Model sumber terbuka Anda sekarang dapat berjalan di mesin Anda sendiri tanpa mengirim apa pun ke cloud. @TPN_Labs (Bittensor SN65) memampatkan model melalui optimasi kompetitif. Penambang memperkecilnya di bawah batasan perangkat keras nyata dan ambang batas benchmark. Validator menjalankan ulang pengujian tersebut. Model terkecil yang masih melewati batas tersebut menang. @Gratis_AI kemudian menjalankan model-model tersebut (atau model apa pun dari @huggingface) secara lokal di browser atau aplikasi desktop. Namun, catatannya adalah bahwa inferensi lokal masih bergantung pada perangkat keras Anda. Yang patut diperhatikan: • Model dioptimalkan di blockchain. Kompetisi terbaru memperkecil model dari sekitar 17GB menjadi 7,71GB sambil meningkatkan skor benchmark dari 66,57% menjadi 74,93%. • Gratis tidak memerlukan pengaturan. Pilih model atau muat satu dari Hugging Face—unduh sekali dan jalankan di perangkat Anda. • Privasi adalah bawaan. Setiap permintaan tetap berada di mesin Anda. Berfungsi secara offline setelah unduhan awal. • Tidak ada biaya API, tidak diperlukan akun. Contoh singkat: Sebuah model yang sebelumnya memerlukan GPU kelas atas sekarang dapat dipadatkan hingga cukup ringan untuk dijalankan di laptop biasa, lalu digunakan melalui Gratis tanpa pernah meninggalkan perangkat Anda. TPN membangun model kecil yang mampu. Gratis menjalankannya. #Bittensor #Subnet65 #TPN

Permintaan komputasi AI terus meningkat, dan angka-angka menunjukkan sisi infrastruktur masih sangat terpusat. + penyedia cloud tradisional mengendalikan sebagian besar kapasitas + membangun pusat data baru memerlukan bertahun-tahun dan modal besar + smartphone sudah ada dalam miliaran unit dan sebagian besar waktu tidak digunakan ➜ kesenjangan antara perangkat konsumen yang tersedia dan komputasi yang dapat diverifikasi dan digunakan masih besar. itulah latar belakang untuk @Acurast, jaringan komputasi terdesentralisasi yang mengubah smartphone biasa menjadi node komputasi. cara kerjanya: + beban kerja berjalan di dalam Trusted Execution Environment ponsel + eksekusi bersifat rahasia dan dapat diverifikasi tanpa harus percaya pada pemilik perangkat + pengembang dapat mendeploy pekerjaan serverless, API, atau inferensi LLM + pemilik ponsel mendapatkan $ACU dengan menyumbangkan kapasitas $ACU digunakan untuk membayar komputasi, memberi imbalan kepada penyedia, dan berpartisipasi dalam jaringan. Penyedia dapat menjalankan aplikasi Processor di ponsel saat ini atau perangkat Android cadangan. ➜ singkatnya: Acurast menyelaraskan permintaan akan komputasi rahasia yang dapat diverifikasi dengan perangkat keras yang sudah dimiliki orang. lihat: https://t.co/HmTcUOEegJ

Perdagangan $hype yang mudah tampaknya sudah selesai untuk ritel rata-rata. Dukungan ICE. Druckenmiller sudah masuk. Elon sedang tweet. Ceritanya sudah ada di mana-mana. Membeli sekarang berarti membayar untuk pertumbuhan yang masih membutuhkan persetujuan CFTC, peluncuran nyata, dan kehadiran pengguna AS yang sesungguhnya. Meskipun Hyperliquid berhasil melakukannya, seberapa besar bagian dari itu sudah termasuk dalam harga. Biaya tambahan dan buyback harus mengalahkan apa yang sudah diharapkan semua orang. Semua ini bisa bermanfaat bagi platform tanpa menjadikan @HyperliquidX sebagai pembelian yang jelas dengan harga berapa pun. Tahap berikutnya akan lebih sulit diraih daripada tahap sebelumnya. Jika hype naik di atas $97, saya salah.

📝 @Acurast telah secara diam-diam menjalankan beban kerja nyata selama beberapa waktu sekarang. Bukan hanya tugas uji sederhana. Para pengembang telah menjelajahi berbagai kasus penggunaan yang lebih luas di jaringan: > inferensi LLM rahasia > tugas terjadwal & webhook > alur kerja agen > pemrosesan data yang membutuhkan privasi dan verifiabilitas Ini adalah bagian yang paling menarik menurut saya tentang komputasi berbasis ponsel: Siapa pun bisa berbicara tentang infrastruktur terdesentralisasi. Tetapi menjalankan kode secara langsung di dalam TEE ponsel dan mendapatkan hasil yang dapat diverifikasi adalah tingkat yang berbeda. Namun, ada juga titik masuk yang cukup mudah bahkan jika Anda belum mendeploy beban kerja. Anda cukup menjalankan aplikasi Processor di ponsel cadangan, menyumbangkan daya komputasi, dan mendapatkan $ACU sementara jaringan menangani sisanya. Tidak perlu menulis kode atau mengelola server. Saya menyukai mekanisme ini karena memungkinkan pengguna biasa untuk berpartisipasi di sisi pasokan, bukan hanya sebagai konsumen komputasi. Saya telah memantau bagaimana jumlah ponsel aktif dan implementasi nyata terus bertambah. Layak untuk memeriksa statistik terkini dan demo terbaru jika Anda belum melihatnya dalam beberapa waktu terakhir. https://t.co/HmTcUOEegJ

$ENA mingguan sedang membangun basis akumulasi yang jelas setelah tren penurunan multi-tahun. Harga saat ini berada tepat di zona support utama ($0,10–$0,19). Pola rounded bottom klasik sedang terbentuk dengan lower highs pertama. Selama zona ini bertahan pada penutupan mingguan, uang cerdas sedang mengakumulasi di sini. Breakout di atas membuka jalan menuju $0,50–$0,80+. Kehilangan $0,10 dengan keyakinan → satu lagi penurunan lebih dalam. Saat ini struktur terlihat konstruktif—lebih mendekati local bottom daripada koreksi lanjutan. Sederhana: DCA @ethena di zona ini dan biarkan HTF berjalan.

📝 @tebrabbit membuat Thumper untuk @magicmarkets: ekstensi browser gratis yang menunjukkan kapan Polymarket bukan tempat termurah untuk mengambil posisi olahraga. Konteks singkat: Harga olahraga @Polymarket tampak bersih, tetapi biaya taker ditambahkan di atasnya, jadi 41¢ yang Anda lihat bukanlah total biaya keseluruhan. Pertandingan yang sama sering kali dihargai berbeda di MagicMarkets, dan hampir tidak ada yang memeriksa keduanya. Fitur utama: + menampilkan harga @MagicMarkets langsung di kotak perdagangan Polymarket, dengan biaya terhitung di kedua sisi + tag “peluang lebih baik” saat MagicMarkets lebih murah, satu klik langsung ke pasar yang sama + panel samping: harga terbaik, wawasan pergerakan harga, posisi Polymarket terbuka yang dihitung ulang dibandingkan dengan MagicMarkets + pemberitahuan opsional saat MagicMarkets lebih murah 2¢+ pada pertandingan yang segera dimulai Mengapa ini cocok: para trader olahraga sudah tinggal di Polymarket. Thumper membuat mereka tetap di sana sambil memeriksa harga total sebenarnya di tempat lain. ➜ menghentikan celah biaya diam yang menggerogoti keunggulan Anda ➜ mengubah “Saya kira 41¢ adalah harganya” menjadi perbandingan langsung sebelum klik 2¢ tidak penting sekali. Tapi penting setiap akhir pekan. Sedang memantau apakah pengguna EPL dan in-play benar-benar beralih ketika tag muncul. Itulah angka yang penting. Coba di sini: https://t.co/9iCD9Qki9e #MagicMarkets #Prediction #PredictioMarkets

🧠 Mulai mengakumulasi $ONDO. Ini argumennya: 1. Posisi. Harga berada di sekitar $0,47, masih sekitar 78% lebih rendah dari ATH $2,14. Tidak mencoba memperkirakan titik terendah, hanya menambah jumlah tetap setiap minggu. Penurunan memberi saya lebih banyak unit, sedangkan kenaikan perlahan menaikkan biaya rata-rata. Sederhana. 2. Tren produk nyata. Baru saja melampaui $3 miliar dalam aset Treasury AS yang ditokenisasi dan menduduki peringkat #1 di https://t.co/wJTMZqAoEs. USDY saja sudah lebih dari $2,3 miliar dan kini lebih besar daripada BUIDL milik BlackRock. Ondo Stocks memimpin pasar ekuitas yang ditokenisasi. Ini bukan lagi sekadar narasi semata—aset nyata sedang bergerak. 3. Permintaan institusional nyata. IMF baru saja menyebut @Ondo sebagai salah satu platform tokenisasi terbesar dalam GFSR terbaru mereka. Integrasi dan kemitraan aktif dengan BlackRock, Franklin Templeton, JPMorgan, Mastercard, dll. Nama-nama ini biasanya tidak menyentuh proyek yang mati. 4. Tidak mungkin jadi nol. Salah satu nama yang lebih mapan di RWA dengan AUM nyata, kehadiran multi-chain, dan produk nyata. Kasus terburuk adalah pertumbuhan yang lebih lambat atau kehilangan sebagian pangsa pasar. Tidak akan menghilang dalam semalam. Aset dengan dasar yang terlihat lebih cocok untuk akumulasi berbasis waktu. 5. Katalis terus bertambah. Ondo Private Markets baru saja diluncurkan (dimulai dengan eksposur AI pra-IPO), Intelligent Portfolios sedang dirilis, dan narasi RWA secara umum masih awal. Tidak perdagangkan berita, tetapi membangun sambil hal-hal terjadi terasa lebih baik daripada diam saja. Risiko tetap ada. Masih primarily token tata kelola, sehingga tidak secara otomatis menangkap biaya dari USDY atau Ondo Stocks. Unlock masih di depan, persaingan meningkat, dan harga tetap volatil. Hanya menggunakan modal cadangan, jumlah tetap, tanpa leverage, berencana memegang 1-2 tahun. #ondo #rwa #rwas

Saya sebenarnya berpikir pendekatan Perturb masuk akal, tetapi bukan karena alasan "AI terdesentralisasi" yang biasa disebut-sebut orang. Keamanan AI menjadi masalah yang jauh lebih besar seiring dengan meningkatnya kemampuan model dan semakin banyaknya agen yang beroperasi dengan pengawasan manusia yang lebih sedikit. Dan di sinilah @perturbaix memiliki keunggulan struktural. Sebagian besar red teaming masih dilakukan secara internal atau dengan alat open-source statis. Perturb mengubah penemuan serangan adversarial menjadi kompetisi berkelanjutan yang diinsentif, lalu menggunakan temuan tersebut untuk pelatihan model nyata. Masalahnya adalah, menemukan serangan dan mengubahnya menjadi sesuatu yang akan dibayar perusahaan adalah dua hal yang berbeda. Meskipun penambang terus menghasilkan contoh adversarial yang kuat, pertanyaan sebenarnya adalah apakah perusahaan akan menganggap skor, dataset, dan sertifikat yang dihasilkan cukup kredibel untuk dijadikan dasar tindakan. Beralih ke produk nyata dengan pemindaian berkelanjutan + pengerasan bisa memberi mereka lebih banyak kendali atas lapisan distribusi tersebut. Kami juga melihat subnet ini semakin matang (pemindaian + pelatihan sudah aktif, fase produk mulai dimulai). Namun, saya tidak akan menganggap aktivitas subnet sebagai bukti bahwa model komersialnya sudah berjalan. Meninggalkan mode penelitian murni berarti Perturb sekarang harus membuktikan bahwa mereka bisa menciptakan permintaan dan pendapatan tanpa hanya mengandalkan emisi. Menurut saya, tekanan adversarial eksternal yang berkelanjutan bisa menjadi sama pentingnya dengan kinerja model dalam beberapa tahun ke depan. Jika Perturb bisa memproduksikan hal itu tanpa outputnya tetap terbatas secara internal di subnet, arahnya dapat dibenarkan. Kalau tidak, risikonya tetap menjadi jaringan penelitian yang menarik daripada infrastruktur. SN26 pada level ini tetap menarik bagaimanapun juga. #Bittensor $TAO #Perturb #AI

📝 Perturb telah menjalankan pemindaian dan pelatihan adversarial berkelanjutan selama berbulan-bulan. Ini mungkin salah satu eksperimen keamanan AI paling praktis di Bittensor hingga kini. @perturbaix diluncurkan lebih awal tahun ini dan sudah melampaui tahap penemuan serangan murni. Menurut pembaruan terbaru: - Pemindaian dan pelatihan adversarial berjalan secara bersamaan - Miner kini dapat menyesuaikan model menggunakan serangan yang mereka hasilkan - Fase produk resmi dimulai setelah sekitar 5 bulan pengembangan subnet - Skor ketahanan, dataset, dan sertifikat sebagai output utama – Pembelian kembali Alpha dan lockup pemilik sudah berlangsung – Menargetkan peluncuran komersial dalam beberapa minggu mendatang Apa yang mendorong pendekatan ini? Perturb mengubah penemuan kegagalan model menjadi kompetisi yang diinsentifkan, lalu menggunakan contoh adversarial yang telah diverifikasi untuk memperkuat model secara nyata, bukan hanya menerbitkan laporan dan berhenti. Idenya adalah tekanan eksternal berkelanjutan, bukan audit sekali jalan. Saya mengerti mengapa tim yang bekerja pada AI produksi mungkin memperhatikan. Namun, pengaturan ini tetap perlu ditinjau lebih mendalam. Aktivitas subnet dan tingkat keberhasilan serangan tidak otomatis berarti perusahaan akan membeli produk ini, dan skalabilitas di luar model visi saat ini memerlukan upaya nyata. Selain itu, emisi dan traksi awal tidak menjamin pendapatan berkelanjutan setelah lapisan komersial diluncurkan. Saya terus memantau bagaimana peluncuran produk ini benar-benar berubah menjadi konversi. Jika Perturb dapat mengubah data adversarial berkelanjutan menjadi sesuatu yang secara andal dibayar dan digunakan perusahaan, ini bisa menjadi eksperimen bermakna dalam keamanan AI terdesentralisasi. #Bittensor $TAO #Perturb

📝 AlphaRidge mulai menggabungkan stack perdagangan biasa menjadi satu alur kerja. Sebagian besar trader masih mengelola grafik di satu tab, screener di tab lain, dan riset di tempat lain. AlphaRidge menggabungkan pemetaan grafik, screener seluruh pasar (~4.500 saham AS + kripto), RidgeScript (kompatibel dengan Pine), dan analis AI ke dalam satu login, dengan paket Pro seharga $99/bulan dibandingkan stack sekitar $289 yang saat ini dibayar banyak orang. Analis AI menulis screener, memberi tanda pada grafik, dan menunjukkan data platform yang diambil agar Anda dapat memeriksa hasil kerjanya. Perdagangan simulasi gratis hari ini. Eksekusi broker langsung masih dalam proses peluncuran. > Bagian lain yang patut diperhatikan adalah lapisan berita. Penambang SN45 memproses sekitar 290.000 artikel keuangan per hari dari ~13.000 sumber, mengubahnya menjadi sentimen yang dapat diskrining, skor dampak, dan kluster peristiwa. Data ini muncul sebagai tanda berita di grafik dan sebagai kolom screener, sehingga pengguna dapat menyaring pasar berdasarkan apa yang dikatakan, bukan hanya berdasarkan harga dan volume. Produk ini masih awal, tetapi kedua sisi siklusnya sudah bergerak: riset dan screening → aturan yang berjalan di latar belakang → peringatan bahkan saat browser ditutup → alasan lebih banyak untuk tetap berada di dalam platform. @alpharidge_ai #SN45 #Bittensor $TAO