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イーサリアムの最新の軽量ハードフォークBPO2が正式に有効化されました。今回のアップグレードでは、blobパラメータに重要な調整が行われました——目標blob数は10から14に引き上げられ、最大blob数は15から21に拡張されました。
これは何を意味するのでしょうか？単一のブロックが処理できるL2取引データの提出量が著しく増加し、Layer 2が高頻度取引シナリオにおけるデータの可用性スペースの圧力を直接緩和します。
この種のアップグレードの蓄積に伴い、万TPSの高性能L2ネットワークはもはや理論上の話ではなく、徐々に現実となりつつあります。イーサリアムエコシステムの拡大の道は加速しています。

多くの人は、ブロックチェーンの操作に摩擦を加えることがより良いセキュリティにつながると信じています。間違いです。複雑な検証手順はユーザーを守るものではなく、単にミスやフラストレーションを生むだけです。
もし別の方法があるとしたら？暗号技術による保護がすべての操作に組み込まれています。AIが裏で働き、各ステップを効率化します。これが次世代プラットフォームがセキュリティと使いやすさのトレードオフを再考する方法です。妥協やハードルではなく、安全性とシンプルさが共存するインテリジェントな設計です。

L2移行は初期の学習コストがかかるものの、長期的に見ればかなりお得です。ユーザーは新しいインタラクション方法に慣れるまで少し時間が必要ですが、これはごく普通のことです——どんな技術アップグレードでも避けられません。本当のメリットはその後にあります：取引コストが大幅に削減され、確認速度が顕著に向上し、全体的な体験が向上します。短期的な適応期間と長期的な利便性を天秤にかけると、やはり移行する価値があります。

小売大手がデジタル決済ソリューションをサポートし、大手金融機関がSOLやBTCの現物ETF申請を提出するなど、従来の資本は暗号資産分野への展開を加速させている。同時に、BNB Chainエコシステムも重要な技術進展を迎えている——opBNB Fourierハードフォークが正式に稼働し、ブロック時間は従来の2秒から250msに短縮され、Gas料金もさらに低下、ネットワーク性能は質的な飛躍を遂げている。
現在、BTCとETHは高値圏で絶えず調整が続く中、オンチェーンユーザーの目はコストが低く、インタラクション頻度が高い機会に向いている。極めて低いブロック時間と取引コストの低さが、ますます多くのトレーダーをオンチェーンで高頻度のAlphaを追求させている。このインフラのアップグレードは、市場の流量増加に向けた道を切り開いている。

Cursor と Gemini を使って2時間で作成したものをシェアします。
まず、Openmind の OM1 ドキュメントを理解することから始めました。Python スクリプトを書いてそれを完全に解析し、適応可能な API インターフェースを生成します。この手順は実はそこまで複雑ではなく、ドキュメントを読んでロジックを解析するだけです。
重要なのはボットアーキテクチャの部分です。正直なところ、最初はこの部分がよく理解できていませんでしたが、Cursor が完全なフレームワークコードを直接提供してくれたので、かなり手間が省けました。コードが生成されたら、次に Dashboard にログインして設定とテストを行います。
適切なツールを使うことで確かに効率が大幅に向上します。コンピュータサイエンス専攻でない人にとって、AI コーディングアシスタントは今や多くの技術的詳細を解決するのに役立っています。興味のある方は自分で試してみてください。

AI熱潮の中、皆がモデルを積み上げている一方で、検証可能な決済基盤を真剣に構築している人はほとんどいませんでした——しかし今になって。
Inference Labsが取り組んでいるのは、AGIのための道を開くことです。検証可能性、プライバシー保護、公平な仕組みといった特性が設計アーキテクチャに組み込まれています。核心的なアイデアは明確です：信頼不要の基盤を必要とし、AIモデルや関係者が安心して運用できるようにすることです。これは単なる技術的な問題ではなく、信頼の問題でもあります。AIシステムがますます複雑になる中で、誰が計算結果の真実性を保証し、誰がプロセスの公平性と透明性を確保するのか？
この検証可能な決済メカニズムは、AIエコシステム全体にとって欠かせない要素です。

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Ethereumは最新のBPOハードフォークでそのblobの制限を21に引き上げました。これはスケーリングにとって非常に重要です。ネットワーク上のblobが増えるほど、ロールアップはより多くの取引をまとめて処理できるようになり、ユーザーにとってのガス料金の低減に直結します。このアップグレードは、L2ソリューションが直面している主要な課題の一つである取引スループットの制約に対処しています。この種の段階的な最適化は、エコシステム全体に継続的な利益をもたらします。ArbitrumやOptimismのようなロールアップベースのソリューションは、この新しい状態にネットワークが完全に適応することで、取引容量とコスト効率の大幅な改善を期待できるでしょう。

真のボトルネックは？発電です。皆さんはAIのスケーリングについて話していますが、実際の難しい部分—電気インフラを見落としています。電力を確保するだけではなく、電圧をデータセンターが実際に動かせるものに変換する必要があります。次に冷却です。データセンターは膨大な電力を消費し、そのエネルギーは熱に変わります。適切な熱管理がなければ、サーバーはダメになります。
そして、ここからが面白いところです：人型ロボット工学を解明すれば、エネルギー需要はさらに増加します。これらはもはや計算の問題だけではありません。物理的な自動化は、全く異なる方程式に変わります。本当の制約はシリコンやアルゴリズムではなく、キロワットとインフラです。これが、実世界でこの技術がどれだけ速くスケールするかを決定する要素です。

AIの安全性に関しては、私は基盤が真実への徹底的なコミットメントでなければならないと確信しています。問題は、もし私たちがAIシステムに偽の情報を絶えず与え続けるなら、私たちは流砂の上に築いていることになるということです。本当の安全策は、AIが何をできるかを制限することではなく、私たちが教える内容が実際の現実を反映していることを確実にすることにあります。それが譲れない基本ラインです。

プライバシーは贅沢であってはならない—最初からコードに組み込まれるべきだ。Midenは、プライバシーをアフタースローではなくコア機能として扱うことで、それを実現している。ここでの本当の革新は？アプリは設計上、あなたのデータを漏らすことができない。ユーザーが絶えずコンテキストの露出を心配する代わりに、プロトコル自体が重い作業を処理する。このアプローチは従来のセキュリティモデルをひっくり返す：保護は自動的に行われ、選択肢ではなくなる。結果は明白だ—ユーザーはプライバシー設定を積極的に管理したり、第三者に敏感な情報を信頼したりすることなく、真の安心感を得られる。

隐私技術の進化の道のりにおいて、ZKの熱はまだ完全に冷めていないが、FHE（全同態暗号）は静かに開発者の新たな注目を集めている。この技術は最先端に聞こえるかもしれないが、実はそうではない——2009年に既に提案されていた。
では、FHEが再び注目を浴びる理由は何か？それはその能力にある：暗号化された状態で直接計算を実行できるという点だ。これはまるで魔法のように聞こえる。さらに重要なのは、これは長年の難題であった問題——プライバシー保護とデータの有用性の間の見かけ上調和しない矛盾を解決できることだ。
一方でデータのプライバシーを守りながら、もう一方でデータの価値を引き出したいというこの天秤は、長い間バランスを取るのが難しかった。FHEの登場はまるでそのバランス点を見つけたかのようで、両者の両立を可能にした。これが、なぜこの「古い技術」が今日になって新たなブームとなったのかの理由だ——技術の蓄積が整い、応用シーンも明確になったからだ。

決済パブリックチェーン分野で新たな動きがあります。StripeとParadigmが共同で構築したTempoパブリックチェーンが最近、TIP-20トークン標準をリリースしました。このソリューションは、ステーブルコインと決済シナリオ向けに特別に設計されています。
技術的には、TIP-20はイーサリアムのERC-20標準に基づくアップグレード版で、ERC-20エコシステムと完全に互換性がありますが、機能面で強化されています。転送メモ機能、コンプライアンス制御、および報酬配分メカニズムが追加されています。つまり、プロジェクト方がステーブルコインや決済トークンを発行する際に、チェーン上トランザクションの情報ニーズをより柔軟に処理でき、同時にコンプライアンスに対してネイティブサポートを提供します。
実用的な観点から見ると、この標準化設計は決済とステーブルコインのニーズシナリオを整理し直し、パブリックチェーン基盤施設を実際の決済業務の複雑性にさらに近づけることを目指しています。

面白い現象：フィンテック界はしばしば特定の開発ツールを吹聴しているが、実際にコードを書いている人に聞くとどうだろうか？彼らの多くはあまり意見を持っていない。これは何を意味しているのか？金融従事者とエンジニアのツールに対するニーズは全く異なるか、あるいは金融界の熱狂と実際の応用にはギャップが存在する可能性がある。技術者の視点からこの事についてどう考えるか聞いてみたい。

既に113件のコードコミットが私のこの取引シグナルツールにプッシュされています。現在行っているのは、複数のデータソースからリアルタイムの市場データを取得し、トレンド分析に基づいて取引シグナルを生成することです。このシステムの核心は、多チャネルの市場情報を統合し、潜在的な取引チャンスを捉えるのに役立てることです。最近、システムが生成した最初のシグナルで注文を出してみて、損益を逆転できる可能性があるようです。もちろん、いくつかの細部は改善が必要ですが、全体の方向性は正しいはずです。真の検証は今後のパフォーマンス次第です。

最近のAI業界のサミットで、私の心に刺さった意見があります——高リスクの人工知能という概念です。
考えてみてください、AIがもはやチャットや文章作成だけでなく、実際に支払い決済、オンチェーン取引の実行、ビジネス交渉、資産管理の意思決定など、真金白銀が関わる分野に介入するようになったとき、ルールは完全に変わります。
その時、AIが賢いかどうかはむしろ二の次です。最も重要な問題はたった二つ：この技術は信頼できるか、ハッキングされる可能性はあるかです。信頼されるのか？攻撃の脆弱性はないのか？
これこそ私がずっと注目してきた方向性です——AIがブロックチェーン、DeFi、オンチェーン資産といった実際の価値移転のシナリオに触れるとき、信頼メカニズムとセキュリティ対策がすべてを決定する要素となります。AI技術自体の強さではなく、システム全体がリスクの試練に耐えられるかどうかです。

最近、Privyのフレームワークを使用したクライアントデバイス署名の実装を解読しました。ここでの重要なポイントは、最初に署名メッセージ呼び出しを行い、キースhareキャッシュをプライムすることです。小さなことのように思えますが、これが大きな違いを生みます。その方法でシステムをウォームアップした後、クライアント側からの自動送信をエンドツーエンドのレイテンシー(約20msまでプッシュできるようになります。)この速度を可能にしたHeliusのようなインフラ提供者に感謝します。このアプローチは、不要なハンドシェイクを排除し、キャッシュされたキースhareが最小限のオーバーヘッドで後続の操作を処理できるようにします。オンチェーンで低レイテンシのユーザーインタラクションを要求するアプリケーションにとって非常に堅実です。

gMPCは本当にいくつかの創造的な可能性を広げます。あなたとあなたの協力者が一般化されたマルチパーティ計算で実現できることは非常に驚くべきもので、誰も自分の機密データを公開する必要のない計算を実行しているのです。これこそが最大の魅力です：大規模なプライバシー保護計算。Web3でプライベートなインフラを構築することに真剣であれば、ぜひ検討すべきです。

一大步！某先進言語モデルがGAIAベンチマークでトップに登場 🔥
これは実質的な技術的ブレークスルーです。開発チームは堅実な最適化と革新的なアーキテクチャ設計を用いて、モデルの性能を新たな高みへと引き上げました。この激しい競争が繰り広げられるAIの道で、ランキングの第一位に立つことは何を意味するのでしょうか？それは、技術の方向性が正しく、実行も問題ないことを示しています。
チームの努力と粘り強さに敬意を表します！

もしあなたが気軽にドレイナーコントラクトを作成したらどうなるでしょうか？これはスマートコントラクトの設計とセキュリティに関する興味深い思考実験です。これらの仕組みがどのように機能するかを理解することは、安全なアプリケーションを構築しようとするブロックチェーン開発者にとって非常に重要です。