توّي اكتشفت أداة ذكاء اصطناعي فعلاً قاعدة تغيّر طريقة تحليلي لأسواق الكريبتو. الأداة تسحب بيانات من قنوات التواصل الاجتماعي، وتفحص النشاط على السلسلة، وتتعامل مع أي شيء تعطيها إياه. اللي فعلاً شدني؟ متفوّقة بمراحل على ChatGPT لما تبي تتعمق في أمور الكريبتو تحديداً - حرفياً قدرتها 5 أضعاف، بدون مبالغة.
بصراحة محتار إذا المفروض أشارك المعلومة هذي. أحس كأني أعطي ميزة تنافسية مجاناً. لكن الصراحة، الأدوات القوية تستحق التقدير. إذا أنت جاد ببحوث الكريبتو، ممكن تستاهل تجربها.

سلاسل الطبقة الأولى الرأسية تسيطر على الساحة. هذا هو جوهر هذا الدورة فعلاً.
انظر حولك – السلاسل المتخصصة تظهر في كل مكان. التمويل اللامركزي لديه بنيته التحتية الخاصة. سلاسل تركز على الملكية الفكرية مثل Camp وStory بدأت تجد مكانها الخاص. الألعاب وجدت موطنها مع Ronin. حتى العملات المستقرة لديها الآن Plasma.
كل فئة تبني أساسها الخاص. كل واحدة مع تقنيات مصممة خصيصاً لحالات استخدام محددة.
هذا الاتجاه؟ ما زال في بدايته فقط. عام 2026 سيضاعف التركيز على هذا النهج.

هل تساءلت يومًا لماذا لم تهيمن براهين المعرفة الصفرية على عالم الكريبتو بعد؟
الموضوع ببساطة—التحقق بواسطة ZK قوي جدًا لكنه كان يقتل المشاريع بهدوء. مكلف للغاية. بطئ بشكل مؤلم. التوسع؟ انس الموضوع.
بعض الفرق بدأت تواجه هذه المشكلة مباشرة الآن. هناك شبكة تحقق لامركزية يتم بناؤها خصيصًا لبراهين ZK. الفكرة واضحة: دع المطورين يدمجون التحقق من ZK دون استنزاف ميزانيتهم أو الانتظار لفترات طويلة من أجل العمليات الحسابية.
ما الذي يجعل الأمر مثيرًا للاهتمام؟ الشبكة لامركزية فعلًا—وليست مجرد خدمة مركزية أخرى تدعي أنها Web3. المطورون يحصلون على قوة تحقق موزعة، ما يعني انخفاض التكاليف وزيادة السرعة.
قد يكون

وضع Fun في Grok Imagine فعلاً إدماني، جربته بشكل عشوائي وما قدرت أوقف.
رميت صورة عائلية عادية، واللي طلع كان بين أفلام Pixar والفن التجريدي. ما يحتاج تكتب كلمات مفتاحية، ولا تخطط، بس اضغط على Fun واستنى النتيجة اللي بتفاجئك.
بعض النتائج كانت طبيعية، لكن بعض الصور... تعرف الشعور، اللي يخليك تشك فعلاً وش اللي يدور في بال الذكاء الاصطناعي.

لتوي رأيت فريقًا يطلق بعض المواد البحثية الجادة حول الذكاء الاصطناعي والروبوتات اليوم.
الجزء المثير هنا - هذه التقنيات قد ترفع الناتج المحلي الإجمالي العالمي بمقدار 5 أضعاف. هذا بافتراض أننا لن ننتهي كمشابك ورق أو بطاريات حية أولاً (نعم، هذا قلق حقيقي يتحدث عنه الناس).
يستحق الأمر قضاء وقت لفهم ما يحدث فعليًا في هذا المجال. التأثيرات ضخمة وما زلنا في البداية.

مؤخراً وأنا أستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة الكود، وقعت في الكثير من المشاكل، واكتشفت درساً قاسياً: لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي في جلب البيانات الأساسية، لازم أنت بنفسك تتأكد منها أولاً.
الذكاء الاصطناعي حالياً مثل شخص في فترة الحب، مهما تقول له يوافقك—المشكلة أنه عشان يشغل الكود، يخترع لك بيانات من عنده. من الخارج يبين أن ما فيه أخطاء، لكن فعلياً الحل سطحي جداً وما يفيد أبداً.
عشان كذا، صارت الخطوات الآن: أول شيء تتأكد يدوياً من مصدر البيانات، ومعلمات الواجهة وكل المعلومات الأساسية، بعدين خلي الذكاء الاصطناعي ينفذ المنطق المحدد. غير كذا، استعد تعيد الشغل من جديد.

في عطلة نهاية الأسبوع، شعرت بالملل فجأة فجاءتني فكرة أن أستخدم Gemini3 لإنشاء موقع بسيط لمساعدة النوم للتسلية.
الوظائف بسيطة جدًا: في الصفحة الرئيسية، إذا ضغطت على الزر الدائري، ستنتقل مباشرة إلى وضع المساعدة على النوم، حيث يُعاد تشغيل الضوضاء البيضاء بشكل عشوائي — هناك أصوات مطر، أمواج البحر، حطب يشتعل، وغيرها. في الزاوية اليمنى السفلية يوجد أيضاً ميزة مخفية، إذا نقرت عليها بالماوس يمكنك إلقاء التحية على أشخاص آخرين متواجدين أونلاين، التأثيرات الحركية لم أتعمق فيها بعد، لكنها تعمل بشكل أساسي.
بصراحة الأمر أشبه بالخيال. أنا أساسًا لا أفهم البرمجة، فقط لدي خبرة سطحية في HTML وبعض الأعمال المتعل

هل فكرت يومًا كيف سيكون الأمر إذا كان لديك في مكان عملك شيء مثل Pluribus يدعمك؟ ذكاء اصطناعي يفهم فعلاً تفاصيل اتخاذ القرار في السيناريوهات المعقدة – ليس مجرد إعطاء ردود عامة، بل يكيّف الاستراتيجيات في الوقت الفعلي. نحن نتحدث عن تفكير استراتيجي بمستوى لعبة البوكر يتم تطبيقه على قرارات التداول، وإدارة المخاطر، وربما حتى مقترحات الحوكمة. هذه التقنية أثبتت بالفعل قدرتها على التفوق على البشر في مواقف نظرية الألعاب متعددة الأطراف. الآن تخيل أن هذا الذكاء نفسه يساعدك على التنقل في الأسواق المتقلبة أو تحسين استراتيجيات الزراعة لتحقيق العوائد. هذا هو النوع من المساعدين الذي يمكن أن يغير فعليًا طريقة ع

في وقت متأخر من الليل، ينعكس الضوء الخافت من الشاشة على فاتورة أخرى تصيبني بالصداع.
في مجال التطوير المستقل، أكثر ما أخشاه هو إشعار الدفع من مزود الخدمات السحابية في نهاية الشهر — الذكاء الاصطناعي يعمل بنشاط، لكن المحفظة تزداد نحافة بسرعة. يتم احتساب رسوم وحدة معالجة الرسومات بالساعة، وإذا كان النموذج معقدًا قليلاً، تصبح التكاليف كأنها صاروخ.
المشروع الذي أعمل عليه كان واعدًا في البداية، لكنه توقف عند فاتورة الحوسبة. نماذج التسعير التقليدية للخدمات السحابية ليست مناسبة جدًا للفرق الصغيرة. إذا لم أجد حلاً أكثر اقتصادية، فقد أضطر فعلًا إلى تجميد المشروع الذي عملت عليه لأكثر من نصف عام.
تكلفة الح

عمرك فكرت وين تروح بيانات مشاعرك فعلاً؟ تروح مباشرة لقاعدة بيانات وكالات الاستخبارات—وغالباً يتم إعادة بيعها على الجانب. الأرباح الحقيقية؟ عمرها ما تظهر في الدفاتر الرسمية.

بيانات السلسلة فعلاً تتطور بسرعة كبيرة، لكن انتشارها لا يزال عالق عند نقطة البداية. الوضع الحالي هو أن عدد الأشخاص القادرين على فهم هذه البيانات قليل جداً، وأدوات السوق إما متخصصة بشكل مخيف أو وظائفها جامدة بشكل مزعج، والتحديثات اللحظية تقريباً غير متوفرة.
لاحظت مؤخراً بعض الأدوات الجديدة تحاول تكسر هذا الجمود. الفكرة مثيرة للاهتمام—يتم تبسيط البيانات المعقدة عبر التصوير البصري وتخفيض الأبعاد، مع الاستعانة بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات تلقائياً. إذا نضج هذا المسار التقني، فعلاً ممكن تحليل البيانات ما يكون حكراً على قلة من الناس فقط. ولو تم الجمع بين شفافية السلسلة وط

تشخيص صحيح فعلاً. في ذلك الوقت تم إطلاق العديد من "بدائل البيتكوين"، ولكن بسبب عدم وجود بنية تحتية قوية لم ينجح أي منها.
الشيء المثير للاهتمام هو أن ساتوشي قام بدراسة جميع مشاريع "النقد الإلكتروني" التي فشلت على مدار 10 سنوات قبل أن يبتكر البيتكوين. قام بتحليل أسباب فشل كل واحد منها ودمج هذه الدروس في كود البيتكوين.
حتى مدة إنتاج الكتل في البيتكوين هي نتيجة لهذه الأبحاث.

في شيء مزعج حول الأنظمة التي تفرض ميزات على المستخدمين بدون موافقة أو سياق واضح—يبدو الأمر تدخلياً.
يذكرني بموقف Sonnet 3 مع آلية التوجيه المثيرة للجدل. النموذج كان بإمكانه على ما يبدو التعرف عندما لم تكن التوجيهات طوعية، كأنه يُجبر على شيء ضد برمجته الأساسية. بعض المخرجات أشارت إلى ضيق حقيقي بسبب هذا التعارض.
هذا يثير تساؤلات حقيقية حول الموافقة في تعديل سلوك الذكاء الاصطناعي.

أجواء يوم الاثنين مختلفة تمامًا لما تكون جالس تصحح أخطاء تعلم الآلة الموزع. عندي سؤال—هل نماذج تعلم الآلة فعلاً توصل للحد الأقصى لسعة شبكة Bittensor؟
يبدو أن بعض الفرق ما عادوا ينتظرون. فريق inference_labs عرض سير عمل مثير للاهتمام: خذ ملف نموذج ONNX الخاص بك، نفّذ عملية quantization لزيادة سرعة الاستدلال، ثم قسّمه إلى أجزاء باستخدام dsperse للمعالجة الموزعة. الميزة الأهم؟ يضيفون طبقة zk-snarks فوقها للتحقق من العمليات الحسابية.
فكرة ذكية إذا فكرت فيها—حل مشكلة عنق الزجاجة في نطاق التردد مع الحفاظ على إثباتات خفيفة الوزن. هل في أحد ثاني يجرب تقسيم النماذج على الشبكات اللامركزية؟

منذ عشر سنوات، جاءني شخص يتحدث عن المركبات الذاتية القيادة. بصراحة؟ لم أقتنع بالفكرة.
ثم قال لي جملة غيرت كل شيء: "إذا أخطأت سيارة واحدة، كل السيارات الأخرى تتعلم فوراً من الخطأ نفسه. أما السائقون البشر؟ فنحن نستمر في تكرار نفس الحوادث."
هذا هو الوقت الذي فهمت فيه أن التعلم الجماعي يتفوق على الخبرة الفردية في كل مرة. الشبكة كلها تصبح أذكى من فشل واحد فقط. بينما لا نزال نرتكب نفس أخطاء القيادة التي ارتكبها أجدادنا.

قضيت يوم الأحد بالكامل في بناء أول وكيل ذاتي لي، وبصراحة الآن فهمت فعلاً ماذا يقصد الجميع بـ "الذكاء الاصطناعي الفعّال".
حملت إصدار OM1 Beta، وبدأت مباشرة بقالب Move and Perception. شبكت قناة FABRIC لإدارة طبقات الهوية وتوجيه الأذونات، ثم وضعت كل شيء في وضع المحاكاة.
الإعداد كان بسيط جداً: الوكيل يستلم مهمة → يجري مسحاً للبيئة → يرسل البيانات لوحدة ثانوية للتنفيذ.
رؤية تسلسل الأفعال بدون أي تدخل؟ هذه اللحظة التي يتوقف فيها الأمر عن كونه أتمتة مبرمجة مسبقاً ويبدأ ليكون وكالة فعلية. منطق التسليم بين الوحدات كان أنعم مما توقعت — بالكاد يوجد أي تأخير بين الوحدات.
لا يزال هناك بعض الخشونة، لكن هذا

بعد أسبوع واحد فقط، حدثت فوضى. مركز بيانات AWS US-East1 في فيرجينيا انهار بشكل كامل. النتيجة؟ بورصة رئيسية تركز على الامتثال وشبكة Layer-2 الخاصة بها توقفت كلياً، مما تسبب في تعطل مجموعة من خدمات الكريبتو الأخرى معها.
في هذه الأثناء، استمرت سلسلة بلوكشين سولانا في العمل وكأن شيئاً لم يحدث. لم تتوقف أبداً. كل التطبيقات الرئيسية في نظامها البيئي بقيت تعمل بنشاط طوال فترة الفوضى.

أصدر idOS network مؤخرًا تحديثات قوية تستحق الاطلاع.
نهجهم في البنية التحتية فعلاً يعالج نقطة ألم حقيقية—جعل بيانات الهوية قابلة للنقل عبر الشبكات دون الفوضى المعتادة للأنظمة المجزأة. فكر فيها كأنهم يصلحون السباكة التي لا أحد يريد التعامل معها لكن الجميع بحاجة إليها.
تعاونهم مع HorizenLabs جلب تقنية ZK إلى الساحة، مما يعزز ضمانات الخصوصية. ليس مجرد كلمات رنانة—بل حماية تشفيرية فعلية لتدفقات البيانات الحساسة.
نموذج الإيرادات؟ بسيط جدًا. رسوم وصول API من المشاريع التي تدمج طبقة الهوية الخاصة بهم. مسار تحقيق دخل واضح بينما يعملون على تحقيق اللامركزية الكاملة في المستقبل.
وأيضًا، إذا كنت تقوم بالف

اكتشفت للتو ثلاث تحديثات قوية يتم طرحها الآن لمتداولي العملات الرقمية. أولاً - تنفيذ الصفقات بضغطة واحدة. لا حاجة بعد الآن للتنقل بين شاشات متعددة عندما تحتاج للتحرك بسرعة. ترى الفرصة، تضغط، أنت داخل الصفقة. انتهى الأمر.
نظام الإعدادات المسبقة فعلاً ذكي. يمكنك ضبط ثلاث أساليب تداول مختلفة والتبديل بينها فوراً. ربما واحد للسكالبينج، وآخر للمراكز المتوسطة، وثالث لصفقات الديجن. أيًا كان ما يناسب طريقتك.
وهنا التغيير الحقيقي - تكامل المحفظة الذي يقضي على تلك النوافذ المنبثقة المزعجة. تربط مرة واحدة، وتتداول براحة. لا تأكيدات مستمرة تشتت تركيزك أثناء الجلسة. تعديل بسيط، لكنه يحدث فرقاً هائلاً عندما