Cuộc chiến giành nhân tài AI đang trở nên khốc liệt, và một ông lớn công nghệ đang chảy máu nghiêm trọng.
Một nhà sản xuất smartphone lớn đang rơi vào tình thế khó xử—chứng kiến các kỹ sư AI của mình lần lượt rời đi để gia nhập đối thủ. Làn sóng ra đi này? Thực sự rất lớn. Nhiều nhân sự cấp cao đã chuyển sang làm việc cho một “ông trùm” mạng xã hội, những người khác thì đến các phòng thí nghiệm AI hàng đầu, thậm chí một số còn chọn công ty nghiên cứu tập trung vào an toàn AI.
Trong khi đó, CEO của công ty này lại liên tục thực hiện... phải nói là, những chiêu trò PR khá thú vị.
Sự tương phản t

Một số dự án hạ tầng chỉ thực sự “khớp” khi bạn nhìn lại sau này.
Hãy lấy ví dụ về các hệ thống nhận diện thống nhất hoạt động trên nhiều blockchain và dApp—có vẻ như idOS đang xây dựng chính xác điều đó. Khi một lớp nhận diện có thể di chuyển qua các chuỗi và ứng dụng mà không gặp trở ngại, nó mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho những gì hạ tầng Web3 thực sự có thể mang lại.
Sự thay đổi thực sự? Thiết lập một tiêu chuẩn chung mà toàn bộ hệ sinh thái có thể cùng nhau hướng tới.

Hiện tại, các hệ thống xác thực người dùng và tuân thủ quy định đang nghiêm trọng cản trở sự phát triển của nhiều dự án.
Một số giải pháp hạ tầng có thể âm thầm xử lý quá trình này ở phía sau - nhờ đó các nền tảng stablecoin có thể tiến triển linh hoạt hơn, người dùng cũng có thể tham gia hệ thống mà không phải đối mặt với các thủ tục phức tạp. Khi các rào cản kỹ thuật giảm bớt, việc ứng dụng thanh toán bằng tiền mã hóa trên diện rộng sẽ được thúc đẩy nhanh hơn.

Mọi người thường suy nghĩ quá nhiều về những gì tôi nói khi một bài đăng nhận được sự chú ý. Vấn đề là thế này - tôi nói theo nghĩa đen, không ẩn ý. Khi tôi nói máy móc học nhanh hơn con người, tôi đang nói về tốc độ huấn luyện thuần túy. Lấy ví dụ về các lần huấn luyện PPO. Điều mà ai đó có thể mất hàng giờ để nắm bắt về mặt khái niệm, mô hình xử lý chỉ trong 30 giây. Có thể còn nhanh hơn nữa nếu tối ưu hóa tốt. Không có ẩn dụ nào, không triết lý lớn lao nào. Đơn giản chỉ là hiệu suất tính toán thuần túy đang phát huy tác dụng của nó. Đôi khi cách hiểu trực tiếp lại chính xác là cách đúng nhấ

Có một dự án tên là Covalent đang làm một điều khá thú vị - kết nối dữ liệu blockchain với các hệ thống AI. Họ đã xây dựng một bộ SDK AI Agent và triển khai cái gọi là Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP). Toàn bộ mục đích là gì? Cho phép các mô hình AI truy cập trực tiếp vào dữ liệu on-chain thời gian thực và lịch sử, với quyền truy cập có thể xác minh được tích hợp sẵn. Điều này mở ra khả năng xây dựng các ứng dụng tinh vi hơn, thực sự hiểu được những gì đang diễn ra trên blockchain.

Có điều gì đó thật điên rồ đang xảy ra ở đây. Chúng ta đã vượt qua thời kỳ chỉ đơn thuần yêu cầu mô hình trả lời câu hỏi. Bây giờ thì sao? Tôi thực sự đang chứng kiến các thí nghiệm ML có thể tái tạo tạo ra bằng chứng xác thực cho những giả thuyết mà tôi đã theo đuổi. Không còn là suy đoán—mà là dữ liệu thực tế tôi có thể kiểm tra và xây dựng lại.
Tự động hóa nghiên cứu không còn là chuyện sắp tới. Nó đã ở đây. Và nó phát triển ngoài mọi giới hạn theo cách tuyệt vời nhất có thể.

Ngay khi bạn nghĩ rằng các lỗ hổng proxy không thể tệ hơn nữa, thì lại xuất hiện một mối nguy mới: tấn công "Proxy ngầm trong lòng Proxy". Kiểu khai thác nhiều lớp này còn nguy hiểm hơn MITM thông thường vì nó ẩn mình sau hạ tầng proxy hợp pháp. Bất kỳ ai vận hành node hoặc làm việc với các thiết lập proxy đều cần hiểu rõ về hướng tấn công này càng sớm càng tốt. Chuỗi tấn công rất tinh vi và việc phát hiện không hề đơn giản.

Sau gần một tuần vật lộn, cuối cùng mình cũng đã chỉnh xong tất cả các khâu chính cho con bot giao dịch sóng tự code.
Từ logic chiến lược đến kết nối API, rồi đến module kiểm soát rủi ro, mình đã dính không ít lỗi. Nhưng nhìn nó bắt đầu tự chạy lệnh, cảm giác thật sự rất phê—cuối cùng mấy đêm trắng cũng không uổng phí.
Tiếp theo là giai đoạn test thực tế, xem logic này khi vào thị trường thật có trụ nổi không. Dù dữ liệu backtest đẹp đến đâu, vẫn phải chịu được thử thách của thị trường mới được.

Chúng ta đang tiến tới một thực tế do máy móc chi phối nhanh hơn hầu hết mọi người nhận ra.
Gần đây Musk đã đưa ra một dự đoán táo bạo—AI phát triển đến mức công việc truyền thống trở nên tùy chọn. Chúng ta được cho là sẽ bước vào một “nền kinh tế dư dả” nơi máy móc xử lý mọi thứ. Nghe có vẻ không tưởng hoặc phản địa đàng tùy theo quan điểm của bạn.
Điều thực sự thú vị? Các chính phủ không còn coi đây là viễn tưởng khoa học nữa. Các nền kinh tế lớn hiện đang công khai coi robot và tự động hóa là các lĩnh vực chiến lược trọng yếu, đổ nguồn lực vào cơ sở hạ tầng hỗ trợ nền kinh tế máy với máy.
T

Vừa phát hiện điều này - Mobyscreener đã triển khai hỗ trợ theo dõi $PLUTO ! Cuối cùng cũng có thể giám sát cái này một cách đúng chuẩn rồi. Bổ sung khá chất lượng cho bảng điều khiển.

SN64, rõ ràng đang nằm trong top các subnet Bittensor ở thời điểm hiện tại.
$TAO tiếp tục gây ấn tượng.

Hầu hết các dự án đều gặp khó khăn khi cố gắng gộp xác minh danh tính với kiểm tra tuân thủ. Sự kết hợp này thường gây ra ma sát—mọi thứ trở nên chậm chạp, trải nghiệm người dùng giảm sút và khả năng mở rộng trở thành cơn ác mộng.
Nhưng một số giải pháp hạ tầng lại đang thay đổi điều đó. Thay vì biến tuân thủ thành nút thắt cổ chai, họ đẩy nó xuống tầng nền. Hãy nghĩ về nó như hệ thống ống nước: không ai nhìn thấy, nhưng mọi thứ đều vận hành trơn tru nhờ nó. Toàn bộ quy trình xác minh trở nên vô hình với người dùng trong khi vẫn đảm bảo các yêu cầu pháp lý được đáp ứng.
Đó chính là kiểu chuyển

Tôi vừa liên hệ với lãnh đạo bộ phận điện toán đám mây của Microsoft về một vấn đề nghiêm trọng liên quan đến quyền truy cập dữ liệu. Hoạt động kinh doanh của tôi hoàn toàn bị đình trệ vì dữ liệu thiết yếu đang bị khóa trong hệ thống của họ. Tôi đã báo cáo lên các kênh chính thức, giờ chỉ mong ai đó trong ban lãnh đạo có thể hỗ trợ trực tiếp thay vì chỉ nhận được các phản hồi tự động. Đây chính là lý do tại sao các giải pháp lưu trữ phi tập trung ngày càng được quan tâm - khi nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung gặp sự cố, toàn bộ hoạt động của bạn có thể bị tê liệt. Có ai từng gặp tình huốn

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì thực sự đang thúc đẩy làn sóng đổi mới AI tiếp theo không?
Dù bạn đang triển khai các mô hình, vật lộn với hạ tầng, huấn luyện agent hay ra mắt ứng dụng—có một khung nền bạn không thể bỏ qua: nền kinh tế trí tuệ dựa trên nhiệm vụ (task-based intelligence economy).
Đây không phải là viễn cảnh xa vời. Đó là bản thiết kế mà mọi thứ đang được xây dựng ngay lúc này.
Hãy nghĩ mà xem. Các hệ thống truyền thống? Chúng bị chia cắt. Cứng nhắc. Bạn xây một cái, nó chỉ làm được một việc. Nhưng trí tuệ dựa trên nhiệm vụ? Nó là dạng mô-đun. Năng động. Trí tuệ được triển khai đú

Vừa lướt bảng xếp hạng phát hiện mình cũng có tên trên đó, phải tiếp tục cày cuốc thôi. Tại sao lại phải cố gắng như vậy? Vì đang chờ ngày OpenGradient giải quyết triệt để vấn đề niềm tin vào AI.
Bạn dám nhắm mắt tin vào câu trả lời của một AI không? Chắc không mấy ai dám khẳng định.
Lý do rất đơn giản — nó chỉ là một hộp đen:
• Tham số mô hình có thể bị nền tảng âm thầm thay đổi bất cứ lúc nào
• Quá trình tính toán có thể bị can thiệp
• Trong ngữ cảnh cung cấp cho bạn có thể bị nhồi quảng cáo hoặc cài cửa hậu
• Bạn hoàn toàn không biết nó đưa ra kết luận này như thế nào
Vì vậy, hướng "tạo bằn

Giải pháp LLM của QVAC Fabric sẽ tiếp tục được cải tiến trong vài tháng tới — mục tiêu là giúp mô hình lớn có thể chạy suy luận cục bộ trên bất kỳ GPU, bất kỳ hệ điều hành, bất kỳ thiết bị đầu cuối nào, thực sự hiện thực hóa việc triển khai quy mô lớn.
Nghiên cứu mới nhất của họ đã đạt được một bước đột phá: lần đầu tiên tinh chỉnh mô hình thành công trên GPU di động. Điều này có ý nghĩa gì? Trước đây, việc huấn luyện mô hình AI phải phụ thuộc vào sức mạnh tính toán trên đám mây, giờ đây các thiết bị như điện thoại, máy tính bảng cũng có thể tham gia. Đối với mạng lưới AI phi tập trung, đây có

Bạn có từng để ý rằng việc chuyển USDC cảm giác giống như đang chờ một giao dịch ngân hàng hơn là sử dụng một ứng dụng thực sự? Một số dự án hạ tầng đang hoàn toàn thay đổi điều đó.
Sự thay đổi thực sự là gì? Xác minh danh tính một lần duy nhất giúp mở khóa nhiều thao tác với stablecoin thông qua hồ sơ người dùng được mã hóa. Không còn phải lặp lại KYC nhàm chán, không còn giao diện lỗi thời như năm 2015. Chỉ còn lại trải nghiệm mượt mà như ứng dụng, thực sự tôn trọng cách mọi người muốn di chuyển đô la kỹ thuật số.
Trong khi đó, các công cụ phân tích on-chain đang theo dõi chính xác cách dòng

Miden lần này thực sự đã làm rất tốt.
Trong vài tháng tới, tất cả sẽ phụ thuộc vào việc các phiên bản được phát hành như thế nào—trước tiên là v0.13, rồi đến v0.14, cuối cùng là v0.15 sẽ lần lượt được triển khai. Tất cả các hoạt động phát triển và kiểm thử đều chỉ hướng đến một mục tiêu duy nhất: khoảnh khắc mainnet ra mắt vào khoảng tháng 3 năm 2026.
Hiện tại đang trong trạng thái tiến triển ổn định, từng bước một, từng mốc một cho đến khi cột mốc cuối cùng được hoàn thành.

Có một khoảng cách rất lớn giữa các phòng thí nghiệm chỉ viết whitepaper và những người thực sự xây dựng hạ tầng quan trọng.
Trize không chỉ đơn thuần quảng bá công nghệ bảo mật—họ đang chứng minh nó hoạt động hiệu quả ở những nơi có tính sống còn cao nhất: hệ thống phòng thủ quốc gia, giao thức bảo mật, triển khai AI tiên tiến. Đó chính là cách bạn biết một thứ đã chuyển từ ý tưởng sang trở thành xương sống thiết yếu cho nhiệm vụ.

Ngành công nghiệp tiền mã hóa có một vấn đề nan giải lâu năm: làm sao để chứng minh dữ liệu của mình là thật, nhưng lại không muốn tiết lộ toàn bộ thông tin riêng tư?
Điều này thật sự rất khó xử. Các giải pháp truyền thống thường phải chọn một trong hai: hoặc là để người khác tin mình, phải giao nộp tất cả thông tin nhạy cảm; hoặc là giảm tiêu chuẩn xác thực, tiện lợi nhưng độ tin cậy bị giảm sút.
Điều mà zkPass muốn làm thực ra rất thuần túy: cho phép bạn sử dụng phương pháp bằng chứng không kiến thức, vừa chứng minh được "tài khoản này là của tôi", "tôi thực sự đáp ứng điều kiện này", "tôi c