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Wie baut Newton Protocol die Zukunft des KI-gestützten Finanzwesens auf? Und warum stellt die Testnet-Version !!! darMit zunehmender Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist nicht mehr die eigentliche Frage: Kann die KI Entscheidungen treffen? Sondern: Wie kann sie diese Entscheidung sicher und zuverlässig auf der Blockchain umsetzen? Hier kommt die Reihe an @NewtonProtocol , die eine Infrastruktur entwickelt, damit KI-Agenten (AI Agents) Finanzoperationen on-chain sicher und verifizierbar ausführen können, statt sich nur auf Vorschläge oder Analysen zu beschränken. Diese Vision macht $NEWT mit einem echten technischen Problem verbunden, das mit der Ausweitung der KI-Ökonomie immer wichtiger werden könnte.

Wie baut Newton Protocol die Zukunft des KI-gestützten Finanzwesens auf? Und warum stellt die Testnet-Version !!! dar

Mit zunehmender Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist nicht mehr die eigentliche Frage: Kann die KI Entscheidungen treffen? Sondern: Wie kann sie diese Entscheidung sicher und zuverlässig auf der Blockchain umsetzen?
Hier kommt die Reihe an @NewtonProtocol , die eine Infrastruktur entwickelt, damit KI-Agenten (AI Agents) Finanzoperationen on-chain sicher und verifizierbar ausführen können, statt sich nur auf Vorschläge oder Analysen zu beschränken. Diese Vision macht $NEWT mit einem echten technischen Problem verbunden, das mit der Ausweitung der KI-Ökonomie immer wichtiger werden könnte.
Die Microsoft Build-Konferenz 2026 hat offiziell begonnen, und Microsoft hat eine Familie von 7 selbst entwickelten MAI-Modellen vorgestellt, die alle Bereiche von Inferenz, Programmierung, Bildern, Sprache und Transkription abdecken. Das Flaggschiff-Modell MAI-Thinking-1 verfügt über 35 Milliarden aktive Parameter und ein Kontextfenster von 128K, und erreicht auf SWE-bench Pro ein Niveau, das mit Claude Opus 4.6 vergleichbar ist. Gleichzeitig wurden der Frontier Tuning-Service, die Web IQ-Suchmaschine und der nächste Generation Topologie-Quantenchip Majorana 2 vorgestellt, dessen Quantenbits um das 1000-fache zuverlässiger sind, und der Zeitplan für skalierbare Quantencomputer bis 2029 vorangetrieben wird. Warum das wichtig ist: Microsoft hat erstmals ein vollständiges AI-Modell entwickelt (ohne auf Drittanbieter-Destillation angewiesen zu sein) und treibt gleichzeitig die Plattform für Quantencomputing + AI Agenten voran, was einen neuen Schritt in der AI-Konkurrenz der Tech-Giganten markiert, der in eine "integrierte Hardware- und Software-Phase" übergeht. #微软 #MAI #AI #量子计算 #Build2026
Die Microsoft Build-Konferenz 2026 hat offiziell begonnen, und Microsoft hat eine Familie von 7 selbst entwickelten MAI-Modellen vorgestellt, die alle Bereiche von Inferenz, Programmierung, Bildern, Sprache und Transkription abdecken. Das Flaggschiff-Modell MAI-Thinking-1 verfügt über 35 Milliarden aktive Parameter und ein Kontextfenster von 128K, und erreicht auf SWE-bench Pro ein Niveau, das mit Claude Opus 4.6 vergleichbar ist. Gleichzeitig wurden der Frontier Tuning-Service, die Web IQ-Suchmaschine und der nächste Generation Topologie-Quantenchip Majorana 2 vorgestellt, dessen Quantenbits um das 1000-fache zuverlässiger sind, und der Zeitplan für skalierbare Quantencomputer bis 2029 vorangetrieben wird.

Warum das wichtig ist: Microsoft hat erstmals ein vollständiges AI-Modell entwickelt (ohne auf Drittanbieter-Destillation angewiesen zu sein) und treibt gleichzeitig die Plattform für Quantencomputing + AI Agenten voran, was einen neuen Schritt in der AI-Konkurrenz der Tech-Giganten markiert, der in eine "integrierte Hardware- und Software-Phase" übergeht.

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