aimodel

L'intersezione tra Intelligenza Artificiale e Blockchain non è più solo un "hype"; è un cambiamento fondamentale nell'economia digitale. Mentre ci muoviamo verso il 2026, i token di AI e Computing stanno guidando la carica risolvendo problemi reali.
Perché l'AI decentralizzata sta esplodendo proprio ora?
L'AI tradizionale è controllata da pochi giganti tecnologici. Ma con il Computing Decentralizzato, stiamo assistendo a un cambiamento:
• Potere Decentralizzato: Progetti come TAO stanno premiando i migliori modelli di AI a livello globale.
• Potenza GPU su Richiesta: Piattaforme come RNDRare stanno democratizzando il computing di alto livello per i creatori ovunque.

Telegram ha lanciato una rete decentralizzata propria, Cocoon (Confidential Compute Open Network), che gestisce le richieste AI degli utenti all'interno di enclave protette - aree di memoria isolate speciali, dove i dati rimangono crittografati anche durante l'elaborazione. Il nuovo servizio è stato una risposta al fallimento delle trattative con xAI di Elon Musk per l'integrazione di Grok nel messenger.

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

Albert Einstein una volta disse: l'istruzione è ciò che resta quando dimentichi tutto ciò che hai imparato a scuola. Gli agenti AI moderni sono l'opposto completo di questo principio: ricordano ogni fatto, ma dimenticano ogni lezione.
Siamo alle porte di un nuovo salto evolutivo nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Da agenti che risolvono compiti e se ne dimenticano, a un'intelligenza digitale che ricorda ogni decisione e impara da essa. Non si tratta solo di un miglioramento tecnico: è un passaggio a un tipo di intelligenza artificiale completamente nuovo.

L'azienda Anthropic e il ministero della difesa degli Stati Uniti hanno avuto seri disaccordi riguardo a un contratto del valore di fino a $200 milioni per l'uso del modello AI Claude a scopi militari. I negoziati sono giunti a un punto morto a causa di differenze fondamentali negli approcci all'uso dell'intelligenza artificiale (AI).

L'intelligenza artificiale (IA) è rapidamente evoluta da un concetto futuristico a una forza potente che trasforma quasi ogni settore. Alla sua base, $AI l'intelligenza si riferisce alla capacità di macchine e sistemi software di imitare le funzioni cognitive umane come l'apprendimento, il ragionamento, la risoluzione dei problemi e la presa di decisioni. Con l'avanzamento dei dati, della potenza di calcolo e degli algoritmi, $AI sta diventando più intelligente, più veloce e più profondamente integrata nella vita quotidiana.
Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale è costruita su sistemi in grado di analizzare enormi quantità di dati, identificare schemi e fare previsioni o prendere decisioni con un intervento umano minimo. A differenza del software tradizionale che segue regole fisse, $AI i sistemi apprendono dall'esperienza. Tecnologie come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e le reti neurali consentono all'IA di migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Tutti temono che l'intelligenza artificiale (AI) ci renda più stupidi. E sapete qual è il vero problema? Non è che l'AI sostituirà il nostro pensiero, ma che noi stessi siamo pronti a rinunciare ad esso.
Ascoltate, quante volte sentite conversazioni paniche sul fatto che le macchine trasformeranno le persone in 'un gruppo di stupidi'? Ogni giorno. Ma questa è una formulazione assolutamente errata della questione. Il problema non è nell'intelligenza artificiale — il problema è se la lasceremo migliorare il nostro pensiero o ci arrenderemo senza combattere.

Dario Amodei (Dario Amodei), CEO di Anthropic, nel suo saggio «L'età della transizione della tecnologia», pubblicato a gennaio 2026, ha paragonato l'umanità a un adolescente che riceve un'incredibile forza, ma non sa come gestirla. Questa analogia è inquietantemente precisa — ecco perché.
Il responsabile di una delle principali aziende di AI al mondo non si fa scrupoli nelle sue espressioni, descrivendo il futuro che potrebbe arrivare già tra un paio d'anni. «Il paese dei geni nel data center» — così lui chiama milioni di sistemi AI, ognuno dei quali supera i premi Nobel in tutti i campi. Amodei sostiene: tecnicamente è possibile già entro il 2027.

Il gruppo ombra dei tecnologi pianifica di sabotare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI), inquinando Internet con dati avvelenati per l'addestramento delle reti neurali. Il progetto Poison Fountain invita i webmaster a inserire sui propri siti collegamenti a flussi di contenuti di bassa qualità, che possono danneggiare i grandi modelli linguistici durante il processo di addestramento.

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