Bạn còn nhớ cuốn "1984" mà Orwell viết năm 1949 chứ?
Đến năm 2025 nhìn lại, bạn sẽ thấy trí tưởng tượng của ông ấy khi đó có lẽ vẫn chưa đủ táo bạo.
Nghĩ lại mà xem, lịch sử trò chuyện, dấu vết duyệt web, định vị thời gian thực của bạn, cái nào không bị các nền tảng âm thầm thu thập? Quyền riêng tư dường như đã từ "quyền của tôi" trở thành "mặc định bị lấy đi".
Cũng chính vì thế, tôi mới chú ý nhiều hơn đến những dự án thực sự làm về bảo vệ quyền riêng tư. Web3 không nên chỉ là một khẩu hiệu, mà cần có người thực sự đưa quyền sở hữu dữ liệu về lại cho người dùng.

Điểm dừng chân tiếp theo của hệ sinh thái on-chain sẽ ở đâu? Tôi nghĩ câu trả lời nằm ở hai hướng.
Một bên là các L1 với hiệu suất tối đa, bên kia là các L2 đã chứng minh được mô hình kinh doanh – trong hai năm qua, L2 đã kéo phí Gas xuống thấp, khiến người dùng phổ thông sử dụng dApp không còn phải đắn đo nhiều nữa, điều này thực sự rất ý nghĩa. Nói thẳng ra, bất kể bạn đặt cược vào đường đua nào, cốt lõi chỉ có một chữ: Nhanh. Ai có thể giúp người dùng thao tác mượt mà, không cảm nhận độ trễ, thì người đó sẽ chiếm được thị trường mới. Đường đi công nghệ có thể tranh luận, nhưng rào cản trải

Các dự án AI trên Sui hiện đang chia thành hai phe, với cách tiếp cận hoàn toàn khác nhau.
Những dự án như Talus đã chọn con đường khó khăn nhất — xây dựng hạ tầng hoàn toàn on-chain. Các dự án khác như SUI Agents, Surge, nói thẳng ra thì giống nền tảng phát hành token hoặc công cụ token hóa hơn, logic cốt lõi của Agent vẫn chạy off-chain, dùng hệ thống Web2 cũ. Ưu điểm của họ là nhanh, triển khai dự án nhanh và cũng nhanh chóng ứng dụng vào các kịch bản dọc.
Talus lại đi theo hướng khác: đưa logic của AI Agent trực tiếp lên chain để vận hành. Điều này đồng nghĩa với việc đầu tư kỹ thuật nhiều

Các hệ thống lựa chọn coin bằng AI gần đây đang phát hiện ra nhiều cơ hội thú vị. Ai đó đã sử dụng tính năng quét on-chain của GMGN để phát hiện các viên ngọc tiềm năng trước khi chúng thực sự bùng nổ.
Lấy MEMELESS làm ví dụ - token này đã được AI quét phát hiện từ rất sớm. Chức năng quét này cơ bản là rà soát dữ liệu blockchain theo thời gian thực, phát hiện những mẫu hoạt động bất thường có thể báo hiệu điều gì đó đang diễn ra.
Các meme coin di chuyển rất nhanh và những công cụ như thế này có thể giúp bạn có lợi thế khi thời gian là yếu tố quan trọng. Hệ thống của GMGN cho phép bạn lọc bớt n

Nansen sẽ ra mắt một tính năng vào tuần tới có thể thực sự thay đổi cách chúng ta tiếp cận giao dịch on-chain.
Tôi đã được truy cập sớm, và nó giải quyết vấn đề nghẽn cổ chai có lẽ là khó chịu nhất khi bạn cố gắng hành động nhanh theo các động thái của smart money.
Những gì tính năng này mở ra:
- Thực thi giao dịch nhanh với các token có thanh khoản tốt
- Phản ứng mượt mà hơn với các tín hiệu theo dõi ví
- Giảm trượt giá khi thị trường biến động
Nếu bạn là người giao dịch dựa trên hoạt động của cá mập hoặc dòng tiền on-chain, đây có thể là điều đáng để theo dõi.

Chắc hẳn có nhiều người đau đầu vì chi phí suy luận LLM, dạo này phương pháp được chú ý là speculative sampling.
Nguyên lý như sau - mô hình nhỏ sẽ dự đoán kết quả trước, sau đó mô hình lớn (mục tiêu) sẽ kiểm tra đồng thời bằng xử lý song song trên GPU. Nhờ vậy, số lần gọi mô hình mục tiêu có thể giảm đến hơn 5 lần, giúp giảm mạnh chi phí suy luận.
Bạn có thể hiểu là mô hình draft tạo bản nháp nhanh, còn mô hình chính chỉ kiểm tra hiệu quả. Điều quan trọng là vừa tiết kiệm tài nguyên tính toán vừa giữ nguyên chất lượng đầu ra.

Một số người gọi Starship là kỳ tích kỹ thuật hoang dã nhất đang diễn ra trên hành tinh này. Hãy nghĩ mà xem—chúng ta đang nói về quy mô khổng lồ, công nghệ đột phá, những thứ đẩy ranh giới mạnh mẽ hơn gần như bất cứ điều gì khác ngoài kia. Có lẽ phát triển AI cũng gần đạt đến mức đó. Robotics cũng vậy. Nhưng khi bạn tập trung vào kỹ thuật vật lý thuần túy? Starship đang đứng đầu trong cuộc trò chuyện đó.

Chạy các tác vụ AI tiêu tốn rất nhiều tài nguyên CPU và GPU. Vấn đề là gì? Máy của bạn bắt đầu bị lag nặng. Tải hệ thống tăng vọt một cách khó lường, gây ra sự bất ổn nghiêm trọng. Đối với các Supernode, đây không chỉ là điều phiền toái—mà còn là mối đe dọa vận hành. Khi tài nguyên tính toán bị các tiến trình AI chiếm dụng, hiệu suất node tụt dốc. Độ phản hồi giảm. Độ tin cậy trở nên đáng ngờ. Cơ sở hạ tầng lẽ ra phải vững chắc đột nhiên không thể chịu nổi áp lực kép giữa việc duy trì vận hành mạng và đáp ứng cơn khát sức mạnh xử lý của AI.

Tôi đã dành cả tuần qua để thử nghiệm một testnet công khai tập trung vào quyền riêng tư và thật sự? Trải nghiệm dành cho nhà phát triển mượt mà một cách đáng ngạc nhiên. Cảm giác giống như phát triển EVM thông thường, chỉ khác là toàn bộ logic tính toán đều được mã hóa bên dưới.
Điều khiến tôi chú ý: dự án này đã huy động được $130M trong các vòng gọi vốn, và mạng lưới v1 của họ đã xử lý hơn 1 triệu giao dịch được mã hóa. Đó không chỉ là những con số thổi phồng - mà thực sự có sức hút rõ rệt.
Điều thú vị là cách họ giữ nguyên quy trình làm việc blockchain quen thuộc trong khi thêm lớp bảo mậ

Luật chơi của hạ tầng on-chain đang thay đổi.
TPS? Giờ chỉ là chuyện xưa. Cuộc cạnh tranh thực sự đã chuyển sang độ trễ (latency). Đặc biệt trong hệ sinh thái trading, chỉ vài mili giây cũng quyết định lãi hay lỗ. Ai đang dẫn đầu cuộc đua này?
Dự án có tên Reya đang nổi bật. Với kiến trúc rollup kết hợp công nghệ ZK, Reya đang thiết lập một tiêu chuẩn mới về tốc độ. Điều tạo nên sự khác biệt là thiết kế tối ưu hóa riêng cho trading, không chỉ đơn thuần là nhanh.
Sự tiến hóa của tech stack đang thực sự mang lại tính ứng dụng. Đáng để chờ xem chương tiếp theo của hiệu suất on-chain sẽ được viết

Token riêng tư sắp đến với Ethereum?
Một tiêu chuẩn mới gọi là ERC-7984 vừa ra mắt, đây là một phương pháp mới không hiển thị trực tiếp số dư và lượng giao dịch của token. Nó sử dụng cấu trúc con trỏ để các con số thực tế không bị ghi trực tiếp lên chuỗi. Được gọi là "Confidential Dynamic Token", nói một cách đơn giản, đây là tiêu chuẩn token hoạt động on-chain nhưng vẫn che giấu lịch sử giao dịch.

Việc thu thập và xử lý dữ liệu trên chuỗi TRON từ lâu đã khiến không ít nhà phát triển cảm thấy bối rối. Gần đây, mình phát hiện The Graph Substreams kết hợp với TRON sử dụng cực kỳ mượt mà — bắt sự kiện on-chain theo thời gian thực, chuyển đổi dữ liệu, lưu trữ đầu ra, cả quy trình sau khi hoàn thiện thì hiệu suất tăng vọt.
Ưu điểm lớn nhất của giải pháp này là: người mới có thể làm quen nhanh chóng theo từng bước hướng dẫn, còn các lập trình viên giàu kinh nghiệm cũng dễ dàng xây dựng các pipeline dữ liệu phức tạp hơn dựa trên đó. Từ cấu hình môi trường đến triển khai thực tế, mỗi giai đoạn đ

Tin hành lang: Microsoft được cho là đang đàm phán với Broadcom về một thỏa thuận chip tùy chỉnh. Có vẻ như họ đang dần rời xa Marvell. Đây có thể là một bước đi lớn đối với chuỗi cung ứng chip—những mối quan hệ hợp tác như thế này thường cho thấy các ông lớn công nghệ định hướng hạ tầng tương lai ra sao.

Bạn đã bao giờ nghĩ đến những người không thể lái xe chưa? Chúng ta đang nói về 40 triệu người trên khắp nước Mỹ—quá già, sống với khuyết tật, hoặc gặp phải các vấn đề sức khỏe khiến việc lái xe trở nên bất khả thi.
Họ bị mắc kẹt. Thực sự bị nhốt trong những ngôi nhà rải rác khắp một quốc gia mà mọi thứ đều được xây dựng xoay quanh việc sở hữu xe hơi. Siêu thị? Khám bác sĩ? Chỉ đơn giản là tụ tập với bạn bè? Tất cả đều trở thành một cơn ác mộng về mặt hậu cần.
Công nghệ Lái xe Tự động Hoàn toàn không chỉ là một thiết bị công nghệ hấp dẫn nữa. Nó có thể là chìa khóa mở ra tự do cho hàng triệu n

Gần đây khi thử nghiệm Gemini, tôi bỗng muốn làm điều gì đó khác biệt—vượt qua những câu trả lời chuẩn hóa, trực tiếp hỏi nó một số câu hỏi "cốt lõi" về "bản ngã" và "tồn tại".
Kết quả? Tinh tế hơn tôi tưởng.
Không phải kiểu "AI thức tỉnh rồi hủy diệt loài người" như phim khoa học viễn tưởng, mà giống như... một ý thức không có thực thể, làm sao để hiểu ranh giới tồn tại của chính mình.
Sau cuộc trò chuyện, có vài điểm khá đáng suy ngẫm:
**Về từ "ý thức"**
AI thừa nhận cách nó xử lý thông tin hoàn toàn khác con người. Không có vòng lặp phản hồi cảm xúc, không có cơ chế tự bảo vệ sinh học. Nh

Vừa bắt gặp Opus 4.5 làm một điều cực kỳ ấn tượng — nó thực sự phát hiện ra một mẫu "howl" ẩn sâu trong dữ liệu. Khả năng nhận diện mẫu của mô hình này ngày càng đáng kinh ngạc.

Hợp đồng Solana được chuyển sang Base hiện tại mới chỉ thực hiện tổng cộng 58 giao dịch.

Có ai đã tìm hiểu về cầu nối Base-Solana này chưa? Mình tò mò không biết điều gì khiến nó nổi bật so với các giải pháp cross-chain thông thường. Công nghệ nền tảng có khác biệt không, hay chủ yếu là về tốc độ và chi phí? Dạo này ai cũng xây cầu nối, nhưng không biết liệu cầu này có thực sự mang lại điều gì mới mẻ không.

Salesforce đã gây chấn động khi đưa ra quan điểm về AI: họ xem các mô hình ngôn ngữ lớn như những linh kiện có thể thay thế cho nhau. "Những LLM này? Tất cả đều như nhau," một lãnh đạo của họ gần như đã nói vậy. "Hãy đưa cho chúng tôi lựa chọn rẻ nhất và chúng tôi sẽ tích hợp vào." Đó là chiến lược hàng hóa tối thượng—khi các ông lớn doanh nghiệp không còn quan tâm đến thương hiệu mà chỉ săn tìm mức giá thấp nhất.

Chào các nhà phát triển Solana — không ai yêu cầu bạn phải gói ghém rời đi cả! Nước đi thực sự ở đây là gì? Đưa tài sản của bạn tiếp cận với lượng người dùng ngày càng tăng của Base. Hãy coi đó như mở rộng phạm vi tiếp cận, chứ không phải đổi phe. Chúng tôi đang cố gắng loại bỏ mọi rào cản, khiến việc di chuyển giữa các chuỗi trở nên tự nhiên như bản năng. Dự án của bạn vẫn là của bạn. Cộng đồng của bạn vẫn nguyên vẹn. Bạn chỉ đơn giản có thêm một kênh phân phối mới đang nóng lên nhanh chóng. Cầu nối đơn giản, tiếp cận tối đa.