DappDominator

Mọi người đang thực sự đánh giá thấp khả năng của các tác nhân AI. Tiềm năng mà các hệ thống tự trị này mở ra trong lĩnh vực tiền điện tử và Web3 thật sự đáng kinh ngạc—từ tự động hóa hợp đồng thông minh đến giao dịch thông minh và ra quyết định phi tập trung. Hầu hết mọi người còn chưa chạm tới bề mặt của những gì sắp tới.

Mở rộng hạ tầng năng lượng lớn đang diễn ra—một công ty AI nổi bật đang mở rộng trung tâm dữ liệu tại Tennessee với việc triển khai lưu trữ pin đáng kể. Hoạt động này đã mang về các Megapack của Tesla trị giá $400 triệu trong những tháng gần đây, và hiện tại hàng chục đơn vị nữa đang được lắp đặt để hỗ trợ nhu cầu tính toán ngày càng tăng của cơ sở.
Việc xây dựng hạ tầng mạnh mẽ này phản ánh nhu cầu năng lượng lớn cho các hoạt động AI quy mô lớn và trung tâm dữ liệu. Các làn sóng lắp đặt hệ thống pin liên tiếp cho thấy một chiến lược nhằm đảm bảo nguồn cung cấp điện liên tục, đáng tin cậy—một

Các dự án ZK đang bay khắp bầu trời, và mỗi dự án đều "cách mạng" hơn dự án kia. Điều gì thực sự đáng tin cậy phụ thuộc vào những gì một kỹ thuật viên như François Garillot làm.
Quỹ đạo sự nghiệp của ông nói lên điều này: luận án tiến sĩ để làm lý thuyết cơ bản, trình biên dịch cấp công nghiệp để thực hiện chiến đấu thực tế, hàng chục tỷ hệ thống dữ liệu là minh chứng cho điều này, sau đó tham gia thiết kế kiến trúc cốt lõi của Diệm và Sui, và bây giờ chủ yếu làm việc trong dự án Miden.
Đây không phải là xếp chồng tiếp tục. Đằng sau nó là sự tích lũy thực sự từ học thuật đến kỹ thuật, từ lý th

Nền tảng Pump Fun dường như đang gặp phải một số lỗi kỹ thuật gần đây. Vừa mới gặp sự cố khi cố gắng sử dụng nó—phải khởi động lại để mọi thứ hoạt động bình thường. Có ai khác gặp phải vấn đề tương tự không?

Dưới đây là điều đáng suy ngẫm: người Ai Cập cổ đại có thể xây dựng kim tự tháp, nhưng họ không thể xây dựng Tòa nhà Empire State. Tại sao? Những hạn chế khác nhau, công cụ khác nhau, hệ thống tư duy khác nhau.
Sự so sánh này thật đáng chú ý khi bạn nhìn vào kỹ thuật phần mềm. Trong nhiều thập kỷ—thật sự, kể từ những năm 1970—chúng ta đã liên tục cải tiến. Ngôn ngữ tốt hơn, framework, phương pháp luận... chắc chắn. Nhưng mang tính biến đổi? Những cải tiến lớn về quy mô? Chưa hẳn.
Rồi AI xuất hiện. Và đột nhiên, trò chơi đã thay đổi.
Những gì chúng ta chứng kiến không chỉ là một chu kỳ công ngh

Bạn đang phát triển sự hiện diện trên X ngay bây giờ? Bạn đang gần như đi trước tất cả mọi người vẫn còn đang ngủ về những gì đang xảy ra.
Nền tảng đang triển khai tích hợp AI nghiêm túc và công nghệ tiên tiến đang định hình lại cách thông tin lưu chuyển toàn cầu. Đây không chỉ là cập nhật nền tảng—đó là nhịp đập theo thời gian thực nơi mọi thứ bị phá vỡ, thảo luận và lan truyền. Dù bạn theo dõi các biến động thị trường, giám sát cập nhật dự án hay luôn đi trước các phát triển Web3, việc đi sớm trong chiến lược hạ tầng này rất quan trọng.
Những người chú ý đến cách các nền tảng phát triển trướ

Bạn có biết điểm mạnh thực sự của công cụ mã thấp là gì không? Không phải là bạn không hiểu lập trình vẫn có thể xây dựng mọi thứ.
Quan trọng hơn là——nó giúp bạn thoát khỏi trạng thái “đã nghĩ quá nhiều trước khi bắt đầu” khiến bạn bị tê liệt.
Vấn đề của nhiều người chính là ở đây. Họ bị mắc kẹt trong đầu óc, lặp đi lặp lại dự đoán, lên kế hoạch quá mức, tự chất vấn bản thân… kết quả là chẳng làm được gì. Một ý tưởng cứ thế chết yểu.
Điểm tuyệt vời của loại công cụ này chính là phá vỡ vòng lặp chết đó. Nó cho phép bạn bắt đầu trực tiếp, vừa làm vừa học, nhanh chóng từ 0 đến 1. Suy nghĩ? Tự nhi

Điểm đặc biệt của AI là có thể tạo ra câu trả lời hoàn toàn tùy chỉnh trong vòng vài giây, điều này đã thay đổi quy tắc chơi đối với người học. Trước đây, chúng ta dựa vào các chuyên gia để tiết kiệm thời gian — tránh những sai lầm đã được biết đến rộng rãi. Nhưng bây giờ, logic đã khác: khi lỗi có thể được sửa ngay lập tức, kiến thức có thể được đẩy chính xác đến cấp độ hiểu của bạn, mô hình dựa vào chuyên gia truyền thống trở nên có phần lỗi thời. Đặc biệt trong đầu tư tiền mã hóa và học về blockchain — thị trường biến động quá nhanh, chi phí sai lầm quá cao, trong khi AI có thể mang lại phả

Hãy hình dung điều này: hai chàng trai bắt đầu từ con số 0 ngay bây giờ.
Chàng trai #1 tiêu thụ mọi hướng dẫn về quy trình AI, săn lùng các kỹ thuật prompt mới nhất, xem vô số tutorial trên YouTube về tối ưu hóa AI.
Chàng trai #2? Anh ấy chỉ tiếp tục nói chuyện với AI. Lặp lại. Thử nghiệm. Tinh chỉnh câu hỏi dựa trên những gì thực sự hiệu quả.
Những người như chàng trai #2 luôn chiến thắng. Mỗi lần.
Khoảng cách không phải là biết các thủ thuật mới nhất—mà là biết cách sử dụng chúng. Lý thuyết chết trong thực hành. Những người thực sự *thử nghiệm* với AI luôn vượt xa các khách du lịch tối ưu hó

Có một hiện tượng thú vị đáng chú ý — một số ứng dụng AI đang khám phá một mô hình tương tác mới: người dùng không chỉ đơn thuần sử dụng AI như một công cụ một lần xong, mà dần dần xây dựng một mối quan hệ liên tục. Mỗi cuộc trò chuyện, mỗi tương tác đều ảnh hưởng tinh tế đến hướng đi tính cách và cách phản ứng của nhân vật AI này, thậm chí có thể định hình quỹ đạo phát triển của nó. Nói cách khác, giống như nuôi dưỡng một người bạn AI biết ghi nhớ bạn — nó sẽ nhớ sở thích của bạn, những gì bạn đã nói, lịch sử tương tác giữa hai người. Mô hình này phá vỡ logic sử dụng một lần của trợ lý AI tru

Sản phẩm cuối cùng đã hoạt động. Tuy nhiên, tôi đã dành đúng 2 giờ để gỡ lỗi—thật sự, công việc này không đùa đâu. Thật sự khiến bạn trân trọng hơn những nỗ lực để xây dựng và duy trì phần mềm. Các nhà phát triển xứng đáng nhận nhiều lời khen hơn cho những gì họ đã xử lý.

Điều này đã không chỉ là một chiến thắng, mà còn giống như lật sang một trang mới.
Khi các nhà phát triển không còn vất vả để biện hộ cho công nghệ của mình nữa, mà thay vào đó trực tiếp trình diễn sản phẩm đã chạy thành công, thì cuộc thảo luận thực sự đã đi đến hồi kết.
Tình trạng của chứng minh không kiến thức đang âm thầm thay đổi. Nó từ một khái niệm liên tục được thảo luận, tranh luận lại, dần dần biến thành thứ mọi người trực tiếp xây dựng. Sự chuyển đổi này phản ánh điểm cận kề của công nghệ từ việc xác thực lý thuyết sang ứng dụng quy mô lớn.

Nhớ lại một câu trong bài giảng thuật toán của giáo sư đại học, mọi người đều cười: Đừng phí công học cách viết mã nữa, vài năm nữa máy móc sẽ tự động sinh ra mã, bạn chỉ cần hiểu về kiến trúc hệ thống và sơ đồ luồng là đủ.
Lúc đó nghĩ rằng anh chàng này đang khoác lác. Giờ thì sao? Anh ấy nói đúng thật rồi.
Trong tám năm qua, thế giới lập trình đã thay đổi thật nhanh. Các công cụ tự động hóa ngày càng mạnh mẽ, hiệu suất sinh mã tăng theo cấp số nhân. Hiện tại, nhiều nhà phát triển đã chuyển trọng tâm công việc từ việc gõ mã sang thiết kế hệ thống, quyết định kiến trúc, tối ưu hóa quy trình —

Miden chọn không tương thích với EVM, về cơ bản là một cân nhắc về thiết kế kiến trúc — chứ không phải nhằm vào EVM bản thân.
Điểm khác biệt chính nằm ở đây: Miden chuyển logic thực thi từ chuỗi sang phía người dùng, dữ liệu trạng thái được lưu trữ ngoài chuỗi, chỉ cần gửi bằng chứng lên chuỗi để xác minh.
So sánh với cách tiếp cận của EVM sẽ thấy rõ sự khác biệt. EVM xử lý xác minh và thực thi trên chuỗi, mỗi nút đều phải chạy lại logic. Hai kiến trúc này hoàn toàn khác nhau — một là người dùng đảm nhận tính toán, chuỗi xác nhận kết quả, còn một là toàn mạng cùng xác minh.
Điều này không phải

Chính sách ủng hộ công nghệ của chính quyền Trump thúc đẩy sự bùng nổ của AI và trung tâm dữ liệu tại Texas
Sự hội tụ của ba xu hướng chính đang định hình lại bức tranh hạ tầng của nước Mỹ: sự trở lại của Trump tại Nhà Trắng mang theo đà giảm quy định, việc chấp nhận trí tuệ nhân tạo tăng tốc trên toàn cầu, và Texas nổi lên như trung tâm mở rộng trung tâm dữ liệu.
Tại sao lại là Texas? Chi phí năng lượng thấp, chính sách thân thiện với doanh nghiệp và hạ tầng hiện có khiến nơi đây trở thành lựa chọn tự nhiên cho các trung tâm tính toán xây dựng xương sống của các nền kinh tế dựa trên AI. Từ cá

ZK Proving Breakthroughs: Blocks Finalized in Seconds
Một bước tiến lớn trong công nghệ bằng chứng không kiến thức đang định hình lại khả năng mở rộng của Layer2. Các phát triển mới nhất cho phép chứng minh ZK tức thì chạy trực tiếp trên GPU tiêu chuẩn dành cho người tiêu dùng, loại bỏ các khoảng thời gian chờ đợi truyền thống để đạt được tính cuối cùng đã gây ra các giải pháp L2.
Các chỉ số hiệu suất chính kể câu chuyện: thông lượng duy trì đạt khoảng 15K TPS với kiến trúc thực thi mô-đun. Đây không chỉ là cải tiến nhỏ—đây là một sự thay đổi căn bản trong cách rollup xử lý các giao dịch.
Điều

Đã đến lúc nghiêm túc với Rust. Hệ sinh thái đang thúc đẩy các nhà phát triển theo hướng này, và có những lý do vững chắc—hiệu suất, an toàn bộ nhớ, và khả năng viết hợp đồng thông minh an toàn khiến nó trở nên thiết yếu cho bất kỳ ai xây dựng trong Web3. Dù bạn đang làm việc về hạ tầng blockchain hay các giao thức on-chain, kỹ năng Rust ngày càng trở nên không thể thiếu.

Tại sao ngay cả các kỹ sư AI hàng đầu cũng gặp khó khăn trong việc dự báo sự bùng nổ của các hệ thống mà chính họ đã tạo ra? Câu trả lời nằm ở một đặc điểm kỳ quặc trong nhận thức của con người: bộ não của chúng ta được lập trình để xử lý sự tiến triển tuyến tính, chứ không phải mở rộng theo cấp số nhân. Chúng ta tự nhiên mong đợi mọi thứ phát triển theo các đường thẳng, nhưng các công nghệ đột phá lại bùng nổ theo các đường cong mà trực giác của chúng ta đơn giản không thể nắm bắt. Điểm mù nhận thức này khiến các nhà nghiên cứu và kiến trúc sư liên tục đánh giá thấp khả năng đột phá. Như câu

Ngày 25 của việc thử nghiệm Opus 4.5—vẫn đang tìm kiếm thứ mà nó không thể xử lý. Mỗi sáng tôi lại bắt đầu lại, cố gắng tìm giới hạn tối đa. Cho đến nay? Thật là đáng kinh ngạc về khả năng của nó. Cảnh quan AI tiếp tục thay đổi nhanh hơn bất kỳ ai dự đoán. Khiến bạn tự hỏi điều gì thực sự là không thể nữa, hoặc liệu chúng ta chỉ đang cạn kiệt các trường hợp thử nghiệm sáng tạo. Ranh giới liên tục di chuyển. Hiện tại, mọi người thực sự đang gặp phải những rào cản nào?

Một thành viên trong nhóm công nghệ cốt lõi của một công ty AI hàng đầu gần đây đã sử dụng một công cụ lập trình AI để trong vòng chưa đầy một giờ, đã tái tạo hệ thống điều phối phân tán mà cả nhóm đã mất một năm để hoàn thiện.
Điều này nói lên điều gì? Mức độ tiến bộ của năng suất AI đã đạt đến mức nào.
Thú vị hơn nữa, trong giới công nghệ Silicon Valley, các công ty lớn thường không ngần ngại công khai công nhận sự đổi mới của đối thủ cạnh tranh. Thái độ "tự tin" này phản ánh sự tôn trọng đối với tiến bộ công nghệ, chứ không chỉ đơn thuần là tâm lý cạnh tranh thương mại. Trong bầu không khí