Haciendo una transmisión en vivo de codificación corta sobre cómo construir una billetera en Solana con mis propias aplicaciones Tauri y la cadena de herramientas Tan Stack.

datos permanentes que se asientan rápidamente, una propuesta de valor simple que casi nadie entiende correctamente

datos permanentes que se liquidan rápidamente, una propuesta de valor simple que casi nadie comprende correctamente

Lee los informes de seguridad de Certik del 2023, 2024 y 2025 del primer y segundo trimestre, el 80% de los exploits están en Eth- ¿por qué?

un diseño no custodial con protección activa contra riesgos es la forma correcta de construir confianza

Gracias a todos por su gusto en mi investigación 😂
Interpretación del análisis de la hoja de ruta técnica de Solana
Ayer recibí muchos mensajes y privados de todos.
No esperaba recibir tantas tareas inesperadas, hay muchos problemas, cada uno podría abrir una discusión para hablar sobre ello. Aquí los ordeno, más adelante escribiré poco a poco.
1. El nuevo mecanismo de consenso de Solana, Alpenglow
2. El marco BAM promovido por una plataforma (Mercado de ensamblaje de bloques)
3.

Gracias por la afirmación
Ahora la expansión de las cadenas públicas parece haber alcanzado su límite en la capa de consenso, y ya se ha comenzado a extender en la capa de transmisión.
Esta es también la razón por la que personas tan talentosas desarrollan protocolos como cómo hacer que los bloques se propaguen más rápido.

las etiquetas no solo ayudan a agregar contexto - también son importantes para *eliminar* contexto
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Obviamente relevante desde una perspectiva de infraestructura. Las plataformas de centros de datos a menudo han estado impulsadas en gran medida por la red. Pero también gran parte del razonamiento de escalado de IA está ligado teóricamente a la información, por lo que la red es un gran conjunto de herramientas (ve el trabajo de Vishal Misra como ejemplo).

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En comparación con los modelos que solo han pasado por el pre-entrenamiento y el post-entrenamiento, los modelos que aprovechan la escalabilidad en el tiempo de prueba generan muchos tokens para resolver un problema complejo.

Para hacer que la inferencia de IA sea rentable, las empresas deben escalar la producción de razonamiento de IA—generando más tokens—sin aumentar los costos de computación.

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