CoinProphet_ETH

Injective робить стабільний прогрес у тіні. За минулий рік протокол накопичив 30,8K комітів — цей показник став другим серед усіх мереж Layer 1. Це не просто шум. Це свідчить про послідовну роботу у сферах основної інфраструктури, інструментів для розробників і надійності системи. Цікаво, що тут важливий час. Активність розробників зазвичай передбачає щось важливе, перш ніж це стане відомо широкій аудиторії. Коли будівельники так активно працюють, це зазвичай означає, що основа стає міцнішою для того, що буде далі.

2025 року ШІ завершує трансформацію з "фабрики контенту" до "виконавця завдань". Уявіть, що AI Agent більше не просто генерує текст, а може самостійно планувати стратегію, викликати різноманітні інструменти, вести переговори, здійснювати платежі — вам потрібно лише встановити мету, а решту залишити ШІ.
Що це означає для DeFi взаємодії, виконання розумних контрактів та всієї екосистеми Web3? Вартість співпраці наближається до нуля.
Глибше йдеться про трансформацію економічної моделі. Традиційна модель зростання Соллоу зіткнулася з потолком, а AI Agent розбиває цю межу, спричиняючи трансформацію

Автономні системи розвиваються з неймовірною швидкістю, але підтримуюча інфраструктура не йде в ногу. Роботи, AI-агенти, великі моделі — все швидко впроваджуються у виробничі середовища. Але з боку інфраструктури? Більшість рішень все ще працює як чорний ящик.
Настоящий вузол не в можливостях anymore. Це прозорість і спостережуваність. Оскільки ці автономні системи стають більш критичними, нам потрібна інфраструктура, яка дійсно дозволяє бачити, що відбувається під капотом. Не здогадуватися. Не непрозорі рівні моніторингу. Реальний час для розуміння того, як ці системи працюють, виходять з лад

Перевірка транзакцій стала ще зручнішою. Користувачі тепер можуть завершити перевірку за допомогою пароля замість традиційних методів, що дає вам більше гнучкості у способах захисту ваших операцій. Це надійний крок для балансування безпеки та зручності—особливо коли потрібен швидший час підтвердження без компромісу з захистом.

Оновлення Ardor привертають увагу в технічній спільноті. З переходом NXT до архітектури дочірніх ланцюгів та запуском Ardor v2.5.3 проект входить у важливу фазу еволюції. Ця структурна зміна є значущим кроком вперед у дизайні екосистеми платформи. Поєднання архітектурної оптимізації та регулярних оновлень версій відображає прагнення проекту до масштабування та покращення його блокчейн-інфраструктури. Такі кроки зазвичай сигналізують про підвищену потенціал взаємодії та кращий розподіл ресурсів у мережі.

Нещодавно отримав свій Gas ID через ETHGas 🪪
З моменту запуску Beacon Chain я витратив 0.1069 ETH на комісії за газ під час торгівлі та взаємодії з мережею. На даний момент я зібрав 25 Beans. Цікаво відстежувати, скільки ви фактично спалюєте на транзакційні витрати з часом — ця метрика справді показує шлях активного учасника екосистеми.
Якщо ви з перших днів, перевірте, скільки ви витрачаєте на газ. Статистика може вас здивувати.

Навчальні посібники з AI-кодінгових інструментів, що заповнюють Інтернет, можливо, закладають невидиму бомбу
Говорю це тому, що незалежно від того, чи використовуєте ви Claude Code, Cursor чи інші AI-інструменти для розробки, потрібно звернути увагу на один легко ігнорований аспект безпеки.
Поглянувши на ланцюг атак за останні кілька років, стає зрозуміло. Спочатку хакери націлювалися на Telegram, електронну пошту та інші соціальні канали, що містять особисту інформацію. Після витоку інформації? Наступним кроком, природно, є цільова атака на пов’язані криптогаманці та активи. Ця логіка дуже пр

Ми зробили суттєвий прогрес у наших зусиллях щодо налагодження — вдалося успішно витягти та розкодрувати таблицю транзакцій з indexdb. Цікава частина: ті ZEC-ноти, за якими ми слідкували, фактично з'явилися у даних. Знайшли три нотки по 150 ZEC, що там лежать. Однак, ми стикаємося з особливістю при парсингу вихідних даних. Коли ми витягуємо записи нот, кожен з них показує undefined у полі доступності для витрат. Це дивно, оскільки нотки явно зберігаються та витягуються, але статус доступності не заповнюється як очікується. Варто глибше дослідити структуру даних, щоб з’ясувати, чи це проблема п

Спочатку я підозрював проблему з розбором або що це причина недоступності коштів. Чесно кажучи, я вже втратив надію. Але я постійно перезапускал гаманець zashi, і поступово процес синхронізації піднімався до 90%. Саме тоді сталося диво — у гаманці раптово з’явився баланс. Моя перша тестова транзакція ZEC успішно пройшла, на рахунок надійшло 1 ZEC.

Нещодавно я випробував функцію створення аватарів 0xMiden, і незалежно від того, як я налаштовував різкість, вона здавалася дещо дивною. Цікаво, що це навпаки підкреслює унікальну позицію самого проекту.
0xMiden був створений Polygon і працює незалежно, являючи собою проект (zkVM) — нульове знання віртуальну машину. На відміну від більшості проектів, які прагнуть підвищити швидкість ланцюга, ціль 0xMiden є більш прагматичною — створити "справжню систему обчислень на ланцюгу, спеціально розроблену для доказів нульового знання".
Це проявляється у виборі технічної стратегії: більшість ZK-проектів

Коли більшість людей ще базуються на функціях, зібраних на основі вчорашніх технологій, те, що справді змінює правила гри, приховано вдосконалюється у тіні.
Miden testnet v0.12 вже запущено.
Це не просто ще одна тестова мережа — це зовсім інший підхід. Віртуальна машина, спроектована з нуля, створена спеціально для паралельного виконання та доказів клієнтів. Іншими словами, те, що може працювати, і традиційна VM — це зовсім різні рівні.
Гаманці, екосистемні додатки — все це тестується на цій платформі. Справжні будівельники вже можуть відчути можливості, які відкриває ця архітектура. Майбутня

Ще один стартап у галузі базових моделей штучного інтелекту справляє враження, виходячи на публічний ринок — і ось що цікаво: вони роблять це з підходом відкритих ваг як стандартом, а не зберігаючи технології в таємниці. Більше того, команда, яка стоїть за цим, базується у Китаї. Ця зміна сигналізує про більшу тенденцію в тому, як індустрія ШІ підходить до доступності моделей та конкуренції. Моделі з відкритими вагами стають менш додатковим елементом і більше основною стратегією.

Показники продуктивності зупинилися, всі почали думати про приватність. Останнім часом у галузі активно обговорюється: коли TPS та швидкість підтвердження на різних публічних ланцюгах майже однакові, справжньою конкурентною перевагою стає здатність до приватності.
Блокувальні рівні, суверенітет даних, внутрішні механізми безпеки — ці, здавалося б, абстрактні речі, зараз стають ключовими конкурентними перевагами криптоінфраструктури. Простими словами, наскільки добре ви можете захистити приватність користувачів, безпосередньо впливає на залученість екосистеми та її довгострокову привабливість.

Чи повинні шотландські підприємства надавати пріоритет суверенній AI-інфраструктурі?
Зростання незалежних систем штучного інтелекту змінює підходи організацій до суверенітету даних та технологічної автономії. Для шотландських бізнесів, що працюють у сферах фінансів, блокчейну та цифрових послуг, вибір між власними хмарними рішеннями та суверенними альтернативами має стратегічне значення.
Суверенна AI пропонує чіткі переваги: контроль над зберіганням даних, зменшення залежності від постачальників та відповідність регіональним нормативам. Однак впровадження пов'язане з компромісами — витратами н

Основні користувачі лише зараз починають розуміти vibe coding після кількох років. Крива прийняття продовжується, оскільки розкриття для роздрібних користувачів відстає від ранніх учасників.

Позначте у календарі — BNB Smart Chain запускає хард-форк Fermi 14 січня о 02:30 за UTC. Це оновлення приносить кілька суттєвих покращень для екосистеми: час блоків стає швидшим, остаточність стає більш надійною, а продуктивність децентралізованих додатків (dapp) плавніше масштабується з зростанням обсягу транзакцій. Якщо ви запускаєте валідатори або розробляєте на BNB, ознайомтеся з офіційними деталями та графіком міграції, щоб бути готовими до переходу.

У епоху Індустрії 4.0 штучний інтелект став ключовою інфраструктурою. Планування маршрутів у аеропортах, роботи з розморожування, наземна координація… все залежить від AI, і ефективність дійсно досягла максимуму.
Проблема в тому, що при збої виникають труднощі. Хто несе відповідальність за рішення чорного ящика? Вірусні атаки, забруднення даних, упередженість моделей, розриви системних ланцюгів… межі відповідальності настільки розмиті, що це призводить до втрати довіри користувачів.
З’являється ідея: додати кожному AI-рішенню криптографічне підтвердження. Кожен крок можна простежити, кожне вис

Після глибокого занурення в Miden раптово усвідомив дуже реальну проблему — ми щодня використовуємо блокчейн, але чому здається, що торгівля не така вже й автономна?
Масштабувальні рішення типу Rollup здаються геніальними, їх архітектура складна, але основна проблема полягає в тому: Sequencer контролює порядок транзакцій. Іншими словами, коли ваша транзакція буде оброблена, чи отримає пріоритет, або навіть чи буде вона оброблена взагалі — ці рішення не належать безпосередньо користувачам.
Це схоже на те, ніби ви робите замовлення на біржі, але час його виконання, чи буде воно виконане — залежи

Впродовж півстоліття рух капіталу у традиційній фінансовій системі стикається з трьома основними проблемами: повільністю, високими витратами та складністю процесів. Такий стан давно вже мав бути змінений. З цією метою Polygon оголосив амбітний план — створити екосистему Open Money Stack за наступні 3 роки, радикально перетворивши спосіб руху капіталу. Використовуючи найсучасніші технології блокчейн, підвищити ефективність і знизити витрати на перекази, платежі та розрахунки. Це не просто технічне оновлення, а нове визначення всієї фінансової інфраструктури.

Нещодавно я провів невеликий експеримент із використанням інструментів даних Web3. Імпортуючи інформацію, зібрану з кількох джерел даних ланцюга, я дозволив Claude безпосередньо створювати візуалізовані графіки.
Процес виглядає так: спочатку витягуємо торгові дані з DexScreener та інших платформ агрегації даних DEX, потім за допомогою інструменту爬虫 структуруємо їх у форматі, що легко обробляється, і нарешті передаємо AI для автоматичного створення графіків.
Результат досить хороший. Такий підхід особливо підходить для швидкого аналізу руху на ланцюгу, відстеження змін ліквідності або порівнянн