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A luta pela soberania dos dados já está aqui ⚔️ JPM sufocando agregadores de dados como o Plaid. Slack bloqueando APIs. A Microsoft equilibra as leis de soberania de dados da UE enquanto atende aos usuários. Em contraste, o Google está intervindo com sua carteira digital Na @finalitycap, acreditamos que a infraestrutura descentralizada e uma pilha de computação confidencial são essenciais para provar a confiança e processar dados sem expô-los – empresas como @EigenLayer @OpacityNetwork @0xMiden @Octra @NovaNet_zkp @alignedlayer estão na vanguarda dessa revolução 🧭

✨ ZK-Newsflash! ✨ Os últimos destaques de ZK e Ethereum de 14 a 20 de agosto, apresentados por @BJ_Dyakov: ✅ Jolt, o zkVM da @a16zcrypto, acabou de ficar 6x mais rápido. ✅ O verificador Ziren zkVM do @ProjectZKM agora está ativo no @eth_proofs, permitindo a verificação de prova no navegador. ✅ @AragonProject introduziu a votação privada com @zkMACI (Infraestrutura Mínima Anti-Conluio usando ZK). ✅ @Ronin_Network anunciou seu retorno ao Ethereum. 1/

Atualizações de Engenharia Alinhada: 4 a 15 de agosto de 2025. Aqui está um pequeno tópico sobre as melhorias, recursos e correções mais recentes. 1/

Rust Meetup é hoje! Junte-se a nós às 18h para explorar o gRPC, os buffers de protocolo e o lançamento do Oxidar Hackathon. Detalhes 👇

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Todo blockchain sofre de latência. Segundos, minutos, HORAS antes de uma transação ser final. Esse atraso não apenas desacelera tudo, mas também arruína o UX. Vamos explicar por que a latência é o maior gargalo da Web3. 🧵 #Web3 #Crypto #Blockchain

Uma "câmera lúcida" é um dispositivo que usa um prisma preso por uma armadura de metal para projetar uma imagem da cena à sua frente em um pedaço de papel abaixo dela, como um projetor moderno conectado a uma transmissão de câmera ao vivo. Estes foram provavelmente inventados no início de 1400, embora relatos publicados sobre eles não apareçam até o final de 1500. Parte da razão para isso é provavelmente que eles eram segredos comerciais bem guardados de artistas que os usavam para alcançar um grau de precisão que antes era impossível ou pelo menos extremamente difícil de fazer em uma "mão livre" sem ajuda. O artista David Hockney se interessou muito por esse assunto anos atrás e escreveu um livro sobre isso em 2001. Sua teoria básica era que a notável melhoria na precisão e no realismo era diretamente atribuível ao uso secreto da câmera lúcida (e também a um dispositivo anterior chamado câmera obscura). Como ele apontou, antes desse período, você nunca veria uma pintura de um alaúde em perspectiva que não parecesse distorcida e errada. Embora você pudesse usar as "regras de perspectiva" para desenhar formas retilíneas simples de forma realista, a geometria mais complexa de um alaúde estava além da capacidade humana normal de retratar de forma realista no espaço. Essa teoria é conhecida como tese de Hockney-Falco. Desde que aprendi sobre isso na faculdade no início dos anos 2000, meio que apliquei mentalmente um asterisco às obras de certos pintores. Por exemplo, por mais que eu respeite e admire Ingres e Caravaggio, a admiração que eu tinha por suas habilidades foi temperada pela percepção de que eles provavelmente se valeram desse tipo de ajuda mecânica. E claro, grande parte da arte está no conceito, na composição e no enquadramento, nas cores, nas pinceladas, etc. Mas esse realismo realista de tirar o fôlego é o que mais me impressionou, e essa parte foi destruída pelo menos em parte por essa revelação. Também me fez respeitar ainda mais o realismo escultórico de Michelangelo (e também seus estudos, que são claramente esboços feitos da vida). De qualquer forma, a razão pela qual trago isso à tona agora é que acredito que estamos à beira do mesmo tipo de coisa acontecendo nos campos de pesquisa matemática com o advento de modelos como o GPT-5 Pro. Eu já o usei para fazer o que suspeito ser uma pesquisa genuinamente nova e interessante (como detalhei em tópicos recentes), e só hoje recebemos uma atualização de Sebastien Bubeck da OpenAI mostrando que o modelo foi capaz de provar um resultado interessante na matemática contemporânea usando uma nova prova, em um único tiro. Portanto, esta nova era está repentinamente sobre nós. Acabamos de ver um resultado de cientistas da computação chineses na semana passada batendo um recorde de classificação ideal que durou 45 anos. Refleti na época sobre como me perguntava se a IA era usada de alguma forma para gerar esse resultado. Veja também o artigo recente no tweet citado, que tem um caráter semelhante, pois é surpreendente e, ao mesmo tempo, elementar. Essas me parecem ser marcas de resultados que podem ter se beneficiado da IA de alguma forma. Agora, eu não quero acusar esses autores de nada. Pelo que sei, eles faziam tudo manualmente, assim como os pintores dos anos 1300. E mesmo que eles usassem IA para ajudá-los, ainda não aceitamos mais sobre como lidar com isso: quais divulgações são garantidas e como o crédito deve ser dividido e considerado. Todo o conceito de autoria deve ser reconsiderado hoje. Em meu tópico recente, onde investiguei ao lado do GPT-5 Pro sobre o uso da teoria de Lie no aprendizado profundo, eu mesmo criei os prompts, embora nunca em um milhão de anos fosse capaz de gerar a teoria e o código que o modelo desenvolveu como resultado desses prompts. Recebo o crédito pelo resultado se ele revolucionar o campo? E quanto ao meu experimento subsequente, em que usei minhas instruções originais que escrevi junto com uma "meta solicitação" para fazer com que o GPT-5 Pro apresentasse mais 10 pares de solicitações modeladas vagamente após as minhas, mas envolvendo ramos totalmente diferentes da matemática que se desenvolveram em direções totalmente diferentes. Eu recebo crédito por essas teorias se elas se revelarem importantes? Espero que sim, porque já publiquei as ideias e o código no GitHub e os divulguei amplamente, então, se alguém seguir essas linhas de investigação, a ética acadêmica exigirá que eles me citem. Mas mesmo que você ache que eu mereço crédito por dirigir a IA com meu próprio prompt, então certamente minhas reivindicações de prioridade estão um pouco enfraquecidas para as outras 10 teorias que são o resultado de usar meu prompt como um modelo para meta prompting, certo? Afinal, eu nem sabia que "Geometria Tropical" era uma coisa há alguns dias, mas agora tenho uma teoria e um código que a aplica à pesquisa de IA. Eu diria que, assim como comecei a aplicar mentalmente um asterisco a certas obras de arte e artistas semelhantes ao asterisco ao lado do nome de Barry Bonds no Hall da Fama, suspeito que a maioria dos cientistas começará a fazer a mesma coisa para qualquer novo artigo baseado em teoria matemática no próximo ano. Suspeito que as pessoas em breve dirão coisas como "esse cara é o verdadeiro negócio; ele escreveu seus melhores artigos antes de 2025!" para distinguir entre aqueles que fizeram todo o seu trabalho manualmente usando seus próprios cérebros e aqueles que usaram a assistência de IA. E essa é uma maneira absolutamente válida de pensar sobre as coisas se a IA for capaz não apenas de responder a problemas teóricos difíceis, mas também de colocar questões interessantes por conta própria. Se eu estiver certo, devemos nos preparar para um tsunami de trabalhos de pesquisa chocantes que batem recordes e limites de longa data e quebram paredes que há muito eram consideradas relativamente impenetráveis, exceto por alguma teoria inovadora. E acredito que muitos desses resultados compartilharão algo em comum: que eles sempre estiveram bem na nossa frente, mas exigiram a combinação de teoria de diferentes áreas da matemática e assuntos aplicados de novas maneiras que não foram perseguidas antes por razões humanas e sociológicas: diferentes campos se dividindo em linhas, com diferentes terminologias, periódicos, práticas, departamentos, conferências, redes sociais, etc. A outra forma que suspeito que esses resultados tomarão é alavancar resultados elementares de maneiras bizarras que, por qualquer motivo, não vêm naturalmente para os cérebros humanos, mas que podemos entender uma vez que sejam claramente explicados para nós. Outra forma que eles podem assumir são os resultados que alavancam o esotérico há muito esquecido da análise do final do século 19. Os tipos de truques que permitiram a Feynman resolver integrais que ninguém mais poderia resolver. Esses resultados são conhecidos e existem em livros, mas ninguém mais lê esses livros, e as teorias originais para as quais foram desenvolvidos foram amplamente substituídas por nosso maquinário moderno que opera em muitos níveis de maior abstração e generalidade. Outra forma que eles podem assumir é simplesmente aplicar matemática conhecida que é compreendida por apenas algumas centenas de gênios especializados no mundo que se concentram apenas na teoria e não em aplicações. Essa matemática pode estar apenas "sentada" desde as décadas de 1950 ou 1970, esperando que alguém a aplicasse a um problema prático como os da pesquisa de IA. Muitas das ideias que investiguei com o GPT-5 parecem se enquadrar nessa categoria.

Estamos discutindo qual é a melhor música de fundo para o ZK Arcade. alguma recomendação?

eles já estão pedindo L2 personalizável para @ethereum. Eles só precisam de uma pilha simples que ofereça os melhores recursos do Ethereum com personalização e escalabilidade. @alignedlayer já está trabalhando com instituições que estão exigindo isso.