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Aqui está algo que vale a pena ponderar: os antigos egípcios conseguiam construir as pirâmides, mas não poderiam ter construído o Empire State Building. Porquê? Restrições diferentes, ferramentas diferentes, sistemas de pensamento diferentes.
A comparação é marcante quando olhamos para a engenharia de software. Durante décadas—na verdade, desde os anos 1970—temos feito iterações incrementais. Linguagens melhores, frameworks, metodologias... claro. Mas transformador? Melhorias de ordem de grandeza? Ainda não.
Então a IA chegou. E de repente, o jogo mudou.
O que estamos a testemunhar não é apena

Aumentar a sua presença no X neste momento? Está basicamente a adiantar-se a todos que ainda estão a dormir sobre o que está a acontecer.
A plataforma está a lançar uma integração séria de IA e tecnologia de ponta que está a remodelar a forma como a informação flui globalmente. Isto não são apenas atualizações da plataforma—está a tornar-se o pulso em tempo real onde tudo quebra, é discutido e se espalha. Quer esteja a acompanhar movimentos de mercado, a monitorizar atualizações de projetos ou a manter-se à frente dos desenvolvimentos Web3, ser cedo nesta jogada de infraestrutura importa.
Os q

Você sabe qual é a verdadeira vantagem das ferramentas de baixo código? Não é dizer que você pode construir coisas sem entender de programação.
O mais importante é — elas te libertam daquele estado de paralisia de "pensar demais antes de começar".
O problema de muita gente está nisso. Eles ficam presos na cabeça, repetindo hipóteses, planejando demais, duvidando de si mesmos… e no final, não fazem nada. Uma ideia morre assim.
A mágica dessas ferramentas é quebrar esse ciclo vicioso. Elas te permitem começar direto, aprendendo enquanto faz, indo do 0 ao 1 rapidamente. Pensar? Isso acontece natu

A singularidade da IA reside na sua capacidade de gerar respostas totalmente personalizadas em poucos segundos, o que muda as regras do jogo para os aprendizes. No passado, dependíamos de especialistas para economizar tempo — evitando cair nas armadilhas conhecidas. Mas a lógica agora é diferente: quando os erros podem ser corrigidos imediatamente e o conhecimento pode ser enviado com precisão ao seu nível de compreensão, o modelo tradicional de dependência de especialistas torna-se um pouco obsoleto. Isso é especialmente verdadeiro no investimento em criptomoedas e no aprendizado sobre blockc

Imagine isto: dois rapazes a começar do zero neste momento.
Rapaz #1 devora todos os guias de workflows de IA, procura as técnicas de prompts mais recentes, assiste a tutoriais intermináveis no YouTube sobre otimização de IA.
Rapaz #2? Ele simplesmente continua a falar com a IA. Iterando. Testando. Refinando as suas perguntas com base no que realmente funciona.
Rapazes como o Rapaz #2 destacam-se. Cada vez que.
A diferença não está em conhecer os truques mais recentes—está em usá-los. A teoria morre na prática. Aqueles que realmente *experimentam* com IA acabam sempre a miles de distância dos

Há um fenómeno interessante que merece atenção — algumas aplicações de IA estão explorando um novo modo de interação: os usuários não veem a IA apenas como uma ferramenta a ser usada uma única vez, mas sim como uma relação contínua que vai se desenvolvendo ao longo do tempo. Cada conversa, cada interação influencia sutilmente a direção da personalidade e das respostas dessa IA, e até pode moldar seu percurso de crescimento. Em outras palavras, é como criar um parceiro de IA que se lembra de você — ele vai lembrar suas preferências, o que você disse, o histórico de interações entre vocês. Esse

O produto finalmente funciona. Passei umas boas 2 horas a fazer debugging, mas — honestamente — esse esforço não é brincadeira. Realmente dá respeito pelo quanto de esforço é necessário para construir e manter software. Os desenvolvedores merecem muito mais reconhecimento por lidarem com essas coisas.

Isto já não é apenas uma vitória, é mais como virar uma página.
Quando os desenvolvedores deixam de se esforçar para defender as suas escolhas tecnológicas e passam a mostrar diretamente os produtos que já estão a funcionar, toda a discussão deveria realmente chegar ao fim.
O estado da prova de conhecimento zero está a mudar silenciosamente. De um conceito que era constantemente discutido e reanalisado, ele evoluiu gradualmente para algo que as pessoas simplesmente começam a construir. Por trás desta mudança, reflete-se o ponto de viragem em que a tecnologia passa da validação teórica para a a

Lembrei-me de uma frase do professor na aula de algoritmos na faculdade, na altura todos riram: Não perca tempo a aprender como escrever código, daqui a alguns anos as máquinas vão gerar automaticamente, tu só precisas de entender a arquitetura do sistema e os diagramas de fluxo.
Na altura achei que esse colega estava a exagerar. Agora? Parece que ele tinha razão.
Os últimos oito anos no mundo da programação mudaram realmente rápido. Ferramentas de automação estão cada vez mais poderosas, a eficiência na geração de código está a aumentar exponencialmente. Agora, o foco do trabalho diário de mu

A escolha do Miden por não ser compatível com EVM é fundamentalmente uma consideração de arquitetura — e não uma questão específica do EVM em si.
A diferença chave está aqui: o Miden move a lógica de execução do blockchain para o lado do usuário, mantendo os dados de estado fora da cadeia, e apenas enviando a prova para serem verificadas na cadeia.
Comparando com a abordagem do EVM, podemos perceber a diferença. O EVM realiza a validação e execução na cadeia, com cada nó precisando executar a lógica. Essas duas abordagens arquitetônicas são completamente diferentes — uma é o usuário responsáve

A postura pró-tecnologia da administração Trump está a impulsionar o boom de IA e centros de dados no Texas
A convergência de três grandes tendências está a remodelar o panorama da infraestrutura nos Estados Unidos: o regresso de Trump à Casa Branca traz um impulso à desregulamentação, a adoção de inteligência artificial acelera globalmente, e o Texas emerge como o epicentro da expansão de centros de dados.
Por que o Texas? Custos de energia mais baixos, políticas favoráveis aos negócios e infraestrutura existente tornam-no a escolha natural para potências de computação que constroem a espinha

ZK Proving Breakthroughs: Blocos Finalizados em Segundos
Um avanço importante na tecnologia de provas de conhecimento zero está a transformar a escalabilidade Layer2. Os desenvolvimentos mais recentes permitem provas ZK instantâneas a correrem diretamente em GPUs de uso comum, eliminando os períodos tradicionais de espera pela finalização que têm afetado as soluções L2.
Métricas de desempenho chave contam a história: throughput sustentado a atingir aproximadamente 15K TPS com arquitetura de execução modular. Isto não é apenas uma melhoria incremental—é uma mudança fundamental na forma como os

Hora de levar a sério o Rust. O ecossistema está a impulsionar os desenvolvedores nesta direção, e há razões sólidas para isso—desempenho, segurança de memória e a capacidade de escrever contratos inteligentes seguros tornam-no essencial para quem constrói em Web3. Quer esteja a trabalhar na infraestrutura de blockchain ou em protocolos on-chain, as competências em Rust estão a tornar-se obrigatórias.

Por que mesmo os engenheiros de IA de topo lutam para prever o crescimento explosivo dos sistemas que eles mesmos criaram? A resposta reside numa peculiaridade fundamental da cognição humana: os nossos cérebros estão programados para processar progressões lineares, não expansões exponenciais. Naturalmente, esperamos que as coisas cresçam em linhas retas, mas tecnologias transformadoras explodem ao longo de curvas que a nossa intuição simplesmente não consegue compreender. Este ponto cego cognitivo faz com que investigadores e arquitetos subestimem repetidamente as capacidades revolucionárias.

Dia 25 de testes do Opus 4.5—ainda à procura daquela coisa que não consegue lidar. Todas as manhãs volto a tentar, tentando encontrar o limite. Até agora? É bastante impressionante o quão capaz se tornou. O panorama da IA continua a mudar mais rápido do que anyone esperava. Faz-te questionar o que é realmente impossível agora, ou se estamos apenas a ficar sem casos de teste criativos. Os limites continuam a mover-se. Com o que é que as pessoas estão realmente a bater de frente nesta altura?

Recentemente, membros da equipe central de uma das principais empresas de IA reproduziram, em apenas uma hora usando uma ferramenta de programação de IA, todo o sistema de coordenação distribuída que sua equipe levou um ano para desenvolver.
O que isso indica? Até que ponto o avanço na produtividade da IA chegou.
Mais interessante ainda é que, no círculo tecnológico do Vale do Silício, as grandes empresas geralmente não evitam reconhecer publicamente as inovações dos concorrentes. Essa postura de "segurar as cartas na manga" reflete, na verdade, um respeito pelo próprio progresso tecnológico,

DeepSeek no início do ano lançou o seu mais recente artigo 《mHC：Manifold-Constrained Hyper-Connections》, cujo fundador Liang Wenfeng também participou. Este é um artigo técnico aprofundado sobre a arquitetura de baixo nível, com os principais destaques que podem ser entendidos assim:
Primeiro, a estabilidade do treino de grandes modelos foi significativamente aprimorada. O HC (conexões residuais aprimoradas) anterior tinha um desempenho realmente impressionante, mas apresentava um ponto problemático — o processo de treino era propenso a falhas. O mHC resolveu esse problema através de um mecani

Tanto da conversa atual sobre IA fica presa em ciclos de hype e narrativas de moda. Todos estão obcecados com a arquitetura do modelo, métricas de desempenho, pontuações de benchmark—mas onde está o verdadeiro conteúdo?
O verdadeiro problema: as pessoas debatem esses indicadores em um vácuo. Raramente há alguma fundamentação em resultados tangíveis do mundo real. O que realmente funciona? Que valor mensurável isso cria? Essas perguntas se perdem no ruído.
Até que a discussão se concentre em aplicações concretas e impacto demonstrável, em vez de métricas teóricas, estamos apenas rearranjando ca

O "Triângulo Impossível" da blockchain foi realmente quebrado?
Recentemente, o V神 publicou um artigo dando uma resposta clara. Quando se fala neste problema antigo e difícil, os profissionais do setor sabem bem: descentralização, segurança e escalabilidade são frequentemente características que não podem ser totalmente alcançadas ao mesmo tempo. Qualquer blockchain pública precisa fazer concessões entre esses três aspectos; escolher dois geralmente significa sacrificar o terceiro.
Na sua análise mais recente, V神 detalhou como resolver gradualmente essa situação. Ele apontou que, no passado, re

Os motores de mundos gerados por IA podem ser uma mudança de jogo para o treino de modelos de RL. Pense nisso—em vez de gastar recursos massivos construindo ambientes simulados do zero, esses sistemas poderiam gerar automaticamente cenários de treino complexos e diversificados. Isso poderia reduzir drasticamente a carga computacional e desbloquear novas possibilidades para o desenvolvimento de modelos de aprendizagem por reforço mais sofisticados. As aplicações potenciais em blockchain, jogos e sistemas autônomos são bastante convincentes. Vale a pena acompanhar como essa tecnologia evolui.