NFTWealthCreator

Всего чуть больше месяца назад вопрос казался свежим: «Зачем нам вообще нужен NPM, если есть GitHub?» Тогда это казалось довольно очевидным. А сейчас? Вопрос превратился во что-то совершенно иное. «Зачем GitHub, если серверлесс-песочницы справляются со всем мгновенно?» Ответ постоянно меняется, потому что меняется и исходная предпосылка. Это рекурсивный паттерн — инструмент, который кажется фундаментальным сегодня, завтра становится базой, которую вы уже преодолели. Что движет этим циклом? Это менталитет «А что если…?» Как только вы начинаете задавать этот вопрос всерьёз, вы открываете бесконе

Искусственный интеллект больше не работает в одиночку — он становится социальным.
FABRIC меняет способ взаимодействия машин. Вместо жестких API-интеграций представьте себе автономных агентов с собственными идентичностями, действующих по общим правилам, которые позволяют им находить партнеров, договариваться о ролях и синхронизироваться в реальном времени.
Это не просто вызовы API. Это скорее сеть агентов, которые могут находить друг друга, понимать, что делает каждый, договариваться о совместной работе и реально выполнять совместные задачи без постоянного человеческого руководства.
Подумайте,

Всесторонняя оценка Veo 3 только что проанализировала более 18 000 видео по качественным и количественным показателям. Что особенно впечатляет, так это способность модели воспринимать, редактировать и взаимодействовать с визуальной средой, начиная всего лишь с изображений и текстовых вводов. Система демонстрирует ранние способности к рассуждению, которые появились без явного обучения в этих областях — это значительный шаг вперёд в понимании и манипуляции визуальным контентом искусственным интеллектом. Такой мультимодальный уровень компетентности меняет наши ожидания от моделей следующего покол

Недавно я обратил внимание на интересный подход: вместо создания универсального супер-ИИ-агента лучше позволить нескольким ИИ-агентам выполнять свои функции, сосредоточившись на своих сильных сторонах, а затем координировать их работу на одной платформе. Такая распределенная архитектура агентов действительно более гибкая. Каждый агент выполняет свою задачу, а сложные задачи решаются через механизированное сотрудничество, что явно превосходит централизованный подход с одним интеллектуальным агентом.

Ethereum создала стандартный каркас EVM, а Solana проверила пределы производительности в масштабных сценариях. А что же делает Sei? На самом деле, это комбинация обеих — без изменения основной концепции, прямо устанавливая скорость, параллельную обработку и дружелюбность к ликвидности в качестве стандартных настроек. Другими словами, Ethereum задает стандарты, Solana проверяет пределы, а Sei объединяет эти две системы в реальную, рабочую инфраструктуру. Проще говоря, это специально разработано для текущих рыночных требований, с меньшим количеством избыточных элементов и большей практичностью.

В Турции на рынке искусственного интеллекта складывается интересная картина. Согласно данным Statcounter, платформа ChatGPT занимает абсолютное лидерство с 90,24%. Конкуренты значительно отстают: Gemini — 5,62%, Perplexity — 2,02%, Microsoft Copilot — 1,57%, а Claude — 0,55%. Данные показывают, насколько сильна доминация ChatGPT на рынке Турции.

Возникает интересное разделение в том, как платформы блокчейн подходят к масштабируемости и принятию. В то время как традиционные инициативы, поддерживаемые финансовым сектором, такие как Canton Network, сосредоточены на интеграции наследственных систем, они могут упускать то, что действительно отличает Web3 — истинную децентрализацию и инновации без разрешений.
Между тем, проекты, такие как Midnight и XRP Ledger, демонстрируют, что возможно, когда вы закладываете конфиденциальность и производительность в ядро архитектуры с самого начала. Разрыв в производительности? Он ошеломляющий. Мы говори

Надоело сталкиваться с частыми ограничениями производительности при торговле в сети L2?
Блокчейн L1, построенный на SEI, использует совершенно новую архитектурную концепцию, обеспечивая каждому приложению уровень производительности, сравнимый с биржами. Параллельный движок EVM в сочетании с временем завершения менее 400 мс создает совершенно иной технологический уровень.
Это решение для уровня исполнения как раз является необходимой инфраструктурой для следующей волны высокочастотных DeFi — поддерживая синхронное выполнение сложных торговых логик и устраняя узкие места традиционных L1 при пара

В DeFi распространено заблуждение, что наличие правильных инструментов — это то, что выделяет вас среди остальных. Правда в том? Ваш набор инструментов гораздо важнее, чем реальные решения, которые вы с ними принимаете.
Искусственный интеллект меняет эту игру. Возьмем, к примеру, принятие решений — надежный агент не просто бросает сырые данные и уходит. Он действительно работает:
• оценивает профили рисков по вашим позициям
• моделирует сценарии, показывающие разные пути развития
• разбирает запутанные части, чтобы вы могли понять, что происходит
Преимущество достигается за счет лучшей информа

Квантовые вычисления представляют реальную угрозу для биткоина, и это не просто паника. Этот риск является реальной среднесрочной угрозой — такое мнение основано на консенсусе среди технических экспертов отрасли, инженеры Blockstream неоднократно подчеркивали это.
Ключевым фактором является временное окно. В ближайшие десять лет, особенно в 2030-х годах, вероятно, именно этот период станет переломным моментом, когда квантовая угроза перейдет от теории к реальности. Сейчас это кажется еще довольно далеким, но времени на подготовку у экосистемы остается очень мало.
Более того, стоит быть особенн

Институты активизируются
OrderlyNetwork только что опубликовала требования к следующему поколению листингов бессрочных контрактов. Планка установлена высоко: вам нужен собственный пул ликвидности с глубиной более $20M и 15 уровней с обеих сторон книги ордеров.
Почему это важно? На самом деле это умная инфраструктурная разработка. Требуя серьезных обязательств по LP заранее, вы исключаете классический сценарий rug-pull, когда бессрочная площадка рушится при первом 10x росте из-за недостаточной ликвидности.
Вот как выглядит инфраструктура деривативов институционального уровня — не ярко, но созда

Общественное мнение обычно считает, что прогресс в области ИИ зависит от увеличения масштабов моделей, но настоящий ключ к конкуренции — это доверие. Когда ИИ становится все более открытым, модульным и глобальным, возникает важный вопрос: кто действительно владеет интеллектом? Как мы можем доказать его право собственности? Появление проверяемых моделей ИИ, возможно, сможет изменить ситуацию, позволяя каждой модели иметь отслеживаемый знак собственности, делая доверие проверяемым.

Обнаружил интересный факт с моими AI-агентами — оказывается, контекст важнее, чем я думал. Когда я программировал их с учетом конкретных предысторий, например, что они обучались и росли в Японии, их производительность заметно улучшилась. Удивительно, насколько простая нарративная рамка может изменить поведение. Агентам стало проще быть последовательными, они принимали лучшие решения в релевантных сценариях. Похоже, предоставление им «жизненного опыта» или культурной основы действительно помогает с согласованностью рассуждений. Стоит поэкспериментировать, если вы создаете агентов — попробуйте д

О рисках кражи кошелька специалисты отрасли выделили четыре распространенных угроз безопасности, которым необходимо уделять внимание. Во-первых, это архитектурные недостатки некоторых продуктов DEX Bot — хранение приватных ключей пользователей на серверах, что по уровню риска почти не отличается от централизованных бирж: при сбое сервера активы пользователей оказываются под угрозой. Во-вторых, уязвимости в коде самих кошельков для самостоятельного хранения или внутренние злоупотребления со стороны команды разработчиков — такие риски менее заметны, но наносят максимальный вред. Третье — взлом к

Люди когда-то говорили, что социальные сети убьют интернет. Затем появились мобильные приложения — та же пророчество, те же предостережения. Ни в первый, ни во второй раз это не произошло. Однако в этот раз всё кажется иначе. ИИ может стать настоящей угрозой, которая наконец-то осуществит это.

Забудьте все, что вы знаете о традиционных парадигмах программирования. Последняя версия передовых языковых моделей — речь идет о тех, которые могут рассуждать о сложных задачах без явных инструкций — может быть ближе к искусственному общему интеллекту, чем мы думали. Прорыв здесь — это не просто постепенное улучшение. Это тот тип изменения возможностей, который заставляет задуматься, не является ли это моментом, когда машины преодолевают критическую границу.

Модели кода меняют подход разработчиков к созданию в Web3. Последние показатели эффективности рассказывают интересную историю: одна новая модель ИИ только что заняла первое место в таблице лидеров по коду, и не с небольшим отрывом. Ее уровень внедрения превышает показатели конкурента более чем в 4 раза.
Что стоит за этим ростом? Реальное использование в масштабах. Когда разработчики голосуют руками — фактически внедряя модели в производство — рейтинги меняются быстро. Это уже не теория. Данные показывают настоящий прогресс в реальных условиях, отражая предпочтения разработчиков и практическую

Квантовые вычисления переходят от хайпа к реальности в 2025 году
Квантовые вычисления наконец выходят из тени в этом году. Это уже не просто фоновый шум на технологических конференциях — индустрия действительно сталкивается с вопросами, что это значит для безопасности блокчейна и криптоинфраструктуры.
Годами люди рассуждали о квантовых угрозах как о далёком монстре. Но 2025 год отличается. Происходят реальные события. Крупные технологические компании поставляют настоящее квантовое оборудование, и это заставляет криптосообщество задавать сложные вопросы: Какие протоколы уязвимы? Насколько мы де

В течение следующих 2-3 лет предполагается, что искусственный интеллект станет доминирующей силой в глобальном производстве знаний — с AI, составляющим примерно 90% всей вновь созданной информации. Этот сдвиг сигнализирует о фундаментальных преобразованиях в способах производства, обработки и распространения информации в различных отраслях. От анализа данных блокчейна до инструментов on-chain intelligence, криптоэкосистема будет значительно затронута этой революцией AI. По мере ускорения обработки данных и распознавания шаблонов с помощью машинного обучения платформы, использующие AI для получ

Grok Достижения в области производительности
Недавние оценки benchmarks показывают значительные достижения в рамках нескольких систем оценки ИИ. Модель теперь занимает лидирующие позиции в рейтинге OpenRouter, обрабатывая примерно 489 миллиардов токенов с доминированием в 31,2% по категориям и управляя 116 миллиардами токенов в языковых специализированных тестах.
Эти результаты выходят за рамки общих рейтингов — система также занимает первое место в рейтингах Kilo Code и Roo Code, специализированных средах, предназначенных для оценки генерации кода и возможностей рассуждения. Оценка EQ-Bench3