Технология

MCP позволяет системам искусственного интеллекта динамически обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, поддерживая постоянное двустороннее взаимодействие между моделями и внешними системами.

Эта статья исследует, как инновации накапливаются в сфере криптовалют, рассматривая, как технология катализирует рост экосистемы через синергию между инфраструктурой и приложениями — от рестейкинга EigenLayer и системы баллов Pendle до взлета мемкойна Solana и улучшений опыта EVM. Анализ показывает, что долгосрочная ценность обычно не перетекает к оригинальным инноваторам, а к тем, кто может эффективно масштабировать, улучшать и поощрять новые поведенческие модели пользователей. На пересечении инноваций, ликвидности и удобства находится ключ к определению следующего прорыва.

MCP (Model Context Protocol) - это новое направление, которое недавно привлекло внимание компаний Web2, таких как Google. Статья предоставляет глубокий анализ принципов и позиционирования протокола MCP, объясняя, как он обеспечивает контекст крупным языковым моделям (LLM) через стандартизированное взаимодействие с приложениями. Она также исследует команду за DARK, MtnDAO, и как способности основателя Эдгара Павловского к реализации и перспективы команды могут потенциально поднять цену токена.

Исследование Gate (18-24 апреля 2025 года): 17 апреля Eliza Labs запустила Auto-Fun, платформу для запуска AI-агентов Launchpad, чтобы ускорить интеграцию AI-блокчейна, в то время как Circle выпустила Протокол возврата средств и сеть стейблкоинов для улучшения гибкости ончейн-платежей. 21 апреля Фонд Эфириума начал стратегические корректировки для обновления Pectra, сосредотачиваясь на узких местах пропускной способности и межцепочной совместимости. 23 апреля Hyperliquid представила 21 бесразрешительный узел и планировала механизм делегирования для усиления децентрализованного управления и безопасности. 24 апреля Фонд Solana внедрил новую политику делегирования, удаляя неактивных валидаторов для улучшения децентрализации сети.

Этот пост предлагает радикальную идею для будущего уровня исполнения Ethereum, которая также амбициозна, как усилие цепи луча для уровня согласия.

Как ведущая L2-сеть, Mantle продвигает глубокую интеграцию онлайн-финансов и традиционных финансов через инновационные продукты Mantle Index Four (MI4) и Mantle Banking. Она не только стремится к повышению эффективности капитала, но и обеспечивает пользователям более эффективный и безопасный финансовый опыт благодаря технологическим инновациям и экологическому расширению.

Цена токена ZKsync, ZK, упала из-за инцидента безопасности. Злоумышленники использовали учетную запись администратора контракта распределения воздушных капель, чтобы создать большое количество необъявленных токенов воздушных капель и продать их on-chain. Этот инцидент не только выявил уязвимости в управлении контрактами ZKsync, но также вызвал широкие обсуждения о безопасности и надежности технологий Уровня 2.

Проблема масштабируемости Биткойна всегда была ключевым узким местом в его развитии. В этой статье рассматриваются вызовы, с которыми сталкивается Биткойн во время процесса масштабирования, в частности, ограничения существующих решений, такие как проблема оттока пользователей в проектах типа Babylon и Bitlayer после неудачи их стимулирующих механизмов.

Бычий рынок криптовалют обычно заканчивается после появления определенных паттернов. В этой статье анализируются 25 ключевых индикаторов в 7 основных категориях - оценка цены, технический анализ, потоки капитала, данные сети, плечо стабильной монеты, настроения рынка и вращение альткоинов - чтобы помочь инвесторам оценить, не перегрет ли рынок. Предоставляется подробная разбивка расчета, применения и интерпретации каждого индикатора, а также анализ текущих рыночных условий. Цель - улучшить способность читателей мудро извлекать прибыль и избегать упущения лучших возможностей для выхода из-за жадности. Оценивая многомерные индикаторы, инвесторы могут более точно предсказывать потенциальные вершины рынка и принимать более обдуманные инвестиционные решения.

Recall - это революционная децентрализованная платформа, использующая технологию блокчейн для создания новой структуры для AI-агентов, улучшая их совместную работу и обеспечивая экономические стимулы. Она решает проблемы традиционных систем искусственного интеллекта, связанные с прозрачностью данных, доверием и сотрудничеством, открывая путь для развития экономики AI-агентов.

В гонке за финансированием и шумихой многие проекты преувеличивают лабораторные показатели, жертвуя децентрализацией, безопасностью и практической применимостью в процессе. В этой статье утверждается, что командам блокчейна следует вернуть фокус на значимые приложения и масштабировать свои решения вокруг реальных использованных случаев, а не пустых цифр.

Новая работа Виталика, систематическое изложение ценности цифровой конфиденциальности, исследует, как конфиденциальность лежит в основе свободы, порядка и технологического прогресса. Это важное произведение мысли в эпоху искусственного интеллекта и блокчейна.

AminoChain - это блокчейн-платформа, разработанная для улучшения биобанкинга путем соединения медицинских учреждений и исследователей в децентрализованной сети. Она облегчает безопасное и прозрачное обмен биоматериалами, позволяя пациентам сохранить контроль над своими образцами. Платформа повышает эффективность медицинских исследований путем оптимизации сотрудничества и доступа к данным.

Исследование Gate (11–17 апреля 2025 г.): 14 апреля Solana повышает лимит вычислений блока и улучшает производительность сети. 15 апреля EigenLayer запускает снижение mainnet. 16 апреля AggLayer Polygon строит «ценовой интернет». 17 апреля Sony Soneium и EigenLayer сокращают время окончательной обработки блокчейна на 98%, устанавливая новый L2-бенчмарк.

Компания Plastic Labs объявила о завершении раунда финансирования Pre-Seed на сумму $5.35 млн и запустила свою персонализированную платформу идентификации на основе искусственного интеллекта, Honcho. Honcho нацелен на предоставление персонализированных решений для приложений больших языковых моделей (LLM), помогая разработчикам легко реализовывать персонализацию через подход plug-and-play. Он решает общую проблему, с которой сталкиваются разработчики, создавая моделирование пользователей с нуля, предлагая богатые и постоянные профили пользователей.