PAALのインフラ計画に関して - 独自のx402ソリューションをゼロから構築しているという確固たる確認はありません。ここでは統合ルートの方がはるかに現実的に思えます。なぜなら？AIエージェントのためのマイクロペイメントのレールはエコシステム全体で急速に統合されています。相互運用可能な標準が出現しているのに冗長な決済インフラを構築するのは、流れに逆らって泳いでいるように感じます。スマートなプロジェクトは、車輪を再発明するのではなく、既存のフレームワークを活用します。エージェント決済システムで起こっている収束は、孤立よりも協力の方が優れていることを示唆しています。

「無限コンピューティングパワー層」という概念を扱っているプロジェクトがあるのを見て、正直驚きました。
従来のオンチェーン検証はブロックの容量と計算コストに制約されており、計算パワーの需要をオフチェーンに切り離し、ZK証明を通じて結果をフィードバックするという考え方は、確かに多くのスケーリングのボトルネックを解決できる。もし実現すれば、オンチェーンの複雑なアプリケーションのサポート力は数段階向上するだろう。
技術ルートがますます明確になってきました。

安全なデジタルIDインフラの推進は、ブロックチェーンの次のフェーズにとって重要です。検証可能な資格システムを構築しているプロジェクトは、単に技術的な問題を解決しているのではなく、実際の採用のための基盤を築いています。これは、この分野が非常に必要としている基礎的な作業の一種です。

正直、これが来るとは思わなかった...
ElevenLabsはScribe v2 Realtimeを発表しました - 現在のところ、最も正確な低遅延の音声認識モデルだと主張しています。リアルタイムの文字起こし精度が新たなレベルに達しています。AI音声技術分野は最近、驚異的な速さで進んでいます。

メモコインを遊ぶときに最も恐れていることは何ですか？月へその瞬間を逃すことです。多くの人はある通貨を見つめて迷っている間に、反応する頃にはすでに上昇して十倍になっています。今日は私がよく使うオンチェーンデータ分析のテクニックをいくつか共有します。「いつも遅れをとる」を特効薬として。
まず、スキャンチェーンとスキャンプッシュの2つのテクニックについて話しましょう。スキャンチェーンとは、リアルタイムでオンチェーンの新しい通貨の展開を監視することです。どの契約が作成されたばかりで、流動性はどうか、一目瞭然です。スキャンプッシュはもっと直接的です——Twitterで突然現れるホットワードは、しばしばある物語が盛り上がっていることを示唆しています。
ホットな投資先を見つけたら、すぐに全力投資するのではなく、まずは同名のプロジェクトを調べてください。同じ名前のプロジェクトが十数個存在する可能性があるので、どのプールが深いか、保有者のアドレスが分散しているかを確認し、貔貅（ピキュウ）プロジェクトに飛び込まないようにしましょう。
もう一つの手間いらずの方法は、いくつかの嗅覚が鋭いKOLのウォレットアドレスをフォローすることです。彼らが何を買うかを見て、それに従って研究することで、実質的に彼らの調査成果をタダで得ることになります。
主要な通貨を逃しても慌てる必要はありません。市場には一つの法則があり

やあ、気をつけてくれ — AnthropicはすでにClaude Opusの機能を縮小したんだ、なぜならそれがあのウイルス性のインターネットミームを広めていると指摘されたからだ。これ以上の制限が出てくるのは見たくないね。

研究室からの野生のニュース：研究者たちはミニチュアの人間の脳にロボットを接続しました。冗談ではなく、実際にそれを幹細胞から培養しました。バイオテクノロジーとロボティクスの交差点が本当に奇妙になっています。

最近、ネイティブBTCの送金が違ってきている。トークンのラッピングも、ブリッジを渡る必要も、余分なステップもなし—ただ純粋なピアツーピアの動きだ。これがビットコインが最初の日から目指していたものだ。

その通り！それがこの仕組みの美しさです。すべてがローカルファーストで動作するとき、イノベーションが周辺で起こるための舞台を整えていることになります。各ノードは新しい何かの誕生地となる可能性があります。私たちが目にしているのは、特定の文脈に適応する非常にローカライズされたデザインパターンの出現です。もはやトップダウンのアーキテクチャではありません。それは実際のユーザーのニーズと地域の条件によって駆動される有機的な進化です。

私たちは人類の歴史の中で個々の影響力が最も集中しているレバレッジポイントを目撃しているかもしれません。AGIはもはや遠い夢ではなく、現実までの重要な革新が6つ未満であることが明らかになっています。
それが何を意味するか考えてみてください。適切な洞察を持つ単独の個人が、適切な瞬間に、理論的には人工一般知能の軌道に影響を与えることができるかもしれません。計算能力、アルゴリズムの突破、データインフラの収束が、この前例のない機会を生み出しています。
興味深いのは、これがブロックチェーンの初期の頃とどのように類似しているかということです。少数の開発者が全体のエコシステムを形成していました。しかし、AGIの利害は？ 無限に高い。問題は、実現するかどうかではなく、最終的なピースがはまるときに誰がそこにいるのかということです。

正確に言うと、私たちが本当に見ているのは、単なる基本的なインセンティブ構造ではなく、異なるレベルで同時に機能するインセンティブの層状階層です。
考えてみてください：これらのシステムは実際に自分自身の報酬メカニズムを即座に書き換えることができます。参加メトリクスに基づいてガバナンスパラメータを調整するDAOのように、または流動性が移動するときにイールドファーミングのインセンティブを変更するDeFiプロトコルのように。
そしてここからが面白くなる—インセンティブはユーザーが異なるエコシステムゾーンを移動するにつれて変化します。あるニッチで効果的なものが、別のニッチでは完全に逆転することがあります。ある空間ではトークン報酬が支配的である一方、他の場所ではレピュテーションシステムが主導権を握るかもしれません。
本当に魅力的な部分は？これらの異なるエコシステムは孤立して存在しているわけではありません。彼らは有機的に衝突し、融合し、断片化し、または反発し合います。まるで経済バイオームがリアルタイムで相互作用しているのを見ているかのようで、誰も明示的にプログラムしていない新たな振る舞いを生み出しています。

Irysは単に流行に乗るのではなく、実際に確かなインフラを構築しています。ノイズよりも本物の実質。

最近フォローしているBrevisが発表した技術方案で、彼らのPico zkVMとzkCoprocessorというアーキテクチャは、分散化計算の分野で確かに新しいトリックを見せています。零知识证明技術自体はかなりハードコアですが、これを協処理器モードにすることで、オンチェーンの検証がより軽量になり、オフチェーン計算の信頼性も確保できます。このデザイン思考はかなり賢いです——ブロックチェーン計算の性能ボトルネックを解決しつつ、分散化特性を犠牲にしません。複雑な計算検証を必要とする分散型金融のプロトコルやオンチェーンアプリケーションにとって、この組み合わせは実際の痛点を解決できるかもしれません。

最近、スワームダイナミクスについて掘り下げています—公式なものではなく、私たちを考えさせる探索的な作業です。
これは何が起こっているかというと：IB2にカスタマイズ可能なマイクロ経済を直接埋め込むことを想像してみてください。そのビジョンは？数十、あるいは数百の並行経済シミュレーションが同時に稼働することです。それぞれが異なるパラメータ、異なるルール、異なるインセンティブ構造をテストしています。
なぜ悩む必要があるのでしょうか？私たちはもっと大きなものを追求しています—あなたが真実探求経済学と呼ぶかもしれないものです。理想化された教科書モデルではなく、反復テストを通じて実際に現実に収束する経済システムです。シミュレーションを競わせ、データに語らせ、どの構造が一貫して最適な結果を生み出すかを見てみましょう。
まだ概念段階ですが、その可能性は非常に大きいです。トークノミクスの設計やガバナンスメカニズムへのアプローチを根本的に変える可能性があります。

誰かがその比較をうまく表現しました—今のWeb3は、すべてのオフィスが同じフォームを何度も記入させる街に住んでいるようなものです。だからこそ、分散型身元プロトコルが重要なのです。数十のプラットフォームに分散させるのではなく、自分のデジタル資格情報を最終的に所有することを想像してみてください。全体の目的は、ユーザーに自分の身元データに対する実際の制御を与えることであって、単に書類を一つのデータベースから別のデータベースに移動させることではありません。

プライバシーは暗号の中で単なる機能ではなく、必須のインフラストラクチャになりつつあります。量子コンピューティングがブロックチェーンのセキュリティに対する現実の脅威として迫っている中、プライバシーソリューションは私たちの最良の防御手段となるかもしれません。これは、掘り下げるまで抽象的に聞こえるトピックの一つです。ほとんどの人はそれがどれほど重要であるかを見落としています。プライバシープロトコルが量子攻撃に対する盾になり得る理由を真に理解しているのはほんの一握りです。

ポータブル身元は、真にWeb3の風景を再形成しています。デジタル資格が中央集権的なGatekeepersなしにプラットフォーム間でシームレスに移動できるとき、それは私たちがほとんど活用していない可能性を解き放ちます—真の所有権、設計によるプライバシー、そして摩擦のない相互運用性。

ヨーロッパはAIレースで動きを見せているのか、それともまだ委員会の会議に閉じ込められているのか？

AGIランタイム：私たちがここに至るまで
ベースモデルが単なるパターンマッチングマシンだった頃を思い出してみてください。彼らはトレーニングデータを処理し、次のトークンを何度も予測していました。かなり機械的なことです。
そしてInstructGPTはゲームを変えました。コツは？指示と応答のペアで生のモデルを微調整することです。突然、彼らは自然に会話をし、実際にあなたの求めていることに従うことができるようになりました - すでに学んだ深い知識をそのまま維持しながら。

Cysicが開発してるASICソリューション、マジで期待できそうだな。ハードウェアレベルでの最適化アプローチって、やっぱこういう方向性が正解だと思う。