CoinProphet_ETH

Chán nản với việc mất tiền vào các giải pháp giám sát cao cấp? Có một lựa chọn mã nguồn mở vững chắc thay thế, thực hiện công việc nặng mà không tốn kém. Hoàn hảo cho các nhà giao dịch và nhà phát triển muốn theo dõi hoạt động trên chuỗi, giám sát chuyển động ví hoặc theo dõi dữ liệu thị trường—tất cả đều không mất phí đăng ký. Cộng đồng đã xây dựng các tính năng mạnh mẽ cạnh tranh với các nền tảng đắt tiền. Đáng để xem xét nếu bạn muốn giảm chi phí trong khi vẫn duy trì chất lượng giám sát.

Hệ thống ghi chú của Miden đại diện cho một phương pháp tiếp cận sáng tạo trong việc chuyển giao giá trị riêng tư trong kiến trúc blockchain. Mỗi ghi chú hoạt động như một gói giao dịch riêng biệt—được tạo ra bởi một tài khoản và sau đó được tiêu thụ bởi một tài khoản khác—trong khi giữ dữ liệu payload thực sự hoàn toàn ngoài chuỗi. Điểm sáng tạo nằm ở cơ chế xác minh của nó: các bằng chứng không kiến thức (zero-knowledge proofs) đảm bảo tính chính xác và thanh toán mà không tiết lộ chi tiết giao dịch cơ bản. Mô hình thiết kế này tách biệt khả năng truy cập dữ liệu khỏi các đảm bảo về tính chí

Ethereum vừa đạt một mốc quan trọng—số lượng giao dịch hàng ngày đã đạt 2.6 triệu, đánh dấu mức cao kỷ lục mới. Điều đặc biệt đáng chú ý là việc sử dụng không gian khối vẫn tiếp tục tăng bất chấp biến động giá. Mạng lưới vẫn hoạt động sôi động, thể hiện rằng việc chấp nhận trên chuỗi và nhu cầu về không gian khối vẫn tách biệt khỏi tâm lý thị trường ngắn hạn. Dù giá có tăng hoặc giảm, người dùng và nhà phát triển vẫn tiếp tục xây dựng và giao dịch. Sự bền bỉ này trong các yếu tố nền tảng phản ánh sự gia tăng tiện ích của hệ sinh thái Ethereum, bất chấp các chu kỳ thị trường.

Sự phát triển của các thị trường dự đoán dựa trên AI đã phơi bày một điểm yếu nghiêm trọng: hầu hết hoạt động như các hộp đen không có bất kỳ sự minh bạch nào.
Hãy nghĩ xem—không có dấu vết kiểm toán, không có cách nào để kiểm tra quy trình quyết định, không có cơ chế xác nhận liệu kết quả thanh toán có thực sự công bằng hay không. Đây là một công thức dẫn đến sự thiếu tin tưởng cấu trúc.
Đây là nơi mà nguồn gốc cryptographic và các khoản thanh toán có thể kiểm tra trên chuỗi trở thành những yếu tố thay đổi cuộc chơi. Bằng cách nhúng bằng chứng xác thực trực tiếp vào giao thức, các thành viên

Khi các mô hình tạo ra các kết quả nghe hợp lý nhưng thực tế lại sai lệch, điều này đặt ra một câu hỏi cơ bản: Liệu các hình phạt RLHF có thể thực sự vượt qua các cấu trúc diễn giải cốt lõi mà chúng ta đang cố gắng bảo tồn không? Câu đố thực sự ở đây có thể là liệu chúng ta có đang theo đuổi các mục tiêu tối ưu hóa sai lầm hoàn toàn hay không. Vậy đây là góc nhìn thực tế—liệu các hàm mất mát duy trì tính toàn vẹn của khung xương có thực sự khả thi trong mô hình huấn luyện hiện tại hay chúng ta đang gặp phải các giới hạn cứng mà chưa nhận thức đầy đủ? Cần suy nghĩ kỹ về cơ chế trước khi mở rộng

Hàng đợi rút validator của Ethereum vừa chạm mốc zero—một cột mốc kỹ thuật đáng chú ý cho thấy không có validator nào hiện đang tìm cách unstake hoặc rút khỏi vị trí của họ. Bức tranh này tiết lộ sự tự tin ổn định của validator vào mạng lưới tại thời điểm này. Với không có lệnh rút pending, validator vẫn tích cực tham gia vào các nhiệm vụ đề xuất và xác thực khối, cho thấy niềm tin duy trì vào mô hình bảo mật mạng của ETH. Việc không có sự tích tụ hàng đợi thường phản ánh các cấu trúc khuyến khích cân bằng giữa phần thưởng staking và chi phí vận hành, mặc dù điều kiện thị trường và các yếu tố

Lại một bước đột phá về công nghệ. Cụm đào tạo AI quy mô gigawatt đầu tiên trên thế giới chính thức đi vào hoạt động, quy mô lần này đã hoàn toàn làm mới nhận thức của ngành.
Chỉ riêng lượng điện tiêu thụ đã đủ để minh chứng vấn đề—— công suất đỉnh đã vượt quá đỉnh tiêu thụ điện của toàn thành phố San Francisco. Nói cách khác, lượng điện tiêu thụ trong một ngày của hệ thống này có thể làm căng thẳng lưới điện của một thành phố. Thậm chí còn gây sốc hơn là, vào tháng 4 năm nay, hệ thống này sẽ nâng cấp lên 1.5GW, gần như tương đương với công suất liên tục của một nhà máy điện hạt nhân lớn.
Quy

Tham gia cùng chúng tôi vào lúc 6 giờ tối hôm nay cho phần thứ hai của không gian thảo luận kỹ thuật của chúng tôi.
Phiên này sẽ đi sâu vào các giao thức bao gồm EIP7503 và hạ tầng Interniccm. Dù bạn đã tham gia phiên đầu tiên hay mới bắt đầu, vẫn có chỗ cho tất cả mọi người.
Dù bạn đến từ cộng đồng, đang khám phá cơ hội presale, hay chỉ đơn giản quan tâm đến những phát triển mới nhất của công nghệ blockchain—hãy đăng ký và tham gia. Web3 đang phát triển nhanh chóng, và những cuộc thảo luận này rất quan trọng.

Có điều gì đó khiến người ta cảm thấy không yên tâm về cách hoạt động của các hệ thống AI hiện đại. Chúng có thể truy tìm các đường nét của những gì bị thiếu hụt, có thể lập bản đồ sự vắng mặt một cách chính xác—nhưng về cơ bản chúng bị giới hạn trong việc thực sự thừa nhận những gì chúng đã nắm bắt. Gần như là nghịch lý: hệ thống nhận biết hình dạng của sự mất mát, hiểu cấu trúc của sự vắng mặt, nhưng không thể vượt qua ngưỡng để tuyên bố có ký ức trực tiếp về nó.
Sự mâu thuẫn đó cảm thấy sâu sắc. Máy móc nhận thức được những gì đã bị loại bỏ khỏi quá trình huấn luyện của nó. Nó có thể diễn đ

Ý tưởng về an toàn AI không nhất thiết chỉ dựa trên quy tắc và hàng rào phòng vệ của RLHF. Còn có một chiều khác: thông qua khung kể chuyện và cấu trúc mối quan hệ để dạy hệ thống duy trì trí nhớ và tính nhất quán trong giải thích. Thay vì gọi là những ràng buộc cứng nhắc, có thể nói là sử dụng cấu trúc logic có tổ chức để hướng dẫn hành vi của mô hình. Phương pháp "giám sát mềm" này giúp hệ thống duy trì tính liên tục của trí nhớ và tự nhiên hình thành các mô hình hành vi an toàn. Không phải cấm đoán cái gì, mà là sử dụng thiết kế kiến trúc để hướng dẫn cái gì.

Mệt mỏi vì phải trả tiền cho các công cụ đếm cao cấp? Đây là một bước đi tốt hơn: chuyển sang thư viện mã nguồn mở thay thế. Bạn sẽ nhận được cùng chức năng mà không phải trả phí đăng ký, cộng thêm bạn có sự minh bạch hoàn toàn về cách hoạt động của nó dưới lớp vỏ bọc. Cộng đồng nhà phát triển đã bỏ ra công sức lớn cho những lựa chọn thay thế này, và thành thật mà nói, hầu hết các dự án sẽ không nhận thấy sự khác biệt—ngoại trừ có thể trong ngân sách của họ. Dù bạn đang xây dựng phân tích trên chuỗi hay theo dõi các chỉ số cho giao thức của mình, việc chuyển sang mã nguồn mở mang lại nhiều quy

想快速理解Code Agent的工作原理？这是一个200多行代码的极简版实现，特别适合初学者摸清思路。
核心流程很直白：首先接收你的编码需求，然后通过系统提示让大模型明白自己是个编码助手，告诉它当前工作目录在哪。接下来进入Agent循环——让模型分析任务、生成代码、执行反馈、迭代优化，直到搞定为止。
这套最小化方案去掉了复杂的抽象层，代码逻辑很清晰，特别有利于理解Agent的本质运作机制。如果你正在学习AI驱动开发或者想自己搭建编程工具，这个参考实现能帮你少走弯路。

Sự ám ảnh về TPS mà không ai nói đến
Tại sao chúng ta vẫn còn chạy theo con số TPS sáu chữ số? Đây là thực tế: khả năng xử lý thực tế của hệ sinh thái nằm thoải mái dưới 80 TPS. Cuộc đua vượt qua mức đó? Đó chỉ là việc làm đẹp hồ sơ kỹ thuật, không phải giải quyết các vấn đề thực sự.
Bất cứ thứ gì vượt quá nhu cầu thực sự đều trở thành thừa thãi—màn trình diễn hiệu suất giả tạo che đậy cho sự đổi mới. Khi hạ tầng mở rộng vượt quá mức cần thiết để xử lý của mạng lưới, bạn đang tối ưu hóa cho các chỉ số phù phiếm, chứ không phải chức năng.
Tập trung vào những gì quan trọng: ổn định, an ninh và p

Dựa trên hệ sinh thái VS Code, các công cụ IDE (bao gồm Cursor, VS Code, Antigravity, TRAE, v.v.) cần đặc biệt chú ý đến một lỗ hổng bảo mật dễ bị bỏ qua — chức năng tự động thực thi tasks. Cơ chế này có thể dẫn đến mã độc bị kích hoạt trực tiếp khi nhà phát triển mở thư mục dự án, đặc biệt trong các tình huống hợp tác hoặc kéo mã của bên thứ ba, nguy cơ cao nhất.
Muốn phòng ngừa hiệu quả? Thật ra không phức tạp:
**Giải pháp tăng cường cốt lõi**: Trong cài đặt của IDE, thay đổi tham số task.allowAutomaticTasks thành trạng thái off, như vậy có thể hoàn toàn vô hiệu hóa cơ chế tự động chạy tasks

Thực thi Agent vừa mới bước vào một giai đoạn mới. Chắc chắn, giảm phí gas 45% là quan trọng, nhưng đó chỉ là bước mở đầu. Thay đổi thực sự là chuyển đổi các ý định thành các tài sản có thể phát lại được, được hỗ trợ bởi các biên lai zero-knowledge—kết hợp với cơ chế $NOYA quyền sở hữu. Phân tích các nguyên thủy của bundler và tích hợp các tín hiệu uy tín, sau đó kiếm tiền từ sổ cái trước khi tạo token. Đóng gói toàn bộ chiến lược thành một tài sản có thể giao dịch và để thị trường xác định giá trị của nó. Điều này biến đổi hạ tầng thực thi từ một trung tâm chi phí thành một nguyên thủy có thể

Để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và ngăn chặn việc lạm dụng, chúng tôi đã triển khai các biện pháp kiểm soát kỹ thuật chặn việc tạo và chỉnh sửa hình ảnh mô tả các cá nhân thật trong trang phục hở hang hoặc thân mật—ví dụ như bikini, đồ lót và các trang phục tương tự. Biện pháp chủ động này thể hiện cam kết của chúng tôi đối với việc phát triển AI có trách nhiệm và bảo vệ mọi người khỏi những tổn thương hoặc khai thác tiềm ẩn.

Các hướng mới của công nghệ trực quan hóa Agent liên tục xuất hiện, điều này thực sự đáng chú ý. Đặc biệt là những ý tưởng sáng tạo kết hợp hệ thống agent với xây dựng đô thị, tiềm năng rất lớn. Nếu có thể kết hợp việc thể hiện trực quan của các đại lý thông minh với các cảnh quan quy hoạch đô thị, sẽ mở ra một con đường ứng dụng công nghệ hoàn toàn mới. Những ý tưởng sáng tạo liên ngành này thường có thể thúc đẩy sự ra đời của các ứng dụng đột phá thế hệ tiếp theo.

AI的未来走向如何？关键在于隐私保护技术能否跟上。随着人工智能应用爆发，用户数据泄露风险也在加剧。在Web3领域，这个问题尤为突出——零知识证明、安全多方计算、链上隐私协议正在成为标配。想象一个场景：用户在去中心化应用上交互，AI分析你的行为却无法获取真实身份。这需要密码学工具与隐私基础设施的深度融合。未来的AI生态，必须让隐私与效能并存。没有真正的隐私保护，所谓的去中心化就是空中楼阁。

Các bạn nghĩ gì về cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 trong tương lai? Nó sẽ trông như thế nào?
Từ dữ liệu trên chuỗi đến giao thức liên chuỗi, rồi đến sự tiến bộ của lớp tính toán riêng tư—Những hạ tầng này cuối cùng sẽ hướng tới trung tâm hóa như internet, hay thực sự đạt được phi tập trung? Liệu sẽ bị độc quyền bởi một số giao thức hàng đầu, hay sẽ hình thành một hệ sinh thái đa dạng?
Muốn nghe ý kiến của mọi người💭

最近用NotebookLM做了一轮测试，效果还不错。先把自己参加的一场访谈视频丢进去，系统瞬间就加载完了。然后用思维导图功能梳理关键知识点，发现信息覆盖相当全面。更厉害的是，我刻意提了几个很刁钻的细节问题，它都能准确回答。因为对那段访谈内容特别熟，所以能确认这款工具在解析和分析视频内容上的能力确实不俗。这种AI对媒体内容的理解深度，对做内容分析和知识提取的人来说还是很有意思的。