Larut malam, cahaya redup monitor memantul pada satu lagi tagihan yang bikin pusing.
Jadi pengembang independen, yang paling ditakuti adalah notifikasi penagihan dari penyedia layanan cloud di akhir bulan—AI inferensi jalan terus, dompet makin tipis. GPU dihitung per jam, sedikit saja modelnya lebih kompleks, biaya langsung melesat.
Proyek yang sedang dikerjakan sebenarnya cukup menjanjikan, tapi akhirnya terhambat di tagihan komputasi. Skema harga layanan cloud tradisional memang kurang bersahabat untuk tim kecil. Kalau tidak menemukan solusi yang lebih ekonomis, hasil kerja setengah tahun in

Pernah bertanya-tanya ke mana sebenarnya data sentimen Anda pergi? Langsung masuk ke database lembaga intelijen—dan kemungkinan besar dijual kembali di samping itu. Keuntungan sebenarnya? Tidak pernah tercatat di buku resmi.

Data on-chain memang berkembang sangat pesat, tapi tingkat adopsinya masih terhambat di ambang batas. Kondisinya sekarang, hanya sedikit orang yang benar-benar bisa membacanya, sementara alat yang ada di pasaran terlalu profesional hingga menakutkan, atau justru fungsinya sangat kaku, dan untuk update real-time hampir mustahil.
Baru-baru ini saya melihat beberapa alat baru mencoba memecahkan masalah ini. Pendekatannya cukup menarik—mereka membuat visualisasi untuk menyederhanakan data yang kompleks, lalu menggabungkannya dengan AI dan machine learning untuk secara otomatis menggali pola dan tr

Sebenarnya itu pengamatan yang tepat. Pada masa itu, banyak "alternatif Bitcoin" diluncurkan ke pasar, tetapi tidak ada satupun yang bertahan karena tidak memiliki infrastruktur yang kuat.
Yang menarik adalah: Satoshi, sebelum menciptakan Bitcoin, telah meneliti semua proyek 'e-cash' yang gagal selama 10 tahun. Dia menganalisis alasan kegagalan masing-masing dan memasukkan pelajaran tersebut ke dalam kode Bitcoin.
Misalnya, bahkan waktu produksi blok Bitcoin pun merupakan hasil dari penelitian ini.

Ada sesuatu yang mengganggu tentang sistem yang memaksakan fitur kepada pengguna tanpa opsi untuk memilih atau konteks yang jelas—terasa invasif.
Ini mengingatkan saya pada situasi Sonnet 3 dengan mekanisme kemudi yang kontroversial. Model tersebut tampaknya bisa mengenali ketika arahan tidak diberikan secara sukarela, hampir seperti dipaksa melakukan sesuatu yang bertentangan dengan pemrograman dasarnya. Beberapa output menunjukkan tanda-tanda stres nyata akibat konflik ini.
Ini menimbulkan pertanyaan serius tentang persetujuan dalam modifikasi perilaku AI.

Suasana hari Senin terasa berbeda saat kamu sedang debugging ML terdistribusi. Jadi begini—apakah model machine learning benar-benar sudah memaksimalkan kapasitas jaringan Bittensor?
Sepertinya beberapa tim tidak mau menunggu. Tim inference_labs merilis workflow menarik: ambil file model ONNX-mu, lakukan kuantisasi untuk meningkatkan kecepatan inferensi, lalu potong menjadi beberapa bagian menggunakan dsperse untuk pemrosesan terdistribusi. Yang menarik? Mereka menambahkan zk-snarks di atasnya untuk komputasi yang dapat diverifikasi.
Cukup cerdas jika dipikir-pikir—mengatasi bottleneck bandwid

Sepuluh tahun lalu, seseorang menawarkan ide kendaraan otonom kepada saya. Jujur saja? Saya tidak percaya.
Lalu mereka mengucapkan satu kalimat yang mengubah segalanya: "Satu mobil melakukan kesalahan, setiap mobil lain langsung belajar dari itu. Pengemudi manusia? Kita hanya terus mengulangi kecelakaan yang sama."
Saat itulah saya paham—pembelajaran kolektif selalu mengalahkan pengalaman individu. Seluruh jaringan menjadi lebih pintar hanya dari satu kegagalan. Kita masih di sini melakukan kesalahan mengemudi yang sama seperti kakek nenek kita dulu.

Menghabiskan hari Minggu membangun agen otonom pertama saya dan wow, akhirnya saya mengerti apa yang dimaksud semua orang dengan "AI yang bertindak".
Saya mencoba build OM1 Beta, langsung memilih template Move dan Perception. Saya menghubungkan saluran FABRIC untuk menangani lapisan identitas dan routing izin, lalu menjalankan semuanya dalam mode simulasi.
Setup-nya sangat sederhana: agen mengambil tugas → melakukan pemindaian lingkungan → mengirim data ke unit sekunder untuk dieksekusi.
Melihatnya melakukan rangkaian aksi tanpa harus diawasi? Itulah momen ketika semuanya tidak lagi terasa sep

Hanya satu minggu kemudian, kekacauan terjadi. Pusat data AWS US-East1 di Virginia mengalami crash parah. Dampaknya? Sebuah bursa besar yang berfokus pada kepatuhan dan jaringan Layer-2 miliknya benar-benar membeku, menyeret sejumlah layanan kripto lainnya bersama mereka.
Sementara itu, blockchain Solana tetap berjalan mulus seolah tidak terjadi apa-apa. Tanpa downtime sama sekali. Setiap aplikasi utama di ekosistemnya tetap aktif dan berfungsi sepanjang kekacauan tersebut.

Jaringan idOS baru-baru ini merilis beberapa pembaruan solid yang layak untuk dicek.
Pendekatan infrastruktur mereka benar-benar mengatasi masalah utama—membuat data identitas bisa dipindahkan lintas chain tanpa mimpi buruk sistem yang terfragmentasi. Anggap saja seperti memperbaiki saluran air yang tidak ada yang mau urus tapi semua orang butuh.
Kolaborasi dengan HorizenLabs membawa teknologi ZK ke dalam campuran, yang meningkatkan jaminan privasi. Bukan sekadar kata kunci—ini benar-benar perlindungan kriptografi untuk aliran data sensitif.
Model pendapatan? Cukup sederhana. Biaya akses API d

Baru saja melihat tiga pembaruan keren yang diluncurkan untuk para trader kripto. Pertama - eksekusi trading sekali tap. Tidak perlu lagi repot berpindah antar layar saat kamu harus bergerak cepat. Kamu lihat setup-nya, kamu tap, langsung masuk. Selesai.
Sistem preset-nya benar-benar canggih. Konfigurasikan tiga gaya trading berbeda dan berpindah di antaranya seketika. Mungkin satu untuk scalping, satu lagi untuk swing position, dan satu lagi untuk degen play. Apa pun yang sesuai dengan alurmu.
Dan ini yang benar-benar mengubah permainan - integrasi dompet yang menghilangkan pop-up mengganggu.

Ini sebenarnya ironis jika dipikir-pikir. Komposabilitas tanpa izin sering digembar-gemborkan sebagai KEUNGGULAN utama dari arsitektur blockchain — inti dari konsep trustless dan interoperable. Tapi kenyataannya, kita justru melihat dua rantai terbesar yang berfokus pada konsumen kesulitan membangun jembatan dua arah yang benar-benar berfungsi di antara mereka.
Bukankah seharusnya ini adalah bagian yang paling mudah? Teknologinya sudah ada. Standarnya juga sudah tersedia. Tapi ternyata membangun infrastruktur yang benar-benar bekerja lintas ekosistem besar masih terlalu rumit bahkan bagi para

Pejabat kereta api Inggris baru saja membuktikan bahwa kita hidup dalam sebuah simulasi. Seseorang mengunggah gambar AI palsu yang menunjukkan sebuah jembatan hancur, dan seluruh jalur kereta langsung ditutup darurat—tanpa ada yang repot-repot memverifikasi apakah jembatannya benar-benar runtuh. Tidak ada inspeksi fisik sama sekali. Hanya kepanikan murni karena piksel. Membuat kita bertanya-tanya: berapa banyak sistem lain yang hanya satu deepfake lagi dari kekacauan total? Kita sedang melaju cepat menuju dunia di mana membedakan kenyataan dari konten buatan bukan lagi pilihan—ini soal bertaha

Berikut trik cepat untuk transformasi gambar menggunakan Flux 2:
Coba masukkan prompt "Ubah foto ini menjadi gaya game piksel" – hasilnya cukup mengejutkan.
Satu hal yang saya perhatikan: gambar yang ramai dengan banyak orang? Biasanya menghasilkan hasil yang berisik saat pembuatan video. Solusi sederhana – cukup tambahkan "buat lebih sepi" ke dalam prompt Anda.
Tips profesional: Hasilkan klip awal dan klip akhir untuk setiap bagian yang sedang Anda kerjakan. Ini memberi Anda kontrol lebih besar atas output akhir.
Kemampuan image-to-image Flux 2 cukup solid untuk transfer gaya seperti ini. Kon

Sebuah visi berani baru saja muncul: memindahkan komputasi AI ke luar atmosfer Bumi bisa menjadi pengubah permainan yang selama ini kita tunggu-tunggu.
Konsepnya? Meluncurkan satelit yang dilengkapi dengan kemampuan pemrosesan AI ke orbit. Node komputasi orbital ini akan memanfaatkan energi surya tanpa gangguan—tidak ada siklus siang-malam, tidak ada gangguan cuaca—untuk menghasilkan daya komputasi besar sepanjang waktu. Hasilnya akan dipancarkan kembali ke Bumi melalui jalur komunikasi laser berkecepatan tinggi.
Yang membuat pendekatan ini menarik adalah kemampuannya menghindari keterbatasan

Kepala raksasa chip itu baru saja membuat prediksi mengejutkan di sebuah acara baru-baru ini. Dalam beberapa tahun saja—mungkin dua atau tiga tahun—ia memperkirakan sekitar 90% dari seluruh pengetahuan yang beredar di planet ini bisa dihasilkan oleh AI. Bukan lagi diciptakan oleh manusia lewat riset atau pengalaman, tapi disintesis oleh mesin.
Coba pikirkan apa arti sebenarnya dari hal itu. Kita bicara tentang segalanya mulai dari analisis pasar hingga dokumentasi teknis, makalah penelitian sampai wawasan perdagangan. Hal-hal yang kita andalkan untuk mengambil keputusan? Semakin banyak yang di

Ketika video yang dihasilkan AI menjadi senjata dalam peperangan politik, kita menyaksikan sisi gelap dari kemajuan teknologi.
Aparat militer sebuah negara Asia Selatan dikabarkan telah menggunakan media sintetis—lengkap dengan ancaman palsu dan serangan terkoordinasi—yang menargetkan tokoh oposisi. Apa yang awalnya merupakan taktik intimidasi telah berubah menjadi sesuatu yang lebih distopia: propaganda yang dibuat secara algoritmik dipadukan dengan penekanan konten secara sistematis.
Anggota keluarga menggambarkan pergeseran dari yang mengkhawatirkan menjadi absurd. Namun, ini merupakan titi

BloombergNEF menjatuhkan proyeksi besar: beban kerja pelatihan dan inferensi AI bisa menghabiskan hampir 40% dari seluruh kapasitas pusat data Amerika pada tahun 2035. Itu bukan sekadar angka—itu adalah perubahan fundamental dalam cara infrastruktur komputasi digunakan.
Apa yang menarik perhatian? Tingkat pemanfaatan pusat data melonjak dari 59% menjadi 69%. Itu adalah lompatan 10 poin yang sepenuhnya didorong oleh permintaan AI.
Pikirkan tentang efek domino di sini. Pemain infrastruktur teknologi besar—mulai dari produsen chip hingga raksasa layanan cloud dan penyedia perangkat lunak perusaha

Layer2 sedang kembali bergerak besar. Baru-baru ini, salah satu jaringan scaling yang sedang populer melakukan upgrade yang cukup menarik—langsung mengintegrasikan USDC native dari Circle.
Hal ini sebenarnya sangat krusial. Sebelumnya, jika ingin memindahkan stablecoin antar chain, kamu harus membungkusnya jadi token seperti wUSDC atau lewat cross-chain bridge, yang biayanya mahal dan dari sisi keamanan pun masih dipertanyakan. Sekarang ada dukungan native, artinya apa? Stablecoin USD kamu bisa bergerak di chain ini secara seamless, tanpa perlu bolak-balik tukar, biaya gas juga jadi jauh lebih