Michael John1

·

--

$PIXEL telah menunjukkan peningkatan harian yang kuat sebesar 25 persen, yang menandakan momentum jangka pendek yang agresif.
Zona Beli
0.0120 – 0.0125
Target
Target 1: 0.0145
Target 2: 0.0165
Target 3: 0.018
Stop Loss
0.0109
Penjelasan
Setelah pertumbuhan harian yang kuat, penarikan kembali yang singkat ke zona beli dapat menarik pembeli baru.#BTCReclaims70k

PIXEL

·

--

Bullish

$ENSO
adalah salah satu performer terkuat dengan lebih dari 26 persen pertumbuhan harian.
Zona Beli
1.35 – 1.42
Target
Target 1: 1.65
Target 2: 1.85
Target 3: 2.10
Stop Loss
1.22
Penjelasan
Token yang bergerak kuat dalam satu hari sering mengalami konsolidasi singkat sebelum melanjutkan kenaikan.#OilPricesSlide #TrumpSaysIranWarWillEndVerySoon

ENSO

·

--

Mengapa Midnight Network Dapat Mengubah Cara Kerja Privasi di Web3

Menghabiskan waktu di crypto mengajarkan Anda sesuatu dengan cepat, transparansi adalah kekuatan terbesarnya dan kadang-kadang masalah terbesarnya. Setiap transaksi terlihat, setiap dompet dapat dilacak dan dalam banyak hal seluruh sistem bekerja karena segalanya terbuka. Itu hebat untuk kepercayaan. Tetapi semakin lama Anda berada di ruang ini, semakin banyak Anda mulai bertanya-tanya apakah kita benar-benar perlu semuanya menjadi publik?

Pertanyaan itu terlintas di benak saya saat saya melalui beberapa tugas dan pertanyaan terkait @Midnight Network. Sekilas terdengar teknis terutama ketika Anda mendengar istilah seperti bukti nol-pengetahuan. Tapi ketika Anda memperlambat dan memikirkannya, ide di baliknya sebenarnya cukup sederhana. Jaringan dapat mengonfirmasi bahwa sesuatu itu benar tanpa mengungkapkan detail di baliknya. Jadi alih-alih mengekspos semua data Anda, sistem hanya membuktikan bahwa tindakan itu sendiri valid.

NIGHT

·

--

Fabric Protocol Menstrukturkan Kepercayaan di Dunia Robot Otonom

Pertama kali saya membaca tentang Fabric Protocol, saya tidak langsung melihatnya sebagai produk atau bahkan sebagai proyek kripto yang khas. Ini lebih terasa seperti taruhan besar tentang bagaimana mesin akhirnya bisa mengatur diri mereka sendiri. Idinya sederhana di permukaan, buatlah jaringan terbuka di mana robot, pengembang, dan organisasi dapat berkoordinasi melalui sistem bersama di mana tindakan dan perhitungan dapat diverifikasi daripada dipercayai secara membabi buta. Dalam teori, itu terdengar seperti langkah maju yang alami. Robotika tumbuh dengan cepat, mesin menjadi lebih otonom, dan sistem di sekitar mereka masih sebagian besar tertutup dan dikendalikan oleh perusahaan-perusahaan individu.

·

--

Bullish

#night $NIGHT Saya sedang melihat beberapa pembaruan Web3 dan di sana saya melihat diskusi tentang Midnight Network. Ini membuat saya memikirkan satu hal penting dalam crypto, yaitu privasi. Sebagian besar blockchain berbasis transparansi, yang merupakan hal baik untuk kepercayaan, tetapi terkadang ini juga berarti bahwa aktivitas kita menjadi sangat publik. Minggu lalu, saya juga mengalami hal yang sama ketika saya membagikan interaksi dompet saya dan kemudian menyadari bahwa siapa pun dapat dengan mudah melacak aktivitas saya. Tidak ada yang serius, tetapi ini menunjukkan betapa terbukanya data blockchain.

Itulah sebabnya saya menemukan ide Midnight Network menarik. Jaringan ini bekerja dengan bukti zero-knowledge, yang secara sederhana berarti bahwa sesuatu dapat diverifikasi tanpa mengungkapkan semua detailnya. Artinya, sistem tahu bahwa informasi itu benar, tetapi rincian pribadi Anda tidak muncul di depan umum. Hal baiknya adalah, meskipun ada privasi ini, pengembang masih dapat membuat aplikasi dan layanan terdesentralisasi. Menurut saya, fase berikutnya dari Web3 mungkin tergantung pada keseimbangan ini, di mana blockchain aman dan transparan, tetapi privasi pribadi pengguna juga tetap terlindungi.

$NIGHT #night @MidnightNetwork

NIGHT

·

--

Bullish

#robo $ROBO @Fabric Foundation Agar saya berbicara langsung, maka masa depan robotika tidak hanya terbatas pada penciptaan robot yang lebih cerdas. Pertanyaan sebenarnya adalah bagaimana robot akan bekerja sama satu sama lain dan bagaimana mereka akan berbagi informasi. Sebagian besar robot masih beroperasi dalam sistem tertutup di mana semuanya dikendalikan oleh satu perusahaan. Fabric Protocol berusaha melihat masalah ini dari sudut yang sedikit berbeda.

Ide dasarnya adalah menciptakan jaringan terbuka untuk robotika di mana robot, pengembang, dan data dapat berinteraksi dalam sistem bersama. Artinya, robot tidak hanya menjadi mesin terisolasi, tetapi bekerja sebagai bagian dari jaringan. Dalam sistem ini, konsep seperti infrastruktur terdesentralisasi dan verifikasi digunakan agar pekerjaan yang dilakukan robot dapat transparan dan membangun kepercayaan.

Jika agen robotik otonom dapat berkomunikasi di jaringan dan belajar dari data satu sama lain, maka proses pengembangan bisa sangat kolaboratif. Artinya, pengembang dari berbagai belahan dunia dapat berkontribusi dalam ekosistem yang sama dan secara bertahap membuat robot menjadi lebih baik. Dalam kata-kata sederhana, Fabric Protocol sedang mengeksplorasi bagaimana robotika dapat beralih dari mesin tertutup ke ekosistem yang terhubung. Jika ide ini dapat diukur dengan baik di dunia nyata, maka model pengembangan robotika bisa mengalami perubahan yang signifikan.

#FabricProtocol #ROBO

·

--

Artikel yang kuat menyoroti potensi Roboka dan pengembangan ekosistem masa depannya dengan jelas.

Michael John1

·

--

Protokol Fabric: Memikirkan Kembali Bagaimana Robot Berkoordinasi Melampaui Sistem Tertutup

Ketika saya pertama kali mulai melihat Protokol Fabric, saya tidak melihatnya sebagai produk yang khas. Ini lebih terasa seperti taruhan pada bagaimana koordinasi antara mesin mungkin berkembang di masa depan. Alih-alih membangun robot itu sendiri, proyek ini berusaha menciptakan lingkungan bersama di mana robot, agen perangkat lunak, dan operator manusia dapat berinteraksi melalui infrastruktur bersama.

Protokol Fabric mempersembahkan dirinya sebagai jaringan terbuka yang didukung oleh Yayasan Fabric. Ide ini adalah bahwa perhitungan data dan keputusan antara mesin dapat dicatat dan diverifikasi melalui buku besar publik. Dalam teori, ini menciptakan sistem transparan di mana berbagai peserta dapat berkolaborasi tanpa bergantung pada satu otoritas pusat.

·

--

Protokol Fabric: Memikirkan Kembali Bagaimana Robot Berkoordinasi Melampaui Sistem Tertutup

Ketika saya pertama kali mulai melihat Protokol Fabric, saya tidak melihatnya sebagai produk yang khas. Ini lebih terasa seperti taruhan pada bagaimana koordinasi antara mesin mungkin berkembang di masa depan. Alih-alih membangun robot itu sendiri, proyek ini berusaha menciptakan lingkungan bersama di mana robot, agen perangkat lunak, dan operator manusia dapat berinteraksi melalui infrastruktur bersama.

Protokol Fabric mempersembahkan dirinya sebagai jaringan terbuka yang didukung oleh Yayasan Fabric. Ide ini adalah bahwa perhitungan data dan keputusan antara mesin dapat dicatat dan diverifikasi melalui buku besar publik. Dalam teori, ini menciptakan sistem transparan di mana berbagai peserta dapat berkolaborasi tanpa bergantung pada satu otoritas pusat.

·

--

Bearish

#robo $ROBO #ROBO @Fabric Foundation Jika Anda melihat industri robotika dengan lebih saksama, ada satu masalah umum yang muncul yaitu kepercayaan dan koordinasi. Seringkali, robot bekerja dalam sistem tertutup di mana data, perangkat lunak, dan keputusan semuanya dikendalikan oleh satu perusahaan. Karena alasan ini, transparansi menjadi rendah dan kolaborasi dengan pengembang atau peneliti lain juga menjadi sulit. Dalam latar belakang ini, saya menemukan konsep Fabric Protocol ($ROBO ) cukup menarik. Dalam istilah sederhana, ini berusaha untuk menciptakan jaringan terbuka di mana robot, pengembang, dan manusia dapat bekerja sama di infrastruktur bersama. Salah satu ide penting dari sistem ini adalah komputasi yang dapat diverifikasi. Artinya, apa pun yang dilakukan robot dapat diverifikasi agar diketahui bahwa ia telah melakukan tindakan yang tepat seperti yang diharapkan. Selain itu, sistem ini juga menggunakan buku besar publik yang merekam peristiwa dan data penting jaringan dengan cara yang transparan. Fabric Foundation mendukung ekosistem ini agar sistem tetap terbuka, adil, dan stabil untuk inovasi jangka panjang. Jika di masa depan robot dan manusia ingin bekerja bersama di dunia nyata dengan lebih aman dan efisien, saya rasa peran infrastruktur terbuka dan dapat diverifikasi seperti ini bisa sangat penting.

·

--

Bearish

#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI #Mira Kecerdasan buatan sekarang terlihat di mana-mana. Orang-orang menggunakan alat AI untuk mencari informasi, melakukan penelitian, dan bahkan mengambil keputusan sehari-hari. Namun satu hal yang saya perhatikan sendiri adalah bahwa AI kadang-kadang memberikan informasi dengan keyakinan yang begitu tinggi yang sebenarnya tidak benar. Ini umumnya disebut sebagai halusinasi AI. Artinya, jawaban memang didapat, tetapi akurasinya tidak selalu terjamin. Oleh karena itu, saya rasa di masa depan akan penting untuk memiliki lapisan verifikasi bersama AI.

Di sinilah ide Jaringan Mira menjadi menarik. Mira pada dasarnya mencoba untuk memverifikasi respons AI daripada langsung menerimanya. Dalam istilah sederhana, ketika AI menghasilkan jawaban, jawaban tersebut dibagi menjadi klaim-klaim kecil, dan kemudian validator yang berbeda dalam jaringan memeriksa apakah informasi itu benar atau tidak. Jika beberapa validator setuju, maka informasi tersebut dianggap lebih dapat diandalkan.

Secara pribadi, saya merasa hal yang paling menarik dari pendekatan ini adalah bahwa verifikasi tidak terpusat pada satu sistem. Ketika beberapa peserta memeriksa informasi, risiko kesalahan atau bias dapat diminimalkan. Jika AI akan digunakan di sektor penting seperti kesehatan, keuangan, atau penelitian di masa depan, maka keberadaan sistem semacam ini mungkin akan menjadi sangat penting. Inisiatif seperti Jaringan Mira sedang bekerja ke arah ini, di mana fokusnya bukan hanya pada AI yang cepat tetapi juga pada penciptaan AI yang dapat dipercaya.

#MiraNetwork

·

--

Di Luar Generasi AI: Memahami Pendekatan Jaringan Mira terhadap Verifikasi Terdesentralisasi

Jika Anda menghabiskan cukup banyak waktu di sekitar alat kecerdasan buatan, satu hal menjadi sangat jelas dengan cepat: AI bisa sangat berguna tetapi tidak selalu dapat diandalkan. Terkadang jawabannya sempurna, detail, dan membantu. Di lain waktu, respons terdengar yakin tetapi ternyata salah. Siapa pun yang telah menggunakan AI untuk penelitian, bantuan pengkodean, atau analisis pasar mungkin telah melihat ini terjadi setidaknya sekali.

Ini adalah situasi aneh yang sedang dihadapi AI saat ini. Teknologi ini kuat, diadopsi secara luas, dan berkembang dengan cepat, namun masih ada pertanyaan yang menggelayuti di latar belakang: bisakah kita benar-benar mempercayai keluaran setiap saat?

·

--

Bearish

#mira $MIRA #Mira @Mira - Trust Layer of AI Untuk menjelaskan dengan cara yang sederhana, AI saat ini digunakan di mana-mana. Orang-orang mengajukan pertanyaan dan AI segera memberikan jawaban. Namun, masalahnya adalah terkadang AI memberikan informasi yang salah dengan percaya diri, yang disebut dengan halusinasi AI. Melihat hal ini, ide Jaringan Mira terasa menarik. Mira pada dasarnya mengatakan bahwa jangan langsung percaya pada jawaban AI, tetapi verifikasi terlebih dahulu. Dalam sistem ini, jawaban AI dibagi menjadi klaim-klaim kecil dan berbagai validator dalam jaringan memeriksa apakah informasi tersebut benar atau tidak. Jika semua validator setuju, maka jawaban menjadi lebih dapat diandalkan. Intinya, Mira berusaha menciptakan lapisan verifikasi untuk AI agar di masa depan, ketika AI digunakan dalam pengambilan keputusan penting, orang dapat mempercayai informasi yang diberikan. #AI #MiraNetwork

·

--

AI Tanpa Verifikasi Itu Berisiko. Inilah Cara Mira Network Mengatasi Masalah Ini?

Ketika saya berpikir tentang AI, ada satu hal yang selalu menarik bagi saya. Saat ini, di mana-mana orang membahas kekuatan AI. Orang-orang berdiskusi tentang model mana yang lebih cerdas, mana yang memberikan jawaban lebih cepat, dan mana yang dapat menyelesaikan masalah yang lebih kompleks. Namun, jika kita berhenti sejenak dan memikirkan, ada satu pertanyaan sederhana yang muncul: Apakah jawaban AI benar-benar akurat?

Jika Anda telah menggunakan alat AI, mungkin Anda juga pernah mengalami pengalaman ini: AI memberikan jawaban dengan begitu percaya diri sehingga tampak benar. Namun, ketika Anda sedikit memverifikasinya, Anda akan mengetahui bahwa beberapa fakta salah atau beberapa informasi tidak lengkap. Dalam penggunaan sehari-hari biasa, mungkin ini tidak menjadi masalah besar, tetapi jika AI digunakan dalam keuangan, kesehatan, penelitian, atau sistem hukum, maka keandalan menjadi perhatian serius.

·

--

Bullish

#robo $ROBO @Fabric Foundation Jab maine Fabric Protocol ke baare mein research karna shuru kiya to mujhe ek simple si baat samajh aayi ke robotics mein asli tantangan sirf mesin yang lebih pintar membuat tetapi juga sistem koordinasi dan kepercayaan di antara mesin-mesin tersebut. Aaj ke zyada tar sistem robotik lingkungan tertutup mein kaam karte hain jahan ek hi perusahaan perangkat lunak, data, dan keputusan semua dikendalikan, jis wajah se transparansi dan kolaborasi kaafi terbatas ho jati hai. Fabric Protocol isi masalah ko pendekatan yang berbeda dari sudut pandang lain mencoba menyelesaikannya. Ye ek ide jaringan terbuka yang diperkenalkan, di mana robot, pengembang, dan peserta jaringan dapat bersama-sama mengembangkan dan meningkatkan sistem. Bagian penting dari sistem ini adalah verifiable computing yang memastikan bahwa robot-robot yang melakukan tindakan yang sedang dilakukan persis seperti yang didefinisikan dalam sistem, artinya kemungkinan manipulasi tersembunyi berkurang. Selain itu, jaringan menggunakan buku besar publik yang mencatat peristiwa penting, sehingga transparansi dan kepercayaan semakin kuat. Bagi saya, yang paling menarik adalah fokus Fabric Protocol bukan hanya pada pembuatan robot tetapi juga pada penciptaan infrastruktur terbuka di mana manusia dan mesin dapat berkolaborasi dengan aman, dan pengembang dapat berkontribusi dari mana saja di dunia. Jika model seperti ini dapat diskalakan di masa depan, mungkin robotics tidak akan terbatas pada sistem tertutup tetapi dapat menjadi ekosistem kolaboratif global di mana inovasi dapat datang dari mana saja. #ROBO #FabricProtocol

·

--

Mengapa Koordinasi Mungkin Menjadi Lapisan yang Hilang dalam Robotika? Sebuah Tinjauan tentang Fabric Foundation?

Saat saya membaca tentang Fabric Foundation, saya mendapati diri saya berpikir tentang bagaimana saya akan menjelaskannya kepada seseorang yang duduk di sebelah saya. Bukan dengan cara teknis yang rumit, tetapi seperti percakapan normal di mana Anda berusaha membantu seseorang memahami sebuah ide langkah demi langkah.

Karena ketika orang berbicara tentang robotika saat ini, diskusi hampir selalu dimulai di tempat yang sama. AI yang lebih cerdas, perangkat keras yang lebih baik, mesin yang lebih cepat. Di situlah sebagian besar perhatian tertuju.

Tetapi saat melihat ke dalam ruang ini, sesuatu yang lain mulai menonjol bagi saya. Sebuah masalah yang tidak dibicarakan sebanyak itu, koordinasi.

·

--

#mira $MIRA #Mira @Mira - Trust Layer of AI Alat AI menjadi bagian dari pengambilan keputusan sehari-hari yang membantu orang menganalisis data, mengotomatiskan tugas, dan menjelajahi ide-ide kompleks. Namun, semakin kita bergantung pada AI, semakin satu pertanyaan menjadi penting: seberapa dapat diandalkan jawabannya? AI dapat terdengar percaya diri bahkan ketika informasi tidak sepenuhnya akurat. Saat menyelidiki masalah ini, saya menemukan Jaringan Mira yang mendekati masalah ini dengan cara yang berbeda. Alih-alih menganggap respons AI selalu benar, sistem memperlakukannya seperti klaim yang perlu diverifikasi. Jawaban kompleks dapat dipecah menjadi pernyataan yang lebih kecil dan ditinjau oleh beberapa model AI independen di dalam jaringan. Ini berarti verifikasi tidak tergantung pada satu sistem saja, tetapi pada pemeriksaan kolektif yang dapat membantu mengurangi kesalahan dan meningkatkan kepercayaan pada keluaran AI. Aspek menarik lainnya adalah transparansi, karena blockchain dapat merekam bagaimana verifikasi terjadi, sesuatu yang bisa berharga di bidang seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan penelitian hukum di mana jejak yang dapat dilacak sangat penting. Tentu saja, masih ada tantangan seperti memotivasi validator dan menyeimbangkan desentralisasi dengan efisiensi, tetapi jika isu-isu ini ditangani dengan baik, lapisan verifikasi seperti Jaringan Mira dapat memainkan peran penting dalam membuat sistem AI masa depan tidak hanya kuat tetapi juga lebih dapat diandalkan.

·

--

Di Dalam Fabric Foundation: Memikirkan Kembali Cara Mesin Otonom Berkoordinasi di Jaringan Terbuka

Ketika saya pertama kali menemukan Fabric Foundation, saya mengira itu hanya proyek robotika lainnya. Tapi setelah menghabiskan sedikit waktu untuk memahaminya, saya menyadari bahwa idenya sebenarnya berbeda. Fokusnya tidak benar-benar pada membangun robot, tetapi pada menciptakan infrastruktur yang membantu mesin dan agen otonom berkoordinasi satu sama lain.

Saat ini sebagian besar robot bekerja di dalam sistem tertutup. Biasanya satu perusahaan mengontrol segalanya — perangkat keras, perangkat lunak, dan data. Ini berjalan dengan baik di tempat-tempat seperti pabrik di mana lingkungan dikendalikan. Namun, ketika robot mulai beroperasi di lingkungan terbuka atau berinteraksi dengan sistem lain, akan menjadi jauh lebih sulit untuk memahami dan memverifikasi apa yang sebenarnya mereka lakukan.

·

--

Keluaran AI Sangat Kuat tetapi Tidak Dapat Diandalkan Jaringan Mira Sedang Membangun Jaring Keamanan

Selama setahun terakhir, saya telah menghabiskan banyak waktu bereksperimen dengan berbagai alat AI. Pada awalnya, seperti kebanyakan orang, saya terutama terkesan dengan seberapa cepat semuanya bergerak. Model-model tiba-tiba mampu menulis artikel, menjelaskan ide-ide yang rumit, menganalisis pasar, dan bahkan membantu dengan penelitian. Setiap beberapa bulan, sesuatu yang baru muncul yang terasa lebih mampu daripada versi sebelumnya. Namun, semakin saya menggunakan sistem ini untuk pekerjaan serius, semakin satu masalah terus muncul. Jawabannya sering terdengar percaya diri, terstruktur, dan meyakinkan, namun kadang-kadang mereka hanya salah.