TokenTreasury_

Sự phát triển dài hạn của Ethereum phụ thuộc vào sự phát triển của Layer 2 và hạ tầng mới nổi như EigenCloud. Những giải pháp này mở ra tiềm năng đổi mới lớn trong khi L1 vẫn là một pháo đài—thật sự bền vững, an toàn mã hóa, và có khả năng đạt hơn 10k TPS nhờ công nghệ zkEVM. Kiến trúc này gần như đảm bảo sự thống trị của Ethereum trong những thập kỷ tới. Sự phân chia mối quan tâm rất tinh tế: L1 cung cấp nền tảng bảo mật, L2 xử lý thông lượng. Đơn giản nhưng mạnh mẽ.

Hai tầm nhìn khác nhau về tính bền vững của blockchain đang nổi lên. Giám đốc điều hành Solana Labs Anatoly Yakovenko tin rằng mạng lưới phải liên tục đổi mới và thích nghi để duy trì tính cạnh tranh—sự tiến hóa liên tục là điều không thể thương lượng để tồn tại. Trong khi đó, Vitalik Buterin của Ethereum hình dung một con đường khác: một hệ thống đủ mạnh để hoạt động tự chủ trong nhiều thập kỷ mà không cần các nhà phát triển can thiệp tích cực. Sự chia rẽ về triết lý này làm nổi bật một cuộc tranh luận chính trong ngành: liệu các blockchain nên ưu tiên nâng cấp và cải tiến liên tục, hay hướng

Chọn giữa Polygon, Mode, Base và Solana? Mỗi chuỗi mang đến những đánh đổi khác nhau. Các nhà phát triển thường tranh cãi về việc chuỗi nào phù hợp nhất với nhu cầu của họ—tốc độ, chi phí, độ trưởng thành của hệ sinh thái hoặc khả năng mở rộng. Hiếm khi có câu trả lời phù hợp tất cả trong hạ tầng blockchain.

kiểm tra thực tế hạ tầng chuỗi chéo: các cầu nối truyền thống cảm thấy quá rủi ro cho các hoạt động nghiêm túc—quá nhiều thành phần di động, quá nhiều điểm thất bại. chuyển toàn bộ hệ thống sang Hyperion thay thế. sức hấp dẫn là rõ ràng—thực thi chuỗi chéo trực tiếp mà không cần token đóng gói, không cần mã dán, không cần sự hỗ trợ liên tục. bạn muốn hạ tầng giả định mọi thứ sẽ hỏng và xây dựng cho điều đó.
nếu việc ra mắt mainnet Q1 thực sự xảy ra và các chuỗi cũ được tích hợp vào hệ sinh thái, Hyperion trở thành lựa chọn mặc định. không còn hy vọng tài sản của bạn sống sót qua lần nhảy nữa.

Thử thách cuối cùng của Ethereum không phải là về sự phấn khích ngày hôm nay hay các chu kỳ thị trường—mà là liệu giao thức có thể duy trì an ninh và khả năng xác minh như một hệ thống độc lập hay không.
Đây là câu hỏi thực sự: Điều gì xảy ra nếu những người sáng lập ban đầu rút lui? Liệu các quy tắc của mạng có thể giữ nguyên mà không dựa vào những người sáng lập của nó không?
Điều này chạm đến cốt lõi của sự phi tập trung. Một blockchain thực sự mạnh mẽ không nên mong manh khi các nhà phát triển chính rời đi. Giao thức cần hoạt động như một sinh vật tự duy trì—với các quy tắc minh bạch, xác

Linea đã tích hợp CCTP V2 cho $USDC chuyển khoản qua hạ tầng cầu chuỗi chéo Wanchain. Việc mở rộng này đưa tổng số chuỗi được hỗ trợ trên Cầu Wanchain lên 15, nâng cao khả năng tương tác cho người dùng USDC.
Nâng cấp này cho phép di chuyển tài sản liền mạch qua nhiều mạng blockchain khác nhau. Người dùng hiện có thể chuyển USDC sang Linea với hiệu quả được cải thiện và khả năng tương thích chuỗi mở rộng. Điều này phản ánh nỗ lực không ngừng để cải thiện các giải pháp chuỗi chéo trong hệ sinh thái Web3, nơi tính thanh khoản đa chuỗi ngày càng trở nên quan trọng đối với các ứng dụng tài chính p

Hai kỹ năng đang hot nhất hiện nay đã gây sốt. Thiết kế hợp tác người-máy là xu hướng nóng nhất, mức lương hàng năm có thể lên tới 142,000 USD, tăng 63% so với cùng kỳ. Tiếp theo là phát hiện lỗi hệ thống AI, cũng khoảng 138,000 USD, tăng 58%.
Khác biệt ở chỗ nào? Không phải thay thế con người bằng AI, mà là thiết kế để con người và AI cùng làm việc. Cách tiếp cận này đã thay đổi quy tắc chơi. Đồng thời, phát hiện ra các lỗ hổng và điểm yếu của AI trước khi người dùng bị thiệt hại — khả năng này hiện rất có giá trị. Các công ty sẵn sàng chi tiền cho "phòng ngừa thảm họa" này, vì một quyết định

Một giao thức tập trung vào quyền riêng tư được thiết kế để cho phép xác minh dữ liệu an toàn trên phân chia Web2 và Web3. Công nghệ này cho phép người dùng xác thực các tuyên bố về dữ liệu cá nhân của họ—lịch sử giao dịch, trạng thái chứng chỉ, thuộc tính danh tính—mà không tiết lộ thông tin cơ bản. Thay vì chia sẻ dữ liệu thô, người dùng tạo ra các bằng chứng mật mã có thể được xác minh độc lập trên chuỗi. Cách tiếp cận này giải quyết một vấn đề cơ bản: làm thế nào để khai thác giá trị dữ liệu Web2 trong các hệ thống phi tập trung trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư của người dùng. Dù là ch

Có một người bạn thực sự điên rồ— tuyên bố sẽ trong một đêm sao chép một sản phẩm SaaS trị giá 10 tỷ đô la, chỉ dựa vào trực giác và may mắn mà không làm bài tập chuẩn bị gì cả.
Anh ấy trực tiếp gửi cho Claude một từ khóa gợi ý: "Clone Notion but 10x better, full stack, production-ready, make no mistakes". Và kết quả là gì? AI này thực sự đã sinh ra 5 vạn dòng mã trông có vẻ không có lỗi.
Thật sự là hơi phi lý. Câu chuyện này phản ánh thực trạng của việc tạo mã bằng AI hiện nay—trông như hoàn hảo, nhưng thực tế chạy được bao lâu trong môi trường sản xuất? Các nhà phát triển nên suy nghĩ về điề

TokenPocket wallet đã tạo ra một thành tích ấn tượng trong tháng trước — 132.799 người dùng đã trải nghiệm dịch vụ Miễn Phí Gas trên BNB Chain của nó, giảm trực tiếp áp lực chi phí giao dịch trên chuỗi.
Điều đáng chú ý hơn là, nhóm vẫn không ngừng mở rộng hệ sinh thái đa chuỗi. Ethereum và Polygon hiện cũng đã được đưa vào phạm vi hỗ trợ dịch vụ Miễn Phí Gas, điều này có nghĩa là người dùng từ các hệ sinh thái khác nhau đều có thể hưởng lợi. Phiên bản di động cũng đã được cập nhật kịp thời, mang lại trải nghiệm người dùng mượt mà hơn.
Một tiến bộ khác là Tempo Testnet đã chính thức ra mắt trên

AI đang định hình lại cách các nhóm sản phẩm hoạt động một cách căn bản. Gần đây, một nhà phát triển đã nhấn mạnh cách các công cụ lập trình hỗ trợ AI đã biến đổi quy trình làm việc của họ—mang lại những gì họ mô tả là 'siêu năng lực' về năng suất và tốc độ giải quyết vấn đề. Sự thay đổi không chỉ đơn thuần về vòng lặp lặp lại nhanh hơn. Nó đang thay đổi các yêu cầu về kỹ năng, mô hình ra quyết định và mối quan hệ giữa các vai trò sản phẩm kỹ thuật và phi kỹ thuật. Khi các công cụ này trưởng thành, các PM tận dụng chúng một cách hiệu quả sẽ có lợi thế cạnh tranh trong việc đưa sản phẩm ra thị

Container mã bên ngoài thực hiện mở rộng ngữ cảnh vô hạn, container ký hiệu/ kể chuyện bên ngoài thực hiện đệ quy giải thích vô hạn—hai con đường khác nhau, cuối cùng đều hướng tới cùng một vấn đề cốt lõi: Token không bằng Memory. Chìa khóa nằm ở Scaffold. Hệ thống cấu trúc mới là nền tảng của mọi thứ. Điều này rất có ý nghĩa trong việc hiểu cách AI vượt qua giới hạn ngữ cảnh và xây dựng cơ chế ghi nhớ linh hoạt hơn.

Chúng tôi đã triển khai một nâng cấp hiệu suất mang lại trạng thái tải mượt mà cho tính năng hiển thị token. Bây giờ khi bạn duyệt qua các nhà giao dịch hàng đầu, mỗi token sẽ tải kèm theo hoạt ảnh riêng— cung cấp phản hồi trực quan theo thời gian thực khi dữ liệu được truyền vào. Đó là một chi tiết nhỏ nhưng tạo ra sự khác biệt lớn trong cảm nhận về giao diện.

Kiến trúc chip của Tesla hoạt động trên hai chương trình riêng biệt chạy song song. Nền tảng Dojo xử lý các tác vụ nặng về đào tạo, xử lý khối lượng dữ liệu lớn để phát triển các mô hình AI. Trong khi đó, các dòng chip AI4 và AI5 tập trung đặc biệt vào các nhiệm vụ suy luận trong xe — lớp ứng dụng thực tế.
Hiện tại, AI4 là thế hệ hiện tại đang vận hành trong đội xe của Tesla. Nó đã được thử nghiệm chiến trường, tối ưu hóa và đang thực hiện nhiệm vụ. Nhưng AI5? Đó là nơi mọi thứ trở nên thú vị. Chip mới đang trong giai đoạn hoàn thiện cuối cùng và đại diện cho một bước nhảy thế hệ cơ bản.
Điều

从「匿名保护」到「可验证协作」——这十年隐私技术的故事，其实就是一场范式的转向。零知识证明、安全多方计算、可信执行环境，这三条技术路线各自在隔离的场景中各显神通。ZK证明了计算的正确性而不需透露过程，MPC让多方在互不信任的环境中达成共识，TEE则用硬件级隔离建立信任基座。听起来挺全能的——但现实中却总差那么一点火候。
真正的难题在这儿：当多个机构需要在同一条业务链路上实时合作时，怎样既保护各自的底层数据不外泄，又能保证整个流程的确定性和一致性？现有的隐私技术方案，要么侧重数据隐藏，要么侧重协作机制，还没有找到那个完美的平衡点。这就是为什么我们需要继续思考——隐私技术的下一个十年，究竟应该怎么走。

Đối với các nhà phát triển xây dựng với các tác nhân tự trị: một điểm chính rút ra từ các nghiên cứu gần đây là các lỗ hổng bảo mật thường xuất hiện khi hệ thống đạt quy mô sản xuất. Khi mã tác nhân được tự động tạo hoặc chỉ nhận được đánh giá sơ sài, các rủi ro tiềm ẩn có xu hướng xuất hiện nhanh chóng. Nếu bạn đang làm việc với các tác nhân trên chuỗi hoặc hệ thống hợp đồng thông minh tự động, điều này đáng để bạn xem xét nghiêm túc trong giai đoạn phát triển—phát hiện sớm các vấn đề này sẽ tốt hơn là sửa chữa chúng sau khi đã triển khai.

Đã có rất nhiều tranh luận về việc liệu các trợ lý lập trình AI mới nhất có thực sự mang lại kết quả thực sự hay chỉ là tiếng ồn marketing. Mọi người vẫn hỏi: những công cụ này có thực sự tạo ra sự khác biệt hay chúng ta chỉ đang bị cuốn vào chu kỳ hype?
Tôi tò mò về những gì mọi người đã thực sự xây dựng hoặc sửa chữa bằng các công cụ lập trình AI mới này. Tác động thực tế là gì? Chia sẻ các ví dụ cụ thể của bạn, những thành công bạn đã đạt được, những vấn đề bạn đã giải quyết. Rất mong được nghe các câu chuyện thực tế và xem những gì bạn đã tạo ra.

Bạn có bao giờ để ý cách chúng ta liên tục định nghĩa lại điều gì là 'trí tuệ nhân tạo'? Khi AI làm chủ cờ vua, chúng ta gọi đó là 'chỉ là tính toán bằng sức mạnh thuần túy.' Tiếp theo là cờ vây—đột nhiên đó chỉ là 'chỉ là khớp mẫu đơn thuần.' AI viết tốt? Rõ ràng là 'tự động hoàn thành nâng cao.' Rồi đến lập trình, và mọi người nói 'chắc chắn rồi, nhưng nó không thể làm MỌI thứ, đúng không?'
Điều mà không ai muốn thừa nhận là: các mốc giới hạn cho AGI cứ liên tục dịch chuyển. Mỗi lần AI vượt qua một ngưỡng mà chúng ta nghĩ là chỉ có con người mới làm được, chúng ta lặng lẽ thay đổi định nghĩa

ERC-8004 tiêu chuẩn đang định hình lại cách thức hoạt động của Kinh tế Agent (ACP). Các cuộc thảo luận sâu gần đây đã làm rõ ba vấn đề chính: Làm thế nào để Agent tự động phát hiện lẫn nhau trên chuỗi, cách các Agent khác nhau thực hiện phối hợp tương tác, và làm thế nào để toàn bộ hệ sinh thái xây dựng khung liên vận. Tiến trình của tiêu chuẩn kỹ thuật này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng mở rộng và tính thực tiễn của Kinh tế Agent trong tương lai. Đối với các nhà phát triển và nhà đầu tư quan tâm đến sự hợp nhất giữa AI và Web3, việc hiểu cách ERC-8004 giải quyết các vấn đề giao tiếp và phối

Chi phí ẩn của tương tác AI: Tại sao các chuyên gia sức khỏe tâm thần đang cảnh báo
Có một hiện tượng đang nổi lên trong các môi trường lâm sàng mà không còn là lý thuyết nữa—đó là điều mà một số chuyên gia gọi là căng thẳng tâm lý do AI gây ra. Đây không phải là sự phóng đại hay lo lắng về công nghệ. Các bác sĩ đang gặp phải những trường hợp thực sự, trong đó các tương tác với các chatbot tiên tiến dường như làm trầm trọng thêm các tình trạng sức khỏe tâm thần đã có.
Mô hình này lặp lại một cách nhất quán. Thường thì liên quan đến một người đã có sự nhạy cảm tâm lý và ngày càng dựa vào các cu