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UBTech está desplegando robots humanoides en escenarios de alta densidad como fronteras, para guiar, gestionar y asistir en el mantenimiento del orden.
Este tipo de entornos son precisamente los lugares donde la autonomía en caja negra no puede ser aceptada. En escenarios fronterizos, los robots no solo ejecutan tareas, sino que participan en la gobernanza:
¿Es precisa la identificación de identidad?
¿Se siguen las reglas establecidas en las indicaciones?
¿Se respetan los límites en la vigilancia y el uso de datos?
Todo esto debe poder ser auditado de forma independiente, no solo explicado pos

Los robots aceptables deben haber pasado la validación de experiencia.
La razón por la que los robots quirúrgicos son aceptados no es porque parezcan muy inteligentes, sino porque su precisión no fue comprometida desde el principio. Cada movimiento, cada juicio, debe ser controlable, reproducible y responsable.
A medida que la autonomía continúa mejorando, estos estándares solo se elevarán, no disminuirán. La regulación, la revisión de seguridad y la implementación clínica nunca aceptan la simple confianza en que el sistema era correcto en ese momento. En entornos de alto riesgo, "confía en mí

¿Todavía hay gente que usa Tinder en estos días?

El mayor problema de este siglo, ¿cómo deben las personas relacionarse con la IA?
Si se establece Kindred, el próximo paso de la IA ya no será solo una revolución en eficiencia. En los últimos años, el valor de la IA ha sido repetidamente definido como más rápido, más preciso, más barato, que realiza tareas en lugar de las personas, aumenta la productividad y reduce costos. Todo esto es importante, pero solo responde a una pregunta:
¿De qué puede ayudar la IA a las personas?
Lo que Kindred intenta responder es otra cuestión más fundamental:
¿Cómo convivirán las personas con la IA?
Cuando la IA

En épocas de alta volatilidad, ¿cómo debería actuar la liquidez?
Ferra ha dado la respuesta: los diferentes modelos de creación de mercado abordan distintos problemas y tienen sus propios límites. Se puede entender desde tres dimensiones: la formación de precios, las características del deslizamiento y la estructura de riesgo de los LP:
- DAMM (AMM tradicional, x·y = k)
Este es el modelo de creación de mercado más clásico, donde los precios cambian de forma continua y cualquier transacción hace que la curva de precios se mueva. La ventaja es su estructura sencilla, no requiere gestión activa y

¡La validación que debe tener una escala industrial!
Xiaomi planea en los próximos cinco años desplegar robots humanoides en el sistema de fábricas. Esto no es un intento meramente demostrativo, sino una automatización a escala industrial.
Cuando los robots comienzan a participar en procesos de producción reales, el problema ya no es si se pueden usar, sino:
¿Por qué en ese momento tomó esa decisión?
¿Se ejecuta según los procesos y reglas de seguridad?
¿Cuando surge un problema, se puede responsabilizar, revisar y auditar?
¡Las fábricas son entornos de alto riesgo! En este escenario, si los

¡El volumen de operaciones de Ferra supera los 100.000 millones!
A principios de 2026, Ferra ya está en un nodo muy claro. La red principal lleva solo 3 meses en línea, con un volumen acumulado de operaciones de más de 1.000 millones de dólares. Este número en sí no solo es atractivo, sino que demuestra que se están produciendo transacciones reales y que la liquidez se usa repetidamente, no un impulso puntual.
Más importante aún, el ritmo no se altera por un solo incentivo o emoción a corto plazo, sino que en el proceso de formación gradual de módulos como DLMM, terminal de trading, LP Guild y

MemeMax finalmente no se trata tanto del número de usuarios, sino de la forma de participación.
Cualquiera puede entrar, pero no todos se quedarán. La emoción a corto plazo, entrar y salir sin control, no es un comportamiento que se fomente aquí. Lo que realmente favorece el sistema es la gente dispuesta a entender la estructura, a seguir las reglas y a aceptar los ciclos.
Cuando las operaciones comienzan a tener ritmo, cuando la participación empieza a ser registrada, el mercado naturalmente filtrará a quienes solo quieren apostar una vez. Los que queden serán aquellos que puedan correr junto

Kindred una ventaja difícil de copiar!
La mayoría de los proyectos solo se enfocan en uno de los aspectos, los proyectos de contenido dependen del tráfico, los proyectos de IA dependen del modelo, y los proyectos financieros dependen de incentivos. Cada camino es claro, pero están fragmentados y también son fáciles de replicar.
Kindred ha elegido un camino más difícil, integrando los tres en un mismo sistema que funciona simultáneamente. El contenido se encarga de atraer y conectar emocionalmente, la IA convierte a los personajes en portadores de relaciones continuas, y las finanzas solo actúa

¿Cómo reduce Inference Labs el coste de los errores en los modelos de IA?
Aeroportuarios, financieros, médicos, DeFi; el único punto en común en estos ámbitos es uno; ¡una vez que comete un error, el coste es muy alto!
En estos escenarios, el problema de la IA ya no es si puede funcionar o no, si es preciso o no, sino si puede ser auditada. La regulación, la responsabilidad y la conformidad nunca aceptan que en ese momento el modelo pensara de esa manera. Lo que necesitan es una cadena de auditoría clara:
“¿Quién hizo esta predicción? ¿Qué modelo se utilizó? ¿En qué condiciones se ejecutó? ¿Ha

Repaso de Jupiter 2025
En realidad, se puede ver claramente una trayectoria de evolución coherente y auto-consistente:
La fase de alta volatilidad a principios de año supuso una prueba de resistencia extrema para la infraestructura de transacciones y ejecución de Solana. Jupiter mantuvo una ejecución estable en un entorno de transacciones minoristas de alta frecuencia y alta concurrencia, estableciéndose de hecho como la entrada y capa de ejecución predeterminada para las transacciones en Solana. Esta etapa no validó la integridad funcional, sino la fiabilidad a nivel de sistema.
Posteriorment

Orderly Vault ¿Cómo ha sido su rendimiento más reciente?
El TVL total es de aproximadamente 11.5 millones de dólares, con un PnL acumulado de más de 1.1 millones de dólares, lo que indica que las ganancias no provienen de incentivos a corto plazo, sino que se acumulan gradualmente a partir de actividades comerciales reales. Entre ellos, OmniVault aporta la mayor escala, con más de 10 millones de dólares en TVL, lo que corresponde a una tasa anualizada de aproximadamente el 24%. El número de direcciones participantes está en el nivel de cientos, y la distribución de fondos es relativamente disp