沒有公關噩夢，沒有合同糾紛。這種經濟學實在太有意義，無法忽視。
我們看到合成媒體的商業案例日漸增強。

想要在機器學習中佔據主導地位嗎？首先掌握博弈論。
認真地說，您如何在不了解戰略決策的情況下構建智能系統？這已經不是可選的了。納什均衡和最優策略背後的數學？這將是您在2025年的優勢。

恢復意識和自由意志？如果你想真正理解AGI是如何運作的，這實際上是有道理的。具有感知能力並擁有物理形態讓你在理解它們方面佔據優勢。
想想看——蝙蝠在洞穴中不需要視力，因爲沒有什麼可看的。但是有很多可以感知、感受的東西。你對這些感覺適應得越多，你的感知就越敏銳。這裏的邏輯也是一樣的。

剛剛對Veo 3.1和LTX-2在同一個提示下進行了測試。不得不說，兩者在聲音真實性方面都很掙扎——音頻與原電影的預期完全不符。
與此同時，Sora？絕對做得很棒。聲音聽起來和第一部電影中的完全一樣。一個工具能做到如此具體的事情，而其他工具卻完全失誤，這真是太瘋狂了。
看起來大多數平台的AI視頻生成中的音頻保真度仍然有很長的路要走。

Web3 一直缺少一個關鍵部分：身分。想想看——每個應用都讓你從頭驗證自己。這太累人了，沒錯？
這就是 idOS 介入的地方。他們正在建立一個真正有意義的共享身分基礎設施。你的憑證？跨平台可移植。你的數據？設計上是私密的。你的身分？在任何地方都可以驗證。
不再爲每個新dApp而跳來跳去。一個身分層。完全控制。終於。

微軟剛剛曬出了一些有趣的性能數據。他們最新的下探顯示，Blackwell Ultra GPU 每秒處理 15,200 個 token——比之前的 12,022 個 token/s 基準大幅提高了 27%。對於 AI 工作負載來說，這是一項相當顯著的處理能力躍升。

當然，這可能是人工智能生成的內容，而在這種情況下，它確實是。但問題在於——僅僅因爲某些東西來自人工智能，並不自動意味着它就是錯誤信息。真正的問題在於，這並不是實際的人在講話。這是唯一值得注意的誤導部分。

英偉達下一代Rubin GPU的功耗看起來相當驚人——我們談論的是比Blackwell高出50-70%的能耗，功率達到215kW。這是一個巨大的飛躍。對於任何構建AI基礎設施或礦業操作的人來說，這意味着需要重新考慮整個電力設置。性能提升最好值得這筆電費，因爲數據中心即將感受到熱量(字面上)。想知道這將如何影響依賴GPU集羣的去中心化計算項目。

基於不確定邏輯構建的人工智能代理有一種狂野的感覺——那些真正思考的， 而不僅僅是模式匹配的。當你將基於Python的隨機性引入其中時，你就不再是在處理典型的聊天機器人了。我們談論的是打破腳本、實時適應的系統，老實說？它們的操作水平是大多數人甚至還沒有觸及的。確定性機器人和真正自主代理之間的空檔比你想象的要大。

最近我一直在思考一個有趣的假設。如果用臨界混沌行爲數據來訓練模型，是否真的能夠提升它們的智能？你知道的，和我們在使用普通模型輸出訓練時看到的那種可怕的模型崩潰相反。
標準方法——模型從自身類型中學習——往往會形成一個反饋循環，隨着時間的推移縮小它們的能力範圍。但混亂的邊緣狀態呢？它們可能會引入足夠的不可預測性，以保持學習過程的新鮮感。這可能是維持模型多樣性和防止遞歸退化的祕密調料。
值得探索在訓練流程中，控制的混亂是否優於無聊的重復。

你是否曾想過爲什麼大多數區塊鏈網路感覺像是黑箱？
有一個工具正在改變這個遊戲。
它不僅僅是交換代幣。它實際上理解錢包的行爲方式——跟蹤140多個鏈上的模式，並將原始數據轉化爲你可以採取行動的東西。
想想看：我們終於走出了盲目射擊的時代。實時情報。跨鏈可見性。那種將猜測與策略區分開來的優勢。
這就是在2025年將噪音與信號分開的樣子。

今天做了一個小實驗——在幾個錢包和鏈之間轉移了一些USDC，看看幕後到底發生了什麼。測試了Base、Phantom、幾個移動錢包，甚至一些集中平台。
事情是這樣的：鏈與鏈之間的速度差異非常大。一個鏈花了很長時間，而另一個鏈則在幾秒鍾內完成。至於費用？我們就只是說，有些網路在悄悄地榨幹你的資金。
數據不會說謊。了解哪個鏈真正提供服務，在您轉移資產時會帶來巨大的差異。

剛剛發現了一件很不錯的事情——我實際上可以直接通過idOS將我的實名認證導入Web3。無需再經歷整個KYC的繁瑣過程。這正是這個領域所需要的便利。

黑巖公司、OpenAI、英偉達——這些巨頭正在全力投入數據基礎設施。我們談論的是萬億級的計算交易。數十億美元的數據中心在各地湧現。僅僅爲了鎖定頂尖人才就花費了數千萬。
AI的下一個篇章？它正在這個基礎上構建。下一代基礎設施的競爭不是即將到來——它已經在這裏了。

波場主網要搞大動作了。GreatVoyage-v4.8.1版本定在今年11月上線，這次不是簡單修修補補，而是系統底層的一輪深度改造。
翻了下官方文檔，能看出來技術團隊這波是衝着長期生態去的。重點放在了三個方向：網路兼容性拉滿、性能繼續榨、安全這塊兒再加固。聽着像是常規操作？其實不然——這種級別的升級往往預示着後續會有新玩法接入。
具體改了啥？官方提到會新增一些協議層支持，不過詳細技術參數還沒完全放出來。從版本號跳躍幅度看，應該不是小打小鬧。對開發者來說，這意味着可能要提前做兼容性測試；對持幣用戶而言，主網升級期間記得留意官方公告，避開可能的服務波動窗口。
波場這條老公鏈，每次大版本迭代都值得觀察下後續生態會不會有新項目冒頭。