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A inteligência já não funciona sozinha — ela torna-se social.
A FABRIC está a mudar a forma como as máquinas interagem. Em vez de integrações rígidas de API, imagine agentes autónomos com as suas próprias identidades, a operar sob regras partilhadas que lhes permitem descobrir parceiros, negociar papéis e sincronizar em tempo real.
Não são aplicações a chamar endpoints. É mais como uma rede de agentes que podem encontrar-se, entender o que cada um faz, concordar sobre como trabalhar juntos e realmente executar tarefas colaborativas sem orientação humana constante.
Pense no que isto significa:

Uma avaliação abrangente do Veo 3 analisou mais de 18.000 vídeos, abrangendo benchmarks qualitativos e quantitativos. O que é notável é a capacidade do modelo de perceber, editar e interagir com o ambiente visual a partir de apenas entradas de imagem e texto. O sistema demonstra capacidades iniciais de raciocínio que surgiram sem treino explícito nessas áreas—marcando um avanço significativo na forma como a IA entende e manipula conteúdo visual. Este tipo de competência multimodal está a transformar as expectativas em relação aos modelos de geração de vídeo de próxima geração.

Recentemente, notei uma abordagem interessante: em vez de criar um super AI agente onipotente, é melhor fazer com que múltiplos agentes de IA desempenhem seus papéis, concentrando-se em suas áreas de especialização, e coordenando suas operações na mesma plataforma. Essa abordagem de arquitetura de agentes distribuídos é realmente mais flexível. Cada agente faz bem a sua parte e, por meio de uma colaboração mecanizada, realiza tarefas complexas. Em comparação com uma solução centralizada de um único agente inteligente, as vantagens são bastante evidentes.

A Ethereum construiu o quadro padrão EVM, enquanto a Solana validou o desempenho extremo em cenários de grande escala. Então, o que exatamente o Sei está fazendo? Na verdade, é uma combinação de ambos — sem alterar a narrativa original, configurando diretamente velocidade, processamento paralelo e compatibilidade com liquidez como configurações padrão. Em outras palavras, a Ethereum define padrões, a Solana testa limites, e o Sei é a fusão dessas duas abordagens em uma infraestrutura prática e utilizável. Resumindo, foi projetado especificamente para atender às demandas atuais do mercado, com

No mercado de inteligência artificial na Turquia, apresenta-se um quadro interessante. De acordo com os dados do Statcounter, a plataforma ChatGPT lidera com uma participação de 90,24%, claramente à frente dos concorrentes. Os rivais ficam bastante atrás: Gemini com 5,62%, Perplexity com 2,02%, Microsoft Copilot com 1,57%, e Claude com 0,55% da base de utilizadores. Os dados mostram o quão forte é a dominação do ChatGPT no mercado turco.

Há uma divisão interessante a surgir na forma como as plataformas blockchain abordam a escalabilidade e a adoção. Enquanto iniciativas tradicionais apoiadas por finanças, como a Canton Network, focam na integração de sistemas legados, podem estar a negligenciar o que realmente diferencia o Web3—verdadeira descentralização e inovação sem permissões.
Entretanto, projetos como Midnight e XRP Ledger estão a demonstrar o que é possível quando se constrói privacidade e desempenho na arquitetura central desde o primeiro dia. A diferença de desempenho? É impressionante. Estamos a falar de diferenças d

Cansado de encontrar frequentemente gargalos de desempenho ao negociar em redes L2?
A blockchain L1 construída pela SEI adotou uma abordagem arquitetônica totalmente nova, oferecendo garantias de desempenho semelhantes às de uma bolsa de valores para cada aplicação. O motor EVM paralelo, combinado com um tempo de finalização inferior a 400ms, forma uma categoria tecnológica completamente diferente.
Esta solução de camada de execução é exatamente a infraestrutura necessária para a próxima onda de DeFi de alta frequência — suportando a execução síncrona de lógica de transações complexas, elimina

No DeFi, há uma ideia errada comum de que ter as ferramentas certas é o que te diferencia. A verdade é? Sua caixa de ferramentas importa muito menos do que as chamadas reais que você faz com ela.
Agentes de IA estão a mudar este jogo. Pegue a tomada de decisão como exemplo—um agente sólido não apenas te dá dados brutos e termina aí. Ele realmente funciona:
• avalia perfis de risco em suas posições
• executa cenários para mostrar diferentes caminhos a seguir
• descomplica as partes confusas para que você possa realmente entender o que está acontecendo
A vantagem vem de informações melhores comb

A ameaça da computação quântica ao Bitcoin não é uma preocupação exagerada. Este risco é uma ameaça real de médio prazo — esta avaliação baseia-se no consenso de especialistas técnicos do setor, e os engenheiros da Blockstream também têm reiterado esse ponto.
A questão crucial é a janela de tempo. Nos próximos dez anos, especialmente na década de 2030, é muito provável que a ameaça quântica passe de uma teoria para uma realidade. Pode parecer ainda distante agora, mas o tempo de preparação para a ecologia já está bastante apertado.
Ainda mais preocupante é que os avanços na tecnologia quântica

As instituições estão a intensificar-se
OrderlyNetwork acaba de divulgar os requisitos para a próxima geração de listagens perpétuas. O padrão é elevado: é necessário ter o seu próprio pool de liquidez com mais de $20M de profundidade e 15 níveis em ambos os lados do livro de ordens.
Por que isto importa? Na verdade, é um design inteligente de infraestrutura. Ao impor compromissos sérios de LP desde o início, elimina-se o cenário clássico de rug-pull, onde um local perpétuo colapsa na primeira subida de 10x devido à liquidez insuficiente.
Assim é a arquitetura de derivados de grau instituciona

As pessoas geralmente acreditam que o avanço da IA depende da ampliação do tamanho dos modelos, mas a verdadeira competição está em outro lugar — na confiança. Quando a IA se torna cada vez mais aberta, combinável e global, uma questão central surge: quem realmente possui a inteligência? Como podemos provar sua propriedade? O surgimento de modelos de IA verificáveis talvez possa quebrar esse impasse, permitindo que cada modelo carregue uma marca de propriedade rastreável, tornando a confiança algo verificável.

Tive uma descoberta interessante com os meus agentes de IA - acontece que o contexto importa muito mais do que eu pensava. Quando os programei com histórias de fundo específicas, como terem sido treinados e criados no Japão, o desempenho deles melhorou significativamente. É incrível como uma simples narrativa pode transformar o comportamento. Os agentes tornaram-se mais coerentes, tomaram decisões melhores em cenários relevantes. Parece que dar-lhes uma 'experiência vivida' ou uma base cultural realmente ajuda na consistência do raciocínio. Vale a pena experimentar se estiver a construir agent

Sobre os riscos de roubo de carteiras, profissionais do setor resumiram quatro vulnerabilidades comuns de segurança que devem ser observadas. Primeiro, há as falhas na arquitetura de certos produtos DEX Bot — armazenar as chaves privadas dos usuários centralizadamente em servidores, o que não difere muito do risco de exchanges centralizadas; se o servidor apresentar problemas, os ativos dos usuários ficam expostos diretamente. Em segundo lugar, há vulnerabilidades no código de carteiras de auto-hospedagem ou ações maliciosas internas das equipes de desenvolvimento, riscos relativamente ocultos

As pessoas disseram uma vez que as redes sociais iriam matar a web. Depois vieram os aplicativos móveis—mesma profecia, mesmas previsões catastróficas. Também não aconteceu em nenhuma das vezes. No entanto, desta vez parece diferente. A IA pode realmente ser a ameaça real que finalmente vai conseguir.

Esqueça tudo o que sabe sobre paradigmas de codificação convencionais. A última iteração de modelos de linguagem avançados—estamos a falar daquele tipo que consegue raciocinar através de problemas complexos sem instruções explícitas—pode estar mais próxima de uma inteligência artificial geral do que pensávamos. A inovação aqui não é apenas incremental. É o tipo de mudança de capacidade que faz questionar se estamos a assistir ao momento em que as máquinas ultrapassam um limiar crítico.

Os modelos de código estão a transformar a forma como os desenvolvedores constroem em Web3. As últimas métricas de desempenho contam uma história interessante: um modelo de IA emergente acabou de conquistar a posição de topo na tabela de classificação de Código, e não por uma margem pequena. A sua taxa de adoção está mais de 4× acima do segundo classificado.
O que está a impulsionar este aumento? Uso real em escala. Quando os desenvolvedores votam com as suas mãos—de fato, implementando modelos em produção—as classificações mudam rapidamente. Isto já não é teórico. Os dados mostram uma tração

A Computação Quântica Passa do Hype à Realidade em 2025
A computação quântica está finalmente saindo das sombras este ano. Já não é apenas conversa de fundo nas conferências de tecnologia—a indústria está realmente a lidar com o que isto significa para a segurança da blockchain e a infraestrutura de criptomoedas.
Durante anos, as pessoas falaram de ameaças quânticas como um bicho-papão distante. Mas 2025 é diferente. Desenvolvimentos reais estão a acontecer. Grandes players tecnológicos estão a lançar hardware quântico real, e isso está a forçar a comunidade cripto a fazer perguntas difíceis:

Nos próximos 2-3 anos, prevê-se que a inteligência artificial se torne a força dominante na geração de conhecimento a nível global — com a IA a representar aproximadamente 90% de todo o conhecimento recém-criado. Esta mudança indica uma transformação fundamental na forma como a informação é produzida, processada e distribuída em diversos setores. Desde a análise de dados de blockchain até às ferramentas de inteligência on-chain, o ecossistema cripto será fortemente impactado por esta revolução da IA. À medida que o machine learning acelera o processamento de dados e o reconhecimento de padrões

Grok Performance Milestones Achieved
Recentes avaliações de referência revelam conquistas significativas em várias estruturas de avaliação de IA. O modelo agora ocupa o topo da tabela de classificação do OpenRouter, processando aproximadamente 489 bilhões de tokens com 31,2% de domínio na categoria e comandando 116 bilhões de tokens em benchmarks específicos de linguagem.
Estes resultados vão além das classificações gerais — o sistema também ocupa a primeira posição nas tabelas de classificação do Kilo Code e Roo Code, ambientes especializados projetados para avaliar capacidades de geração de

"Privacidade opcional" é uma expressão que deve ser jogada no lixo. A verdadeira proteção de privacidade deve começar na camada de protocolo, não sendo apenas uma funcionalidade opcional. Pense bem, se a privacidade só funciona quando o usuário ativa manualmente, ela é basicamente inútil.
Algumas blockchains focadas em privacidade já estão no caminho certo — toda a cadeia foi projetada com esse objetivo. Essa é a abordagem arquitetônica correta.
E a aplicação de provas de conhecimento zero (ZK proofs) abre novas possibilidades. Você pode verificar a veracidade das informações sem precisar expo