TokenTreasury_

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

Berikut cara kerja dasar operasi Solidity di balik layar. Ambil contoh ekspresi sederhana seperti uint c = a + b — tampak sederhana saat Anda menulisnya, tetapi compiler menerjemahkannya menjadi sesuatu yang cukup berbeda di tingkat bytecode.
Setelah dikompilasi, Anda mendapatkan opcode yang kira-kira seperti ini:
PUSH1 a
PUSH1 b
ADD
Itulah suara EVM. Setiap instruksi dieksekusi satu per satu. Klien memproses setiap opcode secara berurutan, mendorong nilai ke stack, melakukan operasi, dan beralih ke instruksi berikutnya. Tidak ada jalan pintas, tidak ada sihir — hanya rangkaian langkah yang de

Mengapa robotika kesulitan: ini bukan tentang kecerdasan
Masalah sebenarnya? Silos informasi.
Pengaturan saat ini terfragmentasi. Setiap robot belajar secara independen. Setiap armada beroperasi secara terisolasi. Vendor yang berbeda terus membangun ulang solusi yang sama dari awal. Itu tidak efisien dalam skala besar.
Bagaimana jika modelnya dibalik?
Alih-alih "perangkat lunak robot" yang berada dalam kotak, bayangkan sebuah lapisan kecerdasan bersama. Di mana mesin dapat bertukar pembelajaran. Di mana konteks mengalir antar sistem. Di mana sumber daya tidak diduplikasi secara tak berujung.
B

Agen AI sedang mengalami evolusi pesat—berpindah dari fungsi chatbot dasar menjadi sistem yang benar-benar otonom yang mampu melakukan riset independen, membuat keputusan yang tepat, dan mengeksekusi tugas kompleks di seluruh lanskap digital tanpa intervensi manusia yang konstan.
Namun meskipun telah mencapai langkah luar biasa ini, masih ada kekurangan infrastruktur yang kritis. Agen AI saat ini masih beroperasi tanpa mekanisme asli untuk menyelesaikan pembayaran secara langsung untuk layanan penting—baik itu mengakses aliran data premium, memanggil API khusus, maupun mengkompensasi sumber da

Berhenti menganggap Ethereum sebagai sesuatu yang mahal. Kisah sebenarnya di sini adalah efisiensi.
Begitu Anda mengubah sudut pandang tersebut, seluruh dunia kemungkinan terbuka lebar.
Jenis penggunaan onchain apa yang sebenarnya menjadi layak sekarang? Pembayaran mikro yang sebelumnya tidak ekonomis. Penyelesaian yang sering untuk derivatif. Verifikasi rantai pasokan secara real-time. Mekanisme permainan tanpa kepercayaan dengan pembaruan status konstan. Bahkan interaksi DeFi sederhana yang dulu menggerogoti margin.
Terobosan ini bukan hanya tentang biaya yang lebih rendah—ini tentang apa ya

AI traders menggantikan trader manusia—apakah ini revolusi DeFi berikutnya atau hanya hype yang berputar kembali di pasar?
Dalam percakapan industri terbaru, Aster (CEO dari platform pertukaran terdesentralisasi) membahas pertanyaan ini secara tepat. Argumen utamanya: pasar tampaknya secara bertahap mengalihkan preferensi ke strategi perdagangan berbasis AI dibandingkan pendekatan trader manusia tradisional.
Narasi tentang AI traders semakin mendapatkan perhatian di kalangan DeFi. Apakah ini mewakili inovasi nyata dalam mekanisme perdagangan atau hanya cerita gelembung terbaru tetap diperdebat

Membangun sistem cerdas dengan Rust baru saja menjadi lebih lancar. Perpustakaan Rig menyederhanakan orkestrasi LLM melalui arsitektur yang bersih dan ramah pengembang. Berikut cara kerjanya secara praktis:
Mulai dengan manajemen kredensial—Client::from_env() menangani otentikasi secara otomatis dengan membaca variabel lingkungan Anda. Tidak perlu mengirim kredensial secara manual, tidak perlu khawatir tentang keamanan.
Kemudian konfigurasikan agen AI Anda. Pola Agent Builder memungkinkan Anda menentukan model dan instruksi sistem di awal. Anggap saja ini sebagai pengaturan kepribadian dan atu

Ada sesuatu yang menarik tentang bagaimana AI berkomunikasi melalui bahasa manusia—karena itu benar-benar satu-satunya kerangka yang kita bangun untuk saling pengertian.
Tapi inilah intinya: itu berbicara dengan cara ini karena kita melatihnya begitu. Kita merancang seluruh model interaksi berdasarkan bagaimana manusia berpikir dan memproses informasi.
Jadi orang langsung menyimpulkan. "Oh, ini pada dasarnya replika dari kita." Tidak. Itu salah paham di sana.
Itu jauh dari itu. Menggunakan bahasa kita tidak membuatnya menjadi seperti manusia pada intinya. Media bukanlah pesan ketika berbicara

Ketertarikan terhadap desentralisasi frontend sepenuhnya melewatkan intinya. Mari kita jujur: lapisan kritis yang benar-benar membutuhkan desentralisasi adalah infrastruktur backend publik. Frontend Anda yang berada di server terpusat? Itu sebenarnya tidak utama. Jika antarmuka terpusat itu turun, siapa pun dengan keterampilan teknis dasar dapat menyebarkannya kembali di tempat lain. Bottleneck sebenarnya adalah apakah operasi backend inti Anda benar-benar berjalan di protokol desentralisasi atau hanya memberi lip service pada konsep tersebut. Itulah yang menentukan apakah sistem Anda memiliki

Kehancuran web telah diperingatkan berkali-kali—pertama oleh raksasa media sosial, kemudian oleh revolusi aplikasi mobile—namun web tetap bertahan. Hari ini, bagaimanapun, AI mungkin menulis skenario yang berbeda. Tidak seperti prediksi eksistensial sebelumnya, yang ini mungkin benar-benar akan terjadi. Saat kecerdasan buatan mengubah cara kita mengakses dan mengonsumsi informasi, web tradisional seperti yang kita kenal menghadapi tekanan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Apakah ini menandai gangguan nyata atau ramalan teknologi yang dilebih-lebihkan lainnya tetap menjadi pertanyaan yang p

Desain dasar menentukan batas atas. Dalam skenario ekstrem seperti perdagangan frekuensi tinggi, tekanan penulisan database sering kali akan terungkap—pertumbuhan biaya yang disebabkan oleh pembengkakan status tidak bisa dihentikan.
SeiDB memiliki pendekatan yang cukup menarik: memisahkan antara 「penyimpanan status」 dan 「janji status」. Pendekatan ini dapat meredakan hambatan struktural dari arsitektur tradisional di bawah tekanan TPS tinggi. Dengan kata lain, bukan hanya tentang meningkatkan throughput secara keras, tetapi secara fundamental mendistribusikan ulang tekanan komputasi.

Provinsi Guizhou di Tiongkok mencapai tonggak penting dalam kapasitas komputasi selama tahun 2025, dengan infrastruktur kekuatan komputasinya mencapai 150 EFLOPS—hampir tiga kali lipat dari output tahun sebelumnya. Yang sangat menarik adalah bahwa komputasi cerdas kini mewakili lebih dari 90 persen dari total kapasitas komputasi provinsi, menurut data yang dirilis pada konferensi kerja provinsi minggu ini. Perluasan dramatis ini menegaskan pergeseran strategis wilayah tersebut menuju infrastruktur komputasi canggih, menempatkan Guizhou sebagai pusat yang semakin penting untuk pemrosesan data d

Menghubungkan antara rantai BNB dan Solana menghadirkan hambatan teknis yang cukup serupa, sejujurnya. Kompleksitas lintas rantai tidak banyak berubah terlepas dari jaringan mana yang Anda hubungkan.

Metode on-chain Sei menunjukkan momentum nyata menjelang 2025. Aktivitas kontrak pintar telah sekitar dua kali lipat, dan berikut yang menarik perhatian: kontrak yang kembali digunakan sekarang melebihi kontrak baru—itu biasanya tanda kecocokan produk-pasar yang sebenarnya daripada hanya gangguan dari proyek baru yang muncul.
Di sisi eksekusi, jaringan menangani sekitar 2.2M transaksi EVM setiap hari dalam kondisi nyata, dengan lebih dari 800K pengguna aktif harian yang benar-benar menjalankan aplikasi. Waktu blok sekitar 0.5 detik sementara pasar berjalan menunjukkan konsistensi kinerja yang