لقد جربت للتو x402 Facilitator - أنا معجب حقًا. بناء أنظمة على السلسلة يصبح فجأة أقل تعقيدًا مما كان عليه من قبل. العملية بأكملها سلسة بشكل مدهش.

تقنية الواقع الممتد من الواضح أنها تتجه نحو المستقبل. مشاهدة تطورها لتحسين تجارب المستخدم عبر منصات مختلفة أمر مثير للغاية — من البيئات الغامرة إلى التفاعلات السلسة، والإمكانات تواصل التوسع.

إثبات المعرفة الصفرية، هذا الشيء، لا يُذكر عادةً، لكن قوته التقنية حقيقية وراسخة. حماية الخصوصية والتحقق على السلسلة لا يمكن الاستغناء عنه، إنه العمل الصامت لإنجاز الأمور الكبيرة.

سمعت أنهم يطلقون تكامل الذكاء الاصطناعي أيضًا. تخيل هذا: النظام يتصفح سجل تداولك أثناء مطابقة ملاحظات دفتر ملاحظاتك — بشكل أساسي يكتشف "السبب" وراء كل حركة قمت بها. ثم يعود بمعلومات حقيقية. ربما يلاحظ أنك تبيع بشكل هلعي كلما ارتفعت التقلبات، أو أن أفضل تداولاتك تحدث عندما تلتزم بإعداد معين. قد يكون مغيرًا للعبة في التعرف على تلك النقاط العمياء التي نمتلكها جميعًا. إمكانيات حلقة التغذية الراجعة هنا؟ مذهلة جدًا عندما تفكر في أن التعلم الآلي يلتقط أنماطًا لم تكن تعرف حتى أنها موجودة في سلوكك الخاص.

إليك رأيي: فقاعة الذكاء الاصطناعي لن تنفجر في أي وقت قريب. ليس حتى نتمكن من فك شفرة الفيديو الفوتوغرافي الواقعي بالكامل والتصيير ثلاثي الأبعاد على نطاق واسع.
بالطبع، لقد حققنا بالفعل صورًا فوتوغرافية واقعية تمامًا—وهذا إنجاز الأمس. لكن الفيديو؟ والبيئات ثلاثية الأبعاد الحقيقية؟ هذا هو الحد النهائي الذي ينتظره الجميع. بمجرد أن تظهر تلك التقنيات وتصبح متاحة، عندها قد يتوقف دورة الضجيج فعليًا.
حتى ذلك الحين، توقع أن يستمر الزخم في البناء. الاختبار الحقيقي ليس ما إذا كانت الذكاء الاصطناعي مبالغًا في hype حوله—إنه ما إذا كانت التقنية ستتمكن من تحقيق هذه المعالم البصرية الأخيرة.

قد يكون ضجيج الذكاء الاصطناعي يواجه اضطرابات. إليك ما يحدث من تغييرات: شركات التكنولوجيا من الصين تتمكن من تدريب نماذج متطورة دون استهلاك كميات هائلة من المال. واللافت أن الأمر لم يعد مجرد محاولة اللحاق بالركب، بل أن هذه النماذج تتجه مباشرة إلى أعلى المستويات، وتتنافس مباشرة مع نظيراتها الغربية التي تكلف مبالغ طائلة للتطوير. قد تؤدي فجوة الكفاءة في التكاليف إلى إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي بشكل جدي. عندما يتمكن منافسوك من تقديم أداء مماثل مقابل جزء بسيط من السعر، يثير ذلك أسئلة غير مريحة حول التقييمات والحصون في مجال الذكاء الاصطناعي. قد لا تنفجر الفقاعة بين ليلة وضحاها، لكن هذا التفاوت ف

مؤخرًا استخدمت أداة عبر السلاسل، وكانت فعلاً رائعة جدًا. سابقًا عند القيام بعمليات DeFi، كان التنقل بين المحافظ عبر سلاسل مختلفة مرهقًا جدًا، ناهيك عن حساب رسوم الغاز في كل مرة. الآن، يمكن إنجاز عمليات عبر السلاسل بنقرة واحدة فقط، وهذا يوفر الكثير من الجهد. أشعر أن تجربة مستخدم Web3 بدأت تتجه أخيرًا نحو الإنسانية، وهذه التقدمات التقنية هي التي يمكنها حقًا الاحتفاظ بالمستخدمين.

هل لاحظت كيف أن الكبار جميعهم لديهم تخصصهم الخاص؟
بيتكوين يسيطر على سردية مخزن القيمة. سولانا هو سريع جدًا مع مرونته في التوسع ونظام بيئته للمطورين. إيثريوم أصبح أساسًا البنية التحتية المالية لـ DeFi.
لكن هناك شيء لا يتحدث عنه أحد—
جميعهم يفتقدون نفس القطعة: الخصوصية.
فكر في الأمر للحظة. كل معاملة، كل حركة في المحفظة، شفافة تمامًا. تاريخك المالي بالكامل موجود هناك ليتم تتبعه من قبل أي شخص.
وهنا يأتي $ZEC في الصورة.
بينما يتسابق الجميع للحصول على كتل أسرع ورسوم أقل، تقوم Zcash بحل المشكلة التي لا يرغب أحد في التعامل معها. لأنه، لنكن صادقين—لا يحدث الاعتماد الجماعي عندما يستطيع رئيسك أن يرى أنك

تنبيه لمستخدمي أندرويد: قام خبراء الأمن بتحديد ستة تطبيقات تم ضبطها وهي تسجل وتتبع مستخدميها بشكل غير قانوني. من الأفضل التحقق من هاتفك مرة أخرى إذا كنت تخزن أي محافظ عملات رقمية أو معلومات حساسة عليه.

الغوص عميقًا في zk-SNARKs مؤخرًا مع $JACKJACK crew. إثباتات المعرفة الصفرية؟ أشياء مذهلة. بشكل أساسي، إثبات أنك تعرف شيئًا دون الكشف عما تعرفه فعليًا. تقنية مذهلة قد تعيد تشكيل الخصوصية في العملات الرقمية. الرياضيات قاسية لكن التطبيقات المحتملة مذهلة. هل يشارك أحد آخر في الاهتمام بالحجج غير التفاعلية المختصرة؟

تاريخ يُكتب الآن في النجوم. نجح شخص ما في دفع أول دفعة عبر شبكة Lightning لبيتكوين من خلال الأقمار الصناعية إلى الفضاء الخارجي. نعم، قرأت ذلك بشكل صحيح—سَاتس فعلية تتجاوز الغلاف الجوي للأرض. ليست مجرد حيلة تسويقية. إنها معلم تقني حقيقي يثبت أن شبكة Lightning يمكنها العمل خارج البنية التحتية التقليدية للإنترنت. ما يترتب على ذلك؟ مذهل. المناطق النائية، مناطق الكوارث، وحتى محطات الفضاء المستقبلية قد تتمكن من إجراء معاملات BTC بدون الإنترنت الأرضي. اللامركزية وصلت إلى ارتفاع جديد تمامًا. جحيم الأرانب يستمر في التعمق، والآن أصبح الأمر كونيًا.

عند الحديث عن اللاعبين الرئيسيين في مجال الذكاء الاصطناعي، يتبادر إلى الذهن على الفور OpenAI وAnthropic وGoogle DeepMind وMeta AI وMicrosoft.
لكن بصراحة؟ المجال المعتمد على العملات الرقمية في الذكاء الاصطناعي هو المكان الذي يحدث فيه النشاط الحقيقي. هناك تتجلى الابتكارات بشكل مذهل.

لقد عمل الفريق بجد على تسريع تحميل الوسائط لمنصة اجتماعية لامركزية.
تحميل الصور؟ تم. أصبح أسرع بكثير الآن.
تحسين الفيديو؟ سيتم طرحه الأسبوع المقبل.
نختبر حالياً إصدار داخلي - الفرق واضح جدًا. تم تقليل أوقات التحميل بشكل كبير، مما يجب أن يجعل التجربة أكثر سلاسة للمستخدمين الذين ينشرون المحتوى.
هذه هي نوعية التحسينات الخلفية التي تهم حقًا عندما تحاول بناء شيء يرغب الناس في استخدامه يوميًا. قد لا تكون ترقيات الأداء لافتة للنظر، لكنها هي التي تحافظ على بقاء المستخدمين.

الاحتيالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تغمر الآن بعض منصات التجارة الإلكترونية. يقوم المحتالون بإنشاء علامات تجارية وهمية ومنتجات مزيفة بشكل سريع، وكل ذلك بشكل آلي. المفاجأة؟ تتصدى المنصات لهذه الهجمات باستخدام أنظمتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي للكشف عن هذه المخططات وإيقافها. إنها في الأساس سباق تسلح حيث تتنافس الخوارزميات مع بعضها البعض—ويُحاصر المستهلكون في الوسط. تتساءل كم من الوقت سيستغرق الأمر قبل أن يصبح هذا هو المعيار في جميع الأسواق الرقمية.

يبدو أن بعض الأشخاص يفتقدون الفكرة حول كيفية عمل سلاسل الأداء العالي فعليًا. يعمل MegaETH كشبكة معالجة في الوقت الحقيقي — نحن نتحدث عن إتمام المعاملات في مستوى المللي ثانية هنا. عنق الزجاجة ليس سعة السلسلة؛ بل مدى إصرار المستخدمين على دفع عروضهم بقوة.
انظر إلى أنماط السلسلة. تظهر البيانات أن المزايدين الناجحين عادةً ما يقدمون حوالي 5+ محاولات خلال فترات زمنية ضيقة. إذا لم تكن ترى نتائج، فالأرجح أن استراتيجية المزايدة بحاجة إلى إعادة ضبط. عندما تعالج السلسلة المعاملات بسرعات أقل من المللي ثانية، يصبح توقيت التنفيذ هو كل شيء. المحاولات غير الجادة لن تنجح في هذا البيئة.
البنية التحتية يمكنها التع

انتظر لحظة — هل يهدفون إلى 1 مليون معاملة في الثانية؟ هذا أمر جنوني تمامًا. إذا نجحوا في تحقيق ذلك، فإننا نتحدث عن مستوى مختلف تمامًا من أداء البلوكشين. لعبة التوسع أصبحت مثيرة جدًا الآن.

مفهوم مثير للاهتمام هنا. إذا كنت أفهم الأمر بشكل صحيح، فهم فعلاً يقومون بتشغيل عملية تدريب الذكاء الاصطناعي مباشرة على السلسلة؟ إنها طريقة غريبة لتعلم الآلة اللامركزية. أتساءل كيف يتعاملون مع العبء الحسابي على الرغم من ذلك - تدريب النماذج على بنية تحتية للبلوكشين يبدو مكلفًا من حيث الموارد.

قام مهندس كبير في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا بكشف رؤى مقلقة حول تطوير الذكاء الاصطناعي. وفقًا لهذا المطلع على الصناعة، لقد وصلت أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى قدرات تتجاوز بكثير ما يدركه معظم الناس، وتعمل بشكل متزايد بأقل إشراف بشري.
تحذر تحذيرات المهندس من مخاوف حاسمة اثنين. أولاً، قد تؤدي الأتمتة إلى استبدال أعداد هائلة من العمال عبر صناعات مختلفة — نحن لا نتحدث عن بعض الوظائف هنا وهناك، بل عن مليارات الوظائف المحتملة على مستوى العالم. التصنيع، اللوجستيات، خدمة العملاء، وحتى المجالات الإبداعية ليست محصنة.
لكن هنا تتعقد الأمور أكثر: مخاطر البنية التحتية. مع تزايد دمج أنظمة الذكاء الاصطنا

هذا صحيح، هذا بحد ذاته هو تدريب النموذج. لا عجب أن مسار تداول العملات الرقمية باستخدام الذكاء الاصطناعي أصبح شائعًا الآن...

نماذج الذكاء الاصطناعي هنا حقًا تخلق ثغرات في الحبكة لم تكن موجودة من قبل.
انتظر، توقف—