Chúng tôi đã triển khai các tùy chọn chuyển đổi khung thời gian tùy chỉnh để giúp bạn kiểm soát tốt hơn phân tích biểu đồ của mình. Bây giờ bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các khoảng thời gian 1 giờ, 1 ngày, 1 tháng và 1 năm để theo dõi biến động thị trường trên các khung thời gian khác nhau. Dù bạn đang theo dõi biến động ngắn hạn hay xu hướng dài hạn, các tùy chọn mới này giúp việc phân tích hành động giá crypto và xác định các mức hỗ trợ và kháng cự chính ở bất kỳ quy mô nào trở nên đơn giản hơn.

Gemini 3 phối hợp với three.js thực sự tuyệt vời. Tôi đã dùng nó để nhanh chóng tạo ra một trang web tương tác 3D, từ lúc bắt đầu đến thành phẩm chỉ mất vài phút — hoàn toàn không cần viết mã, chỉ dựa vào gợi ý văn bản. Nhập mô tả yêu cầu, AI giúp bạn tạo ra logic tương tác và hiệu ứng render, hiệu quả cực kỳ cao. Mô hình phát triển hỗ trợ AI như thế này là một sự tăng cường lớn cho các kỹ sư frontend Web3, giảm thiểu rào cản phát triển các cảnh 3D phức tạp. Nếu muốn thử, bạn có thể xem mẫu prompt tôi để trong phần bình luận, chỉ cần sao chép và chỉnh tham số là dùng được ngay. Cuối năm rồi, c

Trong khi thị trường đang chậm lại, các khối lượng công việc AI không bao giờ thực sự tạm dừng. Điều thu hút sự chú ý ngay bây giờ là cách tính toán có thể xác minh đang phát triển—đặc biệt với các bằng chứng không kiến thức đang tạo sóng trong các hệ thống đa tác nhân. Khả năng đảm bảo tính toàn vẹn của thực thi mà không tiết lộ dữ liệu nền tảng? Đó là loại sự thay đổi hạ tầng quan trọng. Các dự án thúc đẩy zk-snarks tiến bộ về cơ bản đang xây dựng lớp tin cậy mà các quy trình phi tập trung cực kỳ cần. Cơ sở kỹ thuật ở đây có thể định hình lại cách các tác nhân tự trị hoạt động ở quy mô lớn.

Nhiều nhóm phát triển thường tập trung vào một ứng dụng cụ thể khi phát triển. Nhưng có một số dự án không đi theo con đường thông thường — họ chọn giải pháp toàn diện với độ khó cao hơn. Chứng minh Ethereum thời gian thực, máy học không kiến thức, phân tích dữ liệu lịch sử trên chuỗi, cơ chế phân phối phần thưởng, xác thực bảo vệ quyền riêng tư… tất cả các chức năng này đã hoạt động trong môi trường sản xuất. Kết quả của việc này là gì? Đã tạo ra hơn 1.3 tỷ chứng minh không kiến thức. Các công nghệ đa chiều, đa ứng dụng này đang thúc đẩy giới hạn của quyền riêng tư trên chuỗi và tính toán có

Kỹ năng thực sự của robot AI hiện tại không phải ở mức độ thông minh đơn thể, mà ở cách chúng hợp tác với nhau
Hiện trạng là gì? Hầu hết đều là các hòn đảo thông tin. Mỗi robot hoạt động độc lập, có cảm biến riêng, mô hình huấn luyện riêng, dữ liệu tích lũy riêng, không có tương tác hay hợp tác với nhau.
Bạn thấy Boston Dynamics với chú chó robot đó, hiệu suất thực sự hàng đầu, nhưng nói thẳng ra là làm việc độc lập, không thể hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi nhiều robot phối hợp. Tương tự, Tesla Optimus dù có xuất sắc đến đâu, cũng chỉ là một robot làm việc cật lực một mình, không thể

zkML học máy không biết đã phải đối mặt với một thách thức quan trọng trong ứng dụng: dữ liệu đầu vào thường dẫn đến quy mô chứng minh bị phình ra đáng kể, điều này trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống. Một số dự án đã tìm ra giải pháp bằng cách tối ưu hóa quy trình tạo witness - thực hiện tiền xử lý thông minh trước khi tạo chứng minh, hiệu quả giảm thiểu dữ liệu dư thừa, từ đó nén kích thước chứng minh cuối cùng một cách đáng kể. Cách tiếp cận này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất của chứng minh không biết trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt l

Vừa ra mắt một tính năng hoạt hình mới để theo dõi sự thay đổi giá trị ZEC được bảo vệ. Hệ thống hiện hiển thị cập nhật theo thời gian thực, giúp bạn dễ dàng theo dõi hoạt động giao dịch riêng tư của mình.

Sonic giải quyết vấn đề cầu như thế nào? Nền tảng phát triển một Gateway tin cậy gốc đến Ethereum giúp giảm đáng kể ma sát trong việc chuyển giao chuỗi cross. Việc di chuyển tài sản từ Ethereum đến Sonic mất khoảng 10 phút, trong khi lộ trình ngược lại cần khoảng một giờ. Đây là điều làm cho nó trở nên thú vị: có sự bảo vệ tích hợp. Nếu Gateway gặp phải thời gian ngừng hoạt động kéo dài - cụ thể là 14 ngày hoặc lâu hơn - thì quỹ của người dùng tự động mở khóa và trở nên có thể truy cập. Đây là một lưới an toàn giải quyết một trong những vấn đề lớn nhất của DeFi: độ tin cậy của cầu.

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì thực sự cần thiết để bảo mật các mạng blockchain? Tập 172 đi sâu vào các nguyên tắc cơ bản về bảo mật blockchain, phân tích các lỗ hổng thực sự và các cơ chế phòng thủ với các chuyên gia sống và thở trong lĩnh vực này. Patrick AlphaC và đội ngũ Cyfrin sẽ trình bày những điều cần cân nhắc về bảo mật thực tiễn quan trọng đối với cả nhà phát triển và người dùng. Nếu bạn đang xây dựng trong Web3 hoặc chỉ muốn hiểu tại sao các thực hành kiểm toán bảo mật quan trọng đến vậy trong crypto—tập này thật sự hữu ích. Hãy xem nhé.

Tầm nhìn mở rộng xa hơn việc vận hành máy độc lập. FABRIC phục vụ như một xương sống phối hợp phi tập trung—một lớp giao thức nơi nhiều máy móc có thể có được danh tính độc nhất, thiết lập các kênh giao tiếp ngang hàng và hình thành các nhóm hợp tác một cách linh hoạt. Trong khung này, các máy có thể thương lượng phân phối nhiệm vụ, điều chỉnh các tham số vận hành, và thực hiện các thỏa thuận được quản lý bởi các quy tắc minh bạch hỗ trợ bởi blockchain. Kiến trúc này thay đổi cơ bản cách quản lý lòng tin: thay vì dựa vào các trung gian tập trung, việc phối hợp trở nên có thể kiểm tra và xác mi

Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại nền kinh tế người sáng tạo theo những cách mà chúng ta chỉ mới bắt đầu nhận thức. Những gì từng là lĩnh vực của các studio chuyên nghiệp—sản xuất video, thiết kế, sáng tác âm nhạc—nay đã được dân chủ hóa thông qua các công cụ AI. Các nhà sáng tạo cá nhân giờ đây có thể sử dụng những khả năng mà trước đây cần cả một đội ngũ. Sự chuyển mình này có những tác động sâu sắc đến không gian người sáng tạo tài sản kỹ thuật số và on-chain. Khi nội dung do AI tạo ra trở nên phổ biến, các câu hỏi xung quanh quyền sở hữu, tính xác thực và quyền lợi của người sáng tạo sẽ

XION đã thực hiện nhiều công việc trong việc xác thực Blockchain, nhưng hãy nghĩ theo một cách khác - nếu như việc xác thực này hoàn toàn không tồn tại thì sao?
Không có bằng chứng. Không có sự chắc chắn. Thật giả khó phân biệt, bề ngoài khó phân.
Đến lúc đó thì sao? Sự thật đã đi đâu?
Vấn đề thực tế hơn là - ai đang nắm giữ quyền phát ngôn?
Đây không phải là lý thuyết thuần túy. Trong một thế giới thiếu sự xác thực, thông tin dễ dàng trở thành công cụ của quyền lực. Và đó chính là lý do tại sao các dự án như XION thúc đẩy cơ chế xác thực - không phải để trở nên cao siêu, mà là muốn lấy lại qu

Chữ viết đã xuất hiện trên tường. Không ai còn giữ máy tính cục bộ nữa.
Hãy nhìn những gì đang xảy ra: Chi phí RAM đã tăng gấp bốn lần. GPU tăng gấp đôi. Lưu trữ cứ tăng mãi. Các console chơi game? Đắt hơn mỗi chu kỳ. Đó không phải là một sự trùng hợp. Giá phần cứng đang hệ thống đẩy người dùng thông thường về một hướng - đám mây. Và có một vấn đề: bạn sẽ không sở hữu nó. Bạn sẽ thuê nó. Hàng tháng, hàng năm, bất kỳ mô hình đăng ký nào thắng.
Đó là một sự chuyển mình đã được chuẩn bị sẵn. Khi AI yêu cầu nhiều sức mạnh xử lý hơn, kinh tế không còn phù hợp cho việc sở hữu cá nhân nữa. Cơ sở hạ t

Khả năng của Grok là khá đáng chú ý khi bạn phân tích quy mô. AI xử lý khoảng 100 triệu mảnh nội dung mỗi ngày trên nền tảng. Đó là một khối lượng dữ liệu khổng lồ chảy qua hệ thống mỗi ngày. Để đặt nó vào bối cảnh, việc xử lý các luồng dữ liệu lớn như vậy theo thời gian thực đòi hỏi cơ sở hạ tầng tính toán nghiêm túc. Cách Grok tiếp nhận và phân tích nội dung này trên quy mô lớn cho thấy AI-driven platforms đã tiến xa như thế nào trong việc quản lý các luồng thông tin mà chỉ vài năm trước đây sẽ không thể tưởng tượng được.

Chúng tôi đã nghiên cứu sâu hơn 2500 tài liệu cấu hình tác nhân và nhận thấy rằng những tài liệu có hiệu suất tốt nhất đều tuân theo một mẫu tương tự.
Đầu tiên, các tài liệu có tính thực tiễn cao sẽ đặt các lệnh có thể thực thi trực tiếp ở phần đầu, thay vì phần giới thiệu dài dòng. Như vậy, các nhà phát triển có thể nhanh chóng làm quen, tiết kiệm thời gian lật xem. Thứ hai, ví dụ mã luôn thuyết phục hơn so với mô tả bằng văn bản - các đoạn mã thực sự có thể giúp mọi người hiểu ngay lập tức, trong khi giải thích dài dòng lại dễ gây phản tác dụng.
Ranh giới an toàn cũng rất quan trọng. Những t

Hoạt động ví của bạn không cần phải trở thành thông tin công khai. Các coin riêng tư tận dụng các giao thức trộn chữ ký để tự động kết hợp dữ liệu giao dịch của bạn với những người dùng khác—đó là một sự thay đổi cơ bản trong cách mà quyền riêng tư trên chuỗi thực sự hoạt động. Đây là những gì xảy ra bên trong: danh tính người gửi bị che mờ thông qua lớp giao thức, số dư của bạn được bảo vệ khỏi việc theo dõi bên ngoài, và các công cụ theo dõi blockchain thông thường đơn giản là không thể theo dõi dấu vết. Điều này không chỉ mang tính lý thuyết—nó là nền tảng kỹ thuật cho các giao dịch thực sự

Nhận diện danh tính của mô hình AI thực sự có đáng tin cậy đến vậy không? Hiện nay, hầu hết các thí nghiệm nhận diện dấu vân tay đều dựa trên một giả định - bên lưu trữ mô hình là thiện chí, sẽ không chủ động loại bỏ dấu nước hay nhãn danh tính. Nghe có vẻ lý tưởng.
Nhưng thực tế thì sao? Trong hệ sinh thái mà mô hình bị giao dịch, hợp nhất, phân nhánh và tái đóng gói, giả định này hoàn toàn không đứng vững. Một khi mô hình bước vào giai đoạn lưu thông, rủi ro bị thay đổi, loại bỏ hoặc làm giả dấu hiệu danh tính sẽ tăng lên một cách nhanh chóng. Cơ chế nhận diện của bạn có thể hoạt động hoàn h

Các cuộc kiểm toán an ninh đã trở thành điều không thể thương lượng trong cơ sở hạ tầng tiền điện tử. Các công ty như Zokyo thực hiện các đánh giá kỹ lưỡng cho các chuỗi lớn như Polygon và Solana thiết lập tiêu chuẩn mà các dự án nên phấn đấu đạt được.
Hãy xem xét quy mô của những gì đang bị đe dọa. Beyond Tech hoạt động trên một hạ tầng omnichain đã tạo điều kiện cho việc chuyển giao giá trị hơn $50 tỷ thông qua LayerZero. Loại khối lượng đó yêu cầu các biện pháp bảo mật không thể chối cãi.
Điều gì thúc đẩy sự tự tin này? Một chương trình thưởng lỗi $15 triệu đô—một trong những chương trình

Sự Gia Tăng của AI Deepfakes trong Thị Trường Việc Làm Từ Xa
Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại bối cảnh tuyển dụng theo những cách mà không ai ngờ tới. Công nghệ deepfake đã xuất hiện như một mối đe dọa nghiêm trọng đối với việc tuyển dụng từ xa, với các ứng viên được tạo ra bởi AI hiện đang xâm nhập vào thị trường lao động toàn cầu. Những gì bắt đầu như một sự mới lạ đã phát triển thành một cơn đau đầu an ninh thực sự cho các phòng nhân sự ở khắp mọi nơi.
Những kẻ lừa đảo đang tận dụng AI tinh vi để tạo ra những danh tính giả thuyết phục, kèm theo các cuộc phỏng vấn video giả mạo và chứng c

Tổng kết tình hình an ninh ví tiền số năm 2024: trong suốt cả năm, đã chặn hơn 190 triệu USD chuyển khoản lừa đảo, thành công thu hồi hơn 600 nghìn USD tiền của người dùng. Đằng sau những con số này là cơ chế nhận diện và bảo vệ rủi ro hoạt động 24/7.
Hãy nghĩ đến những người dùng suýt bị lừa đảo - nếu không có xác thực đa lớp và kiểm soát rủi ro thông minh, thiệt hại sẽ nghiêm trọng đến mức nào. Thực tế là, Ví tiền an toàn đã trở thành cơ sở hạ tầng, không phải là hàng xa xỉ. Mỗi lần ngăn chặn đều đại diện cho tài sản của một người nào đó thoát khỏi một kiếp nạn.
An toàn tài chính của bạn luô