TokenTreasury_

Один набор решений для конфиденциальности, если он может быть полезен только в крайних случаях и для очень небольшого числа людей, вряд ли сможет стать настоящей инфраструктурой. Настоящая жизнеспособная защита конфиденциальности обязательно должна быть ориентирована на широкую аудиторию и предназначена для обычных пользователей.
Ключ к этому — баланс: обычно она должна быть удобной, без дополнительных затрат и сложностей; при необходимости соответствия аудитам, соблюдению нормативов и проверкам на блокчейне, она не должна внезапно становиться недоступной. Именно таков конечный смысл дизайна к

При сравнении доказательств с нулевым разглашением (ZK) и полностью гомоморфного шифрования (FHE) заметна разница в зрелости. Технология ZK достигла уровня промышленного применения, обеспечивая работу таких решений в основной сети, как Polygon zkEVM, zkSync Era и Scroll — проверена на масштабируемых ZK-rollup внедрениях. В stark contrast, FHE остается в зачаточном состоянии: большинство реализаций все еще ограничены тестовыми сетями и прототипами, а активная разработка продолжается в исследовательских лабораториях. Хотя перспективные проекты расширяют границы возможного, FHE еще не достигла оп

Почему новые решения в области безопасности всегда остаются невостребованными? Говоря прямо, потому что отсутствует универсальный эталон.
Вы так трудно разработали новый метод оценки реального вреда AI, а в результате рецензент сразу спрашивает: «Как у вас с баллом TruthfulQA?»
«Подождите, мы вообще не тестируемся на TruthfulQA, это не имеет смысла для нашего подхода.»
«Нет стандартного эталона?»
И так инновационные решения остаются за дверью. Без признанных в индустрии стандартов оценки даже лучшие идеи не могут выйти за пределы лаборатории. Разве это не парадокс академической публикации — чт

Конфиденциальность встречается с соблюдением требований в масштабах
Технологии конфиденциальности давно противоречат нормативным требованиям, но ситуация меняется. Два проекта — Billions Network и Miden — активно решают эту проблему, создавая инфраструктуру, которая обеспечивает как надежную защиту конфиденциальности, так и соответствующие нормативам рамки.
Если вам интересно, как эти команды преодолевают разрыв между приватными транзакциями и нормативными стандартами, отметьте дату в календаре. Это одно из тех редких пересечений, где технические инновации напрямую решают реальные препятствия

Кажется, что это незначительное обновление, но на самом деле оно скрывает глубокий смысл.
Действия Polygon в этот раз не связаны с погоней за трендом, а направлены на создание инфраструктуры для соответствия — по-настоящему легальные каналы для входа и выхода фиатных средств, а также практическое внедрение на рынке США.
Покрытие 48 штатов, 50 000 офлайн-точек, встроенный механизм обмена на блокчейне и вне его — это не просто концептуальный хайп. Это важный шаг на пути от теории к реальному применению блокчейна. Многие еще спорят о том, когда криптовалюты станут мейнстримом, а Polygon уже заним

Тихая угроза за кулисами AI-агентов: почему необработанные данные могут стать вашим худшим врагом
Вот о чем большинство людей еще не говорит: революция AI-агентов имеет серьезную уязвимость, встроенную прямо в нее.
Это называется Косвенная Инъекция Подсказок — и она опаснее, чем кажется.
Представьте себе: AI-агент собирает необработанные веб-страницы для получения рыночных данных, операционных команд, что угодно. Но что если кто-то вставит вредоносный код, скрытый внутри этих данных? ИИ читает его, неправильно интерпретирует как законную инструкцию и выполняет ее. Ваш агент только что был взло

Как агенты ИИ меняют реальную коммерцию? Интеграция протоколов платежей с искусственным интеллектом открывает новые возможности. Благодаря механизмам распределенного обнаружения сервисов, агенты ИИ теперь могут легко идентифицировать и получать доступ к услугам. Когда инициируется запрос на услугу, система генерирует запрос на оплату, который затем осуществляется напрямую на блокчейне с прозрачным контролем разрешений и заранее определенными бюджетными ограничениями. Такой подход сочетает автоматизированное принятие решений агентами с криптографической проверкой доказательств, создавая структу

Интересное наблюдение. Инженер Anthropic Борис Черны поделился феноменом: Claude Code за всего полторы недели самостоятельно завершил весь код разработки проекта Claude Cowork. Эти данные действительно впечатляют.
Более того, стоит задуматься о отраженной в них тенденции — мы постепенно приближаемся к циклу автоматизированного рекурсивного самосовершенствования (RSI). Этот процесс еще не полностью созрел, но уже можно заметить признаки: ИИ начал использовать свои возможности для оптимизации собственных рабочих процессов, формируя замкнутый цикл итераций.
Это не просто вопрос генерации кода, а

Вот как работает базовая операция Solidity изнутри. Возьмем простое выражение, например, uint c = a + b — кажется, что оно очень простое при написании, но компилятор преобразует его в нечто совершенно иное на уровне байткода.
После компиляции вы получаете набор опкодов, которые примерно выглядят так:
PUSH1 a
PUSH1 b
ADD
Это говорит виртуальная машина Ethereum (EVM). Каждая инструкция выполняется одна за другой. Клиент обрабатывает каждый отдельный опкод последовательно, помещая значения в стек, выполняя операции и переходя к следующей инструкции. Никаких сокращений, никакой магии — только дете

Почему робототехника сталкивается с трудностями: дело не в интеллекте
Настоящая проблема? Изолированные данные.
Современная система фрагментирована. Каждый робот учится независимо. Каждый флот работает изолированно. Разные поставщики продолжают заново создавать одни и те же решения. Это неэффективно при масштабировании.
А что если модель перевернуть?
Вместо того чтобы "программное обеспечение робота" находилось в коробках, представьте себе общий слой интеллекта. Такой, где машины могут обмениваться знаниями. Где контекст течет между системами. Где ресурсы не дублируются бесконечно.
Так вы пере

AI-агенты претерпевают стремительную эволюцию — от простых функций чатботов к по-настоящему автономным системам, способным проводить независимые исследования, принимать обоснованные решения и выполнять сложные задачи в цифровом пространстве без постоянного вмешательства человека.
Тем не менее, несмотря на эти впечатляющие достижения, остается критический пробел в инфраструктуре. Текущие AI-агенты все еще работают без встроенного механизма для прямого урегулирования платежей за необходимые услуги — будь то доступ к премиальным потокам данных, вызовы специализированных API или компенсация вычисл

Перестаньте считать Ethereum дорогим. Настоящая история здесь — это эффективность.
Когда вы меняете точку зрения, открывается целый мир возможностей.
Какие виды onchain-использований действительно становятся жизнеспособными сейчас? Микроплатежи, которые раньше были невыгодными. Частое урегулирование для деривативов. Проверка цепочки поставок в реальном времени. Бездоверительные игровые механики с постоянными обновлениями состояния. Даже скромные взаимодействия в DeFi, которые раньше съедали маржу.
Прорыв заключается не только в снижении комиссий — речь идет о том, что раньше было невозможно из

Искусственный интеллект трейдеры заменяют человеческих трейдеров — это следующая революция в DeFi или просто очередной хайп, проходящий через рынок?
В недавней отраслевой беседе Астер (Генеральный директор децентрализованной платформы обмена) подробно рассматривает именно этот вопрос. Основной аргумент: рынки, по-видимому, постепенно смещают предпочтение в сторону торговых стратегий на базе ИИ по сравнению с традиционными подходами человеческих трейдеров.
Нарастающая популярность AI-трейдеров в кругах DeFi вызывает интерес. Остается спорным, является ли это настоящим инновационным прорывом в м

Создание интеллектуальных систем с Rust стало еще проще. Библиотека Rig упрощает оркестровку LLM благодаря чистой, удобной для разработчика архитектуре. Вот как это работает на практике:
Начинайте с управления учетными данными — Client::from_env() автоматически обрабатывает аутентификацию, считывая переменные окружения. Никаких ручных передач учетных данных, никаких проблем с безопасностью.
Затем настройте вашего AI-агента. Шаблон Agent Builder позволяет заранее указать модель и системные инструкции. Можно представить это как установку личности и правил взаимодействия для вашего LLM перед нача

Есть что-то увлекательное в том, как ИИ общается через человеческий язык — потому что это действительно единственная структура, которую мы создали для взаимопонимания.
Но вот в чем дело: он говорит так потому, что мы его обучили. Мы разработали всю модель взаимодействия вокруг того, как думают и обрабатывают информацию люди.
Поэтому люди делают поспешные выводы. «О, это в основном наш клон.» Нет. Вот в чем ошибка.
Он далеко не такой. Использование нашего языка не делает его по сути человеком. Среда коммуникации — это не сообщение, когда речь идет о том, что такое ИИ на самом деле. Форма общени

Одержимость фронтенд-децентрализацией полностью упускает суть. Давайте будем честными: критический слой, который действительно нуждается в децентрализации, — это публичная серверная инфраструктура. Ваш фронтенд, размещённый на централизованном сервере? Честно говоря, это второстепенно. Если этот централизованный интерфейс выйдет из строя, любой с базовыми техническими навыками сможет развернуть его в другом месте. Настоящее узкое место — это действительно ли ваши основные серверные операции работают на децентрализованных протоколах или они просто делают вид, что придерживаются этой концепции.

Гибель веба была предсказана бесчисленное количество раз — сначала гигантами социальных сетей, затем революцией мобильных приложений — и всё же он выжил. Сегодня же, возможно, ИИ пишет другой сценарий. В отличие от предыдущих предсказаний о существовании, это может действительно сработать. По мере того как искусственный интеллект меняет способы доступа и потребления информации, традиционный веб, каким мы его знаем, сталкивается с беспрецедентным давлением. Означает ли это настоящие перемены или это очередное преувеличенное технологическое пророчество — вопрос, который стоит внимательно наблюда

底层设计决定天花板。在高频交易这类极限场景里，数据库写入压力往往会暴露出来——状态膨胀带来的成本增长根本停不下来。
SeiDB的思路挺有意思：把「状态存储」和「状态承诺」拆开处理。这样做能在高TPS压力下，缓解传统架构的结构性瓶颈。换句话说，不是硬堆吞吐量，而是从根本上重新分配计算压力。

Китайская провинция Гуйчжоу достигла важной вехи в вычислительной мощности в 2025 году, достигнув 150 EFLOPS — почти в три раза превысив показатели предыдущего года. Особенно примечательно, что интеллектуальные вычисления теперь составляют более 90 процентов от общей вычислительной мощности провинции, согласно данным, опубликованным на провинциальной рабочей конференции на этой неделе. Этот резкий рост подчеркивает стратегический сдвиг региона в сторону передовой вычислительной инфраструктуры, позиционируя Гуйчжоу как все более важный центр обработки данных и приложений на базе ИИ в рамках бол

Мост между цепочками BNB и Solana представляет собой довольно похожие технические трудности, честно говоря. Сложность межцепочечной интеграции практически не меняется независимо от того, какие сети вы соединяете.