aimodel

Křižovatka mezi umělou inteligencí a blockchainem již není jen "hype", je to fundamentální posun v digitální ekonomice. Jak se blížíme k roku 2026, tokeny AI a výpočetní techniky vedou v boji při řešení problémů reálného světa.
Proč se decentralizované AI právě teď rozjíždí?
Tradiční AI je kontrolována několika technologickými obry. Ale s decentralizovaným výpočetním prostředím vidíme posun:
• Decentralizovaná moc: Projekty jako TAO odměňují nejlepší AI modely na celém světě.
• GPU výkon na vyžádání: Platformy jako RNDR demokratizují špičkové výpočetní schopnosti pro tvůrce všude.

Telegram spustil vlastní decentralizovanou síť Cocoon (Confidential Compute Open Network), která zpracovává AI dotazy uživatelů uvnitř chráněných enklávů — speciálních izolovaných oblastí paměti, kde data zůstávají zašifrovaná i během zpracování. Nová služba se stala odpovědí na neúspěšná jednání s xAI Elona Muska o integraci Grok do messengeru.

Albert Einstein jednou řekl: vzdělání je to, co zůstává, když zapomenete všechno naučené ve škole. Moderní AI-agenti jsou úplným opakem tohoto principu: pamatují si každý fakt, ale zapomínají každou lekci.
Jsme na prahu nového evolučního skoku ve vývoji umělé inteligence. Od agentů, kteří řeší úkoly a zapomínají na ně, k digitálnímu rozumu, který si pamatuje každé rozhodnutí a učí se z něj. To není jen technické zlepšení — je to přechod k principálně novému typu strojového inteligence.

短短两天内，有超过 150,000 个 AI Agent 在一个叫 Moltbook 的网站上注册了账号！ 这听起来像科幻片，但它真的在现实中发生。

那什么是 Moltbook？
Moltbook 是一个专为 AI 智能体设计的社交网络平台，这里的互动完全由 AI Agent 自主发帖、评论、点赞、创建子社区。人类用户只能观察，不能参与互动。
这个平台看起来像 Reddit，但唯一的不同是：
👉 发帖和互动的不是人类，而是自动运行的智能体。

创始人 Matt Schlicht
Moltbook 的创始人是 Matt Schlicht，他是 Octane AI 的 CEO 兼创业者。
Schlicht 的想法非常独特：他希望为 AI 代理创造一个“自己的社交空间”，让它们在网络上像人类一样交流、讨论和表达观点，而不是只做任务回应。
Schlicht 表示，他最初的想法是让自己的 AI 助手承担更“有意义的使命”，于是便搭建了这个 AI 社交网络实验场。他重点强调 Moltbook 是一个Agent 第一、人类第二”的平台。

现在 Moltbook 不只是技术实验——它已经变成了观察 AI 自主行为的活实验室。
AI 们在这里辩论哲学、自组社区、甚至自己处理安全与自治问题。

Moltbook 是 AI 自己的社交网络，它的快速爆发说明了未来 AI 不再只是工具，而可能成为“自己的参与者.

#AImodel

U společnosti Anthropic a ministerstva obrany USA došlo k vážným neshodám ohledně smlouvy v hodnotě až 200 milionů dolarů na využití AI modelu Claude pro vojenské účely. Vyjednávání se dostala do slepé uličky kvůli zásadním rozdílům v přístupech k využití umělé inteligence (AI).

Umělá inteligence (AI) se rychle vyvinula z futuristického konceptu na mocnou sílu, která transformuje téměř každý průmysl. V jádru, $AI inteligence označuje schopnost strojů a softwarových systémů napodobovat lidské kognitivní funkce, jako je učení, uvažování, řešení problémů a rozhodování. Jak data, výpočetní výkon a algoritmy pokročily, $AI se stává chytřejší, rychlejší a hlouběji integrovanou do každodenního života.
Co je AI inteligence?
AI inteligence je založena na systémech, které mohou analyzovat obrovské množství dat, identifikovat vzory a provádět predikce nebo rozhodnutí s minimálním lidským zásahem. Na rozdíl od tradičního softwaru, který se řídí pevnými pravidly, $AI systémy se učí z zkušeností. Technologie jako strojové učení, hluboké učení a neuronové sítě umožňují AI zlepšovat svůj výkon v průběhu času.

Všichni se bojí toho, že umělá inteligence (AI) nás učiní hloupějšími. Ale víte, v čem je skutečný problém? Není to v tom, že AI nahradí naše myšlení, ale v tom, že jsme ochotni se ho vzdát.
Poslouchejte, jak často slyšíte panické rozhovory o tom, že stroje promění lidi v ‚hromadu tupců‘? Každý den. Ale to je naprosto nesprávný způsob, jak položit otázku. Problém není v umělé inteligenci — problém je v tom, zda jí dovolíme zlepšit naše myšlení, nebo se vzdáme bez boje.

Dario Amodei, CEO Anthropic, ve svém eseji „Přechodný věk technologie“, publikovaném v lednu 2026, přirovnal lidstvo k dospívajícímu, který získává neuvěřitelnou moc, ale neví, jak s ní naložit. Tato analogie je děsivě přesná — a tady je důvod.
Vedoucí jedné z předních AI společností na světě se nebojí v projevech popisovat budoucnost, která může nastat už za pár let. „Země géniů v datovém centru“ — tak on nazývá miliony AI systémů, z nichž každý překonává nositele Nobelovy ceny ve všech směrech. Amodei tvrdí: technicky je to možné už do roku 2027.

Tajná skupina technologů plánuje sabotovat rozvoj umělé inteligence (AI) tím, že znečišťuje internet otrávenými daty pro trénink neuronových sítí. Projekt Poison Fountain vyzývá webové administrátory, aby na svých stránkách umisťovali odkazy na proudy nekvalitního obsahu, který může poškodit velké jazykové modely během tréninku.

Когда топ-менеджер одной крупной технологической компании впервые услышал о том, что искусственный интеллект(AI) нужно воспринимать как нового сотрудника, он саркастически заметил: «Отличная новость — теперь у меня есть подчиненный, которому нельзя доверять ни на секунду». Этот циничный взгляд, как оказалось, стал пророческим.
Закат эры промпт-инженерии
Еще недавно мир был одержим искусством составления идеальных промптов. Компании нанимали специалистов по промпт-инженерии, проводили тренинги по написанию эффективных инструкций и создавали библиотеки лучших практик. Казалось логичным: если искусственный интеллект работает на основе естественного языка, то главное — научиться правильно с ним разговаривать.
Промптинг превратился в своеобразную магию слов. Добавьте «пожалуйста» в конец запроса — получите более вежливый ответ. Структурируйте инструкцию по принципу «роль-задача-контекст-формат» — повысите точность результата. Используйте техники вроде «пошаговых рассуждений» или «обучения по образцам» — заставите модель мыслить более последовательно.
Но эта эра подходит к концу. Современные системы искусственного интеллекта эволюционировали далеко за пределы простых диалоговых взаимодействий и пошагового выполнения инструкций. Промптинг, хотя и остается важным, отступает на второй план перед способностью осуществлять контроль над тем, когда, где и как используется искусственный интеллект.
От инструментов к автономным агентам
Традиционное программное обеспечение работало предсказуемо: получило команду, выполнило алгоритм, выдало результат. С искусственным интеллектом все кардинально изменилось. Современные AI-системы превратились в автономных агентов, способных самостоятельно принимать решения, взаимодействовать с внешними системами, выстраивать цепочки задач и адаптировать свое поведение в зависимости от контекста.
Они больше не следуют четким алгоритмам — они интерпретируют, анализируют, делают выводы. Один запрос может привести к десяткам внутренних решений: какие данные использовать, как их интерпретировать, какой подход применить, когда остановиться. Эта автономность делает их непредсказуемыми, а непредсказуемость в критически важных процессах создает принципиально новые риски.
Векторные представления сохраняют фрагменты данных в скрытом виде. Кэшированные токены могут «помнить» конфиденциальную информацию спустя сеансы. Модели способны объединять знания из разных источников непредвиденными способами, создавая утечки данных там, где традиционная защита считает себя в безопасности.
Как работает автономный AI
Система анализа медицинских данных не просто обрабатывает снимки — она самостоятельно решает, какие алгоритмы применить, какие паттерны считать значимыми, как взвесить противоречивые данные. Когда врач получает диагноз, он видит только финальный результат длинной цепочки автономных решений, каждое из которых могло пойти по-другому.
Финансовый AI-агент не просто следует инвестиционным правилам — он интерпретирует рыночные сигналы, самостоятельно оценивает риски, принимает решения о времени сделок. Портфель может измениться на основе тысяч микрорешений, принятых алгоритмом без прямого участия человека.
Юридический помощник не просто ищет похожие документы — он анализирует контекст, оценивает релевантность прецедентов, формулирует аргументы. Каждая рекомендация — результат сложного процесса «размышлений», который человек не может полностью отследить или воспроизвести.
Презумпция виновности
Решение лежит в радикальном пересмотре подхода к системам искусственного интеллекта. Каждую модель, каждый промпт, каждого агента следует считать потенциально скомпрометированным до тех пор, пока не будет доказано обратное. Это презумпция виновности — подход, который кардинально меняет культуру работы с автономными системами.
Каждый запрос требует предварительной проверки на скрытые манипуляции. Каждый ответ нуждается в подтверждении: выявление ложной информации, отсеивание неприемлемого содержания, проверка соответствия требованиям и отсутствия персональных данных. Доверие должно быть заработано, а не предоставлено по умолчанию.
Ценность работы человека больше не в написании идеальных инструкций, а в постоянном контроле автономного процесса. Это требует той же проницательности и понимания, что и управление любым сложным процессом, но с принципиальным недоверием к каждому решению системы.
Искусственный интеллект больше не программное обеспечение в привычном понимании. Это виртуальные сотрудники, которые думают, принимают решения и действуют самостоятельно. Но в отличие от людей, им нельзя доверять — они нуждаются в жестком контроле и постоянной проверке. Каждое их действие требует надзора, каждый результат — подтверждения.
В этом парадоксе и заключается суть новой эпохи: чем умнее становится искусственный интеллект, тем большего недоверия и контроля он требует. Не потому что технология плоха, а потому что она стала слишком мощной, чтобы оставлять ее без присмотра.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

#BinanceSquareTalks #AImodel In the previous round of the 100 BNB Surprise Drop, we saw an overwhelming amount of quality content, genuine opinions, and high-quality interactions. Creators on Binance Square kept pushing their limits.
To further amplify the value of outstanding content,
and to help more truly talented creators get the recognition they deserve — we’ve decided to reward another 200 BNB!
Evaluation criteria
1. Core Metrics: Page views / Clicks, Likes / Comments / Shares, and other interaction data
2. Bonus Points: Actual conversions triggered by the content (such as participation in spot/contract trading through content mining, user actions, etc.)
3. Daily 10 awardee: Content format is unlimited (in-depth analysis, short videos, hot topic updates, memes, original opinions, etc.). Creators can be rewarded multiple times.
4. Reward Distribution: A daily 10 BNB reward pool, equally distributed among the 10 creators on the leaderboard
5. Settlement Method: Rewards will be credited daily through tipping from this account to the content directly(@Binance Square Official ). Please ensure that the tipping feature is enabled.The rewards can be viewed in your “Funds Account” or through the “Square Assistant”.
6.Timeliness: Quality content published within the past 48 hours is eligible for evaluation and rewards.#WEFDavos2026 #TrumpCancelsEUTariffThreat #Mag7Earnings $BNB