ビル・ゲイツが人工知能の行方について重い見解を示しました。彼によれば、私たちは—おそらくわずか10年後には—ほとんどの作業に人間が必要なくなる未来を迎えることになるそうです。これが彼の予測する自動化の波です。機械があらゆる業界で重労働をこなせるようになったとき、人間がどんな役割を果たすのか考えさせられます。

idOSネットワークの監査報告が公開され、結果はかなり安定していました。
暗号化シャーディングの部分では漏洩がないことが確認され、SDKと信頼実行環境も検査に合格しました。この仕組みはクロスチェーンIDの保護としてかなり堅実で、データのフラグメント化ストレージはマルチチェーン環境で本当に役立ちます。
トークン面では、総発行量は10億枚でロックされています。コミュニティ側には41.3%のシェアが割り当てられ、主にステーキングやガバナンス投票への参加に使われます。この分配比率は同種のプロジェクトの中でもコミュニティにかなりの発言権を残していると言えます。
あるプラットフォームのランキングイベントもまだ続いていて、Epoch 2のファーミングはどうでしたか？今回のファーミングメカニズムはかなり面白く設計されていて、報酬分配と初期参加度が密接に関係しています。
分散型ID分野は最近活発な動きを見せており、各プロジェクトがこのインフラの入口を争っています。技術監査の合格はあくまで第一歩で、今後はエコシステムへの接続速度や実際の採用率がカギとなります。

Grokは開発者が喜ぶ新機能をリリースしました。GitHub連携付きの組み込みコーディング環境です。これでGrok Codeを通じて直接コーディングやリポジトリ管理ができます。
どうやら彼らは開発者向けツールキットに本気で取り組んでいるようです。今後もさらにアップデートが予定されているとのことです。

考えてみてください：もし自分のAIモデルが実際に何をしているかを検証できないなら、どうやってミッションクリティカルなシステムを任せることができるのでしょうか？
私たちは今まさに、インフラがブラックボックスモデルに引き渡されているのを目の当たりにしています。透明性ゼロ。責任ゼロ。
解決策は？いくつかのプロジェクトは、あらゆる意思決定に暗号学的なスタンプを押す検証レイヤーを構築しています。TEEでロックされた実行により、
→ すべてのアクションに改ざん不可能な署名が付与される
→ 完全な監査証跡がアーキテクチャに組み込まれている
→ 何十億円がかかっている時に「俺を信じろ」だけでは済まされない
分散型インフラには、検証可能な計算が求められます。それ以外は、システミックリスクを抱えてサイコロを振るようなものです。

AI人材争奪戦は激しさを増しており、ある大手テック企業は大きな出血を強いられています。
主要なスマートフォンメーカーが、AIエンジニアたちが競合他社に移籍するのを指をくわえて見ているという、なんとも気まずい状況に陥っています。その流出規模は実に甚大です。複数のシニア人材がソーシャルメディア大手へ、他は有力なAIラボ、さらにはAI安全性に特化した研究企業へと転職しています。
その一方で、同社のCEOはというと……まあ、興味深いPR施策を次々と打ち出しています。
対照的なのは、競合他社が最先端のAIモデルを開発し、優秀な人材を次々と獲得しているのに対し、この会社はイノベーションよりも事態の収拾に奔走しているように見える点です。まさに、面目を保とうとしてレースに遅れを取る典型例です。
テクノロジー業界では、人材はビジョンについていきます。そして今、そのビジョンは他所にあるようです。

いくつかのインフラプロジェクトは、後から振り返るとまるでピースがぴったりとはまるように感じられます。
異なるブロックチェーンやdApps間で機能する統合型IDシステムを考えてみてください。idOSはまさにそれを構築しているようです。1つのアイデンティティレイヤーがチェーンやアプリケーション間を摩擦なく移動できるようになると、Web3インフラが本当に提供できる新たな可能性が解き放たれます。
本当の転換点は？エコシステム全体が支持できる共通の標準を確立することです。

現在、ユーザー認証および規制遵守システムが多くのプロジェクトの発展を深刻に妨げています。
一部のインフラストラクチャソリューションはこのプロセスをバックグラウンドで静かに処理できるため、ステーブルコインプラットフォームはより機敏に進化し、ユーザーも複雑な手続きを煩わされることなくシステムに参加できます。技術的な障壁が減少するにつれて、暗号決済アプリケーションの大規模な普及が加速しています。

投稿が注目を集めると、人々は私の言っていることを深読みしがちです。でも、実際はそのままの意味で言っています。私は比喩的なことではなく、文字通りの意味です。「マシンは人間より速く学習する」と言うとき、それは純粋なトレーニング速度のことです。例えば、PPOトレーニングの実行を考えてみてください。人間が概念的に理解するのに何時間もかかることを、モデルは30秒で処理します。最適化すればさらに速いかもしれません。隠された比喩や壮大な哲学はありません。ただ純粋な計算効率が働いているだけです。時には、素直な解釈がまさに正解なのです。

Covalentというプロジェクトが、ブロックチェーンデータとAIシステムを連携させるという非常に興味深い取り組みを行っています。彼らはAIエージェントSDKを構築し、「Model Context Protocol（(MCP)）」と呼ばれるものを展開しました。その目的は、AIモデルがリアルタイムおよび過去のオンチェーンデータに、検証可能なアクセス権を持って直接アクセスできるようにすることです。これにより、ブロックチェーン上で何が起きているかを実際に理解できる、より高度なアプリケーションの構築が可能になります。

ここで何かすごいことが起きている。ただモデルにプロンプトを与えて答えを得る時代はもう過ぎ去った。今は？自分が追いかけていた仮説に対して、再現可能な機械学習実験が検証可能な証拠を生み出すのを文字通り見ている。もはや推測ではなく、実際にテストして再構築できるデータだ。
リサーチの自動化は「やがて来る」ものじゃない。もう「ここ」にある。そして、それは最高の形で常識破りだ。

プロキシの脆弱性がこれ以上悪化しないと思った矢先に、「プロキシ内の秘密裏なプロキシ（Clandestine Proxy In the Middle of Proxy）」攻撃という新たな脅威が登場しました。この多層的なエクスプロイトは、通常のMITM攻撃よりも厄介で、正規のプロキシインフラの背後に隠れます。ノードを運用している人やプロキシ設定に関わる人は、この脅威ベクトルを今すぐ理解する必要があります。攻撃の流れは巧妙で、検知も簡単ではありません。

ほぼ1週間かけて試行錯誤し、自作のスイングトレードボットの主要な部分をようやくすべて調整し終えた。
戦略ロジックからAPI連携、さらにリスク管理モジュールまで、その間に多くの落とし穴があった。しかし、ボットが自分で取引を始めたのを見たときのあの感覚はやはり格別だった——何晩も徹夜した甲斐があったというものだ。
これからは実際の取引テスト段階に入る。このロジックがリアルなマーケットで本当に通用するかどうかを見極める。結局、どれだけバックテストのデータが良くても、市場の洗礼に耐えられなければ意味がない。

私たちは、多くの人が気づいているよりも速いスピードで、機械が支配する現実に向かって突き進んでいます。
最近、マスク氏はこの大胆な予測を口にしています――AIが進化し、従来の仕事が任意になるレベルに到達する、と。私たちは「豊富な経済」に突入し、機械がすべてを処理する時代が来るそうです。これは、見る人によってはユートピアのようでもあり、ディストピアのようでもあります。
本当に興味深いのは？政府もこれをSFとして一蹴しなくなったことです。主要な経済大国は、ロボティクスや自動化を重要な戦略分野として公然と位置づけ、マシン同士の経済を支えるインフラに資源を投入しています。
ただし、この変革のためのインフラ層は分散化されている必要があります。少数の企業が管理する中央集権型サーバー上で機械経済を運営するわけにはいきません。ここで、デバイス接続のために設計されたブロックチェーンプロトコルが、単なる話題を超えて実際に意味を持ち始めるのです。

たった今見つけたんだけど、Mobyscreenerが$PLUTO トラッキングのサポートを開始した！ついにこれをちゃんと監視できるようになった。ダッシュボードへのかなり良い追加だね。

SN64、現在明らかにBittensorのサブネットのトップに入っています。
$TAO は引き続き印象的です。

ほとんどのプロジェクトは、本人確認とコンプライアンスチェックを一緒にまとめようとすると苦戦します。この組み合わせは通常、摩擦を生み出し、処理が遅くなり、ユーザー体験が悪化し、スケーラビリティが悪夢のようになります。
しかし、一部のインフラソリューションはこの常識を覆しています。コンプライアンスをボトルネックにするのではなく、バックグラウンド層へと押し込んでいるのです。配管のようなもので、誰も見ていませんが、存在することで全てがスムーズに流れます。検証プロセス全体がユーザーにとって見えなくなり、なおかつ規制要件はしっかり満たされます。
これこそ、DeFiが本気で主流採用を目指すなら必要なアーキテクチャの変革です。

マイクロソフトのクラウド部門のリーダーシップに、重大なデータアクセスの問題について連絡しました。重要なデータが彼らのインフラにロックされているため、ビジネス運営が完全に止まっています。既に公式なチャネルを通じてエスカレーションしていますが、今は自動応答ではなく、経営陣の誰かが実際の人的サポートを提供してくれることを期待しています。これこそが、分散型ストレージソリューションが注目を集めている理由です。中央集権的なクラウドプロバイダーに問題が発生すると、事業全体が停止してしまうことがあります。ミッションクリティカルなデータにアクセスできなくなった似たような状況を経験した方はいらっしゃいますか？

次のAIイノベーションの波を実際に支えているものが何か、考えたことはありますか？
モデルを出荷している人も、インフラに苦労している人も、エージェントの訓練やアプリケーションの立ち上げに携わっている人も――絶対に無視できないフレームワークがあります。それが「タスクベースのインテリジェンス経済」です。
これは遠い未来の話ではありません。今まさに、すべてがこの設計図の上に構築されています。
考えてみてください。従来のシステムはどうでしょう？サイロ化されていて、堅苦しい。1つのものを作れば、1つのことしかできません。でも、タスクベースのインテリジェンスは違います。モジュール式で、ダイナミック。必要なときに、必要な場所へ知能が展開されます。
モデルはサービスとなり、エージェントはワーカーになり、アプリはオーケストレーターになります。
スタック全体が再構築されます。すべてをエンドツーエンドで所有するのではなく、分散型インテリジェンスネットワークを活用するのです。支払うのはプラットフォームではなくタスクごと。インフラではなく需要に合わせてスケールします。
そして最大のポイントは――このアーキテクチャは単にパフォーマンスを最適化するだけでなく、システム内での価値の流れそのものを根本的に再構築するということです。
この分野で本気で何かを作りたいなら、この変化をしっかり理解する必要があります。タスクベ

さっきランキングを見たら自分も載っていて、もっと頑張らなきゃと思った。なんでこんなに必死なのか？それはOpenGradientがAIの信頼性問題を根本的に解決してくれる日を待っているから。
あなたはAIが出した答えを目をつぶって信じられますか？胸を張って「はい」と言える人はほとんどいないでしょう。
理由はとてもシンプル——AIはまるでブラックボックスのようだからです：
・モデルのパラメータがいつの間にかプラットフォームにこっそりすり替えられているかもしれない
・計算プロセスが誰かに改ざんされている可能性がある
・与えられる文脈に広告が紛れていたり、バックドアが仕込まれていたりするかもしれない
・そもそもAIがどのようにその結論に至ったのか全く分からない
だからこそ「証拠生成」という方向性がとても重要になってくる。もしAIの推論プロセスが検証可能で追跡可能になれば、業界全体の信頼の土台が大きく変わるはずだ。

QVAC FabricのLLMソリューションは、今後数ヶ月にわたり継続的に改良されていきます——目標は、大規模言語モデルがあらゆるGPU、あらゆるオペレーティングシステム、あらゆるエンドデバイスでローカル推論を実行できるようにし、本当の意味でのスケールアウトを実現することです。
彼らの最新の研究には画期的な進展がありました：モバイル端末のGPU上で初めてモデルのファインチューニングに成功しました。これは何を意味するのでしょうか？以前はAIモデルのトレーニングにはクラウドの計算力に頼る必要がありましたが、今やスマートフォンやタブレットなどのデバイスも参加できるようになりました。分散型AIネットワークにとって、これは転換点となる可能性があります——計算力がデータセンターに独占されることなく、誰もが自分のデバイスでネットワークノードになれるのです。
エッジコンピューティングとオンチェーンAIの想像力がさらに広がりました。