TokenTreasury_

Базовий дизайн визначає межу можливостей. У таких крайніх сценаріях, як високочастотна торгівля, навантаження на запис у базу даних часто стає очевидним — зростання витрат через розширення стану просто не зупиняється.
Ідея SeiDB досить цікава: розділити «збереження стану» і «обіцянку стану». Такий підхід дозволяє зменшити структурні вузькі місця традиційної архітектури під високим TPS. Іншими словами, мова йде не про жорстке збільшення пропускної здатності, а про фундаментальне перерозподілення обчислювального навантаження.

Китайська провінція Гуйчжоу досягла важливої віхи у обчислювальній здатності у 2025 році, її інфраструктура обчислювальної потужності досягла 150 EFLOPS — майже втричі більше за показники попереднього року. Особливо варто відзначити, що інтелектуальні обчислення тепер становлять понад 90 відсотків від загальної обчислювальної потужності провінції, згідно з даними, оприлюдненими на провінційному робочому зібранні цього тижня. Це драматичне розширення підкреслює стратегічний перехід регіону до передової обчислювальної інфраструктури, позиціонуючи Гуйчжоу як все більш важливий центр для обробки д

Мостовий зв'язок між ланцюгами BNB та Solana насправді має дуже схожі технічні труднощі. Складність міжланцюгових операцій майже не змінюється незалежно від того, які мережі ви з'єднуєте.

Показники на блокчейні Sei демонструють реальний імпульс у напрямку 2025 року. Активність смарт-контрактів приблизно подвоїлася, і ось що привертає увагу: контракти з поверненням тепер переважають нові — це зазвичай ознака справжнього відповідності продукту ринку, а не просто шуму від нових проектів.
З точки зору виконання, мережа обробляє близько 2.2М EVM-транзакцій щодня у реальних умовах, з понад 800К активних щоденних користувачів, які фактично використовують додатки. Час блокування близько 0.5 секунд, а ринки працюють стабільно, що свідчить про стабільність продуктивності. Ці цифри вказую

Розробник щойно зробив 178 комітів за один день — хоча він швидко зазначає, що приблизно 100 з них були витрачені на ознайомлення з робочим процесом розробки, тому фактичний обсяг якісної роботи трохи скромніший.
Головна подія? Вони створили власний лічильник токенів для відстеження використання контексту по файлах після того, як зрозуміли, що швидко витрачають свій вікно контексту. Це та проблема, яка виглядає інакше, коли працюєш з кодуванням за допомогою AI — управління цим бюджетом токенів стає так само важливим, як і управління власним кодом.

Bitcoin починався як чиста система рівноправних учасників—проста, елегантна, без посередників. Переносимося до сьогодні, і наратив ускладнюється. Інтеграція DeFi відкрила двері, звісно, але доступ до старих активів? Це стало головоломкою. Проблеми сумісності старих гаманців, обмеження мостів, фрагментація ліквідності між ланцюгами—це вже не дрібні точки тертя. Питання не в тому, чи належить Bitcoin у DeFi; питання у тому, як ми вирішимо реальні операційні головоломки. Куди рухається BTC у цій екосистемі? Саме це дійсно важливо.

Екосистема Solana лише розпочала свій шопінг-сезон із новим імпульсом. Мережа тепер використовує інтеграцію протоколу x402 разом із останніми розробками (Unified Compute Protocol), що є значним оновленням у ефективності транзакцій та сумісності dApp. Цей технічний досягнення відкриває нові можливості для розробників і трейдерів, що працюють на блокчейні Solana.

Нещодавно відбулася цікава глибока дискусія про останні досягнення FLUX.2. Обговорювалися, як технологія розвивається і що це означає для ширшої екосистеми. Поділені інсайти підкреслюють, чому цей конкретний розвиток привертає увагу з боку будівельників і розробників у цій галузі. Варто звернути увагу, якщо ви слідкуєте за перетином AI та децентралізованих технологій.

Токенізація змінює не лише окремий фінансовий етап, а й всю базову логіку глобальної фінансової інфраструктури. Вбудовуючи механізми регуляторної відповідності безпосередньо у децентралізовану блокчейн-систему, ми руйнуємо часові бар'єри традиційних розрахунків. Що це означає? Транзакції в реальному часі, розрахунки в реальному часі, передача активів у реальному часі — безперебійна робота за масштабування. Від торгівлі акціями до міжнародних платежів, ця реконструкція переписує правила кожної фінансової сцени.

Можливо, справжнім вузьким місцем є те, як сучасні системи штучного інтелекту обробляють персоналізоване безперервне навчання. Створення адаптивних моделей, які еволюціонують разом із потоками даних окремих користувачів, здається простим у теорії, але технічна складність є значною. Що мене захоплює з технічних експериментів, які я провів: навчання на величезних наборах даних твітів із правильними механізмами безперервного навчання відкриває справді потужні інсайти. Різниця між статичними моделями та системами, що навчаються динамічно, є драматичною. Якби команди, що створюють алгоритми для стр

Оновлення XRP Ledger 3.0, запущене у грудні, справляє враження в криптоспільноті. Інвестори схвалюють нові функції, які значно розширюють можливості транзакцій у мережі. Підвищена масштабованість і покращена функціональність відповідають довгостроковим вимогам користувачів і розробників. Багато хто в галузі оптимістично налаштовані щодо того, що це означає для ролі XRP у міждержавних розрахунках і DeFi-додатках. Окрім XRP, криптомир наповнений іншими важливими оновленнями, що на горизонті. Від масштабування на рівні-2 до значних покращень протоколу — темпи інновацій не показують ознак уповільн

Завжди моя пристрасть до екосистеми гаманців самостійного зберігання мотивувала мене досліджувати цю сферу. Раніше створена студія зосереджувалась на розробці екосистеми гаманців, а сьогодні ми нарешті випустили додаток — інноваційну гілку на основі існуючого рішення. Найбільшою новиною цього релізу є те, що ми максимально використали найновіший SDK для підключення гаманців, який значно спрощує процес взаємодії між додатком і гаманцем. За допомогою цього SDK розробники можуть легше створювати децентралізовані додатки, а користувачі отримують більш плавний досвід на ланцюгу. Це лише початок, по

Я все більше переконуюся, що запуск незалежних агентських циклів локально—особливо як інфраструктури командування та контролю—буде надзвичайно важливим у майбутньому. Звісно, спокусливо централізувати все через хмарні AI-сервіси, але ось реальність: якщо ви повністю залежите від зовнішніх API і вони виходять з ладу, вся ваша операція зупиняється. Вам потрібні резервні системи, які можуть працювати автономно. Мати локальні агентські можливості означає, що ваша інфраструктура залишається функціональною навіть при збої або деградації продуктивності upstream-сервісів. Ця надмірність не просто бажа

Ключовий аспект нейтрального правозастосування полягає не у порогах токенів, а у механізмі дизайну. Справжньою потребою є прозорість у всій системі довіри: хто ініціює гарантію, як караються порушення, як налаштовується вікно для оскаржень, чи є арбітражні органи незалежними, які дані в кінцевому підсумку мають бути підтверджені у ланцюгу. Якщо на рівні рішення можна чітко визначити ці елементи, воно варте участі; інакше — це лише централізована система, яка одягнена у Web3-оболонку.

Пам’ятаєте, коли команди бек-офісу дійсно перевіряли транзакції перед їх запуском у реальність? Тепер половина галузі просто спостерігає, як штучний інтелект керує всім у режимі автопілота. Ви налаштовуєте алгоритми, відпочиваєте і сподіваєтеся, що нічого не зламається. Спойлер: щось завжди ламається. Проблема? Ніхто не знає, що відбувається, поки квартальні звіти не повернуться і не виглядають... дивно. Автоматизація чудова, поки не стане погано. Саме тоді ви усвідомлюєте, що ви делегували прийняття рішень системам, яких ніхто насправді не розуміє. Удачі пояснити це відповідності.

Коли вперше з'явилися базові моделі, багато хто вірив, що ми зірвали джекпот — ці гігантські нейронні мережі стануть універсальним мозком, перевищуючим людські можливості майже у всьому.
Виявляється, реальність має інший сценарій.
Розрив між теоретичною здатністю і практичною корисністю зростав швидше, ніж очікувалося. Потужність сирої моделі не автоматично перетворюється на вражаючі застосунки. Реальний двигун, що створює цінність? Динаміка рівня застосунків.
Це зміщення варте уваги для тих, хто будує на розподіленій інфраструктурі. Хоча базові моделі забезпечують основу, як вони впроваджують

Поверхнева простота часто приховує глибоку технічну складність. Реальна проблема у створенні інфраструктури Web3 — це не яскраві функції, а вирішення проблеми інфраструктури. Коли різні компоненти говорять однією мовою, розробники перестають витрачати час на інтеграцію і можуть справді зосередитися на тому, що важливо: масштабуванні своїх проектів. Саме тоді впровадження переходить від теоретичних можливостей до реальної дії. Стандартизація не є гламурною, але вона — основа, яка перетворює все інше на звичайну практику.

Децентралізоване обмін повідомленнями між однолітками набирає реального темпу, особливо в регіонах, де традиційні платформи зв'язку стикаються з жорстким цензуруванням і втратили довіру громадськості. Коли централізована інфраструктура стає ненадійною або скомпрометованою, користувачі природно схиляються до рішень, які повертають контроль у їхні руки. Красота чистої архітектури P2P полягає в простоті: відсутність єдиної точки відмови, відсутність посередника для спостереження або блокування. Цей фундаментальний перехід до розподілених мереж — це не просто тренд, а стає необхідною інфраструктур

AGI ближче, ніж ви можете подумати — і ніхто насправді не знає, що станеться далі.
Перспектива штучного загального інтелекту захоплює та водночас тривожить. Це може бути прорив людства або початок чогось, що ми не зможемо контролювати. Ризики здаються надзвичайно високими.
Давайте чітко визначимо, що таке AGI. Це не просто ще один штучний інтелект, який стає розумнішим у конкретних завданнях. Справжній AGI означає інтелект, здатний виконувати практично будь-яку інтелектуальну роботу — відповідати або перевищувати людські можливості у різних сферах. Це поріг.
Зараз ми ще дуже далекі від цього.

Я повністю перейшов на останній робочий процес розробки з підтримкою ШІ, так само як і багато з вас. Ще вдосконалюю навички написання чистіших технічних завдань для цих інструментів.
Чесно кажучи, це неймовірно, що можна досягти, коли усуваєш ручний вузький місце на кожному етапі. За мінімальної участі людини весь цикл розробки прискорюється значно.
Використовуючи AI-помічники для кодування (як Cursor), мені вдалося згенерувати майже 14 000 рядків коду виробничої якості за один спринт. Рівень автоматизації та якість генерації коду дійсно вражають — без постійних перемикань контексту, без очіку