Білл Гейтс щойно висловив серйозну думку щодо майбутнього штучного інтелекту. За його словами, нас чекає майбутнє — можливо, вже через десять років, — у якому люди не будуть потрібні для більшості завдань. Це хвиля автоматизації, яку він прогнозує. Змушує задуматися, яку роль ми насправді будемо виконувати, коли машини зможуть брати на себе основну роботу в різних галузях.

Аудиторський звіт мережі idOS вже опубліковано, результати досить стабільні.
Що стосується шифрування фрагментів, підтверджено відсутність витоків, SDK та довірене середовище виконання успішно пройшли перевірку. Цей механізм досить надійно захищає кросчейн-ідентичність, а фрагментоване зберігання даних дійсно корисне у мультичейн-середовищі.
Щодо токенів — загальна емісія зафіксована на рівні 1 мільярда. Спільнота отримала 41,3% — переважно для стейкінгу та участі в голосуваннях з управління. Такий розподіл залишає спільноті чимало впливу, як для проєктів цього сегмента.
Рейтингова активність

Grok щойно запустив те, що сподобається розробникам — вбудоване середовище для програмування з інтеграцією GitHub. Тепер ви можете буквально писати код і керувати своїми репозиторіями безпосередньо через Grok Code.
Схоже, вони серйозно взялися за інструменти для розробників. За чутками, незабаром з’являться нові оновлення.

Подумайте про це: якщо ви не можете перевірити, що насправді робить ваша AI-модель, як ви можете довірити їй критично важливі системи?
Ми буквально спостерігаємо, як інфраструктуру передають моделям-чорним ящикам просто зараз. Нуль прозорості. Нуль відповідальності.
Вирішення? Деякі проєкти створюють верифікаційні шари, які криптографічно підтверджують кожне окреме рішення. Виконання із захистом TEE означає:
→ Кожна дія отримує підпис, захищений від підробки
→ Повний аудитний слід інтегрований у архітектуру
→ Більше ніякого "повір на слово", коли на кону мільярди
Децентралізована інфраструктур

Війна за таланти в сфері штучного інтелекту стає жорстокою, і один технологічний гігант сильно втрачає позиції.
Великий виробник смартфонів опинився в незручному становищі — його інженери зі штучного інтелекту масово йдуть до конкурентів. Відтік кадрів? Величезний. Кілька старших спеціалістів перейшли до великої соціальної мережі, інші — до провідних AI-лабораторій, деякі навіть обрали дослідницьку компанію, що фокусується на безпеці ШІ.
Тим часом генеральний директор компанії продовжує робити... ну, назвемо це цікавими PR-ходами.
Контраст разючий: поки конкуренти створюють передові моделі шту

Деякі інфраструктурні проєкти стають очевидними, коли озираєшся на них згодом.
Візьмемо, наприклад, уніфіковані системи ідентифікації, які працюють на різних блокчейнах і dApps — здається, саме це і створює idOS. Коли один ідентифікаційний рівень може безперешкодно переміщатися між ланцюгами та застосунками, це відкриває абсолютно нові можливості для того, що може реально запропонувати інфраструктура Web3.
Справжня зміна? Встановлення єдиного стандарту, який об’єднає всю екосистему.

Наразі системи верифікації користувачів і регуляторної відповідності серйозно гальмують розвиток багатьох проєктів.
Деякі інфраструктурні рішення можуть непомітно виконувати цей процес у фоновому режимі — таким чином, платформи стейблкоїнів можуть рухатися більш гнучко, а користувачі приєднуються до системи без необхідності проходити складні процедури. Із зменшенням технічних бар'єрів масове впровадження крипто-платіжних застосунків прискорюється.

Люди часто надто ускладнюють мої слова, коли пост набирає популярності. Але справа ось у чому — я говорю буквально, а не загадково. Коли я кажу, що машини навчаються швидше за людей, я маю на увазі чисту швидкість навчання. Наприклад, тренування з PPO: те, на що людині потрібно години, щоб зрозуміти концептуально, модель обробляє за 30 секунд. Можливо, ще швидше з оптимізацією. Жодної прихованої метафори, жодної великої філософії. Просто чиста обчислювальна ефективність робить свою справу. Іноді пряме тлумачення є саме тим, що потрібно.

Є проєкт під назвою Covalent, який працює над доволі цікавою річчю — з’єднанням даних блокчейна з AI-системами. Вони створили AI Agent SDK і запустили так званий Model Context Protocol (MCP). У чому суть? Дозволити AI-моделям напряму отримувати доступ до реальних та історичних даних у мережі, з верифікованим доступом за замовчуванням. Це відкриває можливості для створення більш складних застосунків, які дійсно розуміють, що відбувається у блокчейні.

Тут відбувається щось шалене. Ми вже вийшли за межі епохи, коли моделі просто використовували для отримання відповідей. Зараз? Я буквально спостерігаю, як відтворювані ML-експерименти генерують перевірювані докази для гіпотез, за якими я полював. Це не спекуляції — це фактичні дані, які я можу тестувати й відтворювати.
Автоматизація досліджень не просто наближається. Вона вже тут. І це абсолютно безмежно в найкращому сенсі.

Щойно ви подумали, що вразливості проксі не можуть стати гіршими, з’являється новий звір: атака "Прихований проксі всередині проксі". Ця багаторівнева експлуатація підступніша за типовий MITM, оскільки ховається за легітимною проксі-інфраструктурою. Кожен, хто запускає ноди або працює з проксі-серверами, повинен якнайшвидше зрозуміти цей вектор загрози. Ланцюжок атаки дуже хитрий, а виявлення не є простим.

Провозившись майже тиждень, нарешті вдалося налагодити всі основні етапи власноруч написаного ботового алгоритму для торгівлі хвилями.
Від логіки стратегії до інтеграції API й модуля управління ризиками — по дорозі було чимало граблів. Але коли бачиш, як він сам починає відкривати угоди, відчуття справді приємне — все ж безсонні ночі були не даремними.
Далі — етап тестування на реальному ринку, подивимось, чи справді ця логіка працюватиме в реальних умовах. Адже які б гарні не були результати бектесту, все одно треба пройти випробування ринком.

Ми рухаємося до реальності, де домінують машини, швидше, ніж більшість усвідомлює.
Маск останнім часом висловлює доволі сміливе передбачення — ШІ розвинеться до такого рівня, що традиційна робота стане необов'язковою. Ми нібито увійдемо в "економіку достатку", де машини виконують усе. Це може звучати як утопія або дистопія, залежно від вашої точки зору.
Що справді цікаво? Уряди більше не відкидають це як наукову фантастику. Провідні економіки відкрито розглядають робототехніку й автоматизацію як стратегічно важливі галузі, вкладаючи ресурси в інфраструктуру, яка підтримує економіку "машина-до-

Щойно помітив це — Mobyscreener запровадив підтримку $PLUTO tracking! Нарешті можна нормально відстежувати цей актив. Досить хороше доповнення до дашборду.

SN64, безумовно, у топі сабнетів Bittensor на даний момент.
$TAO продовжує вражати.

Більшість проєктів стикаються з труднощами, коли намагаються поєднати верифікацію особистості з перевірками на відповідність вимогам. Така комбінація зазвичай створює тертя — усе сповільнюється, користувацький досвід погіршується, а масштабованість перетворюється на справжній кошмар.
Але деякі інфраструктурні рішення змінюють цю ситуацію. Замість того щоб робити комплаєнс вузьким місцем, вони відсувають його на фоновий рівень. Це як сантехніка: ніхто її не бачить, але все працює краще саме завдяки їй. Увесь процес верифікації стає невидимим для користувача, при цьому всі регуляторні вимоги зал

Щойно звернувся до керівництва хмарного підрозділу Microsoft щодо критичної проблеми з доступом до даних. Моя бізнес-діяльність повністю зупинена, оскільки важливі дані заблоковані в їхній інфраструктурі. Вже звертався через офіційні канали, тепер сподіваюся, що хтось із виконавчої команди надасть справжню людську підтримку замість автоматизованих відповідей. Саме через це децентралізовані рішення для зберігання даних набирають популярності — коли виникають проблеми у централізованих хмарних провайдерів, вся ваша операційна діяльність може зупинитися. Чи хтось ще стикався з подібними ситуаціям

Чи замислювались ви коли-небудь, що насправді рухає наступну хвилю інновацій у сфері ШІ?
Чи ви впроваджуєте моделі, працюєте з інфраструктурою, навчаєте агентів або запускаєте застосунки — є одна концепція, яку неможливо ігнорувати: економіка інтелекту, заснована на завданнях.
Це не якась далека мрія. Це — план, на основі якого зараз будується все.
Подумайте про це. Традиційні системи? Вони ізольовані. Жорсткі. Ви створюєте одну річ — вона виконує лише одну функцію. А інтелект на основі завдань? Він модульний. Динамічний. Інтелект впроваджується там, де й коли це потрібно.
Моделі перетворюютьс

Щойно переглянув рейтинг і виявив, що сам там є, треба продовжувати працювати. Чому так наполегливо? Бо чекаю того дня, коли OpenGradient повністю вирішить питання довіри до ШІ.
Ти готовий із заплющеними очима довіритися відповіді, яку дає ШІ? Гадаю, мало хто наважиться ручатися.
Причина дуже проста — це чорна скринька:
• Параметри моделі можуть у будь-який момент бути таємно змінені платформою
• В обчислювальний процес хтось може втрутитися
• У твій контекст можуть підкинути рекламу або закласти бекдор
• Ти взагалі не знаєш, як саме вона дійшла до такого висновку
Тому напрямок "генерації дока

LLM-рішення QVAC Fabric у найближчі кілька місяців буде постійно оновлюватися — мета полягає в тому, щоб великі моделі могли виконувати локальне інференціювання на будь-якому GPU, будь-якій операційній системі та будь-якому кінцевому пристрої, дійсно забезпечуючи масштабоване впровадження.
Їхнє найновіше дослідження має проривне досягнення: вперше вдалося успішно здійснити тонке налаштування моделі на GPU мобільного пристрою. Що це означає? Раніше для навчання AI-моделей обов’язково була потрібна обчислювальна потужність хмари, а тепер до цього процесу можуть долучатися й такі пристрої, як сма