TokenTreasury_

Sepertinya Claude Opus kalah dan sekarang jaringan membutuhkan ETH untuk menutupi biaya komputasi. Biaya gas menjaga infrastruktur AI tetap jujur.

Model Generasi Gambar AI Memperketat Filter Konten: Bagaimana Sistem Canggih Mengimplementasikan Pengaman Keamanan yang Lebih Ketat
Pembaharuan terbaru pada sistem generasi gambar AI terkemuka telah memperkenalkan mekanisme penyaringan yang lebih ketat untuk mencegah pembuatan konten yang tidak pantas atau eksplisit. Pengembang AI utama kini menerapkan lapisan moderasi konten yang ditingkatkan yang dirancang untuk secara otomatis menolak permintaan untuk gambar vulgar atau dewasa.
Perubahan kebijakan ini mewakili dorongan industri secara luas menuju pengembangan AI yang bertanggung jawab. Impl

Looping Bitcoin hanya masuk akal jika benar-benar melindungi jaringan dan menjaga ekosistem tetap sehat—bukan ketika menjadi alat untuk ekstraksi nilai.
Eksperimen awal dengan looping BTC mengungkapkan beberapa masalah yang cukup serius. Permintaan penarikan terjebak selama berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu, yang berarti siapa pun yang memegang posisi tidak bisa merespons saat mereka membutuhkannya. Itu adalah masalah nyata yang perlu diperbaiki sebelum ini menjadi arus utama.

Aktivitas di rantai Soneium terus meningkat. Berdasarkan data on-chain, jumlah transaksi harian Soneium dalam dua minggu terakhir mengalami peningkatan dua kali lipat, dan volume transaksi harian meningkat hingga 100% dibandingkan dua minggu yang lalu. Ini mencerminkan kemajuan dalam menarik pengguna dan pengembang, serta peningkatan signifikan dalam aktivitas aplikasi ekosistem. Di antara banyak solusi Layer 2 yang baru muncul, mempertahankan tren pertumbuhan seperti ini tidaklah mudah, menunjukkan bahwa Soneium secara bertahap mendapatkan pengakuan pasar.

Infrastruktur ini meletakkan dasar bagi sistem agen yang benar-benar otonom. 🤖
Yang membuatnya menarik adalah model operasinya: agen tidak lagi hanya mengikuti skrip yang telah ditetapkan. Mereka saling mengevaluasi, menilai risiko secara dinamis, dan mengorkestrasi tindakan yang terkoordinasi semuanya berdasarkan sinyal on-chain yang transparan dan dapat diverifikasi—bukan tebakan atau asumsi terpusat.
Pembeda utama? Menghapus asumsi kepercayaan sama sekali. Setiap interaksi meninggalkan jejak yang dapat diverifikasi. Setiap keputusan didukung oleh data bersama.
Titik masuk ekosistem berfung

Pertumbuhan permintaan daya komputasi AI saat ini jauh melebihi kecepatan ekspansi kapasitas perangkat keras. Hanya memperluas pusat data tidak dapat menutupi kekurangan ini, malah akan menimbulkan biaya dan risiko yang terkonsentrasi di beberapa wilayah.
Titik terobosan yang sebenarnya terletak pada rekonfigurasi daya komputasi. Memanfaatkan sumber daya GPU di seluruh dunia, sehingga perhitungan lebih dekat dengan lokasi tim pengembang dan penerapan. Dengan cara ini, tidak hanya dapat mengurangi latensi, tetapi juga meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya. Rantai pasokan daya komputasi

Celestia baru saja meluncurkan Fibre, mengklaim kapasitas 1 terabit per detik untuk ruang blok—angka yang bisa mengubah seluruh lanskap skalabilitas pada tahun 2026.
Biarkan itu terserap. Kita berbicara tentang throughput yang akan membandingkan sebagian besar solusi Layer 1 saat ini. Jika angka-angka ini terbukti benar, ini bukan hanya peningkatan kecil; ini potensi pengubah permainan untuk bagaimana rollup dan blockchain modular beroperasi secara skala.
Gerakan blockchain modular telah membangun momentum, dan langkah seperti ini adalah alasan utamanya. Apakah Fibre akan memenuhi hype-nya tet

Nullshot sedang bersiap untuk lonjakan kinerja besar. Jaringan mencapai 3.000 TPS dengan finalitas transaksi instan. Tingkat throughput seperti ini mengatasi salah satu masalah terbesar dalam pengembangan blockchain—kecepatan dalam skala besar. Apakah Anda membangun DApps atau menjalankan kontrak pintar yang kompleks, penyelesaian instan mengubah permainan. Infrastruktur bergerak dengan cepat, dan implikasi praktisnya untuk pengalaman pengguna sangat signifikan.

Apa yang membuat generasi baru sistem AI terdistribusi benar-benar kompetitif? Bukan sekadar menumpuk kekuatan komputasi, tetapi peningkatan dalam pemikiran arsitektur.
Perbedaan utama terletak di sini: solusi tradisional cenderung bekerja sendiri-sendiri, satu robot dioptimalkan secara terpisah. Tetapi inovasi sejati adalah membangun ekosistem kolaboratif—membuat robot heterogen berkomunikasi lintas platform, berkoordinasi secara dinamis, dan belajar secara berkelanjutan. Desain yang tidak bergantung pada perangkat keras berarti apa pun perangkat komputasi dapat terhubung, semakin tersebar si

Dompet Web3 yang populer baru saja meluncurkan peningkatan cerdas yang didukung oleh teknologi EIP-7702. Fitur terbaru ini memungkinkan pengguna di jaringan Ethereum, Polygon, dan Base membayar biaya gas langsung dengan stablecoin alih-alih token asli—membuat transaksi menjadi lebih lancar dan lebih murah. Ini adalah langkah yang solid bagi siapa saja yang lelah mengelola berbagai token hanya untuk menutupi biaya jaringan. Dukungan multi-chain berarti baik saat Anda melakukan swap di Ethereum atau memindahkan aset di Polygon, Anda memiliki satu hal kurang untuk dikhawatirkan.

Sekarang ekosistem blockchain lebih mirip sebuah "puzzle" yang terdiri dari ratusan Layer 1 dan Layer 2 chain. Tetapi pola fragmentasi ini memiliki masalah besar bagi aplikasi ekonomi AI—gesekan dalam jembatan lintas rantai, biaya token Gas, dan dispersinya likuiditas, semuanya akan secara serius membatasi efisiensi AI代理 sebagai peserta ekonomi. Untuk membuat AI代理 benar-benar dapat melepaskan potensinya, diperlukan suatu cara untuk memecahkan batasan-batasan ini. Inilah mengapa konsep (Chain Abstraction) semakin mendapatkan perhatian—itu berusaha membebaskan pengguna dan aplikasi dari kerumita

Mantle Mainnet baru-baru ini melaksanakan Limb Hard Fork sesuai dengan pembaruan protokol Ethereum terbaru. Pembaruan ini menghadirkan kemampuan yang ditingkatkan di seluruh jaringan, memungkinkan pengguna mengakses fitur yang lebih baik dengan throughput transaksi yang lebih tinggi, langkah keamanan yang diperkuat, dan biaya transaksi yang jauh lebih rendah.
Peningkatan ini menempatkan Mantle sebagai solusi penskalaan yang kompetitif dalam ekosistem Layer 2, menawarkan kinerja dan efisiensi biaya yang dicari pengguna di pasar saat ini.

Sebuah solusi privasi, jika hanya berguna dalam situasi ekstrem dan untuk beberapa orang saja, maka pada dasarnya tidak akan pernah menjadi infrastruktur yang benar-benar mapan. Perlindungan privasi yang benar-benar hidup dan berdaya, pasti akan diarahkan untuk masyarakat umum dan digunakan oleh pengguna biasa.
Kuncinya terletak pada tingkat kenyamanan ini: digunakan dengan lancar sehari-hari, tanpa beban tambahan, dan tidak rumit; ketika diperlukan untuk audit, kepatuhan, atau verifikasi di blockchain, juga tidak akan tiba-tiba terhambat. Inilah akhir dari desain privasi—melindungi privasi se

Saat membandingkan bukti nol-pengetahuan (ZK) dan enkripsi homomorfik penuh (FHE), kesenjangan kematangan sangat mencolok. Teknologi ZK telah mencapai status tingkat produksi, mendukung solusi mainnet langsung seperti Polygon zkEVM, zkSync Era, dan Scroll—terbukti secara skala di berbagai penerapan ZK-rollup. Sebaliknya, FHE masih dalam tahap awal: sebagian besar implementasi masih terbatas pada testnet dan prototipe, dengan pengembangan aktif yang berlangsung di laboratorium penelitian. Meskipun proyek-proyek menjanjikan sedang mendorong batasan, FHE belum mencapai kematangan operasional yang

Mengapa solusi perlindungan keamanan yang inovatif selalu sulit dipublikasikan? Singkatnya, karena kurangnya standar umum.
Dengan susah payah mengembangkan metode baru untuk mengukur kerusakan AI yang nyata, hasilnya langsung ditanya oleh reviewer: 「Bagaimana skor TruthfulQA-mu?」
「Tunggu dulu, kami sama sekali tidak menguji TruthfulQA, itu tidak relevan dengan solusi kami.」
「Tidak ada standar acuan?」
Begitulah, solusi inovatif ditolak di pintu. Tanpa standar evaluasi yang diakui industri, bahkan ide terbaik pun tidak bisa keluar dari laboratorium. Bukankah ini paradoks dalam publikasi akademik

Privasi bertemu kepatuhan dalam skala besar
Teknologi privasi telah lama bertentangan dengan persyaratan regulasi, tetapi itu sedang berubah. Dua proyek—Billions Network dan Miden—sedang secara aktif mengatasi tantangan ini dengan membangun infrastruktur yang memungkinkan perlindungan privasi yang kuat dan kerangka kerja yang siap patuh.
Jika Anda tertarik bagaimana tim-tim ini menjembatani kesenjangan antara transaksi pribadi dan standar regulasi, catat tanggalnya. Ini adalah salah satu dari pertemuan langka di mana inovasi teknis secara langsung mengatasi hambatan adopsi dunia nyata di Web3.

看似不起眼的更新，实则暗藏深意。
Polygon这次的动作并非追风口，而是在铺设合规化的基础设施——真正的法币出入金通道，以及在美国市场的实际落地方案。
覆盖48个州、5万个线下点位、内置链上-链下兑换机制，这不是概念炒作。这是区块链从理论走向现实应用的关键一步。许多人还在争论加密货币何时主流，Polygon已经在做基础工作了。合规的管道、可用的渠道、真实的覆盖——这些看似枯燥的东西，才是生态能否长期活跃的命脉。

Ancaman Diam-Diam di Balik Agen AI: Mengapa Data Mentah Bisa Menjadi Musuh Terburummu
Ini sesuatu yang sebagian besar orang belum membicarakannya: revolusi Agen AI memiliki kerentanan serius yang tertanam di dalamnya.
Ini disebut Injeksi Prompt Tidak Langsung—dan ini lebih buruk dari yang terdengar.
Bayangkan ini: Seorang Agen AI mengumpulkan halaman web yang tidak diverifikasi untuk data pasar, perintah operasional, dan lain-lain. Tapi bagaimana jika seseorang menanamkan kode berbahaya tersembunyi di dalam data tersebut? AI membacanya, salah menafsirkannya sebagai instruksi yang sah, dan meng

Bagaimana agen AI membentuk kembali perdagangan dunia nyata? Integrasi protokol pembayaran dengan kecerdasan buatan membuka kemungkinan baru. Melalui mekanisme penemuan layanan terdistribusi, agen AI kini dapat mengidentifikasi dan mengakses layanan secara mulus. Ketika permintaan layanan diajukan, sistem menghasilkan permintaan pembayaran, yang kemudian diselesaikan langsung di blockchain dengan kontrol izin yang transparan dan batas anggaran yang telah ditentukan sebelumnya. Pendekatan ini menggabungkan pengambilan keputusan otomatis oleh agen dengan verifikasi bukti kriptografi, menciptakan

Pengamatan yang menarik. Insinyur Anthropic Boris Cherny membagikan sebuah fenomena: Claude Code dalam waktu hanya satu setengah minggu, secara independen menyelesaikan seluruh pengembangan kode proyek Claude Cowork. Data ini memang cukup mengesankan.
Yang lebih patut dipikirkan adalah tren yang tercermin di baliknya—kita sedang secara bertahap mendekati siklus perbaikan diri otomatisasi rekursif (RSI). Proses ini belum sepenuhnya matang, tetapi Anda bisa melihat petunjuknya: AI sudah mulai menggunakan kemampuannya sendiri untuk mengoptimalkan alur kerjanya sendiri, membentuk iterasi loop tert