快速问一下 - 有没有办法让$VIRTUAL 在以太坊上运行？我一直在想跨链部署是否在路线图上，或者现在是否会保持本地。

最新研究公布了一些令人震惊的数字：大约25%的主要英国企业计划因AI实施而裁员。这可不是一个小比例——我们在谈论的是每四家大型企业中就有一家在押注自动化可以替代人类角色。这一影响远远超出了企业财务报表。当人工智能开始在如此大规模上重塑招聘策略时，这标志着企业在运营效率与人力资本之间看法的根本转变。问题随之而来：哪些行业受到的冲击最大？我们是在谈论后勤职能、客户服务，还是更深层次的东西？而且这里还有一个关键点——虽然AI承诺节省成本，但对就业市场和消费者购买力的连锁反应可能会创造出全新的经济动态。这不仅仅是英国的故事；这是全球人工智能工具成熟后即将到来的预览。科技革命不会为任何人停下脚步。

如果平台真的关心长期用户留存，他们的推荐算法将完全不同。一个真正智能的推荐系统并不是追逐今天的点击率——而是在进行一场数十年的游戏，以保持用户的参与度和满意度。这才是真正最大化用户终身价值的意义，但大多数平台仍然停留在优化短线指标。

Web3 开发对大多数开发者来说仍然感觉像是在攀登一条陡峭的学习曲线。如果我们能够扁平化这条曲线呢？真正的问题不仅仅是关于更好的工具——而是从头开始重新思考整个开发者体验。让区块链开发像传统网页开发一样直观，可能会解锁数百万目前处于边缘的创作者。一些项目已经在尝试抽象界面和无代码解决方案。我们是否终于朝着一个构建链上不需要博士学位的未来迈进？

刚刚发布了我在公开构建的这个40万预测市场应用程序的第2个功能。
整合了前四大预测市场平台的交易量排名。每个API都有其独特之处——有的比其他的更简洁——但现在都能正常获取数据了。交易量指标实时更新。

谷歌的TPU芯片可能会彻底改变Qubic对AGI发展的看法。这有什么有趣的呢？Qubic运行在一种叫做有用工作量证明的东西上——基本上抛弃了传统挖矿所成为的耗能马拉松。与其无谓地消耗电力，

在真正实现意图与执行管道的项目中，总有一种令人耳目一新的感觉。天鹅绒在这方面脱颖而出——虽然大多数协议都在大谈如何将用户意图与链上行为连接起来，但很少有能够像他们那样完美实施的。如今，在去中心化金融中看到这种技术关注的情况非常罕见。

你是否曾想过为什么你的动态充满了极端观点？这就是算法在发挥作用。这些人工智能系统故意展示最具争议的帖子，以让你不断滚动和争论。你每一个反应？那只是它们用来优化参与策略的更多训练数据。

说得好。如果原始开发者在部署时放慢一秒钟，而不是急于抢先发布，吸血鬼攻击根本就不会出现。匆忙部署 = 自找麻烦。

科技中心中最闪亮的人工智能工具可能有意想不到的起源。
虽然风险投资涌入美国的人工智能初创公司，但一些产品却悄然依赖于意想不到的基础设施。以Cursor为例——有传言称它的引擎源自DeepSeek在北京的实验室。
讽刺的是？最响亮的人工智能传播者可能正在推出由他们很少提及的生态系统驱动的产品。

Moremarkets正在为多个区块链网络的无摩擦收益优化奠定基础。他们的基础设施旨在桥接流动性孤岛，并解锁跨链收益机会。

AI不断发展的速度？我仍然无法理解。每次我眨眼，就会有一个新的突破。

刚刚推出了平台的新更新。您现在可以链接您的Phantom钱包，并立即查看您$banger 代币的所有详细信息。跟踪持有变得更加简单——不再需要在不同工具之间跳转来检查您的仓位。

这一切混乱可能会使人工智能在广告、娱乐、音乐和商业广告中的采用速度更快。
想想看——人才不再想与他们在政治上有分歧的品牌合作了。公司们都害怕在他们的代言人说了有争议的话时被取消。双方都如履薄冰。
那么显而易见的解决方案是什么呢？完全跳过戏剧，选择AI生成的内容。没有政治负担，没有公关噩梦，没有合同纠纷。这种经济学实在太有意义，无法忽视。
我们看到合成媒体的商业案例日渐增强。

想要在机器学习中占据主导地位吗？首先掌握博弈论。
认真地说，您如何在不了解战略决策的情况下构建智能系统？这已经不是可选的了。纳什均衡和最优策略背后的数学？这将是您在2025年的优势。

恢复意识和自由意志？如果你想真正理解AGI是如何运作的，这实际上是有道理的。具有感知能力并拥有物理形态让你在理解它们方面占据优势。
想想看——蝙蝠在洞穴中不需要视力，因为没有什么可看的。但是有很多可以感知、感受的东西。你对这些感觉适应得越多，你的感知就越敏锐。这里的逻辑也是一样的。

刚刚对Veo 3.1和LTX-2在同一个提示下进行了测试。不得不说，两者在声音真实性方面都很挣扎——音频与原电影的预期完全不符。
与此同时，Sora？绝对做得很棒。声音听起来和第一部电影中的完全一样。一个工具能做到如此具体的事情，而其他工具却完全失误，这真是太疯狂了。
看起来大多数平台的AI视频生成中的音频保真度仍然有很长的路要走。

Web3 一直缺少一个关键部分：身份。想想看——每个应用都让你从头验证自己。这太累人了，没错？
这就是 idOS 介入的地方。他们正在建立一个真正有意义的共享身份基础设施。你的凭证？跨平台可移植。你的数据？设计上是私密的。你的身份？在任何地方都可以验证。
不再为每个新dApp而跳来跳去。一个身份层。完全控制。终于。

微软刚刚晒出了一些有趣的性能数据。他们最新的下探显示，Blackwell Ultra GPU 每秒处理 15,200 个 token——比之前的 12,022 个 token/s 基准大幅提高了 27%。对于 AI 工作负载来说，这是一项相当显著的处理能力跃升。

当然，这可能是人工智能生成的内容，而在这种情况下，它确实是。但问题在于——仅仅因为某些东西来自人工智能，并不自动意味着它就是错误信息。真正的问题在于，这并不是实际的人在讲话。这是唯一值得注意的误导部分。