日本初创企业Monoya成立于2024年底，在克服小企业在国际贸易中面临的持续挑战方面取得了显著进展，尤其是在语言、文化和复杂法规方面。Monoya专注于全球家居用品市场的正宗日本工艺品批发，瞄准重视传统、品质和独特工艺的细分市场。 2025年5月27日，Monoya推出了Monoya Connect，这是一款由人工智能驱动的采购平台，旨在改变买卖双方在全球的互动方式。该平台将日本工匠与寻求特色家居用品的企业特别是美国企业连接起来。通过AI技术，Monoya Connect能跨越语言和文化障碍，简化沟通与交易流程。 创始人岛田强调，他们对AI的使用是务实的——旨在促进更顺畅的贸易，而不是单纯追求技术的炫耀。虽然清楚AI目前的局限性，他仍对其在促进有意义商务关系中的作用持乐观态度，主张在技术与维护工匠精神和人性元素之间找到平衡。 在当今贸易环境严峻之际，Monoya的崛起尤为重要。美国关税达到近一个世纪的最高水平，增加了出口商，尤其是中小企业的市场准入难度。尽管如此，Monoya相信其平台可以为日本工匠创造与美国知名品牌合作的机会。通过简化采购流程和减少跨境摩擦，Monoya Connect不仅帮助传承工艺传统，还助力其在全球范围内扩展。这一平台将正宗日本工艺与寻求独特、高端产品的消费者需求相结合。 这一举措反映出一个更广泛的趋势：技术正在日益消除传统贸易壁垒。Monoya Connect展现了人工智能在供应链管理和跨文化商务发展中的深思熟虑整合能力，使小型生产者能够在由大企业主导的全球市场中竞争。 Monoya专注于家居用品，与消费者对工艺品、可持续性和高品质产品的不断增长的需求保持同步。它通过促进国际买家接入，帮助那些若未进入国外市场可能难以生存的工匠获得生计。 岛田的愿景不仅限于促进贸易，还致力于通过商业行为保护文化遗产。通过将工匠与全球客户连接，Monoya帮助传承传统工艺，促进文化交流，展示了有针对性的技术应用如何赋能小企业，并对国际经济和文化动态产生积极影响。 总之，Monoya是利用AI应对全球贸易现实挑战的生动范例。其创新平台有效应对不断升高的关税和复杂的商务问题，为小企业提供了拓展市场的实用工具。通过Monoya Connect，日本工匠得以进入美国市场，保持其工艺的活力与经济生命力，在快速变化的全球经济中稳步前行。随着国际贸易的不断发展，类似的AI应用有望在推动小企业包容性和可持续增长方面扮演日益重要的角色。

你是否嫌看到又一条主链（Layer-1）推出，宣称拥有一百万、千万甚至一亿TPS，却在想：“我怎样才能从这股热潮中获益？”今天就是你的机会！这里有一份逐步指南，帮你打造属于自己的千万亿级（1亿）TPS主链，远超他们的表现。 第一步：用超级计算机运行以太坊虚拟机（EVM） 一台高端电脑可以在运行以太坊虚拟机（EVM）的情况下处理大约10万TPS。为了达到这个水平，你必须绕过在读取和写入永久状态时的Patricia Merkle Trie，否则，标准EVM因状态回滚和网络重组机制，TPS速度会低于100。忽略那些慢速限制——它们在这里无关紧要。与EVM兼容（或更优，EVM等效）非常关键，因为大多数web3应用都使用Solidity或转为EVM字节码的语言，这会让开发者更容易被吸引到你的10亿TPS网络。相信我，“EVM等效”真的是卖点。 第二步：忘掉网络 一台机器，从技术上讲就是一个网络。何必冒险让多台机器降低速度呢？由不同机器组成的网络需要通信、达成网络状态一致以及共识机制——这些都很慢，还会造成不必要的开销。坚持使用单台机器。如果你担心被指责中心化，只需添加一些带“数据可用性节点”等花哨标签的其他机器，很多项目都是这么做的。 第三步：创建100个分片 现在，为你的设置增加分片，通过复制你的单机网络100份。这些分片无需同步或通信——只是一百个独立的分片。实际上，分片网络会同步以保证一致性，分片间会轮换机器以防止串通，但这里我们跳过这部分复杂性。于是：100个分片×10万TPS＝1000万TPS！ 第四步：抛弃EVM EVM等效已过时，现在的目标是成为EVM的杀手。EVM缓慢，是因为它是一个堆栈式、解释型虚拟机，设计上为了硬件中立和跨多种机器的执行正确性。取而代之的是WASM-JIT，它成熟、高性能，支持编译多种主流编程语言，将WASM编译成本地寄存器机器码，牺牲了一些可移植性，却能快上百倍，运行速度远超EVM。用WASM-JIT取代EVM，将之前的千万TPS提升到一亿TPS，成功实现你的目标。 恭喜你，成功了！ 敬请期待更多关于如何用极其乐观的并发性能，进一步提升你的十亿TPS主链的实用技巧！

最近在众议院通过的一项名为“一大美丽法案”的法案中隐藏着一项条款，禁止各州在未来十年内制定任何人工智能相关的法规。再加上白宫与关键人工智能人物如埃隆·马斯克和OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼的紧密关系，以及尚未制定全面的联邦人工智能法律，这一行业正处于一个缺乏监管的空白期，未来可能出现无限制的增长。这令人担忧，因为生成式人工智能预计将对经济产生深远的冲击；世界经济论坛的一项调查显示，全球40%的雇主计划通过人工智能自动化减少员工。 今天东部时间中午12:30，将举行一场与记者兼作家卡伦·豪的现场讨论，主题是她的书《AI帝国：萨姆·奥尔特曼的OpenAI中的梦想与噩梦》。该书探讨了人工智能的追求如何主导硅谷，重塑全球的工作与生活，并展望未来的影响和解决方案。此前，豪还与社会运动者施妮哈·雷瓦努尔、作家R

迪拜土地局周日推出了一个基于XRP Ledger（XRP/USD）的代币化房地产平台，作为政府支持的数字化迪拜房地产的努力的一部分。 事件概述：据一份新闻稿显示，政府机构与房地产金融科技公司Prypco合作开发了“Prypco Mint”平台。该平台使投资者能够使用本地货币购买迪拜房产的部分所有权，最低投资额为2000阿联酋迪拉姆（约合545美元）。 目前，该平台仅支持迪拉姆交易，并且仅限于拥有阿联酋身份证的用户。然而，迪拜土地局计划逐步扩大全球访问范围，并整合更多平台。 代币化基础设施提供商Ctrl Alt Solutions将担任技术合作伙伴。在另一份公告中，Ctrl Alt确认XRPL将作为项目的区块链基础。 另见：白宫称黄金储备可能被用来购买比特币 意义所在：此举反映了迪拜持续推动自己成为中东区块链与数字资产服务中心的战略。 Ripple Labs与XRPL及XRP密切相关，已成为重要合作伙伴。去年十月，迪拜金融服务局（DFSA）批准Ripple原则性许可，允许其在迪拜国际金融中心提供区块链支付服务。 现实资产的代币化，尤其是房地产业，近期取得了强劲的增长。据Prophecy Market Insights数据显示，2024年房地产代币化市场价值为38亿美元，预计到2034年将增长至260亿美元，年复合增长率为2

由Axios Harris 100最新进行的一项民意调查显示，美国公众对人工智能（AI）发展的态度表现出明显的倾向。调查显示，77%的美国人偏向于公司在推动AI技术时采取谨慎和深思熟虑的方式。这种偏好强调准确性和慎重考量，而非追求快速突破和迅速部署。 这一公众观点与科技行业，特别是企业首席执行官、投资者和领军科技公司的主流叙事形成鲜明对比。许多行业领袖将AI发展视为一场高风险的竞赛，主张加快创新步伐以保持在全球竞争中的优势。他们认为速度对于抢占市场份额和充分实现AI潜力至关重要。 尽管行业内企图推动快速发展的压力很大，但调查数据显示，大众更倾向于稳健、深思熟虑的节奏。这种审慎立场反映了对AI对社会产生影响的担忧，包括伦理问题、潜在的失业风险、隐私挑战以及将AI融入关键基础设施的长远影响。所有年龄段的人群都表现出偏好谨慎——虽然在程度上略有差异——表明这是跨世代的广泛共识。 专家和分析人士警告，快速推进AI开发可能导致早期错误难以纠正，因为一旦技术系统深度嵌入且广泛应用，修正起来就会变得困难。过早发布存在缺陷的AI，可能引发意想不到的后果，比如决策算法中的偏见、安全隐患和漏洞。这些风险强调了严格测试、透明治理和完善监管的重要性，以确保AI符合社会价值观和公众福祉。 此外，行业快速发展与公众信任之间的差距构成了AI创新者和决策者面临的重大挑战。虽然科技行业积极利用AI的变革潜力，但公众的怀疑心态突显出加强沟通、教育和责任感的必要性。负责任的创新应听取多方利益相关者的意见，以增强信心，避免疏远。 鉴于这些调查结果，AI开发企业或许需要重新调整策略，融入更为谨慎的开发时间表，并在技术突破的同时强调伦理考量。这种平衡的方法可以弥合技术先锋的热情与公众审慎的观点之间的鸿沟，最终实现既具影响力又广泛接受的AI发展。 因此，这次Axios Harris 100的民意调查为关于AI发展的持续讨论提供了宝贵的洞见，强调尽管速度很重要，但不能以牺牲准确性和责任感为代价。随着AI不断演进并影响日常生活的多个方面，培养深思熟虑的创新文化将是最大化利益、最小化风险的关键。 总体而言，这是人工智能行业的一个关键时刻，协调技术野心与社会期待变得尤为重要。通过拥抱审慎的进展、透明的交流和伦理框架，科技界能够为未来的AI技术铺平道路，使其不仅增强人类能力，也赢得更广泛社会的信任和支持。

区块链集团（国际证券识别码：FR0011053636；股票代码：ALTBG），欧洲首家在泛欧证券交易所成长巴黎上市的比特币国库公司，通过其全资子公司卢森堡区块链集团卢森堡股份公司，宣布了一系列重大资本运作，包括可转换债券发行、股票转换以及比特币积累。 2025年5月26日，公司完成了一次面向新投资者Moonlight Capital的定向可转换债券发行，全部以比特币（BTC）计价并完全认购，总额约为500万欧元。这次发行的认购价格为每股3

近年来，全球教育机构越来越多地将人工智能（AI）纳入课程体系，作为推动个性化和高效学习体验的战略措施。这一转变源于对AI能够通过根据每个学生的独特需求定制教学内容，从而彻底改变传统教育的认知不断增强。推动这一变革的关键是AI算法，它们分析大量学生表现数据，实时评估学生的学习风格、优势、弱点与进展。通过这种持续的分析，能够打造出与每个学习者特定需求密切匹配的个性化教育内容。 AI解决了传统教学中长期存在的一个难题：在单一课堂中满足不同学习者的需求。标准课程往往无法让所有学生都参与其中，忽视了学习节奏和偏好的差异。由AI驱动的个性化学习通过根据学习者的变化调整教学，从而克服了这些限制，营造出更具包容性的教育环境。 引入AI的一个主要优势是增强学生的参与度。由AI生成的个性化学习路径能保持学生的学习动力，提供既不过于简单也不过于困难的内容。这种定制化激发了学生的好奇心和坚持不懈的精神。此外，AI驱动的个性化学习被证实能改善学术表现；研究和试点项目显示，使用AI量身定制学习材料的学生在记忆力、对核心概念的理解以及整体学业成绩方面表现更优。这些结果也促使教育者和政策制定者逐渐认同AI在教育中的价值。 除了促进学生成就，AI工具还为教育者带来了诸多益处。AI系统为教师提供关于学生进展的详细洞察，帮助他们做出更好的教学决策、进行针对性干预，以及更有效地分配时间和资源。不过，伴随着这些令人期待的进步，也出现了一些重要的考虑因素。确保数据隐私和安全至关重要，因为学生信息的敏感性要求严格保护。此外，数字鸿沟问题也不容忽视，需要确保公平地向所有学生提供AI驱动的技术，以避免加剧现有的不平等。 为了最大化AI的教育优势，许多机构正在投入教师培训项目，重点提高教师使用AI工具的能力。专业发展课程帮助教育者理解AI生成的洞察力，并将个性化内容无缝融入教学中。同时，持续的研究对于优化AI方法、验证其在不同教育环境中的有效性也至关重要。技术开发者、教育者、研究人员和政策制定者的合作，将引导AI在学习环境中的负责任应用。 总之，将AI融入教育课程标志着向个性化学习迈出的重要步伐。通过利用数据驱动的洞察力定制教学，AI为提升学生参与度、改善学术成果以及推动教育未来变革提供了广阔的空间。随着AI技术不断发展，它有潜力构建更加包容、适应性强且高效的学习系统，以应对不断变化的世界带来的各种挑战。