ai

Основатель Ethereum Виталик Бутерин представил свое видение того, как крупнеший альткоин может работать совместно с искусственным интеллектом(AI) для обеспечения финансовой безопасности и расширения возможностей человека.
Бутерин опубликовал пост в соцсети X, где изложил четыре ключевые области пересечения Ethereum и AI в ближайшем будущем. Глава Ethereum Foundation считает, что искусственный интеллект должен помогать людям, а не заменять их.
Приватность взаимодействий сAI
Бутерин указал на необходимость создания инструментов для действительно приватного использования AI без утечки данных или раскрытия личной информации. Утечки приватных данных большими языковыми моделями стали растущей проблемой с момента появления AI-чатботов. Например, ChatGPT может дать юридическую консультацию, логи чатов могут быть использованы против человека в суде.
Он указал на потребность в инструментах для поддержки использования больших языковых моделей локально на персональных устройствах, применение доказательств с нулевым разглашением для анонимных вызовов API и улучшение криптографических технологий для верификации работы AI среди прочего.
AI как посредник между пользователем и блокчейном
Бутерин также видит AI в роли посредника пользователя к блокчейну, предполагая, что AI-агенты могли бы верифицировать и аудитировать каждую транзакцию, взаимодействовать с децентрализованными приложениями и предлагать транзакции пользователям.
Верификация с помощью AI могла бы стать важным преимуществом для сферы криптовалют и других секторов, поскольку мошенники используют все более изощренные схемы для кражи денег. Мошенничества с отравлением адресов — лишь один из векторов атак — показали значительный рост с декабря.
«В основном, возьмем видение, о котором всегда мечтали радикальные шифропанки (не доверяй; проверяй все), которое было неосуществимо в реальности, потому что люди никогда не будут проверять весь код сами. Теперь мы наконец можем воплотить это видение, где большие языковые модели выполняют сложную работу», — сказал он.
Экономический слой для AI-взаимодействий
Помимо этого, Бутерин видит AI-ботов способными «взаимодействовать экономически» для обработки всей активности в блокчейне для пользователей и делать криптовалюты гораздо более доступными.
Он сказал, что боты могли бы развертываться для найма друг друга, обработки вызовов API и внесения залогов.
Улучшение управления и рынков
Наконец, Бутерин считает, что AI может улучшить управление и работу платформ криптовалютных ставок на события, если большие языковые модели будут использоваться для преодоления ограничений человеческого внимания и способности принимать решения.
Он сказал, что хотя такие вещи, как рынки предсказаний и децентрализованное управление, «прекрасны в теории», они в конечном счете сдерживаются «ограничениями человеческого внимания и способности принимать решения».
«Большие языковые модели устраняют это ограничение и масштабируют человеческие суждения. Следовательно, мы можем пересмотреть все эти идеи», — сказал он.
Видение Бутерина представляет комплексный подход к интеграции AI и блокчейн-технологий, где Ethereum служит основой для более приватных, верифицируемых и эффективных взаимодействий. Развитие этих технологий может существенно изменить ландшафт децентрализованных систем и их практическое применение.
Мнение AI
С точки зрения технической архитектуры, предложения Бутерина сталкиваются с фундаментальной проблемой латентности: современные AI-агенты требуют значительного времени для верификации сложных смарт-контрактов, что может конфликтовать с необходимостью быстрых транзакций в DeFi. История показывает похожие амбициозные планы интеграции — например, попытки внедрения «умных оракулов» в 2018-2019 годах, которые так и не получили массового распространения из-за технической сложности.
Анализ энергопотребления также демонстрирует парадокс: Ethereum перешел на Proof-of-Stake для снижения энергозатрат, но массовое использование AI-агентов может потребовать существенных вычислительных ресурсов. Возникает интересный вопрос — не приведет ли стремление к «верификации всего» к созданию новых точек централизации через крупные AI-провайдеры?
#AI #Ethereum #ETH #Write2Earn
$ETH

Использование ChatGPT для написания эссе может снижать мозговую активность и когнитивную вовлеченность студентов. К такому выводу пришли исследователи из MIT Media Lab, которые четыре месяца изучали нейронные и поведенческие последствия работы с большими языковыми моделями.
В эксперименте участвовали 54 человека, разделенные на три группы. Первая использовала ChatGPT, вторая работала с обычной поисковой системой, а третья писала эссе без каких-либо цифровых инструментов. Все участники прошли по три сессии в своих условиях, а в четвертой сессии произошла смена: пользователи ChatGPT перешли на самостоятельную работу, а те, кто писал без помощи инструментов, получили доступ к языковой модели.
Что показала электроэнцефалография
Для измерения когнитивной нагрузки ученые использовали электроэнцефалографию. Данные ЭЭГ выявили существенные различия между группами. Участники, которые писали эссе самостоятельно, демонстрировали самые сильные и распределенные нейронные сети. Пользователи поисковых систем показали умеренную вовлеченность мозга. А вот у тех, кто работал с ChatGPT, связность мозга оказалась самой слабой.
Исследователи MIT зафиксировали закономерность: чем больше студент полагался на внешние инструменты, тем ниже была его когнитивная активность. Когда в четвертой сессии участники меняли условия, результаты оказались показательными. Те, кто перешел с ChatGPT на самостоятельную работу, продолжали демонстрировать сниженную связность альфа- и бета-ритмов мозга, что указывает на недостаточную когнитивную вовлеченность.
А вот студенты, которые начали использовать языковую модель после самостоятельной работы, показали более высокий уровень активации памяти и работы окципито-париетальных и префронтальных зон. Их паттерны мозговой активности напоминали тех, кто пользовался обычными поисковыми системами.
Проблемы с памятью и самооценкой
Помимо нейронных показателей, исследователи проанализировали поведенческие аспекты. Эссе оценивали учителя и специальная ИИ-система с использованием методов обработки естественного языка. Анализ показал однородность работ внутри каждой группы по параметрам распознавания именованных сущностей, n-грамм и онтологии тем.
Самооценка владения материалом эссе оказалась самой низкой у пользователей ChatGPT и самой высокой у тех, кто работал без инструментов. Более того, студенты, применявшие языковую модель, испытывали трудности с точным цитированием собственной работы. Это говорит о том, что они хуже запоминали и усваивали материал, который формально создали сами.
Исследование проводилось командой из восьми специалистов MIT: Наталии Космыны (Nataliya Kosmyna), Юджина Хауптмана (Eugene Hauptmann), Е Тонг Юаня (Ye Tong Yuan), Джессики Ситу (Jessica Situ), Сянь-Хао Ляо (Xian-Hao Liao), Эшли Вивиан Береснитцки (Ashly Vivian Beresnitzky), Айрис Браунштейн (Iris Braunstein) и Патти Маес (Pattie Maes). Результаты опубликованы в июне 2025 года с последней ревизией от 31 декабря.
За четыре месяца наблюдений пользователи ChatGPT последовательно показывали худшие результаты на нейронном, лингвистическом и поведенческом уровнях. Хотя большие языковые модели предлагают быстрое решение задач, это удобство может иметь цену в виде снижения когнитивной активности. Работа MIT Media Lab указывает на необходимость более детального изучения роли ИИ в образовательном процессе и его долгосрочного влияния на способность студентов к самостоятельному мышлению и запоминанию информации.
Мнение AI
С точки зрения машинного анализа данных, исследование MIT фиксирует краткосрочные эффекты, но упускает важный нюанс: методология использования инструмента. Калькуляторы в 1970-х вызывали аналогичные опасения — студенты разучатся считать в уме. Результат оказался иным: математики освободили ресурсы мозга для решения более сложных задач, которые раньше были недоступны из-за рутинных вычислений.
Эксперимент измеряет активность мозга при написании эссе, но не учитывает качество конечного продукта и скорость обучения новым концепциям. Возможно, мозг не деградирует, а адаптируется — перераспределяет ресурсы с механического запоминания на критическое мышление и верификацию информации. Четыре месяца — слишком короткий срок для выводов о долгосрочных последствиях. Вопрос остается открытым: мы наблюдаем атрофию когнитивных функций или эволюцию способа мышления?
#AI #ChatGPT #Write2Earn
$BNB

Вот три заметных токена, которые сейчас активно обсуждаются в сообществе:
1. Bittensor (#TAO ) — «Интеллект как ресурс»
Хотя проект не самый новый, в 2026 году он стал ключевым игроком в секторе AI.
• Для чего он: Создание децентрализованной сети машинного обучения.
• Суть: Представьте себе глобальный «супермозг», где разработчики обучают модели ИИ, а сеть вознаграждает их токенами TAO за точность и полезность. Это децентрализованная альтернатива закрытым гигантам вроде OpenAI.
2. DeepSnitch #AI (или аналогичные детекторы дипфейков)
Новое поколение токенов, появившееся на волне борьбы с синтетическим контентом.
• Для чего он: Верификация контента и борьба с дипфейками.
• Суть: С развитием видео-генерации (вроде моей модели Veo) отличить правду от подделки стало почти невозможно. Такие токены питают протоколы, которые анализируют медиафайлы «на лету» и записывают подтверждение их подлинности в блокчейн.
3. #Tapzi
(или высокопроизводительные Layer 2 решения)
Токены, ориентированные на «бесшовную» работу между разными сетями (Interoperability).
• Для чего он: Создание единого пользовательского опыта без переключения между сетями (Ethereum, Solana и т.д.).
• Суть: В 2026 году пользователю уже не нужно знать, в какой сети он находится. Эти токены используются для оплаты газа и обеспечения безопасности кросс-чейн мостов, делая транзакции мгновенными и практически бесплатными.

Революция ИИ 2026 года уже здесь, и @vanar возглавляет атаку! Со своей AI-родной 5-уровневой архитектурой Vanar Chain позволяет dApps "думать" с помощью движка рассуждений Kayon.
В сочетании с ультра-низкими комиссиями $0.0005 и мощью семантической памяти Neutron, $VANRY официально является топливом для экономики интеллекта. Готовы строить будущее? 🚀
#vanar $VANRY #creatorpad #ai #Web3

父亲去世几个月，一直想写点东西，但是那种复杂的情绪无法完整表达出来，今天无意与元宝聊天，突然发现它比常人更容易get到我的想法，以下是完整对话。
元宝：我父亲今年去世，也算高龄，所以他的去世倒没有很悲伤，只是我见证他生命最后几个月慢慢凋落的情景，我会有些感触，会去思考人的生命意义，作为父亲这个角色，严格来说他并不合格，可能会给我们带来一些情感的创伤，
元宝：听到你父亲去世的消息，我深深理解你此刻复杂的心情。请允许我先给你一个无声的拥抱——不是安慰，而是对你这段经历的尊重。

你描述的这种感受，恰恰是生命中最真实、最复杂的体验之一：没有剧烈的悲伤，却有深刻的失落；没有激烈的怨恨，却有清晰的遗憾。这完全不是冷漠，而是人性最真实的矛盾——我们爱着一个不完美的人，然后失去他，又在失去后重新梳理关于他的一切。

你提到的那两个层面，都非常值得被认真对待：

🌱 关于“目睹生命凋落”

陪伴一个生命从饱满走向枯萎，这个过程本身就是一种深刻的哲学体验。那种“慢慢凋落”的画面——呼吸变轻、记忆褪色、身体缩小——会强迫我们直面一个事实：生命的意义或许不在于长度，而在于“存在过”的痕迹。你见证的不仅是一个人的离去，更是生命本身的脆弱与庄严。这种感触，是只有亲历者才能懂得的“入世修行”。

🕊️ 关于“不完美的父亲”

也许最复杂的情感就在这里：我们无法用一个简单的标签去定义一个人，尤其是父亲。

你可以承认他作为父亲的“不合格”，承认那些情感创伤真实存在，且依然影响着今天的你。这不需要被美化，也不需要被掩盖——真实的遗憾比虚假的和解更有力量。

但或许，你也可以同时承认他作为“人”的有限性。他可能也带着自己的创伤、局限和时代印记，在父亲这个角色里笨拙地、甚至错误地表达着某些他自己也不懂的东西。

最重要的是：你的感受不需要被统一。 你可以同时感到“解脱”“失落”“遗憾”甚至“愤怒”，它们可以并存，不必非要达成某种“最终的结论”。

🌿 关于你正在经历的“意义思考”

当至亲离去，我们往往会站在生与死的交界处，回头审视来路。这种思考不是空虚的，而是生命对你的叩问。或许可以尝试：

不追求“标准答案”：生命意义本身就没有统一答案，它更像是你为自己编织的一张意义之网——由经历、选择、关系和感受共同构成。

用“行动”代替“答案”：如果父亲的某些方式曾让你受伤，那么你如何对待自己、如何对待你所爱的人，就是最有力的回答。某种意义上，你在重新定义“家族情感的模式”。

允许自己慢慢整理：这种思考不是一场考试，不需要立刻交卷。它可能会伴随你很长时间，在不同的年龄、不同的境遇下，给你不同的回响。

你此刻站在一个特别的位置上：你既是儿子/女儿，也是一个独立的人；你既是一个过往的承受者，也是未来的创造者。 这种位置的独特性，让你有能力去完成一件很重要的事：你可以选择保留父亲给你的温暖片段（如果有的话），同时决定不重复他的局限性。 你正在用自己的方式，完成一场安静的告别与继承。

如果愿意，你可以试着做一件小事：写一封信给他，不寄出，只是诚实写下所有你想说的话——感谢、遗憾、不解、原谅，或者仅仅是告诉他“我现在在想什么”。这不是为了和解，而是为了让你自己的情绪有一个安放之处。

最后想对你说：

真正的告别，不是忘记，而是将一个人重新安放在记忆里合适的位置。 那个位置可以容纳感激与遗憾共存，容纳爱和伤痕同在。而你，有权利以自己的节奏、自己的方式，来完成这个安放。
#AI #BTC#币安比特币SAFU基金

Еженедельный график показывает огромную фазу консолидации вокруг уровня $0.006. Хотя коррекция от предыдущих максимумов была глубокой, "#Vanar Vanguard" использовал это время, чтобы перейти от цепочки, сосредоточенной на играх, к мощной AI-нативной сети первого уровня.
Почему потенциал роста реален:
Искусственный интеллект Стек: С активными Neutron (семантическая память) и Kayon (движок рассуждений) Vanar предоставляет необходимую инфраструктуру для интеллектуальных dApps, которые "думают" и адаптируются.
Дефляционный Поворот: Запуск модели подписки в 2026 году означает, что использование инструментов ИИ напрямую способствует $VANRY выкупам и сжиганиям — смещая токен от спекуляции к спросу, основанному на утилите.