Война за таланты в сфере ИИ становится всё ожесточённее, и один технологический гигант серьёзно теряет позиции.
Крупный производитель смартфонов оказался в неловком положении — его инженеры по искусственному интеллекту массово уходят к конкурентам. Масштабы исхода? По-настоящему огромные. Несколько ведущих специалистов перешли в крупную социальную сеть, другие отправились в ведущие лаборатории по ИИ, некоторые даже выбрали исследовательскую компанию, ориентированную на безопасность ИИ.
Тем временем генеральный директор компании продолжает... скажем так, делать весьма любопытные PR-ходы.
Контра

Некоторые инфраструктурные проекты просто встают на свои места, когда оглядываешься назад.
Возьмем, к примеру, унифицированные системы идентификации, которые работают на разных блокчейнах и в dApps — кажется, именно это и строит idOS. Когда один слой идентификации может беспрепятственно перемещаться между цепочками и приложениями, это открывает совершенно новые возможности для того, что инфраструктура Web3 действительно может предложить.
Настоящий прорыв? Создание единого стандарта, вокруг которого может объединиться вся экосистема.

В настоящее время системы проверки пользователей и соблюдения нормативных требований серьезно сдерживают развитие многих проектов.
Некоторые инфраструктурные решения могут выполнять этот процесс в фоновом режиме — таким образом, платформы стейблкоинов могут двигаться более гибко, а пользователи могут присоединяться к системе без необходимости проходить сложные процедуры. По мере снижения технических барьеров массовое принятие криптоплатежных приложений ускоряется.

Люди часто переоценивают то, что я говорю, когда пост набирает популярность. Суть вот в чем — я говорю буквально, а не загадками. Когда я говорю, что машины учатся быстрее людей, я имею в виду именно скорость обучения. Возьмем, к примеру, обучение с помощью PPO. То, на что человеку нужно несколько часов, модель обрабатывает за 30 секунд. А с оптимизацией — возможно, еще быстрее. Никаких скрытых метафор, никакой великой философии. Просто чистая вычислительная эффективность делает свое дело. Иногда прямое толкование — это именно то, что нужно.

Существует проект под названием Covalent, который занимается довольно интересной задачей — соединением данных блокчейна с системами искусственного интеллекта. Они разработали SDK для AI-агентов и запустили то, что они называют Model Context Protocol (MCP). В чем суть? Это позволяет моделям ИИ напрямую обращаться к данным блокчейна в реальном времени и к историческим данным, с изначально встроенной возможностью верификации доступа. Это открывает возможности для создания более сложных приложений, которые действительно понимают, что происходит в блокчейне.

Здесь происходит что-то невероятное. Мы уже прошли этап, когда модели использовались только для получения ответов на запросы. А теперь? Я буквально наблюдаю, как воспроизводимые эксперименты в области машинного обучения создают проверяемые доказательства для гипотез, за которыми я давно гонялся. Это не домыслы — это реальные данные, которые я могу проверить и воспроизвести.
Автоматизация исследований — это не будущее, она уже здесь. И она вышла за все границы в самом лучшем смысле.

Как только вы подумали, что уязвимости прокси не могут стать еще хуже, появилась новая угроза: атака «Скрытый прокси внутри прокси». Эта многоуровневая эксплойт-атака опаснее обычной MITM, поскольку прячется за легитимной прокси-инфраструктурой. Всем, кто управляет нодами или использует прокси-схемы, необходимо как можно скорее разобраться в этом векторе угроз. Цепочка атаки очень скрытна, и обнаружить её непросто.

Провозился почти неделю, наконец-то довёл до ума все основные этапы своего собственного ботового алгоритма для свинговой торговли.
От логики стратегии до интеграции с API и модуля риск-менеджмента — на этом пути было немало граблей. Но когда бот наконец начал самостоятельно выполнять сделки, ощущения были классные — не зря, значит, не спал несколько ночей подряд.
Дальше начинается этап тестирования на реальном рынке. Посмотрим, сможет ли эта логика действительно работать в реальных условиях. Ведь как бы красиво ни выглядели результаты бэктеста, настоящая проверка — только на рынке.

Мы движемся к реальности, в которой доминируют машины, гораздо быстрее, чем многие осознают.
Маск в последнее время высказывает смелое предположение — ИИ достигнет такого уровня, что традиционные рабочие места станут необязательными. Якобы мы войдём в так называемую «экономику изобилия», где машины справляются со всем. Звучит утопично или дистопично, в зависимости от вашей точки зрения.
Что действительно интересно? Правительства больше не отвергают это как научную фантастику. Крупнейшие экономики открыто рассматривают робототехнику и автоматизацию как критически важные стратегические сектора,

Только что заметил — Mobyscreener добавил поддержку отслеживания $PLUTO ! Наконец-то теперь можно нормально мониторить этот актив. Отличное обновление для дашборда.

SN64, явно в топе сабнетов Bittensor на данный момент.
$TAO продолжает впечатлять.

Большинство проектов сталкиваются с трудностями, когда пытаются объединить проверку личности с процедурами соответствия требованиям. Обычно такое сочетание создает трения — все замедляется, пользовательский опыт ухудшается, а масштабируемость превращается в кошмар.
Однако некоторые инфраструктурные решения меняют этот сценарий. Вместо того чтобы превращать соответствие требованиям в узкое место, они перемещают его на фоновый уровень. Это как сантехника: никто её не видит, но всё работает гораздо лучше благодаря ей. Весь процесс проверки становится незаметным для пользователей, при этом все рег

Только что связался с руководством облачного подразделения Microsoft по поводу критической проблемы с доступом к данным. Моя бизнес-деятельность полностью остановилась, потому что необходимые данные заблокированы в их инфраструктуре. Уже эскалировал вопрос через официальные каналы, теперь надеюсь, что кто-то из руководства сможет предоставить реальную человеческую поддержку вместо автоматических ответов. Именно поэтому децентрализованные решения для хранения данных набирают популярность — когда у централизованных облачных провайдеров возникают проблемы, вся ваша работа может встать. Кто-нибудь

Задумывались ли вы когда-нибудь, что на самом деле движет следующей волной инноваций в сфере искусственного интеллекта?
Независимо от того, разрабатываете ли вы модели, работаете с инфраструктурой, обучаете агентов или запускаете приложения — есть одна концепция, которую невозможно игнорировать: экономика задач на основе искусственного интеллекта.
Это не какое-то далёкое будущее. Это тот самый фундамент, на котором сейчас строится всё.
Подумайте сами. Традиционные системы? Они изолированы. Жёсткие. Вы создаёте что-то одно — оно делает только это. А интеллект, основанный на задачах? Он модульны

Только что пролистал рейтинг и обнаружил себя там, надо продолжать работать. Почему так усердно? Потому что жду того дня, когда OpenGradient полностью решит проблему доверия к ИИ.
Ты осмелишься с закрытыми глазами поверить ответу, который дает ИИ? Думаю, мало кто рискнет поручиться.
Причина проста — это черный ящик:
• Параметры модели в любой момент могут быть тайно изменены платформой
• В вычислительный процесс могут вмешаться посторонние
• В твой контекст могут подсунуть рекламу или заложить бэкдор
• Ты вообще не знаешь, как именно получен этот вывод
Поэтому направление "генерации доказатель

LLM-решение QVAC Fabric в ближайшие месяцы будет постоянно дорабатываться — цель состоит в том, чтобы большие модели могли запускаться для локального инференса на любых GPU, любой операционной системе и любом конечном устройстве, действительно масштабируя внедрение.
В их последних исследованиях был достигнут прорыв: впервые удалось успешно дообучить модель на GPU мобильного устройства. Что это значит? Раньше для обучения AI-моделей требовались облачные вычислительные мощности, теперь же в этот процесс могут вовлекаться смартфоны, планшеты и другие устройства. Для децентрализованных AI-сетей эт

Заметили, что перевод USDC больше похож на ожидание банковского перевода, чем на использование настоящего приложения? Некоторые инфраструктурные проекты полностью меняют этот сценарий.
В чем реальное изменение? Однократная верификация личности, которая открывает доступ к множеству операций со стейблкоинами через зашифрованные пользовательские профили. Больше никаких повторяющихся KYC-процедур, никаких устаревших интерфейсов, застрявших в 2015 году. Только плавный, похожий на приложение опыт, который действительно учитывает, как люди хотят перемещать цифровые доллары.
Тем временем инструменты о

Можно сказать, что на этот раз у Miden всё идёт по плану.
В следующие несколько месяцев будем смотреть, как будут выходить новые версии — сначала v0.13, затем v0.14 и, наконец, v0.15 по порядку. Все действия по разработке и тестированию направлены только на одну цель: момент запуска основной сети примерно в марте 2026 года.
Сейчас всё движется поступательно, шаг за шагом, пока не будет достигнут тот самый финальный рубеж.

Существует огромный разрыв между лабораториями, которые пишут whitepaper'ы, и теми, кто строит действительно важную инфраструктуру.
Trize не просто предлагает технологии приватности — они доказывают их эффективность там, где ставки максимальны: в национальных системах обороны, протоколах безопасности, передовых внедрениях ИИ. Вот как можно понять, что что-то перешло от концепции к критически важной основе.

В криптоиндустрии есть одна застарелая проблема: как доказать, что твои данные подлинные, но при этом не раскрывать всю свою приватную информацию?
Ситуация неловкая. В традиционных решениях всегда приходится выбирать одно из двух — либо, чтобы тебе поверили, раскрываешь все чувствительные данные; либо снижаешь стандарты проверки ради удобства, но тогда страдает уровень доверия.
zkPass хочет сделать довольно простую вещь: с помощью доказательств с нулевым разглашением ты можешь подтвердить, что "этот аккаунт действительно мой", "я действительно соответствую этому критерию", "у меня есть это пра