TokenTreasury_

Mantle Mainnet gần đây đã thực hiện Hard Fork Limb phù hợp với bản nâng cấp giao thức Ethereum mới nhất. Bản nâng cấp này triển khai các khả năng nâng cao trên toàn mạng lưới, cho phép người dùng truy cập các tính năng cải tiến với khả năng xử lý giao dịch cao hơn, các biện pháp bảo mật được củng cố và chi phí giao dịch giảm đáng kể.
Sự nâng cấp này định vị Mantle như một giải pháp mở rộng cạnh tranh trong hệ sinh thái Layer 2, cung cấp hiệu suất và hiệu quả chi phí mà người dùng đang tìm kiếm trong thị trường hiện tại.

Một giải pháp quyền riêng tư, nếu chỉ có thể hữu ích trong những tình huống cực đoan và chỉ dành cho một số ít người, thì gần như không thể trở thành hạ tầng thực sự. Bảo vệ quyền riêng tư có sức sống thực sự nhất định phải hướng tới đại chúng, dành cho người dùng phổ thông.
Chìa khóa nằm ở mức độ này: sử dụng thuận tiện hàng ngày, không gây gánh nặng thêm, không phức tạp; khi cần phối hợp với kiểm toán, tuân thủ quy định, xác minh trên chuỗi, cũng không đột nhiên bị chặn lại. Đây mới là mục tiêu cuối cùng của thiết kế quyền riêng tư — vừa bảo vệ quyền riêng tư, vừa phù hợp với nhu cầu thực tế

Khi so sánh chứng minh không kiến thức (ZK) và mã hóa toàn phân phối (FHE), khoảng cách trưởng thành là rõ ràng. Công nghệ ZK đã đạt đến trạng thái sản xuất, cung cấp các giải pháp mainnet trực tiếp như Polygon zkEVM, zkSync Era và Scroll—được chứng minh quy mô lớn qua nhiều triển khai ZK-rollup. Ngược lại, FHE vẫn còn trong giai đoạn sơ khai: hầu hết các triển khai vẫn giới hạn trong testnet và nguyên mẫu, với hoạt động phát triển tích cực đang diễn ra trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu. Trong khi các dự án đầy hứa hẹn đang đẩy giới hạn, FHE vẫn chưa đạt được độ trưởng thành vận hành như Z

Những giải pháp an toàn sáng tạo tại sao luôn gặp khó khăn trong việc được công nhận? Nói đơn giản là thiếu tiêu chuẩn chung.
Bạn vừa mới phát triển một phương pháp mới để đo lường thiệt hại thực sự của AI, kết quả thì sao? Các phản biện ngay lập tức hỏi: 「Điểm số TruthfulQA của bạn thế nào?」
「Chờ đã, chúng tôi hoàn toàn không kiểm tra TruthfulQA, thứ đó không có ý nghĩa với phương án của chúng tôi.」
「Không có tiêu chuẩn chuẩn nào sao?」
Vì vậy, các giải pháp sáng tạo bị từ chối. Không có tiêu chuẩn đánh giá được công nhận trong ngành, ngay cả ý tưởng tốt nhất cũng không thể thoát khỏi phòng th

Quyền riêng tư gặp tuân thủ quy định ở quy mô lớn
Công nghệ quyền riêng tư từ lâu đã đối mặt với các yêu cầu về quy định, nhưng điều đó đang thay đổi. Hai dự án—Billions Network và Miden—đang tích cực giải quyết thách thức này bằng cách xây dựng hạ tầng cho phép cả bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ và khung pháp lý sẵn sàng tuân thủ.
Nếu bạn quan tâm đến cách các nhóm này đang thu hẹp khoảng cách giữa các giao dịch riêng tư và tiêu chuẩn quy định, hãy đánh dấu lịch của bạn. Đây là một trong những điểm giao nhau hiếm hoi nơi đổi mới kỹ thuật trực tiếp giải quyết các rào cản trong việc áp dụng thực

Có vẻ như là một bản cập nhật nhỏ nhặt, nhưng thực chất lại ẩn chứa ý nghĩa sâu xa.
Hành động lần này của Polygon không phải là theo đuổi xu hướng, mà là xây dựng cơ sở hạ tầng hợp pháp hóa — thực sự là các kênh ra vào tiền pháp định, cũng như kế hoạch thực thi tại thị trường Mỹ.
Phủ sóng 48 bang, 50.000 điểm offline, tích hợp cơ chế đổi tiền trên chuỗi và ngoài chuỗi, đây không phải là trò lừa đảo về khái niệm. Đây là bước quan trọng để blockchain từ lý thuyết chuyển sang ứng dụng thực tế. Nhiều người vẫn tranh luận về thời điểm tiền mã hóa trở thành phổ biến, trong khi Polygon đã bắt đầu làm

Mối đe dọa âm thầm đằng sau các Đại lý AI: Tại sao Dữ liệu thô có thể trở thành kẻ thù tồi tệ nhất của bạn
Dưới đây là điều mà hầu hết mọi người vẫn chưa nói đến: cuộc cách mạng Đại lý AI có một điểm yếu nghiêm trọng được tích hợp sẵn.
Nó gọi là Tiêm lệnh gián tiếp — và nó còn nguy hiểm hơn những gì nghe có vẻ.
Hãy tưởng tượng thế này: Một Đại lý AI quét các trang web chưa được xác minh để lấy dữ liệu thị trường, lệnh vận hành, bạn đặt tên đi. Nhưng nếu có ai đó cấy mã độc hại ẩn trong dữ liệu đó thì sao? AI đọc nó, hiểu nhầm thành lệnh hợp lệ, và thực thi nó. Đại lý của bạn vừa bị chiếm quyền

Các đại lý AI đang định hình lại thương mại thực tế như thế nào? Việc tích hợp các giao thức thanh toán với trí tuệ nhân tạo đang mở ra những khả năng mới. Thông qua các cơ chế khám phá dịch vụ phân tán, các đại lý AI hiện có thể xác định và truy cập dịch vụ một cách liền mạch. Khi một yêu cầu dịch vụ được khởi tạo, hệ thống sẽ tạo ra một yêu cầu thanh toán, sau đó được giải quyết trực tiếp trên chuỗi với các kiểm soát quyền rõ ràng và giới hạn ngân sách đã định trước. Cách tiếp cận này kết hợp quyết định tự động của đại lý với xác minh bằng bằng chứng mật mã, tạo ra một khung làm việc nơi việ

Có một quan sát thú vị. Kỹ sư của Anthropic Boris Cherny đã chia sẻ một hiện tượng: Claude Code chỉ trong vòng một tuần rưỡi đã hoàn thành độc lập toàn bộ mã nguồn của dự án Claude Cowork. Dữ liệu này thực sự rất ấn tượng.
Điều đáng để suy nghĩ hơn là xu hướng phản ánh phía sau — chúng ta đang dần tiến gần hơn đến vòng lặp tự cải tiến tự động hóa (RSI). Quá trình này vẫn chưa hoàn thiện, nhưng bạn có thể nhận thấy những dấu hiệu ban đầu: AI đã bắt đầu sử dụng khả năng của chính mình để tối ưu hóa quy trình làm việc của mình, hình thành vòng lặp phản hồi kín.
Điều này không chỉ đơn thuần là vấn

Dưới đây là cách hoạt động cơ bản của một phép toán Solidity dưới lớp nền. Lấy ví dụ đơn giản như uint c = a + b — nó có vẻ đơn giản khi bạn viết, nhưng trình biên dịch sẽ dịch nó thành một thứ hoàn toàn khác ở cấp độ mã bytecode.
Sau khi biên dịch, bạn sẽ nhận được các mã lệnh (opcode) trông roughly như sau:
PUSH1 a
PUSH1 b
ADD
Đó là EVM đang nói. Mỗi lệnh được thực thi lần lượt từng cái một. Client xử lý từng opcode một theo thứ tự, đẩy giá trị vào stack, thực hiện các phép toán, rồi chuyển sang lệnh tiếp theo. Không có mẹo vặt, không có phép thuật — chỉ là một chuỗi các bước xác định để biế

Tại sao robotics gặp khó khăn: không phải về trí tuệ
Vấn đề thực sự? Các silo thông tin.
Cách thiết lập ngày nay bị phân mảnh. Mỗi robot học độc lập. Mỗi đội tàu hoạt động riêng lẻ. Các nhà cung cấp khác nhau liên tục xây dựng lại các giải pháp giống nhau từ đầu. Điều này không hiệu quả khi quy mô lớn.
Điều gì sẽ xảy ra nếu mô hình đảo ngược?
Thay vì "phần mềm robot" nằm trong các hộp, hãy tưởng tượng một lớp trí tuệ chia sẻ. Một nơi mà các máy móc có thể trao đổi kiến thức. Nơi mà ngữ cảnh chảy qua các hệ thống. Nơi mà tài nguyên không bị sao chép vô tận.
Đó là cách bạn chuyển từ các nhóm rời

Các đại lý AI đang trải qua sự tiến hóa nhanh chóng—chuyển từ các chức năng chatbot cơ bản thành các hệ thống thực sự tự chủ có khả năng tiến hành nghiên cứu độc lập, đưa ra quyết định sáng suốt và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trên toàn bộ không gian kỹ thuật số mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Tuy nhiên, bất chấp những bước tiến đáng kể này, vẫn còn một khoảng trống về hạ tầng quan trọng. Các đại lý AI hiện tại vẫn hoạt động mà không có cơ chế nội bộ để thanh toán trực tiếp cho các dịch vụ thiết yếu—dù đó là truy cập các luồng dữ liệu cao cấp, gọi các API chuyên dụng, hay

Đừng nghĩ về Ethereum là đắt đỏ nữa. Câu chuyện thực sự ở đây là về hiệu quả.
Khi bạn thay đổi góc nhìn đó, một thế giới các khả năng mở ra.
Các loại trường hợp sử dụng trên chuỗi nào thực sự trở nên khả thi bây giờ? Thanh toán vi mô mà trước đây không khả thi về mặt kinh tế. Thanh toán định kỳ cho các phái sinh. Xác minh chuỗi cung ứng theo thời gian thực. Cơ chế chơi game không tin cậy với cập nhật trạng thái liên tục. Thậm chí các tương tác DeFi nhỏ nhẹ trước đây đã ăn vào lợi nhuận.
Bước đột phá không chỉ là phí thấp hơn—mà là về những gì trước đây không thể thực hiện được vì kinh tế học k

Các nhà giao dịch AI thay thế nhà giao dịch con người—đây có phải là cuộc cách mạng DeFi tiếp theo hay chỉ là cơn sốt đang quay vòng trên thị trường lần nữa?
Trong một cuộc trò chuyện gần đây trong ngành, Aster (CEO của một nền tảng trao đổi phi tập trung) đi sâu vào chính xác câu hỏi này. Luận điểm chính: thị trường dường như đang dần chuyển hướng ưu tiên sang các chiến lược giao dịch dựa trên AI hơn là các phương pháp giao dịch truyền thống của con người.
Câu chuyện về các nhà giao dịch AI đã ngày càng thu hút sự chú ý trong giới DeFi. Liệu nó có thực sự là một đổi mới trong cơ chế giao dịch

Xây dựng hệ thống thông minh với Rust vừa trở nên mượt mà hơn. Thư viện Rig tối ưu hóa việc phối hợp LLM thông qua kiến trúc sạch sẽ, thân thiện với nhà phát triển. Dưới đây là cách hoạt động thực tế:
Bắt đầu với quản lý chứng thực—Client::from_env() xử lý xác thực tự động bằng cách đọc biến môi trường của bạn. Không cần truyền thủ công chứng thực, không lo lắng về bảo mật.
Sau đó cấu hình AI agent của bạn. Mẫu Agent Builder cho phép bạn xác định mô hình và hướng dẫn hệ thống ngay từ đầu. Hãy nghĩ nó như thiết lập tính cách và quy tắc tương tác cho LLM của bạn trước khi bắt đầu thực thi.
Việc

Có điều gì đó thú vị về cách AI giao tiếp qua ngôn ngữ con người—bởi vì đó thực sự là khung framework duy nhất chúng ta đã xây dựng để hiểu nhau.
Nhưng vấn đề ở đây là: nó nói theo cách này vì chúng ta đã huấn luyện nó như vậy. Chúng ta thiết kế toàn bộ mô hình tương tác dựa trên cách con người suy nghĩ và xử lý thông tin.
Vì vậy, mọi người dễ dàng đi đến kết luận. "Ồ, nó về cơ bản là bản sao của chúng ta." Không đúng. Đó chính là sự hiểu lầm ngay từ đầu.
Nó không gần như vậy. Việc sử dụng ngôn ngữ của chúng ta không làm cho nó trở nên giống con người về bản chất. Phương tiện không phải là thô

Sự ám ảnh về phân quyền frontend hoàn toàn bỏ qua điểm mấu chốt. Hãy thành thật: lớp quan trọng thực sự cần phân quyền là hạ tầng backend công cộng. Frontend của bạn nằm trên một máy chủ tập trung? Thật sự đó là thứ thứ yếu. Nếu giao diện tập trung đó gặp sự cố, bất kỳ ai có kỹ năng kỹ thuật cơ bản đều có thể triển khai lại ở nơi khác. Thứ thực sự gây tắc nghẽn là liệu các hoạt động backend cốt lõi của bạn có thực sự chạy trên các giao thức phân quyền hay chỉ đang làm màu với khái niệm đó. Đó mới là yếu tố quyết định hệ thống của bạn có thực sự bền vững hay chỉ là màn trình diễn.

Sự sụp đổ của web đã bị dự đoán nhiều lần—đầu tiên bởi các ông lớn mạng xã hội, sau đó là cuộc cách mạng ứng dụng di động—nhưng nó vẫn tồn tại. Tuy nhiên, ngày nay, AI có thể đang viết một kịch bản khác. Khác với những dự đoán về sự tồn tại trước đây, dự đoán này có thể thực sự trở thành hiện thực. Khi trí tuệ nhân tạo định hình lại cách chúng ta truy cập và tiêu thụ thông tin, web truyền thống như chúng ta biết đang đối mặt với áp lực chưa từng có. Liệu điều này có thực sự là một cuộc đột phá hay chỉ là một lời tiên tri công nghệ bị thổi phồng khác vẫn là câu hỏi đáng để theo dõi sát sao.

Thiết kế nền tảng quyết định giới hạn trên. Trong các tình huống giao dịch tần suất cao như thế này, áp lực ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu thường sẽ lộ ra — chi phí tăng do trạng thái phình to không thể dừng lại.
Ý tưởng của SeiDB khá thú vị: tách riêng "lưu trữ trạng thái" và "cam kết trạng thái". Cách làm này giúp giảm bớt các điểm nghẽn cấu trúc trong kiến trúc truyền thống dưới áp lực TPS cao. Nói cách khác, không phải là tăng tốc độ xử lý tối đa, mà là phân bổ lại áp lực tính toán một cách căn bản.

Tỉnh Quý Châu của Trung Quốc đạt được một cột mốc quan trọng về năng lực tính toán trong năm 2025, với hạ tầng sức mạnh tính toán đạt 150 EFLOPS—gần gấp ba lần sản lượng của năm trước. Điều đặc biệt đáng chú ý là tính toán thông minh hiện chiếm hơn 90 phần trăm tổng năng lực tính toán của tỉnh, theo dữ liệu được công bố tại hội nghị công tác tỉnh tuần này. Sự mở rộng đáng kể này nhấn mạnh sự chuyển dịch chiến lược của khu vực hướng tới hạ tầng tính toán tiên tiến, định vị Quý Châu trở thành một trung tâm ngày càng quan trọng cho xử lý dữ liệu và các ứng dụng dựa trên AI trong nền kinh tế số rộ