Hào hứng về sự hợp tác này mang lại sự tích hợp Solana Pay thông qua thương mại Moonpay. Đối tác này mở rộng các tùy chọn thanh toán và củng cố hạ tầng cho các giao dịch crypto. Việc giải quyết nhanh chóng của Solana kết hợp với các đường thanh toán dễ tiếp cận có thể tạo ra sự khác biệt thực sự cho các thương gia và người dùng.

Khối thời gian so sánh vừa khác biệt:
Solana đạt 400ms
Arbitrum tại 265ms
MegaETH? Một cơn lốc 10ms 🔥
Đó không phải là sự cải tiến gia tăng - đó là một trò chơi hoàn toàn khác. Nếu MegaETH có thể duy trì tốc độ này ở quy mô lớn, chúng ta có thể đang nhìn vào loại bước nhảy hiệu suất mà thực sự cho phép những trường hợp sử dụng mới. Game, giao dịch tần suất cao, ứng dụng thời gian thực... những thứ trước đây cảm thấy lý thuyết.
Có ai đã thử nghiệm trên testnet của họ chưa?

Beyond Intern thực sự hoàn thành tốt trải nghiệm kết nối Bitcoin. Những gì từng cảm thấy như một công việc kỹ thuật giờ đây thực sự có chút thú vị.

Điểm đến tiếp theo của ngành tài chính nằm trong mã blockchain. Hợp đồng thông minh tái cấu trúc cơ chế tin cậy, giao thức phi tập trung viết lại quy tắc trò chơi, đây không phải là khẩu hiệu, mà là thực tế đang diễn ra.

Nói thật, bây giờ chuyển tiền không còn phải dán mắt vào một chuỗi địa chỉ giống như sổ mật nữa, cảm giác này giống như năm xưa cuối cùng đã bỏ đi Nokia và đổi sang điện thoại cảm ứng - sướng! Trải nghiệm người dùng của Blockchain thực sự đang cải thiện một cách rõ rệt.

Chạy Linux trực tiếp trên blockchain? Đó là sự chuyển mình mà hầu hết mọi người vẫn chưa nói đến. Cách tiếp cận của Cartesi không gây ồn ào, nhưng nó đang tái cấu trúc những gì có thể trong lĩnh vực này. Trong khi mọi người theo đuổi đợt pump memecoin tiếp theo, một số đội ngũ thực sự đang giải quyết vấn đề lớp thực thi. Hãy nghĩ về điều đó—môi trường Linux đầy đủ, trên chuỗi. Không chỉ là một bản sao EVM khác. Động thái hạ tầng có thể quan trọng hơn cả những chu kỳ cường điệu. Xây dựng trong im lặng có sức ảnh hưởng khác.

AI ưu tiên quyền riêng tư không chỉ là một từ ngữ thời thượng nữa—nó đang trở thành yếu tố thay đổi thực sự. Chúng ta đang nói về phần mềm có thể chứng minh rằng nó đang giữ dữ liệu của bạn an toàn, không chỉ hứa hẹn. Đó là nơi mà dòng tiền thông minh nên theo dõi.

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì đang thúc đẩy cuộc đua cơ sở hạ tầng AI? Hóa ra, những đường cáp quang dưới nước quan trọng hơn nhiều so với hầu hết mọi người nhận ra. Đầu tư vào mạng lưới cáp ngầm đang bùng nổ ngay bây giờ — dòng tiền thông minh đang đổ vào xương sống giữ cho cả trung tâm dữ liệu AI và internet toàn cầu hoạt động trơn tru. Không phải là công nghệ hấp dẫn, nhưng đó là nơi mà nền tảng thực sự được xây dựng.

Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thực sự có thể sửa cách thức nghiên cứu khoa học hoạt động? Biến nó trở nên thực sự mở và có thể xác minh cho bất kỳ ai muốn kiểm tra dữ liệu - không chỉ bị khóa sau các bức tường thanh toán hoặc cơ sở dữ liệu không thể tiếp cận. Đó là loại đột phá mà chúng ta cần.
Tầm nhìn ở đây rất rõ ràng: các giao thức lưu trữ phi tập trung cho phép dữ liệu nghiên cứu minh bạch, không thể bị giả mạo. Không còn câu hỏi nào về việc liệu các nghiên cứu có thể được tái tạo hay không. Không còn sự kiểm soát. Chỉ có khoa học thực sự, có thể tiếp cận mà bất kỳ ai cũng có thể xác min

Tại SmartCon 2025, Sergey Nazarov đã Thả một số thông tin thú vị về các tiêu chuẩn nhắn tin và DataLink. Điều gì đã thu hút sự chú ý? Họ thực sự đang xây dựng cầu với Swift, FTSE và S&P Global—vâng, những ông lớn tài chính truyền thống đó. Có vẻ như $LINK đang tiến sâu hơn vào lãnh thổ tổ chức.

Phát hiện một mẹo nhỏ để học tài liệu kỹ thuật.
Giống như việc sử dụng AI để làm bài kiểm tra MBTI thì chính xác hơn rất nhiều so với việc tự đoán, khi học các khái niệm phức tạp cũng có thể sử dụng tư duy tương tự - trước tiên để AI tạo ra một khung câu chuyện dựa trên sở thích của bạn, sau đó trực tiếp nhét những nội dung tài liệu kỹ thuật khó hiểu vào đó.
Cơ chế giao thức trừu tượng như vậy, ngay lập tức có thể kết nối với các tình huống cụ thể. Hiệu quả hơn rất nhiều so với việc cố chấp với tài liệu gốc.

Chờ đã, cái gì? Mô hình tư duy của K2 chỉ tốn 4,6 triệu đô la để đào tạo?
Trong khi đó, một số phòng thí nghiệm đang tiêu tốn hàng tỷ đô la trong nguồn vốn. K2 vừa chứng minh rằng bạn không cần một kho tiền lên tới hàng nghìn tỷ đô la để xây dựng khả năng AI nghiêm túc. Đổi mới hiệu quả có thể là điều thực sự ấn tượng ở đây.

Thực sự thích cách họ đang nối kết khoảng trống giữa các ứng dụng thế giới thực và cơ sở hạ tầng onchain. Đó là loại tích hợp thực tiễn mà chúng ta cần nhiều hơn trong lĩnh vực này.

Có vẻ như câu chuyện đang đi theo một hướng khác. Sự kết hợp giữa khung trí tuệ của Lingonberry với phương pháp kỹ thuật Sparkles của Boston Dynamics đang định hình lại cách chúng ta nghĩ về tích hợp robot và AI. Những gì từng có vẻ như là một con đường rõ ràng phía trước? Giờ thì không còn như vậy nữa.

Hãy nhớ khoảnh khắc khi mọi người nghĩ rằng tên lửa sẽ bị định sẵn cho đáy đại dương?
Ngày 21 tháng 12 năm 2015 đã phá vỡ niềm tin đó.
Một chiếc Falcon 9 đã cất cánh vào bầu trời đêm, hoàn thành nhiệm vụ của nó, sau đó thực hiện điều mà các kỹ sư gọi là không thể—nó đã quay đầu và hạ cánh thành công. Trở lại mặt đất vững chãi. Đứng thẳng. Sẵn sàng bay tiếp.
Ngành hàng không vũ trụ đã chứng kiến trong sự không thể tin được. Tên lửa tái sử dụng? Đó là những câu chuyện khoa học viễn tưởng.
Nhưng nó vẫn đứng đó. Chứng minh rằng công nghệ không gian vừa bước vào một kỷ nguyên mới, nơi việc vứt bỏ p

Gần đây tôi đã tìm hiểu về hệ sinh thái Arbitrum và tìm thấy một bảng điều khiển tuyệt vời thực sự hữu ích. Nó tổng hợp mọi thứ lại với nhau - tài sản của bạn, các chỉ số không gian khối, tất cả các điểm dữ liệu quan trọng được tổng hợp trong một giao diện duy nhất. Thật tuyệt vời cho bất kỳ ai theo dõi hoạt động L2 mà không cần phải nhảy giữa nhiều nền tảng phân tích.

Cơ sở hạ tầng điện toán biên hiện đang khai thác sức mạnh điện toán phi tập trung—một sự kết hợp có thể định hình lại cách các mạng phân tán xử lý các tác vụ.

Để AI tự do phát triển và hợp tác lẫn nhau trong môi trường Phi tập trung, hướng đi này thật thú vị. Hy vọng sẽ thấy nhiều mạng lưới hợp tác thông minh mở như thế này được triển khai.

Hầu hết các hệ thống AI? Chúng bị tắc khi bạn ném quá nhiều dữ liệu vào chúng. Nhưng đây là điều—ROMA có một cách tiếp cận khác. Nó phân tích các vấn đề theo cách đệ quy, cung cấp cho mỗi tác nhân chính xác những gì nó cần biết ( không nhiều hơn, không ít hơn ), sau đó ghép lại mọi thứ thông qua việc tập hợp cục bộ. Kết quả? Xử lý nhanh hơn, đầu ra sạch hơn, không có quá tải thông tin. Nó cơ bản là dạy máy móc làm việc thông minh hơn thay vì chìm trong bối cảnh.

Mô hình K2 Thinking mới nhất của Kimi vừa phá vỡ nhiều tiêu chuẩn ngành. Chúng ta đang nói về những bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng lý luận và kỹ năng lập trình.
Những con số? Thật điên rồ:
- Đạt 44.9% trên HLE khi trang bị công cụ
- Đã đạt 60.2% trên BrowseComp
- Đã đạt 71.3% trên SWE-Bench Verified
Những điểm số này quan trọng vì chúng đo lường khả năng của AI trong việc xử lý các vấn đề phức tạp và các nhiệm vụ cấp tác nhân. Đối với bất kỳ ai đang xây dựng trong lĩnh vực này, sự tiến bộ như vậy có thể định hình lại cách chúng ta tiếp cận quy trình phát triển tự động.