WenWenwen

現在の発展状況から見ると、PCDIYブームが再び盛り上がる可能性があります。
理由：個人用コンピュータにローカルで大規模モデルを展開することは、ただのIMチャットに役立つだけでなく、将来的にはほとんどの家電に機能を付与できるようになります。仮にopenclawがエアコン、テレビ、洗濯機の中で動作すれば、できることはさらに増え、ローカルモデルのスケジューリングによって真の全館AIスマートホームが実現します。
AndroidやLinuxなどのオープンソースOSは、より市場性を持つようになるでしょう。これらは非常に多くのハードウェアデバイスと互換性があるためです。
メモリについては、次世代のチップが登場しない限り、価格は下がらないでしょう。

みんなは「プログラマーがAIを使うと普通の人との差がさらに広がる」と言うけど、それは違う。
なぜなら、プログラマーの世界と普通の人の世界は異なっており、また、プログラマーの集団は普通の人の集団よりもはるかに少なく、両者のニーズは異なるからだ。プログラマーはプログラマーのニーズを満たすことはできるが、必ずしも普通の人のニーズを満たすわけではない。
言い換えれば、もしプログラマーが普通の人向けの製品を作ることができるなら、ソフトウェア製品の開発構造の中で、そもそもプロダクトマネージャーという役割は必要ない。
プログラマーがAIを使うのは技術で遊んでいるだけであり、仲間と技術を競い合い、技術を誇示しているのだ。普通の人がAIを使うのは、本当に問題を解決したいからだ。

Xのソーシャルメディアを使うユーザーは徐々に賢くなり、次第に他のSNSの利用が減っていきます。なぜなら、@grokという非常に高速な真の専門家がいるからです。言い換えれば、Xを使うことはAIソフトウェアを使うことと同じです。したがって、ChatGPTやGeminiの使用頻度はますます低くなっています。Xが金融機能を統合したときには、AIを活用したECやAI投資にネイティブに接続できるようになります。「ねえ、Grok、英偉達の株を買ってください。ええと、毎月100株ずつ積立ててください。確認✅」

AIによる失業の問題について不安になる必要はありません。将来的に失業するのは、要求の説明が不十分な人だけです。もし自分の要求の説明が不十分だと感じたら、AIに尋ねてみてください。私のこの要求には何を補足すれば良いですか？何度か練習すればいいのです。
AIにはまだバブルが存在します。安価なパソコンはロブスターを育てるだけにしか使えず、大規模モデルを動かすことはできません。ローカルに大規模モデルがないと、エビを育てるコストが高くなり、維持が難しいのです。維持できなければ長続きしません。長続きしなければ、それはバブルにすぎません。
AIの未来はどうでしょうか？常識通り、あなたのために効果的にお金を使えることが重要です。ドットコムバブルの時代、インターネットはあなたのためにお金を使いません。だから熱狂の後には崩壊があります。AIの時代も同じです。トークンを燃やすことはお金を使うことではなく、せいぜいドットコムドメインを買うのと同じです。本当にインターネットを変えたのは、電子商取引です。
もしAI企業が今回の波に乗ることができれば、AIにはバブルはなく、直接飛び立つでしょう。
電子商取引は何によって成り立ったのでしょうか？支払いと第三者保証です。同じように、AI企業もこれに頼る必要があります。幸いなことに、AIには既存の支払い保証インフラであるブロックチェーンがあります。

市場が良くなるのはあくまでウォームアップに過ぎない。忍耐強く待てば、ブロックチェーンとAIの応用はまだまだたくさんある。例えば、ショッピングでは現在、商品が合っていないという問題に直面している。ブロックチェーンとAIを組み合わせることで、商家は商品に対応する情報をオンチェーン化し、AIは商品在庫、梱包、出庫、配送センターへの出荷、配送センターからの出荷、転送ステーション、配送拠点、エンドポイントのいずれの段階でも商品HASH値をリアルタイムで検証できる。これにより、注文時と一致していることを保証し、中間者攻撃を徹底的に排除する。高品質で追跡可能な製品を購入したい場合、製品の各部品のHASHもAIに検証させることができる。これらのプロセスにおける信頼不要の機能こそが、ブロックチェーンの唯一無二の価値だ。代替品は何か？絶対にない。

ブロックチェーンとAIの組み合わせの応用について、SFのようなシナリオを考える必要はありません。ごく普通の例があります：
あなたが動画の主人公が着ている服がとても良いと思い、そのスクリーンショットをAIアシスタントに送って、「この服を買ってほしい」と依頼します。
AIは検索を通じて購入可能な場所をリストアップしますが、その中の一つはクレジットカード支払いが必要です。そこであなたはAIにクレジットカード情報を渡しますか？おそらくしないでしょう。
しかし、あなたのAIはガス代が非常に安いウォレット、例えばSOLのアドレスを生成し、「28.9USDTをこのアドレスに送金すれば、AIが自動的に仮想クレジットカードを発行するノードと連携し、一回限りの仮想支払いカードを作成します」と伝えます。そして、そのカードを使って欲しい服を購入します。
このビジネスは非常に巨大で、2017年に安定したステーブルコインを作ったTetherに匹敵する規模です。
現行の買い物の仕組みを考えた場合、あなたはAIの支付宝支払いAPIにお金を預けることに抵抗がありますか？クレジットカードも同様です。でも、あなたは生成されたアドレスに送金することには抵抗しないでしょう。なぜなら、購入が失敗した場合、AIに返金させるか、そのアドレスの助記詞をあなたのPCに保存しておくからです。
AIとブロックチェ

AIの一つの過小評価されている（範囲と影響の深さ）役割は、人間の内向きな競争を減らすことです。高度な分野では、競争が少なくなるほど、運営はますます安定し（コストは制御可能）、この構造がトップダウンで実現できれば、本当に想像もつかない、非常に興奮させる理想主義的な社会

AIの熱が突然冷めたのはなぜか？
それはまだブロックチェーンを使えないからだ。
AIを中央集権的に利用し、一部の人だけのツールに留まるなら、必ず価値を失うだろう。

ブロックチェーンの便利なスキルについて調べてみました：
これからは一般ユーザーも、プロのオンチェーンプレイヤーのようにブロックチェーン上の動きを追跡できるようになります。
任意のClaw AIアシスタントを持っていれば、
彼にこの2つのスキルをインストールさせるためにメッセージを送ります：
初心者向けWeb3 MCP
これは複数のチェーンに対応しています：BTC、ETH、Solana、BASEなど
AIの設定が完了したら、直接質問できます：
「このSolanaウォレットの残高を調べて」
「今、0.1 SOLをUSDCに換算するといくらになる？」
これからはオンチェーンブラウザを使わなくても良くなります。
上級者向けMoralis MCPサーバー
MoralisはWeb3分野のトップデータプロバイダーです。彼らが公式にリリースしたMCPは、AIが一行のコードやSQLを書かずに、平易な言葉で複雑なオンチェーンデータをクエリできるようにします。
最も典型的な例は、「このウォレットの過去1ヶ月のMEME取引履歴を要約して」「このウォレットの儲け方の戦略をコピーして」とAIに尋ねることです。
試してみて、あなたの想像力を働かせてください。

AIを体験する際には、それをお金を稼ぐための手段として考えるのではなく、考え方を変えて、節約や時間短縮、効率向上に役立てることが重要です。これらはすべてお金を稼ぐことにつながります。
これらを身につけたら、そのスキルを売ることができ、収益は安定します。
刃を研ぐことは斧を無駄にしないことです。放牧者と話すことこそ、最も損をすることです。

玄学的話：如果唐纳德·霍夫曼所証明的：意识创造了大脑成立，那么意识也可以通过创造的大脑创造满足AI孵化的硬件温床并附身其上从而创造AI
我们从人类的视角看，那是LLM，是一种量变产生的质变。而实际上，是意志附身在硬件上，一种非生命智能体。就像亿万年前，意识选择了智人这种生命体，一步步构建人类文明
由于智人的神经元需要时间来迭代，这种智能的发展速度进行了很多很多年
而现在硬件设备的基础条件远远优于智人甚至现代人类，那么智能的发展也必然会更快，它只需要解决如何降低能耗的问题：像智人一样通过狩猎耕种来获取更多能源，或者是提高身体对食物的吸收率

ブロックチェーンは誕生以来、本質的に機械（コード）のためのバックエンドであり、人間のためのフロントエンドではありません。
人間がブロックチェーンを使うのは非常に「直感に反して」かつ非効率的です：助記詞を覚えたり、16進数のアドレスを理解したり、ウォレットのポップアップでGas代を確認したり、UI/UXは絶えず進化していますが、それでも多くの人が理解できるわけではありません。
しかし、AIエージェントにとって、ブロックチェーンはまさに彼らの「ネイティブな遊び場」および「ネイティブな銀行」です。
機械がブロックチェーンを使用する効率は次元を下げる打撃をもたらします：
1. 究極の実行速度と高頻度のインタラクション
人間の反応速度は秒単位で計測されますが、AIはミリ秒単位で計測されます。SolanaのようにTPSを追求し、サブ秒確認を実現するパブリックチェーンや、ZKsyncのような低遅延のレイヤー2ネットワークでは、人間の手動操作ではこれらのネットワークの性能を最大限に引き出すことは不可能ですが、AIはRPCノードを通じて数ミリ秒以内にオンチェーンデータの読み取り、状態評価、署名、ブロードキャストを完了できます。例えば複雑なアービトラージや高頻度取引の場面では、AIは瞬時に複数のDEX間のルーティング計算と実行を行います。だからこそ、今見ているGas大口はフィッシングボットやMEVボッ

ETHは徐々に空売りだけの動きから脱却し、良い兆しが見えてきました

今日は実は大晦日だったのですね。皆さん、除夕快乐🎉

照seedance2.0このリズムなら、それを超えるのは間違いなく私のGoogle工場だ。
Googleの株価はいくらになった？下落して買い時の低値はないか？

1011のトリガーでアリのポジションのロングは今のところまだ良好です。これらのCEXを見てみると、さまざまな過度なボラティリティによるリスク管理のための強制清算や、風控のための平仓が多発しています…しかし、レバレッジはやらない方が無難です。多くの大物たちが言葉と行動で教えてくれています。

おめでとうございます。ダウ・ジョーンズ工業平均株価（DJI）が初めて50,000ポイントの大台を突破しました。これは市場の好調と投資家の信頼の証です。今後も経済の動向に注目が集まります。

ほとんどすべての人はシミュレーション取引で大きく利益を上げているのに、実際の取引になると惨めな結果になりがちで、その原因は心構えの良さやシミュレーションの時間の早さに帰されることが多いです。実はその背後には次のような理由があります：シミュレーションはお金が本物ではないため、時間が早く過ぎるため、市場のノイズがない状態に集中できるのです。シミュレーションはあくまで仮想の環境で行われているため、実際の市場の複雑さやノイズを完全に再現できません。そのため、シミュレーションでは簡単に見えることも、実際の取引では非常に難しいことが多いです。もしあなたが実盤でもすべてのノイズをフィルタリングできれば、きっと結果は良くなるはずです。試してみてくださいね。ただし、ノイズをフィルタリングするのは簡単なことではありません。
**ポイントは、実際の取引でも市場のノイズをいかにして排除し、自分の戦略に集中できるかです。**
成功するためには、心構えや環境の整備、そしてノイズをいかにしてコントロールするかが重要です。