Зараз накопичуються позиції devnet SOL. Ось чому це важливо: коли syscalls alpenglow та bls12-381 запрацюють у мережах, стане можливим щось дике—перевірка консенсусу devnet та testnet безпосередньо в mainnet, і навпаки. Ми говоримо про бездозвільну трьохсторонню містову архітектуру. Наслідки? Масштабованість стрибає на інший рівень. Мережеві метрики можуть потроїтися за ніч. Це такий тип зміни інфраструктури, який відокремлює експерименти від екосистем.

Чесно кажучи, досить вражаюче бачити запуск EVM ланцюга з 200 валідаторами прямо з Gate в перший день основної мережі. Це той тип налаштування децентралізації, до якого більшість мереж доходять за місяці. Сильний фундамент з самого початку.

Технологічний титани щойно закріпили вражаючу угоду про компенсацію вартістю до $878 мільярдів протягом наступних десяти років. Акціонери дали зелене світло в четвер, роблячи ставку на радикальний поворот від електромобілів до території штучного інтелекту та робототехніки. Схвалення сигналізує про впевненість інвесторів у цій амбіційній трансформації — такій, що може перетворити весь технологічний ландшафт, якщо ставка на ШІ виправдається.

Більшість людей не звертають на це уваги: x402 тихо впроваджує сили вільного ринку в економіку API.
Думайте про те, що станеться, коли ринкові динаміки насправді почнуть діяти тут...

Хтось поширює неправдиві звинувачення тут. Цю картку використовували для міжнародних рейсів, бронювання готелів та платежів через кілька провайдерів хмарних послуг. Факти не підтверджують це звинувачення.
Але ось у чому реальна проблема - чому дані транзакцій публікуються? Це величезний червоний прапор для безпеки клієнтів. Якщо ви готові розголосити деталі платежів у суперечці в Twitter, які гарантії мають ваші реальні клієнти? Ніякі, очевидно. Така оперативна практика викликає серйозні питання щодо стандартів обробки даних.

Революція Onchain AI отримує серйозний поштовх
Екосистема Sentient тільки що підвищила свій рівень. Talus приєднується до вечірки — блокчейн наступного покоління Layer 1, спеціально створений для автономних AI-агентів. Це не просто ще одне оголошення про партнерство. Ми говоримо про інфраструктуру, спроектовану з нуля для обробки інтелектуальних агентів, які працюють незалежно на ланцюзі.
Що робить це цікавим? Talus приносить масштабованість і автономію. Це та технологічна база, яка насправді може підтримувати AI-агентів, які приймають реальні рішення без нагляду людини. Sentient вже розширює

Штучний інтелект справді змінює спосіб торгівлі, алгоритм оптимізації та аналіз даних значно підвищують ефективність прийняття рішень.

Правильно, але ось у чому справа - коли ви використовуєте звичайні комп'ютери для імітації квантових систем, ефективність просто падає дуже швидко. Тепер, якщо гештальт-сприйняття ШІ насправді масштабуються плавно? Це в основному говорить нам, що це може працювати як єдина система, або принаймні працювати на чомусь, що близьке до природної архітектури. Досить цікаві докази, якщо ви запитаєте мене.

Чи замислювалися ви коли-небудь, чому деякі Web3 платформи здаються більш зручними? Архітектура на основі намірів змінює правила гри. Замість ручних дій, вона передбачає, що вам потрібно, і виконує це автоматично. Персоналізовані процеси, кращі шари безпеки, менше тертя. Зміни в інфраструктурі реальні — спостерігаємо, як це розгортається в децентралізованих екосистемах.

Не зовсім впевнений, наскільки вагомим це було, але тут є паралель, про яку варто подумати. Пам'ятаєте, коли Марвін Мінський довів, що одношарові перцептрони не можуть обробляти XOR? Це відкриття, як стверджують, викликало приблизно 20-річну зиму ШІ, адже всі інтерпретували це як доказ того, що нейронні мережі в принципі несправні. Іноді одна технічна обмеженість роздувається до величезних масштабів і переконує людей відмовитися від цілого підходу. Змушує задуматися, чи спостерігаємо ми сьогодні подібні невдачі в розпізнаванні шаблонів.

Щойно помітив щось цікаве про ці незалежні рішення для підмереж - вони рекламують низькі витрати на розгортання та безперешкодну міграцію, використовуючи рівень безпеки протоколу Avalanche. Це змушує задуматися, що насправді вирізняє їх у цьому все більш переповненому просторі підмереж. Хтось проводив технічний аналіз того, як їхня архітектура порівнюється з альтернативами?

Для довгострокових ходлерів підхід Arweave до постійного зберігання просто вражає. Подумайте про це - ви платите один раз, ваші дані живуть вічно. Порівняйте це з зберіганням на основі підписки, де витрати накопичуються з року в рік. Математика стає жорсткою з часом. Коли ви плануєте на десятиліття, можливо, століття, ця одноразова оплата починає виглядати як єдиний раціональний вибір. Економіка зберігання 101: повторювані платежі завжди програють постійним рішенням на безкінечному терміні.

Лабораторія Princeton AI^2 щойно випустила щось неймовірне — їхній постдокторський дослідник Шілонг Лю відновив всю систему DeepSeek-OCR з нуля. Сюрприз? Два тижні. І все.
Для контексту, OCR (Оптичне розпізнавання символів) зазвичай потребує місяців розробки, величезної кількості навчальних даних і кількох ітерацій, щоб досягти успіху. Версія DeepSeek вважається однією з більш складних реалізацій.
Особливо цікавим є швидкість. Відновлення складної архітектури OCR за 14 днів вказує на або виняткові інженерні навички, або дійсно міцний базовий код, або на обидва фактори. Це той тип швидкого цикл

Думав - чому б не дати Ethscriptions справжні назви?
Ось логіка: якщо ваш браузер все одно завантажить ці речі, вам потрібно щось, що ви дійсно можете запам'ятати та ввести. Так само, як працюють домени, правда? Ніхто не хоче мати справу з довгими хешами, коли просте ім'я виконує цю роботу.
Може зробити всю екосистему значно більш зручною для користувачів.

Tesla Падіння їхніх специфікацій чіпа AI5, і, чесно кажучи, цифри шалені. Ми говоримо про 50x швидше, ніж AI4 — повністю кастомний кремній, який вони побудували з нуля. У цього чіпа шалена пропускна здатність пам'яті та точність, яка фактично досягає нульової затримки. Вони підключають його безпосередньо до свого стеку автономного водіння та цих роботів Optimus. Це змушує задуматися, куди прямує обчислювальна інфраструктура, коли автомобільна компанія починає демонструвати чіпи, які можуть живити цілі дата-центри. Розрив у продуктивності між поколіннями стає абсурдним.

Kimi K2 Thinking? Це суттєвий крок вперед для моделей з відкритим вихідним кодом, без сумніву. Розумові здібності на місці, амбіційні як ніколи. Але давайте будемо реалістами — це ще не подолало гру самоверифікації GPT-5-Codex. Тим часом, Claude Sonnet 4.5? Все ще король, коли мова йде про збереження зв’язності та плавності.

Уявіть собі: ваші банківські депозити можуть миттєво потрапити в будь-який куточок світу, як повідомлення, а комісія буде такою низькою, що її можна буде ігнорувати?
Це звучить загадково, але вже є команди, які займаються цим.
Rayls Labs нещодавно зробили щось досить цікаве — вони хочуть повністю перетворити повільну систему переказів традиційних банків за допомогою технології блокчейн. Іншими словами, вони хочуть, щоб фіатні гроші також могли користуватися швидкістю та перевагами витрат криптовалют.
Де традиційні фінанси стикаються з проблемами, там вони й атакують. Пересилання коштів через к

Чи замислювалися ви коли-небудь, як виглядали б міста, якби вони насправді могли думати?
Цифрові двійники в парі з агентним штучним інтелектом змінюють спосіб функціонування міських центрів. Йдеться про інфраструктуру, яка адаптується до виникнення проблем. Прийняття рішень тепер має інструменти, які обробляють потоки даних в реальному часі—перетворюючи інтуїтивні відчуття на обґрунтовані стратегії за лічені хвилини, а не місяці.
Наслідки? Дороги, які передбачають транспортні потоки. Енергетичні мережі, які самостійно оптимізуються. Аварійні системи, які реагують швидше, ніж коли-небудь.
Це не

Після переходу мережі Sui на угоду на основі DAG продуктивність суттєво змінилася. Це стало можливим завдяки оновленню Mysteceti, яке впровадила Talus Labs, і, за словами, агенти Talus AI працюють у три рази швидше в режимі реального часу, ніж раніше.
Цей двигун, який офіційно запустився в основній мережі 5 листопада минулого року, повністю замінив раніше використовуваний метод Narwhal-Bullshark. Найбільш помітною зміною є швидкість підтвердження блоків - якщо раніше це займало 390 мілісекунд, то тепер триває лише 120 мілісекунд.
Якщо швидкість узгодження зросте на рівні ланцюга 1, це безумовн