DappDominator

Люди серьезно недооценивают возможности агентов ИИ. Потенциал, который эти автономные системы открывают в крипто и Web3, честно говоря, поражает — от автоматизации смарт-контрактов до интеллектуальной торговли и децентрализованного принятия решений. Большинство людей даже не приблизились к тому, что нас ждет впереди.

Крупное расширение энергетической инфраструктуры — ведущая компания в области ИИ увеличивает мощность своего дата-центра в Теннесси с значительным развертыванием аккумуляторных систем. За последние несколько месяцев в рамках этой операции были приобретены Tesla Megapacks на сумму $400 миллионов, и сейчас устанавливается еще десятки единиц для поддержки растущих вычислительных требований объекта.
Этот агрессивный рост инфраструктуры отражает огромные энергетические потребности для крупномасштабных операций ИИ и дата-центров. Последовательные волны установки аккумуляторных систем свидетельствую

ZK-проекты везде, каждый хвалит их как "революционные". Настоящие надежные проекты — это те, что делают такие технические специалисты, как François Garillot.
Его профессиональный путь говорит сам за себя: кандидатская диссертация по фундаментальной теории, создание промышленного компилятора для практического применения, системы данных на миллиардных уровнях — всё это подтверждение, участие в разработке ядра Diem и Sui, сейчас он в основном руководит проектом Miden.
Это не просто список резюме. За этим стоит реальный опыт — от академической науки к инженерии, от теории к продукту. Его текущая ц

Платформа Pump Fun, похоже, недавно испытывает некоторые технические сбои. Только что столкнулся с проблемами при попытке её использовать — пришлось перезапустить, чтобы всё заработало правильно. Кто-нибудь еще сталкивался с подобными проблемами?

Вот что стоит обдумать: древние египтяне могли строить пирамиды, но не могли возвести Эмпайр-стейт-билдинг. Почему? Различные ограничения, разные инструменты, разные системы мышления.
Параллель поразительна, если посмотреть на программную инженерию. В течение десятилетий—на самом деле, с 1970-х годов—мы постепенно совершенствовали подходы. Лучшие языки, фреймворки, методологии... конечно. Но кардинально? Улучшения на порядок? Не совсем.
Затем пришла ИИ. И вдруг игра изменилась.
То, что мы наблюдаем, — это не просто очередной технологический цикл. Это фундаментальный сдвиг в том, как мы проекти

Вы сейчас развиваете свое присутствие в X? Вы фактически опережаете всех, кто еще спит и не замечает происходящего.
Платформа внедряет серьезную интеграцию ИИ и передовые технологии, которые меняют способ распространения информации по всему миру. Это не просто обновления платформы — это реальный временной импульс, где все ломается, обсуждается и распространяется. Будь то отслеживание движений на рынке, мониторинг обновлений проектов или опережение событий в Web3, раннее участие в этой инфраструктуре важно.
Те, кто обращает внимание на развитие платформ до того, как это станет мейнстримом, всег

Вы знаете, в чем действительно сильная сторона инструментов с низким кодом? Не в том, что вы можете создавать что угодно, не умея программировать.
Более важно — они помогают избавиться от состояния «слишком много думаешь, даже не начав».
Это проблема многих. Они застряли в голове, постоянно размышляют, переусложняют планирование, сомневаются в себе… в результате ничего не делают. Идея умирает так и не родившись.
Гениальность таких инструментов в том, что они ломают этот порочный круг. Они позволяют вам сразу приступать к делу, учиться по ходу, быстро переходить от 0 к 1. Размышления? Они проис

Уникальность AI заключается в способности за несколько секунд генерировать полностью индивидуализированные ответы, что меняет правила игры для обучающихся. Ранее мы полагались на экспертов, чтобы сэкономить время — избегая известных ловушек. Но сейчас логика изменилась: когда ошибки могут быть немедленно исправлены, а знания точно доставлены в ваш уровень понимания, традиционная модель зависимости от экспертов становится немного устаревшей. Особенно это актуально в области криптоинвестиций и обучения блокчейну — рынок меняется слишком быстро, а цена ошибок слишком высока, и AI позволяет каждом

Представьте себе: два парня начинают с нуля прямо сейчас.
Парень №1 поглощает каждое руководство по рабочим процессам ИИ, ищет новейшие техники подсказок, смотрит бесконечные уроки на YouTube об оптимизации ИИ.
Парень №2? Он просто продолжает общаться с ИИ. Итерации. Тестирование. Улучшение своих вопросов на основе того, что действительно работает.
Такие парни, как Парень №2, побеждают. Каждый раз.
Разрыв не в знании последних трюков — в их использовании. Теория умирает на практике. Те, кто действительно *экспериментируют* с ИИ, постоянно оказываются на много шагов впереди туристов по оптимиза

Есть интересное явление, которое стоит отметить — некоторые AI-приложения исследуют новый режим взаимодействия: пользователи не используют AI как простое средство один раз, а постепенно строят определённые долгосрочные отношения. Каждый диалог, каждое взаимодействие тонко влияет на характер и реакцию этого AI-персонажа, а иногда даже формирует его траекторию развития. Проще говоря, это похоже на воспитание AI-партнёра, который запомнит ваши предпочтения, что вы сказали, и историю ваших взаимодействий. Такой режим ломает традиционную логику одноразового использования AI-ассистента и переходит к

Продукт наконец работает. Однако я потратил целых 2 часа на отладку — честно говоря, эта работа не шутка. Это действительно вызывает уважение к тому, сколько усилий вкладывается в создание и поддержку программного обеспечения. Разработчики заслуживают гораздо большего признания за работу с этим всем.

Это уже не просто победа, а скорее перелистывание страницы.
Когда разработчики перестают с трудом оправдывать свой выбор технологий и вместо этого прямо демонстрируют уже реализованный продукт, весь дискурс фактически должен завершиться.
Состояние доказательств с нулевым разглашением тихо меняется. Оно из постоянно обсуждаемой и многократно аргументируемой концепции постепенно превращается в то, что все просто начинают строить. За этим изменением стоит отражение перехода технологии от теоретической проверки к масштабному применению.

Вспоминаю одну фразу профессора на алгоритмическом курсе в университете, все тогда посмеялись: «Не трать силы на то, чтобы учиться писать код, через несколько лет машины будут автоматически его генерировать, тебе нужно только понимать системную архитектуру и блок-схемы.»
Тогда казалось, что он просто хвастается. А сейчас? Он оказался довольно точен.
За эти восемь лет мир программирования действительно изменился очень быстро. Инструменты автоматизации становятся все мощнее, эффективность генерации кода растет экспоненциально. Сейчас для многих разработчиков основной фокус сместился с написания

Решение Miden не быть совместимой с EVM по сути является архитектурным фактором, а не для самой EVM.
Ключевое отличие вот в чём: Miden перемещает логику выполнения с цепочки на пользовательскую сторону, а данные состояния хранятся вне цепочки, отправляя доказательство только в цепочку для проверки.
Сравните идеи EVM, чтобы увидеть разницу. EVM обрабатывает верификацию и выполнение в цепочке, и каждый узел должен выполнить логику один раз. Эти два набора архитектур совершенно разные — один из них отвечает за результаты вычислений и верификации цепочек, а другой — совместная проверка всей сети.

Поддержка технологического направления администрации Трампа стимулирует бум ИИ и дата-центров в Техасе
Слияние трех основных тенденций меняет инфраструктурный ландшафт Америки: возвращение Трампа в Белый дом приносит импульс к дерегуляции, внедрение искусственного интеллекта ускоряется по всему миру, а Техас становится эпицентром расширения дата-центров.
Почему Техас? Более низкие затраты на энергию, дружественная бизнес-среда и существующая инфраструктура делают его естественным выбором для вычислительных гигантов, строящих основу экономики, основанной на ИИ. От блокчейн-узлов до серверов ИИ

ZK Proving Breakthroughs: Blocks Finalized in Seconds
Ключевое достижение в технологии доказательств с нулевым разглашением меняет масштабируемость Layer2. Последние разработки позволяют мгновенно создавать ZK-доказательства, работающие прямо на потребительских GPU, устраняя традиционные периоды ожидания финализации, которые мешали решениям L2.
Основные показатели эффективности рассказывают свою историю: стабильная пропускная способность достигает примерно 15K TPS при модульной архитектуре выполнения. Это не просто постепенное улучшение — это фундаментальный сдвиг в обработке транзакций роллап

Пора серьезно заняться Rust. Экосистема подталкивает разработчиков в этом направлении, и есть веские причины — производительность, безопасность памяти и возможность писать безопасные смарт-контракты делают его незаменимым для тех, кто занимается разработкой в Web3. Будь то инфраструктура блокчейна или on-chain протоколы, навыки Rust становятся обязательными.

Почему даже ведущие инженеры ИИ с трудом предсказывают взрывной рост систем, которые они сами создали? Ответ кроется в фундаментальной особенности человеческого восприятия: наши мозги устроены так, чтобы обрабатывать линейное развитие, а не экспоненциальное расширение. Мы естественно ожидаем, что вещи будут расти по прямой, но преобразующие технологии взрываются по кривым, которые наша интуиция просто не может понять. Этот когнитивный слепой пятно заставляет исследователей и архитекторов неоднократно недооценивать прорывные возможности. Как говорится — и это идеально передает суть — большинств

День 25 тестирования Opus 4.5 — всё ещё ищу ту единственную вещь, с которой он не справляется. Каждое утро я возвращаюсь к этому, пытаясь найти предел. Пока что? Довольно удивительно, насколько он стал способен. Ландшафт ИИ продолжает меняться быстрее, чем ожидали многие. Заставляет задуматься, что на самом деле стало невозможным, или мы просто исчерпали креативные тестовые сценарии. Границы постоянно смещаются. С чем на самом деле сталкиваются люди на этом этапе?

Недавно члены команды ключевых специалистов одной из ведущих AI-компаний за короткое время, всего за один час, с помощью инструмента AI-программирования воссоздали их распределенную систему координации, над которой команда работала целый год.
Что это говорит? Насколько продвинулся прогресс в области AI-продуктивности.
Еще интереснее то, что в технологическом сообществе Кремниевой долины крупные компании часто не избегают публичного признания инноваций конкурентов. Такой «уверенный» подход отражает уважение к самому технологическому прогрессу, а не просто к коммерческой конкуренции. В такой кул