Контракт Lighter работает через элегантную систему криптографической проверки: он принимает доказательство вместе с соответствующими публичными данными, а затем математически подтверждает, что каждая транзакция в пакете выполнена в строгом соответствии с протокольными спецификациями Lighter. Такой подход исключает неоднозначность выполнения. Что делает эту проверку элегантной, так это её простота — одна всеобъемлющая проверка подтверждает целостность всего пакета. Ни манипулированных сделок, ни ложных транзакций в данных не проскользнет. Контракт по сути гарантирует, что правила протокола были

Как сейчас большинство платформ обрабатывают личную информацию? Бросают её в центральную базу данных, чтобы было удобно для разных систем, и при этом постоянно копируют и синхронизируют. Насколько велик риск при таком подходе? Каждое копирование увеличивает вероятность утечки вдвое — чем больше мест хранения данных, тем больше шансов у хакеров.
Есть ли более умный способ? Технология доказательства с нулевым разглашением как раз предлагает такой подход: больше не "передавать свои данные нам на хранение", а перейти к "мне нужно только проверить, действительно ли определённый факт". Таким образом

В знаковом шаге, изменяющем сектор AI-чипов, Nvidia завершила приобретение Groq, специализированного разработчика AI-процессоров, примерно за $20 миллиардов — что стало крупнейшей сделкой в истории компании. Эта сделка подчеркивает растущую конкуренцию за вычислительное превосходство в задачах искусственного интеллекта. Передовая архитектура чипов Groq, известная своими возможностями высокой пропускной способности для вывода, добавляет стратегическую глубину доминированию Nvidia на рынках GPU и AI-ускорителей. Эта консолидация свидетельствует о ускорении активности слияний и поглощений в полу

2024 год стал поворотным моментом: дата-центры перешли от роли скрытого участника к центру стратегических решений отрасли. По мере усиления майнинговых операций и роста требований к инфраструктуре, объекты, обеспечивающие работу блокчейн-сетей, получили беспрецедентное внимание. Этот сдвиг отражает растущую зрелость криптовалютного сектора и его критическую зависимость от надежной вычислительной базы.

Автоматизированные боты маркет-мейкинга играют важную роль в поддержании здоровья книги ордеров и стабильности цен. Эти алгоритмы обеспечивают постоянную ликвидность, управляя спредами между покупкой и продажей, способствуя более плавному обнаружению цены. Технология позволяет розничным трейдерам выполнять ордера без чрезмерных проскальзываний, при этом сохраняя отзывчивость графиков. Автоматизация процесса маркет-мейкинга снижает трение в торговых парах и помогает поддерживать здоровые условия торговли в различных рыночных циклах.

Мы внедрили настраиваемые переключатели временных горизонтов, чтобы дать вам лучший контроль над анализом графиков. Теперь вы можете легко переключаться между интервалами 1 час, 1 день, 1 месяц и 1 год, чтобы отслеживать рыночные движения на разных временных масштабах. Будь то мониторинг краткосрочной волатильности или долгосрочных трендов, эти новые переключатели делают анализ цен криптовалют проще и позволяют выявлять ключевые уровни поддержки и сопротивления в любом масштабе.

Gemini 3 в сочетании с three.js действительно потрясающе. Я быстро собрал на его основе 3D интерактивный сайт, от нуля до готового продукта всего за несколько минут — полностью без написания кода, только с помощью текстовых подсказок. Введите описание требований, AI поможет вам сгенерировать логику взаимодействия и эффекты рендеринга, эффективность зашкаливает. Такой режим разработки с помощью AI — это большое усиление для Web3 фронтенд-инженеров, он снижает порог входа для разработки сложных 3D сцен. Если хотите попробовать, посмотрите шаблон prompt, который я оставил в комментариях — просто

Пока рынки отдыхают, нагрузки на ИИ никогда не останавливаются. Сейчас привлекает внимание то, как развивается проверяемая вычислительная мощность — особенно с появлением доказательств с нулевым разглашением, которые набирают популярность в многопользовательских системах. Возможность обеспечить целостность выполнения без раскрытия исходных данных? Именно такой сдвиг инфраструктуры имеет значение. Проекты, продвигающие zk-snarks, по сути, создают слой доверия, который так desperately нуждаются децентрализованные рабочие процессы. Техническая база здесь может изменить то, как автономные агенты р

Многие команды при разработке сосредотачиваются на определенных сценариях использования. Но некоторые проекты идут по нестандартному пути — они выбирают более сложное полностековое решение. Доказательства Ethereum в реальном времени, машинное обучение с нулевым разглашением, анализ исторических данных в блокчейне, механизмы распределения наград, аутентификация защиты конфиденциальности… все эти функции уже работают в производственной среде. Каков результат такого подхода? Уже сгенерировано более 1,3 миллиарда доказательств с нулевым разглашением. Эта многомерная, многосценарная технологическая

Настоящим узким местом для роботов на базе ИИ сейчас является не интеллект отдельного человека, а то, как они сотрудничают друг с другом
Какова текущая ситуация? По сути, это информационные острова. У каждого робота свои сенсоры, обученные модели и накопленные данные, без взаимодействия и взаимодействия между собой.
Видно, что робот-собака Boston Dynamics действительно обладает высочайшей производительностью, но, говоря прямо, это самостоятельная операция и не способная выполнять сложные задачи, требующие сотрудничества нескольких роботов. Точно так же, каким бы потрясающим ни был Tesla Optimu

zkML нулевое знание машинного обучения сталкивается с ключевой проблемой в приложениях: входные данные часто приводят к значительному увеличению размера доказательства, что напрямую влияет на эффективность и масштабируемость системы. Некоторые проекты нашли решение, оптимизировав процесс генерации свидетелей — проводя интеллектуальную предварительную обработку перед созданием доказательства, что эффективно уменьшает избыточные данные и значительно сжимает объем конечного доказательства. Этот подход имеет важное значение для повышения производительности нулевых доказательств в реальных приложен

Только что запустили новую анимационную функцию для отслеживания изменений стоимости защищенного ZEC. Система теперь отображает обновления в реальном времени, что упрощает мониторинг вашей частной транзакционной активности.

Как Sonic решает проблему моста? Платформа разработала нативный бездоверительный Gateway к Ethereum, который значительно снижает трение в кросс-чейн переводах. Перемещение активов из Ethereum в Sonic занимает примерно 10 минут, в то время как обратный маршрут требует около часа. Вот что делает это интересным: имеется встроенная защита. Если Gateway испытывает длительный простой—конкретно 14 дней или дольше—средства пользователей автоматически разблокируются и становятся доступными. Это защитная сетка, которая решает одну из самых больших проблем DeFi: надежность моста.

Вам когда-нибудь было интересно, что на самом деле входит в обеспечение безопасности блокчейн-сетей? Эпизод 172 глубоко погружается в основные принципы безопасности блокчейна, разбирая реальные уязвимости и механизмы защиты с профессионалами, которые живут и дышат этой темой. Патрик АльфаС и команда Cyfrin рассматривают практические аспекты безопасности, которые важны как для разработчиков, так и для пользователей. Если вы строите в Web3 или просто хотите понять, почему практики аудита безопасности так важны в крипто—этот эпизод стоит посмотреть. Ознакомьтесь.

Видение простирается далеко за пределы автономной работы машин. FABRIC служит децентрализованной координационной основой — уровнем протокола, где несколько машин получают уникальные идентификаторы, устанавливают каналы связи «равный с равным» и динамически формируют совместные команды. В рамках этой структуры машины могут вести переговоры о распределении задач, согласовывать операционные параметры и исполнять соглашения, регулируемые прозрачными правилами на основе блокчейна. Эта архитектура кардинально меняет подход к управлению доверием: вместо того чтобы полагаться на централизованные посре

Искусственный интеллект преобразует экономику создателей так, как мы только начинаем осознавать. То, что когда-то было областью профессиональных студий — видеопроизводства, дизайна, музыкальной композиции — теперь демократизировано с помощью инструментов ИИ. Индивидуальные создатели теперь могут использовать возможности, которые ранее требовали целых команд. Этот сдвиг имеет глубокие последствия для пространства цифровых активов и в блокчейне создателей. Поскольку контент, сгенерированный ИИ, становится мейнстримом, вопросы о собственности, подлинности и правах создателей определят следующую в

XION действительно сделал много верификации на Блокчейне, но если задуматься с другой стороны — а если этой верификации вообще не существует?
Нет доказательства. Нет определенности. Истина и ложь трудно различимы, а внешний вид трудно отделить.
А к тому времени? Куда делась правда?
Более реальный вопрос заключается в том, кто контролирует дискурс?
Это не чистая теория. В мире, где отсутствует верификация, информация легко становится инструментом власти. Именно поэтому проекты вроде XION продвигают механизмы верификации — не для показухи, а чтобы вернуть право интерпретации фактов из рук немног

Письмо на стене. Никто больше не хранит вычисления локально.
Смотрите, что происходит: цены на оперативную память удвоились. Цены на графические процессоры удвоились. Стоимость хранения продолжает расти. Игровые консоли? Каждый цикл становятся дороже. Это не случайность. Цены на оборудование систематически толкают обычных пользователей в одном направлении — в облако. И вот в чем ловушка: вы не будете это владеть. Вы будете это арендовать. Ежемесячно, ежегодно, какая модель подписки победит.
Это изменение уже заложено. Поскольку ИИ требует все больше вычислительной мощности, экономика индивидуа

Способности Grok весьма замечательны, если рассматривать их масштаб. ИИ обрабатывает примерно 100 миллионов единиц контента ежедневно на платформе. Это огромный объем данных, проходящих через систему каждый день. Чтобы представить это в перспективе, обработка таких огромных потоков данных в реальном времени требует серьезной вычислительной инфраструктуры. Способ, которым Grok поглощает и анализирует этот контент в большом масштабе, демонстрирует, насколько далеко продвинулись платформы на основе ИИ в управлении информационными потоками, которые были бы немыслимы всего несколько лет назад.

Мы тщательно изучили более 2500 документов конфигурации агентов и обнаружили, что лучшие из них следуют схожему шаблону.
Во-первых, практичные документы будут сразу содержать исполняемые команды в начале, а не громоздкое введение. Это позволяет разработчикам быстро начать работу и сэкономить время на поиски. Во-вторых, примеры кода всегда более убедительны, чем текстовые объяснения — реальные фрагменты кода позволяют мгновенно понять, в то время как нагромождение объяснений может оказать обратный эффект.
Безопасные границы также имеют ключевое значение. Документы, которые сделаны хорошо, четко