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AIの安全性に関する問題はますます緊迫しています。LLMsにコードを書かせるだけでなく、正確性の検証可能な証明を提供させることが本当の課題です。形式的検証なしでは、展開されたAIシステムをほぼ盲目で運用しているのと同じです。
注目すべき点は、Claudeを含む主要な言語モデルの約80％がCommon Crawlからトレーニングデータを引き出していることです。これは誰も十分に語っていない巨大なデータ依存の問題です。
しかし、新たに注目すべき解決策も出てきています。AI/MLモデルのセキュリティに特化したブロックチェーンベースのガバナンスプラットフォームが形になりつつあります。分散型検証層を想像してください。これにより、暗号的にモデルの完全性と意思決定の透明性を大規模に保証できるのです。これこそが業界が埋めるべきインフラのギャップです。
形式的検証、モデルの透明性、分散型監督の融合は、AI展開リスクへのアプローチを実際に変革する可能性があります。

AIエージェント開発ノート（第一課）：context windowの落とし穴
プロジェクトを進める中でこの問題の厄介さに気づいた——いくつかのファイルが不注意に膨らみすぎて、全体のフローを途中で大きく変更しなければならなくなる。あの瞬間は本当にショックだった。
その後、逆に考えられるかどうかを思いついた：エージェント自身にself-manageしてもらうことはできないか？つまり、エージェントが動作中にいつ最適化すべきかを認識し、トークン制限に適応するためにファイル構造をどう最適化するかを学習する。
このアイデアは実はかなり面白い——最適化ロジックをエージェントの自己適応メカニズムに組み込むことだ。次に、どの方法が実際に使えるか、どこでつまずきやすいかをテストしてみる。アイデアを持つ人は一緒に議論できる。

最近、何か違和感を感じることがあります。
しかし、真の問題は何でしょうか—それは私たちの perception が錯覚を起こしているだけなのか、それとも実際のパフォーマンスが低下したのか？本当に劣化しているのか、それともすべて私たちの思い込みなのかを掘り下げる価値があります。

プライバシー・バイ・デフォルトは、私たちが待ち望んでいたゲームチェンジャーかもしれません。ローカルファーストのアーキテクチャとクライアントサイドの証明を組み合わせることで、摩擦を取り除きます—ユーザーは通常のUXの頭痛を伴わずに真のプライバシーを得ることができます。それが絶妙なポイントです。Midenについてのポイントは、もし適切にスケールできれば、消費者向けプライバシーdAppsのデフォルトインフラストラクチャの本命候補になる可能性があるということです。現時点では、多くのプライバシーソリューションは選択を迫ります—より良いプライバシーか、より良い使いやすさか。Midenのアプローチはそれを逆転させます。クライアントサイドの証明は、計算をユーザー側に留め、取引を秘密に保ち、プロトコルの遅延を防ぎます。これは、セキュリティやパフォーマンスのいずれかを犠牲にする従来のプライバシーチェーンとは異なるプレイフィールドです。主流になるかどうかは、採用の勢いと、開発者が実際にそれ上に消費者向けアプリケーションを構築するかどうかにかかっています。しかし、その可能性は確実に存在します。

真のプライバシーは完全な秘密や完全な露出ではなく、自分の扉の鍵を持つことです。何を入れるか、何を外すかはあなた次第です。
ここに緊張感があります：ほとんどのブロックチェーンはガラスの家のように動作し、すべてが誰にでも見える状態です。透明性には優れていますが、裁量を必要とする実際のユーザーや機関にとっては厳しいものです。しかし、完全な匿名性に振り切ると、規制の悪夢や悪用の可能性、さまざまな問題が生じます。
しかし、中間地点もあります。いくつかの新しいアプローチは選択的プライバシーを模索しています：暗号技術を用いて、取引の全体像を公開せずに証明できる方法です。Midenのモデルはその方向に進んでいるようで、プライバシーと責任を両立させる技術革新です。

デジタル世界では、私たちのプライバシー保護の方法が静かに変わりつつあります。プライバシーソリューションとネットワークインフラが結びつくことで、新たなモデルが浮上しています——私たちはついに主導権を握ることができるのです。
想像してみてください。あなたは自分の身元を証明し、情報の真実性を検証できる一方で、第三者機関に一切データを渡す必要がありません。仲介機関に依存せず、受動的に守るのではなく、積極的に自分のデジタル資産とプライバシーを管理します。
この受動的防御から能動的な権限付与への変化は、Web3の世界における深い変革を推進しています。身分証明とプライバシー保護の非中央集権的な融合は、私たちが全く新しいデジタル自主時代に突入したことを示しています。

BNB Chainは、Fermiアップグレードを控え、大幅なパフォーマンス向上に向けて準備を進めています。アップグレードが稼働すると、ネットワークの速度が40％向上し、スケーラビリティの課題に対処する上で重要なマイルストーンとなります。この最適化により、取引処理能力が向上し、レイテンシーが低減され、レイヤー1エコシステム内での競争力が高まります。Fermiアップグレードは、開発チームがより良いユーザー体験を提供し、ネットワーク上のDeFi活動の拡大を支援するためのコミットメントを示しています。

AIの物語が本当に始まったのはどこだろうと考えたことはありますか？🤔
実は、その話は取引アルゴリズムや高度なニューラルネットワークのことではありませんでした。
1950年代に、アラン・チューリングなどの先駆者たちは、見た目は単純ながらも重要な質問を投げかけました：機械は意識そのものではなく、その行動を通じて知性を示すことができるのか？
その一つの質問が、コンピュータについての考え方を根本的に変えました。
当時のシステムは硬直した構造でした。適応性もなく、自己改善もありませんでした。ただ冷徹な論理があらかじめ決められたパターンに従って動作していただけです。それらは高度な計算機のように動作しましたが、狭い範囲内で強力である一方、根本的には制限されていました。
この基盤は、多くの人が思っている以上に重要です。ルールベースのシステムから学習アルゴリズムへの飛躍は必然的ではなく、何十年にもわたる理解と失敗の積み重ねに根ざした概念的な飛躍でした。その過程を理解することは、今日のブロックチェーンエコシステムや分散型プラットフォームにおけるAIアプリケーションの現状を理解するのに役立ちます。

世界をリードするコンサルティング会社のトップエグゼクティブが、勇敢な声明を発表しました：AIエージェントは今や「従業員」として給与計算に含まれるというのです。現在、その企業は約40,000人の人間のチームメンバーと、すでに業務に統合されている20,000のAIエージェントと共に運営されています。しかし、ここで興味深いのは、彼らがわずか18ヶ月以内に人間とエージェントの完全な均衡を達成しようとしている点です。この変化は、企業がAIを実験段階からコアな労働力の一部にする動きがどれほど急速であるかを示しています。数字が物語っています：AIの能力が成熟するにつれて、従来の雇用モデルはリアルタイムで書き換えられつつあります。これが業界標準になるのか、それともコンサルティング界の異常のままでいるのかはともかく、一つ確かなことは、働き方の未来が予想以上に早く再定義されているということです。

スケーラブルなオンチェーンシステムには、繁栄するための堅牢な実行環境が必要です。Aptosは重要な閾値を超え、新しい次元の表現力、パフォーマンス、そして本番環境向けアプリケーションやエンタープライズ展開に特化した開発者ツールを提供しています。
AptosのMove言語エコシステムは、変革の段階に入っています。私たちが目にしているのは単なる段階的な改善ではなく、プロトコルレベルで可能なことの根本的な変化です。より良い実行効率、より豊かなスマートコントラクト機能、洗練されたツールによる開発者体験の向上—これらはもはや「あると良い」ものではなく、実世界の採用を目指すプラットフォームにとっての必須条件です。
Aptos Labsは、次世代のブロックチェーンインフラのロードマップを描いています。トランザクションスループット、セキュリティ保証、構築の容易さなど、要素が整いつつあります。これは、持続力のあるプロトコルとそうでないものを分ける成熟サイクルの一例です。

ブロックスペースが豊富になると、真のゲームが変わる。私たちは希少性に基づく思考から、新しいパラダイムへと移行している。
では、実際に何が重要なのか？限られたスペースにより多くを詰め込むことだけではなく、その上に何を構築するかを再考することだ。レイヤー2、ロールアップ、サイドチェーン—これらはすべて会話の焦点を変えた。今や制約は容量ではなくなっている。
問いかける価値のある質問は何か：ブロックの不動産を争わなくなったとき、何を創造するのか？取引コストがほぼゼロに近づき、スループットが真に無制限になったとき、どんなアプリケーションが出現するのか？
そこにイノベーションが起こる。希少性の最適化ではなく、豊富さが基準となる世界のために構築することだ。異なる問題。異なる解決策。まったく異なる機会。
ブロックチェーンインフラは一つのことだ。そこに何を構築するか？それがすべてだ。

BSCの次のステップはどう展開していくのか、これは深く考える価値のある問題です。トップレベルの取引所エコシステムとして、BSCは常にDeFiエコシステムの重要な担い手であり続けています。現状を見ると、エコシステムの競争構図は変化しています。イーサリアムの最適化方案、Solanaの性能優位性、その他のパブリックチェーンの台頭などが流動性を奪い合っています。BSCはインフラの整備、アプリケーションの革新、そしてユーザー体験の向上において新たな突破口を見つける必要があります。エコシステムの生命力は、優れたプロジェクトや開発者を継続的に惹きつけられるかどうかにかかっています。皆さんはこの道をどう考えますか？

Ethereumのインフラは今どこにあるのか？
EthereumはWeb3エコシステムの背骨となっていますが、その基盤は本当に堅固なのでしょうか？内部で何が起きているのか掘り下げてみましょう。
Layer 2ソリューションはもはや実験段階ではありません。ロールアップやサイドチェーンは、セキュリティを維持しながら取引処理能力を拡大しています。より多くのユーザーがこれらのネットワークを通じて取引を行っており、インフラは実際の条件下でストレステストされているのです。
ノードインフラも重要です。フルノード、ライトクライアント、バリデータのセットアップはネットワークの神経系を形成しています。Geth、Besu、Erigonなどのクライアント実装の多様性はレジリエンスを高めますが、一方で開発者が対処すべき複雑さも生み出しています。
ステーキングはネットワークの運用方法を根本的に変えました。ビーコンチェーンの統合により、何百万ものETHがロックされ、新たな経済的インセンティブとリスクが同時に生まれています。この変化は、プロトコルのセキュリティとエコシステム全体の資本効率の両方に重みを持たせています。
ブリッジ技術やクロスチェーン通信は依然として摩擦点です。大きなセキュリティインシデントは、Ethereumと他のチェーン間の相互運用性が需要に追いつきつつあることを思い出させます。
本当の問題は、E

オンチェーンストレージが普及しにくい理由は何ですか？核心は技術的な実現可能性ではなく、経済的な計算が追いつかないことにあります。現実には、ほとんどのストレージシナリオにおいて、ブロックチェーンのソリューションは三つの側面で遅れを取っています：コストが非常に高い、パフォーマンスが追いつかない、責任の境界が曖昧である。オンチェーンストレージの本質的な目的は信頼性の問題を解決すること—データの権利確定と改ざん防止です。しかし、このニーズの割合はどれくらいでしょうか？信頼性に極限までこだわるアプリケーションだけが対価を支払います。大規模で高頻度、低コストのストレージニーズに関わる場合、オンチェーンのソリューションは瞬時に敗北します。これが、どれだけ強力でも主流の選択肢になりにくい理由です—技術が劣っているわけではなく、アプリケーションのシナリオ自体が狭すぎるからです。

イーサリアムエコシステムの最近の熱気は爆発的です。Fusakaのアップグレードはついに最終パラメータ調整を完了し、blob容量は15から21に拡張されました（目標値は14）。これはLayer2のスケーリングにとって実質的な突破です。
直接的な結果は何でしょうか？Layer2ロールアップの混雑問題が顕著に緩和されました。予測によると、L2の取引手数料はさらに約60%低下する見込みです。直感的にわかりにくいですか？別の角度から見てみましょう：DeFiの取引コストがより低くなり、NFTのミンティング体験がよりスムーズになり、コストに敏感な機関レベルのアプリケーションもより早く実現できるようになります。
技術的な観点から見ると、今回のアップグレードはデータの可用性を最適化し、イーサリアムネットワークの効率を向上させました。エコシステム全体にとって、コストの削減はより多くの革新的なアプリケーションの商業化の可能性を意味します。Web3アプリケーションの大規模な採用も、おそらくこの一歩で多くの課題が解決されるでしょう。

過去数ヶ月間、Solanaエコシステムでの構築は非常に充実した旅でした。
約5ヶ月前、私は多くのNPMパッケージを出荷していました—GoogleのAI Terminalエージェントに没頭していたのです。さまざまなプラグインを試し始めたときに、真剣に興味を引かれたのが、AIエージェントプラグイン層の統合でした。
今、その作業をさらに進めて、自分のSolana自動化ツールキットにすべてを組み込んでいます。これは、AIエージェントの能力とオンチェーン実行を結びつけることと考えてください。パーツがうまくまとまりつつあり、基盤となるパッケージを持っていたおかげで、自動化層をより早く反復でき、車輪の再発明を避けられました。
この分野の魅力は、開発者ツール、AIオーケストレーション、ブロックチェーン自動化の交差点にあります。1つのプラグインが2つになり、2つがフレームワークになり、突然、チェーン全体をより構成可能にするインフラを構築しているのです。

インテリジェントシステム構築の重要な洞察は、ユーザーが明示的に特定のサービスをリクエストする必要がないということです。代わりに、システムは彼らの意図を捉え、それを適切なハンドラーにルーティングします。
これまでに見たことがあるような気がしますか？それはまさに検索エンジンの背後にある原則であり、私たちの時代で最も革新的な技術ビジネスの一つです。
Web3とAIの時代において、このロジックはさらに強力になります。プロトコルやプラットフォームがより複雑になるにつれて、ユーザーの意図をインテリジェントに解釈し、それを適切なスマートコントラクト、エージェント、または流動性プールに接続する能力は、勝者とその他を分ける要素となります。すべての機能を見える状態にすることではなく、ユーザーが実際に何を望んでいるのかを理解し、シームレスにそこへ導くことが重要です。
これが、インテント中心の設計が分散型システムの運用方法を変革している理由です。インテント認識とインテリジェントルーティングをマスターしたプラットフォームが、次の採用の波を支配する可能性が高いです。

Arbitrumエコシステムのツールを見てみると、注目すべきギャップがあります：Arbiscanは、EthereumのEtherscanのように、すべてのアドレス表示でENS名解決を完全にはサポートしていません。ArbitrumのアドレスをArbiscanで閲覧すると、ENS名がEthereumのEtherscanで表示される場所で一貫して表示されないことに気付くでしょう。主要なブロックチェーンエクスプローラー間のユーザーエクスペリエンスのこの種の parity は、クロスチェーンの採用にとって重要です。Arbitrumがレイヤー2ソリューションとして成長し続ける中で、これらの機能を整合させることは、チェーン間を行き来するユーザーの全体的な体験を向上させるでしょう。

協同実験のこのモデルは、確かに技術革新のサイクルを大幅に短縮することができます。多方面の連携、リソース共有により、プロトタイプ検証がより効率的になります——閉ざされた環境での開発ではなく、実際のシナリオで迅速に反復します。このオープンな技術協力の枠組みは、ブロックチェーンアプリケーションの実現にとって特に意味があります。コンセンサスメカニズムからスマートコントラクトの最適化まで、実践の中で問題を発見し、迅速に調整できます。まさにエコシステム全体の技術成熟度を加速させているようです。

Metaは、人工知能基盤を強化するための新しいイニシアチブであるMeta Computeを正式に立ち上げました。この戦略的な動きは、同社のAI技術の能力を向上させ、先進的なインフラソリューションを提供する上で重要な一歩です。Meta Computeプロジェクトは、大規模なAIモデルの訓練と開発に必要な計算能力を提供するように設計されています。テクノロジー業界でAIインフラへの投資がますます増加する中、Metaのこの取り組みは、業界内での競争力のある地位を強化することを目的としています。