claude
2,182 penayangan
17 Berdiskusi
Populer
Terbaru
Justin Sun Menyatakan Tron adalah Rumah Masa Depan AI dan Agen AI
Dalam pernyataan mencolok pada 6 Februari 2026, pendiri Tron Justin Sun menyatakan:
“Tron ($TRX ) akan menjadi rumah bagi AI dan Agen AI.” Ini bukan hanya sekadar hype, ini dibangun di atas momentum nyata yang sudah berjalan di ekosistem Tron.
Infrastruktur Tron yang sangat cepat dan biaya rendah (menangani miliaran dalam volume harian #stablecoin , dengan lebih dari $82B $USDT yang beredar) menjadikannya sangat cocok untuk otonom #AI #agents yang memerlukan eksekusi on-chain yang murah dan dapat diandalkan untuk pembayaran, umpan data, dan komunikasi antar agen.
“Tron ($TRX ) akan menjadi rumah bagi AI dan Agen AI.” Ini bukan hanya sekadar hype, ini dibangun di atas momentum nyata yang sudah berjalan di ekosistem Tron.
Infrastruktur Tron yang sangat cepat dan biaya rendah (menangani miliaran dalam volume harian #stablecoin , dengan lebih dari $82B $USDT yang beredar) menjadikannya sangat cocok untuk otonom #AI #agents yang memerlukan eksekusi on-chain yang murah dan dapat diandalkan untuk pembayaran, umpan data, dan komunikasi antar agen.
Grok-3: Apakah AI Baru Elon Musk Layak Ditemui ChatGPT, Claude, Gemini?
Elon Musk membuat gebrakan lagi ketika ia meluncurkan #grok3 , produk AI terbaru xAI, dengan ambisi untuk mengalahkan raksasa seperti GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini dan DeepSeek. Namun seberapa kuatkah Grok-3 sebenarnya? Mari kita bandingkan!
1. Komposer: Grok-3 mengalahkan Claude
Grok-3 unggul dalam penceritaan, melampaui #Claude 3.5 Soneta dengan konten yang kaya, karakter berkualitas, dan penceritaan yang menarik. Akan tetapi, kontennya masih belum sempurna, dengan beberapa detail yang membuat pembaca merasa terkekang.
1. Komposer: Grok-3 mengalahkan Claude
Grok-3 unggul dalam penceritaan, melampaui #Claude 3.5 Soneta dengan konten yang kaya, karakter berkualitas, dan penceritaan yang menarik. Akan tetapi, kontennya masih belum sempurna, dengan beberapa detail yang membuat pembaca merasa terkekang.
🤖 Perlombaan #AI semakin memanas: #ChatGPT , #Claude , #Grok , #Cursor ... dan puluhan lainnya. Hanya 3 tahun yang lalu, 90% dari barang ini tidak ada.
Sekarang bukan tentang apakah AI bekerja; tetapi AI mana yang bekerja terbaik untuk apa.
Beberapa menulis seperti copywriter, beberapa mengkode seperti pengembang senior, dan beberapa mengorganisir seperti pemimpin operasional.
Apa yang ada dalam tumpukanmu? Dan apa yang masih hilang dari alat AI yang sempurna?
Sekarang bukan tentang apakah AI bekerja; tetapi AI mana yang bekerja terbaik untuk apa.
Beberapa menulis seperti copywriter, beberapa mengkode seperti pengembang senior, dan beberapa mengorganisir seperti pemimpin operasional.
Apa yang ada dalam tumpukanmu? Dan apa yang masih hilang dari alat AI yang sempurna?
🤖 Polymarket di Era AI: Claude Membantu Trader Biasa Menghasilkan Hingga 800 Dolar per Hari
Pasar prediksi sedang mengalami transformasi di depan mata kita. Jika sebelumnya membuat robot trading adalah hak istimewa para programmer, sekarang, berkat kecerdasan buatan, ambang batas telah jauh lebih rendah.
Ahli frostikk mengungkapkan bagaimana kombinasi jaringan saraf Claude dengan Polymarket mengubah aturan permainan. Poin utama adalah sebagai berikut:
🔹 Kode tidak lagi menjadi penghalang. Trader tanpa latar belakang teknis sedang menggunakan Claude untuk menulis skrip Python. Cukup dengan mendeskripsikan strategi dalam bahasa alami, AI akan menyediakan logika siap pakai dengan koneksi API.
🔹 Strategi populer:
Arbitrase: Mencari perbedaan harga antara Polymarket dan platform lain. Mengikuti "ikan paus": Secara otomatis menyalin perdagangan para trader besar. Scalping mikro: Berpartisipasi dalam pasar BTC selama 15 menit.
💰 Angka yang mengesankan:
Robot arbitrase sederhana dapat menghasilkan sekitar 25 dolar per jam. Strategi pembuatan pasar yang canggih dapat membawa keuntungan antara 500 hingga 800 dolar per hari. Kasus bulanan: Melalui transaksi kecil frekuensi tinggi, modal meningkat dari 20.000 dolar menjadi 215.000 dolar dalam 30 hari.
⚠️ Peringatan penting: Automatisasi bukanlah "mesin pencetak uang". Kesuksesan tergantung pada disiplin dan kebenaran logika. Kesalahan dalam kode robot dapat menghabiskan akun Anda lebih cepat sebelum Anda menekan tombol "berhenti".
Masa depan pasar prediksi ada di algoritma. Pertanyaannya hanya siapa robot yang lebih pintar. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
Pasar prediksi sedang mengalami transformasi di depan mata kita. Jika sebelumnya membuat robot trading adalah hak istimewa para programmer, sekarang, berkat kecerdasan buatan, ambang batas telah jauh lebih rendah.
Ahli frostikk mengungkapkan bagaimana kombinasi jaringan saraf Claude dengan Polymarket mengubah aturan permainan. Poin utama adalah sebagai berikut:
🔹 Kode tidak lagi menjadi penghalang. Trader tanpa latar belakang teknis sedang menggunakan Claude untuk menulis skrip Python. Cukup dengan mendeskripsikan strategi dalam bahasa alami, AI akan menyediakan logika siap pakai dengan koneksi API.
🔹 Strategi populer:
Arbitrase: Mencari perbedaan harga antara Polymarket dan platform lain. Mengikuti "ikan paus": Secara otomatis menyalin perdagangan para trader besar. Scalping mikro: Berpartisipasi dalam pasar BTC selama 15 menit.
💰 Angka yang mengesankan:
Robot arbitrase sederhana dapat menghasilkan sekitar 25 dolar per jam. Strategi pembuatan pasar yang canggih dapat membawa keuntungan antara 500 hingga 800 dolar per hari. Kasus bulanan: Melalui transaksi kecil frekuensi tinggi, modal meningkat dari 20.000 dolar menjadi 215.000 dolar dalam 30 hari.
⚠️ Peringatan penting: Automatisasi bukanlah "mesin pencetak uang". Kesuksesan tergantung pada disiplin dan kebenaran logika. Kesalahan dalam kode robot dapat menghabiskan akun Anda lebih cepat sebelum Anda menekan tombol "berhenti".
Masa depan pasar prediksi ada di algoritma. Pertanyaannya hanya siapa robot yang lebih pintar. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
🛡️ Etika vs Senjata: Mengapa Anthropic Mengatakan "Tidak" kepada Departemen Pertahanan AS?
Dunia AI dan pesanan pemerintah mengalami perbedaan serius!💥 Anthropic dan Departemen Pertahanan AS (Pentagon) terjebak dalam negosiasi kontrak senilai 2 miliar dolar. Alasannya sangat sederhana: Pengembang Claude tidak ingin AI mereka menjadi "Terminator".
Inti dari pertentangan:
Pentagon ingin memiliki otonomi penuh dalam tindakan militer, sementara Anthropic menetapkan "garis merah" yang jelas:
❌ Dilarang untuk sistem penargetan otomatis yang digunakan untuk senjata.
❌ Dilarang untuk memantau warga negara AS secara internal.
❌ Harus ada "intervensi manusia" (Human-in-the-loop), dilarang keras AI mengambil keputusan secara independen.
Posisi militer:
Pentagon percaya bahwa perusahaan swasta tidak seharusnya campur tangan dalam masalah keamanan nasional. Mereka berpendapat bahwa penggunaan AI seharusnya hanya diatur oleh hukum federal, sementara batasan etika perusahaan dapat menghambat efisiensi penegakan hukum oleh departemen seperti FBI dan ICE.
Mengapa investor harus memperhatikan?
Preseden industri: Jika Anthropic akhirnya berkompromi, ini akan berarti bahwa di hadapan pesanan besar, pedoman etika perusahaan AI mungkin akan menjadi tidak berarti. Lanskap persaingan: Ketika Anthropic ragu-ragu, pesaing seperti Microsoft/OpenAI atau Palantir mungkin akan merebut pasar dengan syarat yang lebih "fleksibel". Tren regulasi: Konflik ini akan mempercepat proses legislasi AI militer, secara langsung mempengaruhi harga saham raksasa teknologi serta token terkait di sektor AI terdesentralisasi.
Anthropic berusaha mempertahankan citra merek "AI aman" mereka, tetapi di hadapan mesin negara dan godaan miliaran dolar, seberapa lama mereka bisa bertahan?
Apakah Anda berpikir AI seharusnya memiliki hak untuk menolak menjalankan perintah militer negara? Silakan diskusikan di kolom komentar!👇
#Aİ #Anthropic #Claude #加密新闻 #国家安全
Dunia AI dan pesanan pemerintah mengalami perbedaan serius!💥 Anthropic dan Departemen Pertahanan AS (Pentagon) terjebak dalam negosiasi kontrak senilai 2 miliar dolar. Alasannya sangat sederhana: Pengembang Claude tidak ingin AI mereka menjadi "Terminator".
Inti dari pertentangan:
Pentagon ingin memiliki otonomi penuh dalam tindakan militer, sementara Anthropic menetapkan "garis merah" yang jelas:
❌ Dilarang untuk sistem penargetan otomatis yang digunakan untuk senjata.
❌ Dilarang untuk memantau warga negara AS secara internal.
❌ Harus ada "intervensi manusia" (Human-in-the-loop), dilarang keras AI mengambil keputusan secara independen.
Posisi militer:
Pentagon percaya bahwa perusahaan swasta tidak seharusnya campur tangan dalam masalah keamanan nasional. Mereka berpendapat bahwa penggunaan AI seharusnya hanya diatur oleh hukum federal, sementara batasan etika perusahaan dapat menghambat efisiensi penegakan hukum oleh departemen seperti FBI dan ICE.
Mengapa investor harus memperhatikan?
Preseden industri: Jika Anthropic akhirnya berkompromi, ini akan berarti bahwa di hadapan pesanan besar, pedoman etika perusahaan AI mungkin akan menjadi tidak berarti. Lanskap persaingan: Ketika Anthropic ragu-ragu, pesaing seperti Microsoft/OpenAI atau Palantir mungkin akan merebut pasar dengan syarat yang lebih "fleksibel". Tren regulasi: Konflik ini akan mempercepat proses legislasi AI militer, secara langsung mempengaruhi harga saham raksasa teknologi serta token terkait di sektor AI terdesentralisasi.
Anthropic berusaha mempertahankan citra merek "AI aman" mereka, tetapi di hadapan mesin negara dan godaan miliaran dolar, seberapa lama mereka bisa bertahan?
Apakah Anda berpikir AI seharusnya memiliki hak untuk menolak menjalankan perintah militer negara? Silakan diskusikan di kolom komentar!👇
#Aİ #Anthropic #Claude #加密新闻 #国家安全
📛 Anthropic telah menciptakan "mikroskop" untuk LLM - sekarang Anda dapat melihat bagaimana AI berpikir
Anthropic telah bekerja pada interpretabilitas jaringan saraf untuk waktu yang lama. Metode SAE (Sparse Autoencoder) mereka yang lalu telah diadopsi oleh OpenAI dan Google, dan sekarang mereka menawarkan cara baru untuk "menganalisis" AI menjadi pemikiran - Circuit Tracing.
🟢 Bagaimana cara kerjanya?
🍒 Mereka mengambil model bahasa siap pakai dan memilih sebuah tugas.
😘 Ganti beberapa komponen model dengan model linier sederhana (Cross-Layer Transcoder).
😘 Latih bagian-bagian yang diganti ini untuk meniru model asli, meminimalkan perbedaan dalam output.
🟢 Bagaimana cara kerjanya?
🍒 Mereka mengambil model bahasa siap pakai dan memilih sebuah tugas.
😘 Ganti beberapa komponen model dengan model linier sederhana (Cross-Layer Transcoder).
😘 Latih bagian-bagian yang diganti ini untuk meniru model asli, meminimalkan perbedaan dalam output.
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya