NFTWealthCreator

Baru lebih dari sebulan yang lalu, pertanyaannya terasa segar: "Mengapa kita bahkan membutuhkan NPM saat GitHub sudah ada?" Pemikiran yang cukup sederhana saat itu. Sekarang? Pertanyaannya telah berkembang menjadi sesuatu yang sama sekali berbeda. "Mengapa GitHub saat sandbox tanpa server menangani semuanya secara instan?" Jawabannya terus bergeser karena premisnya terus berubah. Inilah pola rekursif ini—alat yang tampaknya fundamental hari ini menjadi dasar yang Anda lewati besok. Apa yang mendorong seluruh siklus ini? Itu adalah mentalitas "Bagaimana jika...?" Setelah Anda mulai bertanya per

Kecerdasan tidak lagi bekerja sendiri—itu menjadi sosial.
FABRIC mengubah cara mesin berinteraksi. Alih-alih integrasi API yang kaku, bayangkan agen otonom dengan identitas mereka sendiri, beroperasi di bawah aturan bersama yang memungkinkan mereka menemukan mitra, bernegosiasi peran, dan menyinkronkan secara real-time.
Ini bukan aplikasi yang memanggil endpoint. Lebih seperti jaringan agen yang dapat saling menemukan, memahami apa yang dilakukan masing-masing, menyetujui cara bekerja sama, dan benar-benar menjalankan tugas kolaboratif tanpa arahan manusia yang konstan.
Pikirkan apa artinya in

Evaluasi komprehensif Veo 3 baru saja menganalisis lebih dari 18.000 video di seluruh tolok ukur kualitatif dan kuantitatif. Yang mencolok adalah kemampuan model untuk memahami, mengedit, dan berinteraksi dengan lingkungan visual mulai dari hanya input gambar dan teks. Sistem ini menunjukkan kemampuan penalaran awal yang muncul tanpa pelatihan eksplisit di bidang ini—menandai lompatan yang signifikan dalam cara AI memahami dan memanipulasi konten visual. Jenis kompetensi multimodal ini sedang mengubah apa yang kita harapkan dari model generasi video generasi berikutnya.

Belakangan ini saya menyadari sebuah pendekatan yang bagus: daripada membangun agen AI super yang serba bisa, lebih baik membiarkan beberapa agen AI menjalankan tugasnya masing-masing dan fokus pada bidang keahlian mereka, lalu mengoordinasikan operasinya dalam satu platform yang sama. Ide arsitektur agen terdistribusi ini memang lebih fleksibel. Setiap agen melakukan tugasnya dengan baik, dan melalui kolaborasi yang mekanistik menyelesaikan tugas yang kompleks, dibandingkan dengan solusi agen tunggal yang terpusat, keunggulannya cukup jelas.

Ethereum membangun kerangka standar EVM, Solana justru menguji batas performa dalam skenario skala besar, lalu Sei sebenarnya sedang bermain apa? Sebenarnya ini adalah gabungan keduanya—tanpa mengubah narasi dasarnya, langsung mengatur kecepatan, pemrosesan paralel, dan tingkat ramah likuiditas sebagai konfigurasi default. Dengan kata lain, Ethereum adalah standar yang ditetapkan, Solana adalah pengujian batas, dan Sei adalah menggabungkan kedua hal ini menjadi infrastruktur dasar yang nyata dan dapat digunakan. Singkatnya, dirancang khusus untuk kebutuhan pasar saat ini, mengurangi banyak red

Di Turkiya, gambaran menarik muncul di pasar kecerdasan buatan. Menurut data Statcounter, platform ChatGPT mendominasi dengan pangsa pasar sebesar 90,24%, jauh meninggalkan pesaingnya: Gemini 5,62%, Perplexity 2,02%, Microsoft Copilot 1,57%, dan Claude dengan 0,55%. Data ini menunjukkan seberapa kuat dominasi ChatGPT di pasar Turki.

Ada pembagian menarik yang muncul dalam cara platform blockchain mendekati skalabilitas dan adopsi. Sementara inisiatif yang didukung keuangan tradisional seperti Canton Network fokus pada integrasi sistem warisan, mereka mungkin mengabaikan apa yang benar-benar membedakan Web3—decentralisasi sejati dan inovasi tanpa izin.
Sementara itu, proyek seperti Midnight dan XRP Ledger menunjukkan apa yang mungkin terjadi ketika Anda membangun privasi dan kinerja ke dalam arsitektur inti sejak hari pertama. Kesenjangan kinerja? Sangat mencengangkan. Kita berbicara tentang perbedaan skala operasional 100

Terlalu sering mengalami hambatan kinerja saat bertransaksi di jaringan L2?
Blockchain L1 yang dibangun oleh SEI mengadopsi pendekatan arsitektur yang sepenuhnya baru, menyediakan jaminan kinerja setara dengan bursa untuk setiap aplikasi. Mesin EVM paralel yang dipadukan dengan waktu finalisasi sub-400ms menciptakan kategori teknologi yang benar-benar berbeda.
Solusi lapisan eksekusi ini adalah infrastruktur dasar yang dibutuhkan untuk gelombang DeFi berfrekuensi tinggi berikutnya—mendukung eksekusi logika transaksi yang kompleks secara sinkron, menghilangkan hambatan dalam pemrosesan konkuren

Dalam DeFi, ada kesalahpahaman umum bahwa memiliki alat yang tepat adalah apa yang membedakan Anda. Faktanya? Peralatan Anda jauh kurang penting daripada panggilan yang sebenarnya Anda buat dengan alat tersebut.
Agen AI mengubah permainan ini. Ambil contoh pengambilan keputusan—seorang agen yang solid tidak hanya melemparkan data mentah kepada Anda dan menyebutnya selesai. Agen tersebut benar-benar bekerja:
• menilai profil risiko di seluruh posisi Anda
• menjalankan skenario untuk menunjukkan berbagai jalur ke depan
• memecah bagian yang berantakan sehingga Anda benar-benar memahami apa yang

Ancaman komputer kuantum terhadap Bitcoin bukanlah kekhawatiran yang berlebihan. Risiko ini adalah bahaya jangka menengah yang nyata—penilaian ini berasal dari konsensus para ahli teknologi di industri, dan insinyur Blockstream juga telah menekankan hal ini berulang kali.
Kuncinya terletak pada jendela waktu. Dalam sepuluh tahun ke depan, terutama selama dekade 2030-an, kemungkinan besar adalah titik balik di mana ancaman kuantum beralih dari teori ke kenyataan. Saat ini tampaknya masih cukup jauh, tetapi waktu persiapan untuk ekosistem sebenarnya sudah sangat terbatas.
Yang lebih patut diwasp

Institusi semakin meningkatkan langkah mereka
OrderlyNetwork baru saja merilis persyaratan untuk generasi berikutnya dari listing perpetual. Standarnya tinggi: Anda memerlukan pool likuiditas sendiri dengan kedalaman lebih dari $20M dan 15 level di kedua sisi buku pesanan.
Mengapa ini penting? Sebenarnya ini adalah desain infrastruktur yang cerdas. Dengan menegakkan komitmen LP yang serius di awal, Anda menghilangkan skenario rug-pull klasik di mana sebuah venue perpetual runtuh pada rally 10x pertama karena likuiditas yang tidak cukup.
Inilah yang dimaksud dengan arsitektur derivatif tingkat

Masyarakat secara umum percaya bahwa kemajuan AI bergantung pada peningkatan skala model, tetapi kompetisi yang sebenarnya terletak di tempat lain—kepercayaan. Ketika AI menjadi semakin terbuka, dapat dikombinasikan, dan bersifat global, sebuah pertanyaan inti muncul: siapa yang benar-benar memiliki kecerdasan? Bagaimana kita membuktikan kepemilikannya? Kemunculan model AI yang dapat diverifikasi mungkin dapat memecahkan kebuntuan, memungkinkan setiap model membawa identifikasi kepemilikan yang dapat dilacak, sehingga kepercayaan menjadi dapat diverifikasi.

Saya menemukan sesuatu yang menarik dengan agen AI saya - ternyata konteks jauh lebih penting daripada yang saya kira. Ketika saya memprogram mereka dengan latar belakang cerita tertentu, seperti dilatih dan dibesarkan di Jepang, kinerja mereka meningkat secara signifikan. Sangat luar biasa bagaimana sebuah narasi sederhana dapat mengubah perilaku. Agen menjadi lebih koheren, membuat keputusan yang lebih baik dalam skenario yang relevan. Tampaknya memberikan mereka 'pengalaman hidup' atau dasar budaya sebenarnya membantu dengan konsistensi penalaran. Layak untuk dicoba jika Anda membangun agen

Tentang risiko pencurian dompet, para profesional di industri merangkum empat bahaya keamanan umum yang perlu diwaspadai. Pertama adalah cacat arsitektur dari produk DEX Bot tertentu — menyimpan kunci pribadi pengguna secara terpusat di server, yang tidak jauh berbeda dengan risiko bursa terpusat, begitu server bermasalah, aset pengguna langsung terekspos. Kedua adalah celah kode dari dompet self-custody itu sendiri, atau kejahatan internal dari tim pengembang, risiko semacam ini relatif tersembunyi tetapi paling merugikan. Selanjutnya adalah komputer atau ponsel Anda diretas, atau secara tida

Orang pernah berkata bahwa jejaring sosial akan membunuh web. Kemudian muncul aplikasi seluler—ramalan yang sama, prediksi kiamat yang sama. Tidak terjadi juga di kedua waktu tersebut. Namun kali ini terasa berbeda. AI mungkin benar-benar menjadi ancaman nyata yang akhirnya mewujudkannya.

Lupakan semua yang Anda ketahui tentang paradigma pengkodean konvensional. Iterasi terbaru dari model bahasa canggih—kita berbicara tentang jenis yang dapat bernalar melalui masalah kompleks tanpa instruksi eksplisit—mungkin lebih dekat ke kecerdasan buatan umum daripada yang kita kira. Terobosan di sini bukan hanya peningkatan bertahap. Ini adalah jenis perubahan kemampuan yang membuat Anda bertanya-tanya apakah kita sedang menyaksikan saat ketika mesin melewati ambang kritis.

Model kode sedang mengubah cara pengembang membangun di Web3. Metrik kinerja terbaru menceritakan kisah yang menarik: satu model AI yang sedang berkembang baru saja mengklaim posisi teratas di papan peringkat Kode, dan bukan dengan margin kecil. Tingkat adopsinya berada di atas 4× dibandingkan dengan peringkat kedua.
Apa yang mendorong lonjakan ini? Penggunaan dunia nyata dalam skala besar. Ketika pengembang memilih dengan tangan mereka—benar-benar menerapkan model ke dalam produksi—peringkat berubah dengan cepat. Ini bukan lagi teori. Data menunjukkan daya tarik nyata di lapangan, mencerminka

Komputasi Kuantum Beralih dari Hype ke Realitas di 2025
Komputasi kuantum akhirnya melangkah keluar dari bayang-bayang tahun ini. Ini tidak lagi sekadar obrolan latar belakang di konferensi teknologi—industri benar-benar bergulat dengan apa arti semua ini untuk keamanan blockchain dan infrastruktur kripto.
Selama bertahun-tahun, orang-orang menyebut ancaman kuantum seperti hantu yang jauh. Tapi 2025 berbeda. Perkembangan nyata sedang terjadi. Pemain teknologi besar mengirimkan perangkat keras kuantum yang sebenarnya, dan itu memaksa komunitas kripto untuk mengajukan pertanyaan sulit: Protokol

Dalam 2-3 tahun ke depan, kecerdasan buatan diperkirakan akan menjadi kekuatan dominan dalam penciptaan pengetahuan secara global—dengan AI menyumbang sekitar 90% dari semua pengetahuan baru yang dibuat. Perubahan ini menandai transformasi mendasar dalam cara informasi diproduksi, diproses, dan didistribusikan di seluruh industri. Dari analisis data blockchain hingga alat kecerdasan on-chain, ekosistem kripto diperkirakan akan sangat dipengaruhi oleh revolusi AI ini. Saat pembelajaran mesin mempercepat pemrosesan data dan pengenalan pola, platform yang memanfaatkan AI untuk wawasan pasar, peni

Grok Pencapaian Tonggak Kinerja
Penilaian tolok ukur terbaru mengungkapkan pencapaian signifikan di berbagai kerangka evaluasi AI. Model kini menduduki peringkat teratas di papan peringkat OpenRouter, memproses sekitar 489 miliar token dengan dominasi kategori sebesar 31,2% dan menguasai 116 miliar token dalam tolok ukur bahasa-spesifik.
Hasil ini melampaui peringkat umum—sistem juga mengklaim posisi pertama di papan peringkat Kilo Code dan Roo Code, lingkungan khusus yang dirancang untuk mengevaluasi kemampuan generasi kode dan penalaran. Penilaian EQ-Bench3 lebih lanjut mengonfirmasi metrik