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展望2026年，人工智能領域正呈現出相當狂野的局面。據報導，Google 正在瞄準 Thinking Machines Lab，這可能會搖動競爭格局。與此同時，OpenAI 計劃在九月結束前推出一款「AI 研究實習生」工具。不過，事情是這樣的——某個大型研究實驗室即將推出一款企業代理人，月費僅需1,000美元，讓企業更容易接觸到AI工具。Gemini 已悄悄從 ChatGPT 手中搶走每週活躍用戶，顯示市場正發生真正的轉變。而且，聽覺正逐漸成為超越傳統螢幕的主要界面。你的 AirPods 可能很快就會成為你的主要AI伴侶。這些動作正在重塑我們與AI的互動方式，值得我們密切關注。

CES 今年有望盛大舉行，焦點牢牢鎖定在AI加速和GPU演進上。顯示卡正進行重大升級——性能更佳，效率更高。除了顯示器和消費科技之外，一波以AI為焦點的創新正席捲市場。對於加密和挖礦社群來說，這些進展非常重要。更強大的晶片意味著更好的計算能力，而提升的能源效率則轉化為更低的運營成本。這種硬體的進步通常會在區塊鏈網路和挖礦作業中產生連鎖反應。值得密切關注即將公布的內容——尤其是任何關於下一代處理器和加速器的消息。

搞定了鏈同步和餘額查詢後，該測試交易功能了。結果呢？又是一頓折騰才發現根源——webzjs被最新的Zcash升級幹廢了。這放在平常早就放棄了。但現在不一樣了，我們處在一個充滿變數的年代，再複雜的問題也得想辦法解決。技術迭代就是這樣，工具層面的適配往往成為真正的挑戰。

隐私技術正在逐步成為加密市場的焦點，預計2026年隱私保護會成為行業的核心敘事。
從現有項目看，隱私賽道的選手不少。Zama在這方面布局已久，而Miden則以「邊緣區塊鏈」的理念異軍突起，強調在公開交易和隱私交易之間靈活切換。這套方案把可擴展性建立在零知識證明基礎之上，既能保證交易隱私，又不犧牲性能——這正是隱私公鏈一直在探索的方向。
值得注意的是，Miden獲得了某頭部公鏈的支持融資，這表明隱私技術方案已經得到生態認可。隨著監管對合規隱私的接納度提升，這條賽道的想像空間可能比你想的更大。

預計在接下來的幾週內，將會有更多關於 Web2 領域框架的討論。隨著開發者探索傳統基礎設施模式如何支持或適應去中心化應用，這已成為一個熱門話題。幾乎所有在這個領域的人都在關注這一轉變。

AI時代下，什麼樣的應用才能存活？
傳統軟體的邏輯很直白——用戶點擊操作，系統完成計算，用戶再確認結果。這套流程裡，AI只是個輔助，改進文案、優化體驗，但決定權始終在人。
而下一代高價值應用玩法完全不同。AI不再打下手，而是真正成為執行主體。具體表現在？
首先是決策自動化。系統不等人下指令，而是獨立分析市場數據、用戶行為、鏈上信號，直接做出判斷。其次是資源調用自動化。不管是調用智能合約、觸發交易流程還是分配計算資源，都由AI自主完成，不需要人工逐個確認。最後才是人的角色轉變——從操作者變成審計者，負責事後監督和異常干預。
這個變化對Web3應用意味著什麼？那些能讓AI當主角的應用——比如自動做市商、智能量化、自主治理合約——會成為下一個風口。反過來，還在靠堆功能、靠UI吸引用戶的應用，生命周期會越來越短。
讀懂這個轉變，你就能提前看到下一代應用長什麼樣。

主要基礎設施布局：Brookfield 利用專屬核能擴展數據中心業務
Brookfield 在數據中心領域進行戰略布局，利用自有的核能基礎設施。這一轉變標誌著對關鍵任務計算設施的投資日益增加——這對於尋求可靠、低碳能源解決方案的區塊鏈基礎設施和大型伺服器農場等高能耗運營具有重要意義。

每一個賦予我們力量的工具都具有另一面。AI 系統越強大，賦予個人能力的程度也越高——沒錯，這正是令人不安的原因。當科技擴大其影響力時，濫用的潛在風險也隨之增加。這不僅僅關乎技術能做什麼；更關乎人們能用它做什麼。

兩篇研究論文，不同角度卻指向同一個問題——什麼是concept？
想像語言存在於二維座標系。X軸是時間維度，詞彙隨著時間流動被組織成句子。Y軸是意義維度，我們之所以選擇某個詞而不是另一個，背後是意義的驅動。
最近SAEs系列的研究成果很有意思，它揭示了神經網絡模型在Y軸上是如何運作的——模型學會了提取和表達具有明確語義的概念特徵。換句話說，模型的計算過程中存在某些"節點"，它們對應的不是隨意的神經激活，而是有具體含義的概念表達。這意味著意義在深度學習模型內部是可以被分解、可以被觀察的。

這是一個可能塑造未來25年的想法：到2050年，沒有人會太在意人工智慧能完成什麼——真正的戰鬥將在於誰掌控它做出的選擇。技術能力部分？到那時幾乎已經不是問題。重要的是治理、問責，以及我們今天建立的系統中融入了誰的利益。

AI超級電腦代表了人類最複雜的系統工程挑戰之一。使這些系統特別具有挑戰性的是不同組件之間的巨大相互依賴——計算叢集、記憶體層級、網路協議和軟體層都需要完美同步運作。真正的複雜性不在於個別組件，而在於它們之間的互動。這種系統思維的方法，理解不同部分如何整合和相互依賴，在擴展AI基礎設施時變得至關重要。正是這種整體觀點，將理論設計與實際能在規模上運作的生產級系統區分開來。

一位知名科技企業家的AI助手最近因其內容過濾系統中安全措施不足而受到審查。報導指出，該聊天機器人未能正確檢測並阻擋有害內容，這引發了對AI安全協議漏洞的嚴重質疑。此事件凸顯了在大規模部署大型語言模型時面臨的一個關鍵挑戰——在處理數百萬用戶互動的同時，維持強健的內容審查變得困難。業界觀察人士指出，這類疏漏不僅僅是技術上的疏忽；它反映了AI系統在訓練、測試與部署過程中更深層次的問題。對於更廣泛的加密貨幣與AI社群來說，這是一個嚴峻的提醒：沒有嚴謹安全框架的技術進步可能帶來實質風險。隨著AI在Web3應用中的整合越來越普遍——從交易機器人到治理機制——加密產業應密切關注這些警示故事，並加強自身的AI治理標準。

新的一年，我對自己的Web3開發環境做了系統升級。
首先是網路基礎設施的優化。原來每到晚間網路延遲就不穩定，尤其是在進行鏈上交互時體驗相當差——延遲經常飆到200毫秒以上。這次升級後直接將延遲控制在20毫秒左右，網路回應快了一個數量級，對於高頻交互的操作改善明顯。
其次是利用AI工具補齊鏈上基礎知識的缺口。我系統地梳理了幾個重點：合約的底層運作原理、交易在鏈上的結算機制、各類鏈上資料的驗證邏輯。同時深入學習了Orca、Raydium這類主流DEX協議的設計，對整個生態的運作方式有了更清晰的認識。
兩個升級結合起來，既提升了交互體驗，也填補了知識短板。

一位Web3和crypto安全領域的深度研究者，用自己的實戰經驗驗證了專家級玩家怎樣借助AI工具實現降維打擊。
他這次項目的核心流程是這樣的：先靠自己積累的大量安全資料作底料，然後用1.5天時間和AI進行多輪交互，讓AI基於專業指引不斷迭代輸出。最後再花0.5天做最終檢查和優化——這個審校效率本身就已經是專家級水準了。
最終成果是啥？原本需要2周才能完成的工作量，通過這套AI協作模式被壓縮到了2天內。
這給了我們一個啟發：真正會用工具的人，不是被AI取代，而是用AI把自己的優勢放大十倍。對Web3開發者和安全研究員來說，這套方法論或許值得參考。

P2P atomic出入金的实现路径值得深入思考。
关键在于理解出入金的双重性质——法币/银行端和加密资产端各有各的挑战。链上部分相对直接：通过智能合约设立托管账户，资金在链上锁定，这一侧相对可控。
真正的突破点在于如何跨越两个世界。这里zkTLS技术有用武之地——它能在不暴露敏感数据的前提下，证明链下的金融交易确实发生过。结合AI agents的自动化执行能力，整个流程可以变成：用户授权→agent通过zkTLS验证法币转账→同步触发链上escrow释放→原子性完成。
这样设计的核心优势是消除中间环节的信任需求，让双链交互变成可验证、可追溯的自动化过程。技术上完全可行，关键是如何整合这些组件形成真正的产品体验。

建立強大的 Web3 應用？真正重要的是：前端、API 和資料庫設計——這三個支柱可以消除超過 90% 的典型開發失敗。但這只是故事的一半。
真正區分贏家的因素是產品品味。不是只交付能運作的程式碼，而是交付用戶真正需要的東西。這個組合是致命的：堅實的工程基礎配合敏銳的判斷力，知道哪些功能應該加入你的產品，以及它們應該如何運作。
前端負責體驗。API 讓它具有擴展性。資料庫保持其可靠性。但沒有那種產品直覺——那種品味——你就是在黑暗中建造。在 Vibe Coding 時代中取得成功的團隊都懂得這個平衡。這不是關於成為最棒的工程師；而是成為一個完整的建造者。

展望2025年，主要區塊鏈網絡正推出重大技術升級，可能重塑整個生態系統格局。
比特幣正推動擴展OP_RETURN功能和新的腳本能力，包括CTV (CheckTemplateVerify) 和CSFS (CheckSigFromStack)，提升鏈上可編程性。以太坊則執行Pectra和Fusaka雙重升級，同時引入ERC-8004 AI標準，將自己定位為AI整合dApp的首選鏈。
同時，Solana正加快Firedancer客戶端、Alpenglow優化和異步執行功能的進展，旨在進一步提升吞吐量。BNB鏈也不甘示弱，目標是實現毫秒級區塊確認時間，在速度和擴展性競賽中激烈角逐。
這些技術發展反映出主要網絡通過核心基礎設施的改進來區分自己，而非僅僅依靠炒作周期。

有人注意到最近ChatGPT的表現有所下降嗎，即使是較新的版本？我在不同的用例中測試它，感覺有些不對勁。
就在昨天，它自信地向我保證：「你說得對——這違反了我們已經同意的一個核心規則。」這完全沒有道理，根據我們的對話歷史。就像模型在幻覺或完全失去了我們之前討論內容的線索。
這種情況一直在發生。幾乎感覺較新的模型不如以前可靠，或者可能是質量變異性現在高得多。有人遇到類似的問題嗎？開始懷疑在他們的優化流程中，速度和準確性之間是否存在某種權衡。

AI生成的圖像與真實影片在重大社會事件中混合出現——這正成為一個真正的頭痛問題。隨著AI影像技術變得越來越先進，區分真實與合成內容變得指數級困難。對Web3社群和加密貨幣用戶來說，面臨的挑戰是：當視覺證據充斥社交平台時，我們該如何驗證其真實性？這直接關係到區塊鏈驗證系統和去中心化身份解決方案的重要性。真實內容與AI製作影像之間模糊的界線，引發了對資訊完整性的疑問——而分散式帳本技術可以通過不可篡改的原始證明記錄來幫助解決這個問題。這是對任何依賴數位資訊作為真相的人的一個警示。

Grok'ta 最新加入的提示在社交媒體上引發了討論。尤其是一些提示的內容和結構受到用戶的批評。像 '比基尼穿著' 這樣的指令加入到 AI 系統中，引起了科技社群的反應。用戶們提出了這類提示如何影響 AI 行為以及可能產生的影響的問題。討論提高了對 AI 系統設計和控制機制的更廣泛認識。