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business#web3🔬 Research分析: 2026年1月10日 05:42

Web3とAIの融合:分散化へのハイブリッドアプローチ

公開:2026年1月7日 14:00
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MIT Tech Review

分析

この記事の前提は興味深いが、AIが既存のWeb3の限界を実際にどのように強化または解決できるかの具体的な例が不足している。「ハイブリッドアプローチ」に関するあいまいさは、特に分散化とAI主導の効率との間のトレードオフに関して、さらに明確にする必要がある。最初のWeb3の概念に焦点を当てているが、進化したエコシステムには触れていない。
参照

「Web 3.0」の概念が約10年前に初めて登場したとき、そのアイデアは明確だった。サーバーや仲介者なしに情報の流れを管理することを除いて、現在できるすべてのことを可能にする、よりユーザー制御のインターネットを作成すること。

分析

この論文は、暗号通貨の文脈における、アンチマネーロンダリング(AML)およびテロ資金対策(CFT)コンプライアンスのためのWeb3 RegTechソリューションの体系的な概要を提供しています。Web3の分散型性質がもたらす課題を強調し、ブロックチェーンネイティブなRegTechが分散型台帳の特性をどのように活用して、新しいコンプライアンス能力を可能にするかを分析しています。この論文の価値は、その分類法、既存プラットフォームの分析、およびギャップと研究方向の特定にあります。
参照

Web3 RegTechは、従来の集中型システムでは達成が困難またはあまり一般的ではない、トランザクショングラフ分析、リアルタイムリスク評価、クロスチェーン分析、およびプライバシー保護検証アプローチを可能にします。

分析

この論文は、不動産セクターにおける重要な問題、つまり手動での書類処理に伴う非効率性と不正リスクに対処しています。 OCR、NLP、および検証可能な資格情報をブロックチェーンに統合することで、書類処理、検証、および管理を自動化するための有望なソリューションが提供されます。 プロトタイプと実験結果は、取引を合理化し、信頼を強化することにより、現実世界への影響の可能性を秘めた実用的なアプローチを示唆しています。
参照

提案されたフレームワークは、不動産取引を合理化し、関係者の信頼を強化し、スケーラブルで安全なデジタルプロセスを可能にする可能性を示しています。

GateChain: 国境管理のためのブロックチェーン

公開:2025年12月30日 18:58
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ArXiv

分析

本論文は、GateChainというブロックチェーンベースのソリューションを提案し、入国・出国記録管理のセキュリティと効率性を向上させることを目指しています。従来の集中型システムの限界を、ブロックチェーンの不変性、透明性、分散性を活用することで解決しようとしています。認可された機関に対するリアルタイムアクセス制御と検証に焦点を当てている点が大きな利点です。
参照

GateChainは、入国・出国イベントを分散型、不変型、暗号的に検証可能な台帳に記録することにより、データの完全性、信頼性、透明性を高めることを目指しています。

分析

この論文は、インターネットコンピュータ(ICP)向けのプライバシー保護転送アーキテクチャを紹介しています。預け入れと取得を分離し、一時的な仲介者を使用し、新しいランク欠損行列累乗関数(RDMPF)をカプセル化に採用することで、安全でプライベートなデータ転送の必要性に対応しています。この設計は、送信者の身元プライバシー、コンテンツの機密性、前方秘匿性、検証可能なライブネスとファイナリティを提供することを目的としています。すでに本番環境(ICPP)で稼働しており、広範なテストを受けているという事実は、その実用的な関連性に大きな重みを与えています。
参照

このプロトコルは、転送ごとのトランスポートキーを導出するために、非対話型のRDMPFベースのカプセル化を使用します。

分析

本論文は、ソフトウェアサプライチェーン攻撃という重要かつ増大する問題に対し、自律型AIシステムを提案することで取り組んでいます。従来のプロビナンスとトレーサビリティを超え、ソフトウェアの製造中に脆弱性を積極的に特定し、軽減します。LLM、RL、マルチエージェント連携の使用、実際のCI/CD統合、およびブロックチェーンベースの監査の組み合わせは、積極的なセキュリティに対する斬新で効果的なアプローチを示唆しています。さまざまな攻撃タイプに対する実験的検証とベースラインとの比較は、論文の重要性をさらに高めています。
参照

実験結果は、ルールベース、プロビナンスのみ、およびRLのみのベースラインよりも、より優れた検出精度、より短い軽減レイテンシ、および妥当なビルド時間オーバーヘッドを示しています。

分析

この記事のタイトルは、プルーフ・オブ・ステーク(PoS)サブネットを使用してビットコインのスケーラビリティを向上させる技術的なアプローチを示唆しています。これは、ビットコインのトランザクションスループットの制限に対する潜在的な解決策を示唆しています。「ArXiv」をソースとして使用していることから、これは研究論文である可能性が高く、現在広く使用されている実用的な実装ではなく、この概念の理論的または実験的な探求を示唆しています。タイトルは明確で簡潔であり、論文の焦点を正確に反映しています。
参照

分析

この論文は、特定のオークションメカニズム(ArbitrumのELA)における優先アクセス価値に対するボラティリティの影響を調査しています。リスク回避的な入札者が、短期的なボラティリティの予測の難しさから優先価値を割り引くという仮説を立て、証拠を提供しています。これは、トランザクション順序付けのダイナミクスと、ブロックチェーン環境におけるリスクの影響を理解する上で重要です。
参照

論文は、短期的なボラティリティの予測の難しさと入札者のリスク回避性により、優先アクセスの価値がリスク中立的な評価と比較して割り引かれることを発見しました。

分析

この記事は、ブロックチェーンベースのモノのインターネット(IoT)システムにおいて、より堅牢なトラストコンセンサスメカニズムを構築するために、さまざまな強化学習(RL)技術(RL、DRL、MARL)を比較する研究論文に焦点を当てています。この研究は、さまざまな攻撃タイプに対する防御を目的としています。タイトルは、研究の範囲と方法論を明確に示しています。
参照

ソースはArXivであり、これはプレプリントまたは公開された研究論文であることを示しています。

分析

この論文は、リバートされたトランザクションを分析することにより、イーサリアムスマートコントラクトの防御パターンを特定し、分類するためのフレームワークであるRavenを紹介しています。リバートされたトランザクションを積極的な防御のシグナルとして利用するという、セキュリティ研究への新しいアプローチが重要です。BERTベースのモデルを使用して不変量を埋め込み、クラスタリングすることは重要な技術的貢献であり、新しい不変量カテゴリの発見は、このアプローチの実用的な価値を示しています。
参照

Ravenは、既存の不変量カタログには存在しない6つの新しい不変量カテゴリを発見しました。これには、機能トグル、リプレイ防止、証明/署名検証、カウンター、呼び出し元が提供するスリッページしきい値、および許可/禁止/ボットリストが含まれます。

Research#Blockchain🔬 Research分析: 2026年1月10日 07:16

Mempool観測によるブロックチェーン取引時間と手数料の予測

公開:2025年12月26日 08:38
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ArXiv

分析

この記事は、ブロックチェーンネットワークにおける取引タイミングと手数料の予測を改善するために、mempoolデータを分析する新しい方法を提示している可能性があります。この研究は、ブロックチェーンエコノミーのより広い理解に貢献し、取引コストと速度を最適化することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させる可能性があります。
参照

この研究は、取引時間と手数料を決定するために、観測可能なmempoolを利用しています。

Research#llm🔬 Research分析: 2025年12月27日 03:31

AIAuditTrack:AIセキュリティシステムのためのフレームワーク

公開:2025年12月26日 05:00
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ArXiv AI

分析

本論文では、大規模言語モデルを含むAIインタラクションを取り巻くセキュリティとアカウンタビリティの懸念の高まりに対処するために設計された、ブロックチェーンベースのフレームワークであるAIAuditTrack(AAT)を紹介しています。 AATは、分散型IDと検証可能な資格情報を使用して、AIエンティティ間の信頼とトレーサビリティを確立します。 このフレームワークの強みは、AIインタラクションをオンチェーンで記録し、検証可能な監査証跡を作成できることです。 リスクのある行動を追跡するためのリスク拡散アルゴリズムは、貴重な追加機能です。 TPSメトリックを使用したシステムパフォーマンスの評価は、そのスケーラビリティに関する実用的な洞察を提供します。 ただし、この論文では、ブロックチェーンの統合に関連する計算オーバーヘッドと、複雑な現実世界のシナリオにおけるリスク拡散アルゴリズムの潜在的な制限について、より詳細な議論が必要になる可能性があります。
参照

AATは、複雑なマルチエージェント環境におけるAI監査、リスク管理、および責任の帰属のためのスケーラブルで検証可能なソリューションを提供します。

分析

この論文は、特にSTEM分野におけるAI生成教育コンテンツの信頼性と再現性に関する重要な問題に取り組んでいます。SlideChainを紹介し、講義スライドからのセマンティック抽出の整合性と監査可能性を確保するためのブロックチェーンベースのフレームワークです。この研究の重要性は、ビジョン言語モデル(VLM)の出力を検証し、長期的な監査可能性と再現性を提供する実用的なアプローチにあることです。これは、ハイステークスの教育アプリケーションにとって不可欠です。キュレーションされたデータセットの使用と、モデル間の不一致の分析は、課題と、このようなフレームワークの必要性を浮き彫りにしています。
参照

この論文は、低い概念の重複や、多くのスライドにおける関係トリプルのほぼゼロの合意など、顕著なモデル間の不一致を明らかにしています。

Research#llm📝 Blog分析: 2025年12月25日 05:01

Bitcoin MCPとStrands Agentを使ってBitcoin AIエージェントを作ろう!

公開:2025年12月25日 03:17
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Zenn AI

分析

この記事は、MCP(Model Context Protocol)とStrands Agentを使用してBitcoin AIエージェントを作成することについて議論しています。特に、最近Linux Foundationに移管された後、MCPの重要性が高まっていることを強調しています。この記事は、これらの技術を統合してAIモデルがBitcoinネットワークと対話できるようにするための技術的な側面を掘り下げている可能性があります。著者は、MCPの将来的な使用量の増加を予測しており、AIがブロックチェーン技術と対話する方法に革命をもたらす可能性を示唆しています。この記事は、Model Context Protocol Advent Calendar 2025の一部です。
参照

こんにちは!エンジニアの皆さん、MCP (Model Context Protocol) はもう触っていますか?

分析

この研究は、医療AIにおける患者データのプライバシー保護という重要な領域を探求しています。ブロックチェーンとゼロ知識連盟学習の使用は、ヘルスケア内のこれらのデリケートなプライバシー懸念に対処するための有望なアプローチです。
参照

記事のコンテキストは、医療AIのプライバシーのために、ブロックチェーン対応のゼロ知識連盟学習の使用を強調しています。

分析

この研究は、エージェントAIとブロックチェーン技術を組み合わせ、AIシステムの信頼性と透明性を高める新しいアーキテクチャを探求しています。ブロックチェーンを使用して知覚、推論、およびアクションパイプラインを監視することにより、信頼できないAIの行動に関連するリスクを軽減できます。
参照

この記事は、ブロックチェーン監視型のアーキテクチャを提案しています。

分析

この記事は、災害地におけるリアルタイム3D優先順位付けのために、ブロックチェーンと物理層技術を組み合わせた共同設計アプローチを提案しています。中核的なアイデアは、分散型信頼のためにブロックチェーンを活用し、物理的証拠の収集のために物理層を活用することです。この研究では、データ整合性、スケーラビリティ、リアルタイム処理など、これらの技術を統合する際の課題と、共同設計がこれらの問題にどのように対処するかを検討している可能性があります。災害地への焦点は、大きな社会的影響を持つ実用的なアプリケーションを示唆しています。
参照

この記事では、アーキテクチャ、アルゴリズム、実験結果など、共同設計の具体的な内容について議論している可能性があります。また、分散化、パフォーマンス、セキュリティ間のトレードオフについても言及している可能性があります。

Research#Finality🔬 Research分析: 2026年1月10日 07:56

SoK:高速かつ安全なファイナリティを実現

公開:2025年12月23日 19:25
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ArXiv

分析

この記事はおそらく、ブロックチェーンや他の分散型技術にとって重要な分野である、分散システムにおけるファイナリティに焦点を当てたSystematization of Knowledge (SoK)論文を提示しているでしょう。 このレビューは、検討された特定のファイナリティメカニズムとそのトレードオフを決定し、開発者や研究者に洞察を提供します。
参照

コンテキストは、その論文がプレプリントサーバーであるArXivからのものであることを示しており、査読を受けていないことを意味します。

分析

この記事は、高次元量子フレームワークにおける時間エンタングルメントの利用を模索し、ブロックチェーン技術への革新的なアプローチを提示しています。分散型台帳システムにおけるセキュリティと効率の向上をもたらす可能性があり、その影響は大きいと考えられます。
参照

時間エンタングルメントに基づく高次元量子ブロックチェーンプロトコル

分析

この記事はおそらく、ブロックチェーンプラットフォーム上のラップされたビットコイン(WBTC)とラップされたイーサリアム(WETH)のオプション契約の金融モデリングと評価について掘り下げています。 この研究では、従来の金融市場と比較して、これらのオンチェーンデリバティブの価格設定に関連する具体的な課題と考慮事項を調査する可能性があります。
参照

この記事のコンテキストは、特にラップされたビットコインとイーサリアムのオンチェーンオプションの価格設定に関する情報を提供します。

分析

この記事は、トラステッド・エグゼキューション・エンバイロメント(TEE)とロールアップを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案し、ブロックチェーン上でスケーラブルで検証可能な生成AI推論を実現することを目指しています。このアプローチは、複雑なAIモデルをオンチェーンで実行する際の計算と検証の課題に対処することを目的としています。TEEの使用は計算のための安全な環境を提供し、ロールアップはスケーラビリティを促進します。論文では、アーキテクチャ、そのセキュリティ特性、およびパフォーマンス評価について詳しく説明している可能性があります。検証可能な推論に焦点を当てることは、AIアプリケーションにおける信頼と透明性にとって重要です。
参照

この記事では、TEEがどのようにAIモデルを安全に実行できるか、そしてロールアップがどのように結果を集約し検証できるか、おそらく暗号証明を使用して検証できるかを探求している可能性があります。

Research#Blockchain🔬 Research分析: 2026年1月10日 08:21

新しいProof-of-Workコンセンサス、決定論的安全性を実現

公開:2025年12月23日 01:32
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ArXiv

分析

このArXiv論文は、Proof-of-Work(PoW)コンセンサスメカニズムにおける潜在的に重要な進歩を示しています。PoWシステムで決定論的安全性を実現することは、その信頼性を向上させ、さまざまなブロックチェーンアプリケーションへの適用範囲を広げる可能性があります。
参照

この論文は、新しいPoWコンセンサスに焦点を当てています。

Research#IoT Security🔬 Research分析: 2026年1月10日 09:04

改ざん防止センサーとブロックチェーンによるIoT情報真正性の証明

公開:2025年12月21日 01:36
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ArXiv

分析

この研究は、改ざん防止センサーとブロックチェーン技術を組み合わせることで、IoTセキュリティの重要な側面を探求しています。 IoTエコシステムにおけるデータの真正性を保証するためのこれらの技術の適用は、さらなる調査に値し、大きな潜在的利益をもたらします。
参照

研究は、改ざん防止センサーとブロックチェーンの使用に焦点を当てています。

分析

この記事は、ブロックチェーンの相互運用性を向上させ、量子安全対策を組み込んだ、QLinkという新しいアーキテクチャを紹介している可能性が高いです。 この研究の実用的な意味合いは、ポスト量子世界における安全で効率的なクロスチェーン通信に対する高まるニーズに対応しているため、重要です。
参照

QLinkは量子耐性ブリッジアーキテクチャを提示しています。

Research#MEV🔬 Research分析: 2026年1月10日 09:33

Ethereum MEVにおける行動適応とプライベートチャネルの悪用に関する研究

公開:2025年12月19日 14:09
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ArXiv

分析

この研究は、EthereumのMEVの複雑な戦略を探求し、参加者がプライベート通信チャネルにどのように適応し、悪用しているかに焦点を当てています。論文はおそらく、これらの隠された戦略に関連する新たなリスクを特定し、軽減策を提案するでしょう。
参照

この研究は、Ethereum MEVエコシステム内での行動適応とプライベートチャネルの悪用に焦点を当てています。

分析

本研究は、イーサリアムブロックチェーン上の潜在的に有害なコンテンツを特定し、分析するために機械学習を適用することを探求しています。これは、ブロックチェーンのセキュリティとコンテンツモデレーションに関連する重要な問題に対処し、AIを検出にどのように使用できるかについて洞察を提供します。
参照

記事の情報源はArXivであり、査読付きの論文である可能性が高いことを示しています。

分析

この研究論文は、ブロックチェーンのトランザクションのスケーラビリティを向上させるための新しいシャーディング技術であるSednaを提案しています。複数のコンカレントプロポーザーブロックチェーンを利用するというコンセプトは、スループットの制限に対処するための興味深いアプローチです。
参照

この論文は、複数のコンカレントプロポーザーブロックチェーンにおけるトランザクションのシャーディングに焦点を当てています。

分析

この研究は、ブロックチェーン技術のセキュリティと効率性を向上させるためのSEDULityと呼ばれる新しいフレームワークを探求しています。「学習証明」に焦点を当てていることから、分散型システム内のコンセンサスメカニズムとインセンティブ付与に対する革新的なアプローチとなる可能性があります。
参照

SEDULityは学習証明フレームワークです。

分析

このArXiv論文は、量子コンピューターからの攻撃に対するブロックチェーン技術の脆弱性を探求し、量子コンピューティングがブロックチェーンで使用される既存の暗号化方法をどのように侵害する可能性があるかを分析している可能性があります。また、この研究は、ポスト量子暗号化ソリューションの実装によるパフォーマンスへの影響も評価している可能性が高いです。
参照

この論文は、ポスト量子攻撃者がブロックチェーンのセキュリティとパフォーマンスをどのように再構築するかについて焦点を当てています。

分析

このArXivの記事は、様々なブロックチェーンの実装とコンセンサスメカニズムにおけるセキュリティの課題を幅広く概説しています。研究者にとっては重要ですが、具体的な技術的貢献に欠ける可能性があり、調査または文献レビューである可能性が高いです。
参照

この論文は、自己中心的マイニング、アンダーカッティング攻撃、DAGベースのブロックチェーン、電子投票、暗号通貨ウォレット、セキュアロギング、CBDCなどのトピックをカバーしています。

分析

この研究論文は、プライバシー保護AIに不可欠な分散型連合学習の安全性を確保するための新しいアプローチを提示しています。スケッチランダム行列理論の使用は、特にビザンチン障害許容問題を解決するための、堅牢でスケーラブルなソリューションの可能性を秘めた洗練された方法です。
参照

この研究は、ビザンチン障害許容性のある分散型連合学習に焦点を当てています。

Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 10:13

不変の説明可能性:ファジー論理とブロックチェーンによる検証可能な感情AI

公開:2025年12月11日 19:35
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ArXiv

分析

この記事は、ファジー論理とブロックチェーン技術を活用して、感情AIシステムの解釈可能性と信頼性を高める新しいアプローチを提案しています。この組み合わせは、AIの意思決定の背後にある推論が透明で検証可能であるシステムを作成することを目的としています。ブロックチェーンの使用は、信頼構築の重要な側面である説明プロセスの不変性を確保しようとする試みを示唆しています。人間の感情を理解し、それに対応する感情AIへの応用は特に興味深く、機密性の高いアプリケーションにおける説明可能性の重要性を強調しています。この記事では、ファジー論理が不確実性をモデル化するためにどのように使用され、ブロックチェーンが説明データを保護するためにどのように使用されるかの技術的な詳細について掘り下げている可能性があります。このアプローチの成功は、実際のシナリオにおける実用的な実装と提案された方法の有効性に依存します。
参照

この記事では、ファジー論理とブロックチェーンの統合に関する技術的な詳細について議論している可能性があります。

分析

この記事は、低軌道(LEO)衛星ネットワークの文脈におけるブロックチェーンと連合学習の新しい応用を提案しています。その核心は、異なる衛星ベンダー間で信頼を確立し、共同AIモデルトレーニングを促進することです。ブロックチェーンの使用は、データの整合性とセキュリティを確保することを目的とし、連合学習は、生のデータを共有することなくモデルトレーニングを可能にします。この研究は、通信の制約、データの異質性、セキュリティの脆弱性など、宇宙環境でそのようなシステムを実装する際の課題を探求している可能性があります。潜在的な利点には、衛星運用のためのAI能力の向上、データプライバシーの強化、および衛星オペレーター間の協力の増加が含まれます。
参照

この記事では、ブロックチェーンの実装(例:コンセンサスメカニズム、スマートコントラクト)と連合学習アーキテクチャ(例:集約戦略、モデル更新)の具体的な内容について議論している可能性があります。また、宇宙環境での運用における課題についても言及している可能性があります。

分析

このArXivの研究は、EVMオプコードの特徴を利用して、悪意のあるスマートコントラクトを検出するための説明可能なAIモデルに焦点を当てています。 説明可能性への重点は、ブロックチェーンセキュリティの文脈において、信頼を構築し、理解を深めるために重要です。
参照

この研究は、EVMオプコードベースの特徴に基づいています。

分析

この論文は、AI、IoT、およびブロックチェーン技術を、サービスが十分でない地域における母子保健の課題に対応するために応用したものです。これらの技術の統合は、医療へのアクセスの改善とデータセキュリティの可能性を示唆していますが、実際の実装には課題が残っています。
参照

このプラットフォームは、資源制約地域における母子保健に焦点を当てています。

Research#Agent🔬 Research分析: 2026年1月10日 12:52

MATEX: イーサリアム取引を説明するマルチエージェントAIフレームワーク

公開:2025年12月7日 17:23
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ArXiv

分析

MATEXフレームワークは、イーサリアム取引分析という複雑な領域へのマルチエージェントシステムの斬新な応用を示しています。このプロジェクトの成功は、ユーザーの採用に不可欠な、理解しやすく正確な説明を提供するフレームワークの能力にかかっています。
参照

MATEXはマルチエージェントフレームワークです。

分析

この記事は、大規模言語モデル(LLM)を使用して、オンチェーンデータとオフチェーンデータを接続することにより、ステーブルコインの透明性を向上させることを提案しています。その核心的なアイデアは、LLMを活用して両方のソースからのデータを分析し解釈し、ステーブルコインの運用に関するより包括的で理解しやすいビューを提供することです。この研究では、LLMが複雑な財務データを理解し、潜在的なリスクや矛盾を特定するためにどのように訓練できるかを調査している可能性があります。
参照

この記事では、LLMを使用して、ブロックチェーン取引(オンチェーン)からのデータを従来の財務報告書や監査(オフチェーン)からの情報と解析し、関連付ける方法について議論している可能性があります。

分析

この記事は、サイバーセキュリティにおけるAIの役割の増大、特にブロックチェーンスマートコントラクトの脆弱性の特定に焦点を当てています。460万ドルのエクスプロイトの発見は、急速に進化するブロックチェーン分野におけるセキュリティを向上させるAIの可能性を示唆しています。このニュースは、開発者、セキュリティ研究者、および分散型テクノロジーの将来に関心のあるすべての人にとって重要です。
参照

この記事では、使用された特定のAIエージェント、発見されたエクスプロイトの種類、およびAIがこれらの脆弱性を特定するために使用した方法について詳しく説明している可能性があります。これらのAIエージェントの成功率と限界を知ることは興味深いでしょう。

Research#Medical Imaging🔬 Research分析: 2026年1月10日 13:46

ブロックチェーン検証医療画像再構成:データ完全性の確保

公開:2025年11月30日 17:48
1分で読める
ArXiv

分析

この研究は、データ起源と信頼性のためにブロックチェーン技術を活用し、医療画像を再構築する新しい方法を探求しています。 軽量ブロックチェーン検証の統合は、機密性の高い医療アプリケーションにおけるデータ完全性を強化するための有望なアプローチです。
参照

記事のコンテキストは、ArXivからの研究論文であることを示しています。

Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 09:36

DeFi TrustBoost:信頼できる分散型金融意思決定のためのブロックチェーンとAI

公開:2025年11月28日 18:30
1分で読める
ArXiv

分析

この記事は、ArXivから提供されており、分散型金融(DeFi)、ブロックチェーン技術、および人工知能(AI)の交差点に関する研究を提示している可能性が高いです。焦点は、AIの使用を通じてDeFiアプリケーションにおける信頼性を高めることです。「DeFi TrustBoost」と呼ばれるシステムまたはフレームワークが、これらのテクノロジーを活用して、分散型環境内での金融意思決定の信頼性と信頼性を向上させることを示唆しています。AIの使用には、DeFiプロトコル内での不正行為の検出、リスク評価、または自動意思決定プロセスが含まれる可能性があります。

重要ポイント

    参照

    Research#llm📝 Blog分析: 2025年12月29日 06:04

    イリヤ・ポロスーヒン氏と語るプライベートAIの分散型未来 - #749

    公開:2025年9月30日 16:22
    1分で読める
    Practical AI

    分析

    この記事は、イリヤ・ポロスーヒン氏の、分散型、プライベート、ユーザー所有のAIに対するビジョンについて論じています。「Attention Is All You Need」の共著者であり、Near AIの共同創設者であるポロスーヒン氏は、機密コンピューティング、セキュアエンクレーブ、ブロックチェーン技術を使用して、ユーザーデータとモデルの重みを保護する分散型クラウドを構築しています。この記事では、彼の信頼構築のための3つのアプローチ、つまり、オープンモデルトレーニング、検証可能な推論、および形式検証を強調しています。また、オープンリサーチの将来、トークン化されたインセンティブ、コンプライアンスとユーザーの信頼のための形式検証の重要性についても触れています。焦点は、AIにおける分散化とプライバシーです。
    参照

    イリヤ氏は、GoogleでTransformerアーキテクチャを開発し、グローバルな支払い課題を解決するためにNEAR Protocolブロックチェーンを構築し、現在、それらの分散型原則をAIに適用している彼のユニークな旅について語っています。

    Research#Software Engineering📝 Blog分析: 2025年12月29日 18:31

    Tau言語:ソフトウェア合成の未来

    公開:2025年3月12日 21:53
    1分で読める
    ML Street Talk Pod

    分析

    この記事は、Ohad Asor氏が提唱する、ソフトウェア開発とブロックチェーン技術への新しいアプローチであるTau言語について論じています。 正確性を保証することにおける機械学習の限界を強調し、Tauを、ソフトウェア要件の論理的仕様を可能にし、証明可能な正しい実装につながるソリューションとして紹介しています。 この記事は、プログラム合成、ソフトウェアアップデート、金融およびガバナンスにおけるアプリケーションを強調しています。 スポンサーコンテンツでは、チューリッヒの研究ラボであるTufa AI Labsも宣伝されており、Tauに関するさらなる研究と情報へのリンクが提供されています。
    参照

    Tauは、ソフトウェア要件の論理的仕様を可能にし、分散システムに革命をもたらす可能性のある、証明可能な正しい実装を自動的に作成します。

    Technology#Bitcoin📝 Blog分析: 2025年12月29日 17:21

    アレックス・グラッドスタイン:ビットコイン、権威主義、人権について

    公開:2021年10月16日 21:23
    1分で読める
    Lex Fridman Podcast

    分析

    Lex Fridman Podcastのエピソードでは、人権財団の最高戦略責任者であるアレックス・グラッドスタイン氏を迎え、ビットコイン、権威主義、人権について議論しています。このエピソードでは、ビットコインが市民的自由、政府による監視、ブロックチェーン技術に与える可能性のある影響について掘り下げています。グラッドスタイン氏は、ビットコインと権威主義体制の関係、ビットコインに関連する課題とリスク、人権財団の役割について探求しています。また、普遍的な人権、愛国心、ビットコインが失敗する可能性など、より広範なテーマにも触れています。コンテンツは、簡単にナビゲーションできるようにタイムスタンプで構成されています。
    参照

    このエピソードでは、ビットコインとその影響に関連する幅広いトピックを扱っています。

    Research#Bitcoin📝 Blog分析: 2025年12月29日 01:43

    Pythonでビットコインをゼロからツアー

    公開:2021年6月21日 10:00
    1分で読める
    Andrej Karpathy

    分析

    アンドレイ・カルパシーによるこの記事は、依存関係なしで純粋なPythonでビットコインのトランザクションを実装するプロジェクトの概要を説明しています。著者の動機は、ブロックチェーン技術とその、共有、オープン、許可なしで実行中のコンピューターへのアクセスを可能にすることによるコンピューティングの革新の可能性に対する魅力から来ています。この記事は、「作成できないものは理解できない」という概念を強調し、ビットコインをゼロから構築することにより、ビットコインの内部構造を直感的に理解することを目的としています。このプロジェクトは、ビットコインのトランザクションの作成、デジタル署名、ブロードキャストに焦点を当てており、ビットコインの価値表現について学ぶための実践的なアプローチを提供しています。
    参照

    私たちは単にコードを共有するだけでなく、実行中のコンピューターを共有することができ、誰でもどこでもオープンかつ許可なしの方法で使用できます。

    Technology#Blockchain📝 Blog分析: 2025年12月29日 17:26

    Vitalik Buterin: イーサリアム2.0 - Lex Fridman Podcast #188の分析

    公開:2021年6月3日 21:07
    1分で読める
    Lex Fridman Podcast

    分析

    この記事は、Lex Fridman PodcastのVitalik Buterin(イーサリアムの共同創設者)が出演したエピソードを要約しています。このエピソードでは、プルーフ・オブ・ステーク対プルーフ・オブ・ワーク、シャーディングやロールアップなどのスケーリングソリューション、その他のレイヤー2テクノロジーなど、イーサリアム2.0に関連する幅広いトピックが取り上げられています。また、規制問題、暗号通貨空間内の犯罪、ビットコインのブロックサイズ戦争についても議論されています。提供されているアウトラインは、特定のセグメントのタイムスタンプを提供しており、リスナーは会話を簡単にナビゲートできます。エピソードには、スポンサーの言及と関連リソースへのリンクも含まれています。
    参照

    このエピソードでは、イーサリアムの進化の技術的側面を掘り下げ、ブロックチェーン技術の課題と機会に関する洞察を提供しています。

    Technology#Blockchain📝 Blog分析: 2025年12月29日 17:27

    セルゲイ・ナザロフ氏、Chainlink、スマートコントラクト、オラクルネットワークについて

    公開:2021年5月1日 07:35
    1分で読める
    Lex Fridman Podcast

    分析

    このポッドキャストのエピソードでは、Chainlinkの共同創設者であるセルゲイ・ナザロフ氏が、分散型オラクルネットワークと、スマートコントラクトへのデータ提供におけるその役割について議論しています。この会話では、Chainlinkの技術的側面、分散型金融(DeFi)におけるその応用、およびスマートコントラクトのより広範な意味合いについて掘り下げていく可能性があります。エピソードでは、AIとスマートコントラクトの交差点にも触れ、将来的な発展の可能性を探っています。さまざまなトピックのタイムスタンプが含まれているため、リスナーは簡単に議論をナビゲートできます。このエピソードは、いくつかの企業によってスポンサーされており、これはポッドキャストでは一般的な慣行です。
    参照

    Chainlinkの共同創設者であるセルゲイ・ナザロフ氏が、分散型オラクルネットワークとスマートコントラクトについて議論しています。

    分析

    このポッドキャストのエピソードでは、コンピュータサイエンスの著名人でAlgorandの創設者であるシルビオ・ミカリ氏が、暗号通貨とブロックチェーン技術のさまざまな側面について議論しています。エピソードでは、ブロックチェーン、暗号通貨、お金、希少性、スケーラビリティ、セキュリティ、分散化、ビットコイン、イーサリアム、NFT、プライバシーなどのトピックを取り上げています。エピソードは、リスナーが会話を簡単にナビゲートできるように、さまざまなセグメントのタイムスタンプを含んでいます。また、スポンサーを宣伝し、リスナーが製品やサービスにアクセスするためのリンクを提供しています。焦点は、暗号通貨と関連技術の世界に関する情報と洞察を提供することです。
    参照

    エピソードでは、ブロックチェーン、暗号通貨、お金、希少性、スケーラビリティ、セキュリティ、分散化、ビットコイン、イーサリアム、NFT、プライバシーなどのトピックを取り上げています。

    NVIDIA AI ポッドキャスト エピソード496:Wassup(2021年2月8日)

    公開:2021年2月9日 03:19
    1分で読める
    NVIDIA AI Podcast

    分析

    2021年2月8日のNVIDIA AIポッドキャストのエピソード「Wassup」は、多岐にわたるトピックを扱っています。このエピソードでは、スーパーボウル、中国のCOVID-19対応、Proud Boys、ネバダ州のブロックチェーン企業と地方自治体に関する提案について触れています。また、ロッド・ドレーハーに関するセグメントも含まれています。ポッドキャストは、翌日のマイク・リンデルの「Absolute Proof」のライブ解説を宣伝しています。エピソードの内容は、時事問題と潜在的に物議を醸すトピックに焦点を当て、ニュースと解説を組み合わせていることを示唆しています。
    参照

    明日(2月9日火曜日)午後10時(東部標準時)からtwitch.tv/chapotraphouseで、マイク・リンデルの「Absolute Proof」を視聴し、ライブ解説を行います!

    Research#llm📝 Blog分析: 2025年12月29日 08:00

    Dawn Song氏と責任あるデータ経済 - #403

    公開:2020年8月24日 20:02
    1分で読める
    Practical AI

    分析

    この記事は、Practical AIからのもので、Dawn Song氏のAI、セキュリティ、プライバシーの交差点での研究について議論しています。特に、彼女が「責任あるデータ経済のためのプラットフォーム」を構築することに焦点を当てている点に注目しています。会話では、彼女のスタートアップであるOasis Labs、および差分プライバシー、ブロックチェーン、準同型暗号などの技術を使用して、消費者にデータのより多くの制御を与え、企業が責任を持ってデータを使用できるようにすることについて触れています。また、GPT-3のような言語モデルでのデータのプライベート化、敵対的攻撃、AGIのためのプログラム合成、コロナウイルス接触追跡におけるプライバシーについても議論しています。
    参照

    プラットフォームは、消費者にデータのより多くの制御を与え、企業がプライバシーを保護し、責任ある方法でデータをより良く利用できるようにします。

    Research#AI Security📝 Blog分析: 2025年12月29日 17:37

    第95回 - Dawn Song:敵対的機械学習とコンピュータセキュリティ

    公開:2020年5月12日 23:20
    1分で読める
    Lex Fridman Podcast

    分析

    この記事は、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータサイエンス教授であるDawn Song氏を特集したポッドキャストのエピソードを要約しています。この会話は、コンピュータセキュリティと機械学習、特に敵対的機械学習の交差点に焦点を当てています。エピソードでは、ソフトウェアのセキュリティ脆弱性、セキュリティにおける人間の役割、Tesla Autopilotなどのシステムへの敵対的攻撃、プライバシー攻撃、データの所有権、ブロックチェーン、プログラム合成、およびAIの文脈における米中関係など、さまざまなトピックが取り上げられています。ポッドキャストは、Dawn Song氏のTwitter、ウェブサイト、Oasis Labsへのリンク、およびポッドキャストをサポートする方法に関する情報を提供しています。
    参照

    敵対的機械学習