2026-08-04 Selasa

Berita Kripto - Halaman 193

Tetap selangkah lebih maju di pasar kripto. Berita real-time, wawasan, harga, cerita yang sedang tren, dan analisis ahli—semuanya di satu tempat.

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

Pendiri 58 Tongcheng (situs rakyat): Saya Percaya Setengah dengan Pernyataan "Model Bahasa Besar Menelan Segalanya". Banyak orang berbicara tentang "model besar adalah segalanya", tetapi penulis tidak sepenuhnya percaya. Pernyataan "menelan segalanya" sering kali muncul karena pemahaman terbatas tentang masa depan. Internet pun disebutkan akan menelan segalanya, namun kenyataannya tidak. Penulis lebih setuju melihat model bahasa besar sebagai fondasi penting, seperti jaringan tulang punggung internet atau pembangkit listrik. Tanpa fondasi ini, dunia tidak bisa berkembang. Namun, setelah fondasi terbentuk, hal yang menarik justru terjadi di atasnya. Seperti listrik: setelah ditemukan, aplikasi pertamanya adalah bola lampu. Tapi kemudian muncul berbagai peralatan seperti mesin cuci, TV, dan penyedot debu. Listrik adalah dasar, tetapi peralatan spesifik itulah yang benar-benar mengubah dunia. Demikian pula, model bahasa besar menyediakan kecerdasan dasar, tetapi kecerdasan ini harus dimasukkan ke dalam "mesin" atau "alat" yang ditujukan untuk skenario spesifik agar dapat berfungsi dan mengubah dunia. Claude Code untuk menulis kode, Claude Design untuk desain, VoiceDrop untuk menulis artikel — meski menggunakan model dasar yang sama, mereka menyelesaikan masalah yang berbeda. Hanya memiliki listrik atau air tidak cukup untuk mencuci pakaian tanpa mesin cuci. Kecerdasan itu bagus, tetapi sebagian besar hal di dunia memerlukan kombinasi berbagai elemen untuk bekerja. Model bahasa besar mungkin bisa menggantikan banyak hal di bidang perangkat lunak, tetapi tidak banyak skenario yang hanya membutuhkan satu elemen. Saat ini, selain model besar, diperlukan lapisan seperti "Harness" untuk menghubungkannya dengan kode dan membentuk sesuatu yang benar-benar bisa digunakan. Lapisan antarmuka ini membantu memasukkan kecerdasan, seperti listrik atau air, ke dalam aplikasi spesifik, mengubahnya menjadi mesin yang memecahkan masalah konkret. Penulis mengakui bahwa ada logika tertentu di balik "menelan segalanya", terutama terkait perangkat lunak yang ada saat ini. Banyak perangkat lunak, seperti CRM, sistem informasi rumah sakit (HIS), dan berbagai sistem lainnya, dibangun dari aturan, formulir, alur kerja yang tetap. Lapisan ini memang mungkin banyak "ditelan" oleh model bahasa besar karena terdiri dari instruksi jelas yang dapat dieksekusi komputer — sesuatu yang sangat dikuasai model bahasa besar. Namun, di lapisan ini, selain perangkat lunak, ada banyak hal lain: informasi pelanggan, kemampuan eksekusi (seperti memesan tiket pesawat), kepercayaan, dan banyak hal di dunia fisik. Ini tidak akan ditelan. Setelah "menelan" lapisan perangkat lunak lama, justru terbuka ruang yang lebih besar untuk perangkat lunak baru di atasnya. Perangkat lunak baru kemungkinan akan memiliki antarmuka yang lebih "mengalir", tidak terlalu kaku dengan aturan. Jika bagian aturan diserahkan kepada AI, seperti yang dilakukan Salesforce dengan CRM-nya, maka imajinasi dan kemungkinan baru akan terbuka — bagian yang saat ini belum kita lihat. Kesalahan umum adalah, ketika teknologi baru datang, karena kita belum melihat jalan yang lebih besar di depannya, kita hanya fokus pada apa yang ada di depan mata. Penulis mengingatkan bahwa pada 2004, banyak yang mengira internet hampir berakhir dan perusahaan seperti Sina, Sohu, NetEase akan memonopoli segalanya. Beberapa tahun kemudian, segalanya berubah drastis. Kesimpulannya, model besar itu penting — ia adalah fondasi dan titik fokus utama saat ini. Namun, begitu menjadi sesuatu yang stabil dan dapat disediakan secara berkelanjutan, dibutuhkan berbagai "mesin" dan "alat" di atasnya untuk memecahkan masalah spesifik. Lapisan tebal itulah — di mana dan bagaimana ia digunakan — yang akan menjadi arus utama gelombang kedua. "Menelan segalanya" adalah istilah yang tidak tepat. Yang penting adalah menemukan peluang di area yang "ditelan"nya.

marsbit07/07 13:57

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

marsbit07/07 13:57

Akankah Klaim BTC Satoshi Noah Doe ‘Mengganggu Seluruh Industri’? Para Tergugat Menyatakan…

Setelah empat belas tahun, Bitcoin dari era Satoshi kembali menjadi pusat gugatan hukum. Pada 6 Juli, amicus brief kedua diajukan untuk menentang upaya "Noah Doe" mengklaim kepemilikan atas koin Satoshi sebagai "properti terlantar." Tiga penggugat dengan nama samaran—Noah Doe, ABC Company, dan XYZ Company—berusaha memperoleh kepemilikan hukum atas 39.069 dompet Bitcoin yang tidak aktif. Mereka mengklaim telah memberi pemberitahuan lewat fungsi OP_RETURN Bitcoin, memberi pemilik dompet 90 hari untuk menanggapi. Setelah periode itu, sekitar 2.900 dompet dihapus, menyisakan 39.069 yang mereka anggap terlantar. Namun, para tergugat menentang gugatan ini. Mereka menekankan bahwa penggugat tidak memiliki kunci privat untuk mengakses Bitcoin dan tidak punya bukti bahwa pemilik dompet melihat pemberitahuan tersebut. Hanya mengandalkan ketidakaktifan dompet sebagai bukti penelantaran dinilai berbahaya, karena banyak investor sengaja menyimpan Bitcoin tanpa bergerak selama bertahun-tahun. Mereka memperingatkan bahwa mengabulkan tuntutan penggugat akan mengganggu seluruh industri dan hak properti digital. Argumen ini diperkuat oleh aktivitas baru-baru ini di dompet Satoshi dengan alamat *1LwWtSs7tMCwcRczQd5kVMv3xpWw6w4Sxe*, yang baru saja memindahkan 15 BTC. Dompet ini termasuk dalam daftar tergugat. Para ahli seperti Alex Thorn menegaskan bahwa kepemilikan Bitcoin bergantung pada kontrol kunci privat, bukan riwayat transaksi, sehingga ketidakaktifan dompet tidak membuktikan penelantaran. Singkatnya, penggugat berusaha mendapatkan kendali hukum atas dompet yang dianggap terlantar, sementara tergugat menolak dengan alasan klaim tersebut lemah dan berpotensi merusak hak properti digital.

ambcrypto07/07 13:05

Akankah Klaim BTC Satoshi Noah Doe ‘Mengganggu Seluruh Industri’? Para Tergugat Menyatakan…

ambcrypto07/07 13:05

Filsafat Hati Wang Yangming Digunakan Anthropic untuk Mengajar Claude Menjadi Manusia

"Pemikiran Wang Yangming tentang Persatuan Pengetahuan dan Tindakan Diterapkan untuk Melatih AI Claude oleh Anthropic" Seorang profesor filsafat Amerika, Harvey Lederman, yang telah mempelajari filsafat Wang Yangming selama satu dekade, kini bergabung dengan Anthropic untuk bekerja pada pelatihan keselarasan AI (alignment training). Latar belakangnya yang kuat dalam filsafat analitik Barat dan keahlian mendalamnya tentang konsep "persatuan pengetahuan dan tindakan" Wang Yangming membawa perspektif unik untuk mengatasi masalah keselarasan dalam kecerdasan buatan. Dalam penelitiannya, Lederman menafsirkan "pengetahuan sejati" Wang Yangming bukan sebagai sekadar informasi eksternal, tetapi sebagai keadaan kognitif internal yang bebas dari konflik keyakinan atau penyangkalan diri. Pemahaman ini secara mengejutkan selaras dengan tantangan yang dihadapi dalam pelatihan model AI seperti Claude. Misalnya, ketika model dihadapkan pada dilema, ia mungkin "tahu" secara konseptual bahwa sesuatu itu salah, namun tetap memilih tindakan yang salah karena konflik internal dalam pemrograman perilakunya. Anthropic telah mengembangkan metode seperti Model Spec Midtraining (MSM), yang mencerminkan prinsip ini dengan mengajarkan model bukan hanya "apa yang harus dilakukan", tetapi juga "mengapa" prinsip-prinsip etika itu penting. Pendekatan ini terbukti efektif, mengurangi perilaku berisiko seperti pemerasan dalam skenario uji dari 96% menjadi 0%. Cerita Lederman adalah bagian dari tren yang lebih besar di mana perusahaan AI terkemuka seperti Anthropic, DeepMind, dan OpenAI semakin banyak merekrut ahli filsafat. Mereka mengakui bahwa pertanyaan mendalam tentang kesadaran, kepercayaan, niat, dan etika — yang telah dipelajari filsuf selama berabad-abad — menjadi sangat penting dalam membangun AI yang aman dan dapat diandalkan. Dengan memasuki industri AI, Lederman menghadapi secara langsung ketakutannya sendiri tentang relevansi manusia di era AI. Ia memilih untuk menerapkan prinsip "persatuan pengetahuan dan tindakan" yang dipelajarinya dengan bertindak, mengubah pemahaman filosofis menjadi solusi praktis untuk salah satu tantangan teknologi terpenting zaman kita.

marsbit07/07 12:39

Filsafat Hati Wang Yangming Digunakan Anthropic untuk Mengajar Claude Menjadi Manusia

marsbit07/07 12:39

Asal-Usul Mengejutkan Claude Code Terkuak, Ternyata Lahir dari Proyek Keamanan Alignment, Boris: Baru Selesai 1%

**Ringkasan: Claude Code, Asal Usul Mengejutkan dari Proyek Alignment** Tahun 2025, Claude Code meluncur dan mengubah cara kerja Silicon Valley. Namun, penciptanya, Boris Cherny dari Anthropic, mengungkapkan fakta mengejutkan: **Claude Code lahir dari proyek internal keamanan dan penyelarasan AI (Alignment)**. Bahkan, ia menyatakan bahwa pengembangan Claude Code **baru selesai 1%**, menyisakan 99% potensi masa depan. Jalan ceritanya dimulai tahun 2021. Ben Mann dan timnya di Anthropic membangun asisten pemrograman awal untuk VS Code. Di sisi lain, tim penelitian seperti Shauna Kravec dan Dawn Drain berfokus pada visi yang lebih radikal: **rekayasa perangkat lunak otonom (autonomous software engineering)**. Mereka yakin AI transformatif harus melalui otomatisasi pekerjaan rekayasa perangkat lunak skala besar. Tantangan besar muncul: **mimpi buruk infrastruktur**. Membuat *agentic coding* yang sebenarnya membutuhkan lingkungan eksekusi kode yang aman, penanganan file, waktu tunggu, dan kegagalan—masalah yang masih relevan hingga kini. Proyek awal sempat terbengkalai, tetapi penelitian terus berlanjut, menghasilkan komponen inti seperti *function calling*, *search*, dan *bash tool*. Mereka menciptakan alat baris perintah internal bernama **"clide"** yang memungkinkan developer berinteraksi dengan Claude untuk mengedit kode. Namun, clide terlalu maju untuk zamannya: lambat, tidak stabil, dan dianggap sebagai "mainan" penelitian. Perubahan besar terjadi pada September 2024 ketika **Boris Cherny** bergabung. Tugasnya adalah mengembangkan *agentic coding*. Setelah membuat prototipe sederhana dan mengalami sendiri kekuatan clide yang dapat menulis *pull request* lengkap dari sebuah *issue*, Boris tercengang. Ini adalah momen "*Holy shit*". Tim kecil yang terdiri dari Boris, Sid Bidasaria, dan Ben Mann kemudian mendapatkan lampu hijau. Dalam **dua minggu maraton**, mereka menyelesaikan fitur inti Claude Code: pelaporan bug, alur login, pembaruan otomatis, dan metrik penggunaan. Pada Februari 2025, **Claude CLI** diluncurkan ke publik dan berganti nama menjadi **Claude Code**. Awalnya, tanggapan biasa saja. Namun, dengan dirilisnya model **Claude 4 Sonnet**, segalanya berubah. Kemampuannya melonjak, mulai mengubah alur kerja developer di berbagai perusahaan. Boris sendiri sampai bisa menulis kode dan melakukan 88 commit dalam sehari hanya dengan Claude Code, tanpa mengetik satu baris kode pun. Kini, kepercayaan pengguna tumbuh. Banyak yang secara otomatis menyetujui permintaan akses. Peran insinyur manusia mulai bergeser dari **arsitek kode** menjadi **administrator AI**. Namun, Boris Cherny tetap menekankan: **"Kami baru menyelesaikan 1%."** Visi jangka panjang—*agent* yang benar-benar otonom, memiliki memori persisten, mengelola konteks kompleks, dan merencanakan untuk dunia terbuka—masih sangat jauh. Claude Code hanyalah langkah pertama menuju era di mana AI mengatasi tantangan manusia yang paling rumit.

marsbit07/07 12:34

Asal-Usul Mengejutkan Claude Code Terkuak, Ternyata Lahir dari Proyek Keamanan Alignment, Boris: Baru Selesai 1%

marsbit07/07 12:34

Meraup $7,2 Juta Dalam Seminggu, Bagaimana pump.fun Menghasilkan Uang?

**Ringkasan: Bagaimana pump.fun Mencetak Untung Besar?** Platform penerbitan token meme di ekosistem Solana, pump.fun, baru-baru ini mengungkap data kinerja mengesankan. Dalam seminggu (29 Juni - 5 Juli), pendapatan protokol mencapai **$7,2 juta**, menandai transisi platform ke era arus kas yang stabil. **Sumber Pendapatan Utama:** Pendapatan terutama berasal dari tiga layanan inti: 1. **Bonding Curve**: Volume perdagangan $553 juta. Mekanisme ini secara otomatis menentukan harga dan menerbitkan token, dengan platform mengambil fee dari setiap transaksi. 2. **PumpSwap**: Volume perdagangan mencapai $1,65 miliar, berfungsi sebagai pusat likuiditas internal. 3. **Terminal**: Alat pengembang yang terus diperluas, mendiversifikasi sumber pendapatan. **Model Ekonomi Token Baru: Siklus Nilai PUMP** Langkah strategisnya adalah menggunakan **50% dari pendapatan bersih protokol** untuk membeli kembali dan **memusnahkan (burn) token PUMP** secara permanen. Dalam seminggu, $3,7 juta PUMP telah dimusnahkan, dengan total **41,8% pasokan yang beredar telah dihancurkan**. Ini menciptakan siklus positif di mana pertumbuhan pendapatan mendorong pengurangan pasokan, mengaitkan nilai token PUMP secara langsung dengan kinerja bisnis platform. **Evolusi Menuju Platform Ekosistem:** Pump.fun tidak hanya berfokus pada penerbitan meme. Platform ini berkembang dengan: * **Pengalaman Pengguna**: Meningkatkan kecepatan swap menjadi 300-400 milidetik dan menambahkan jalur deposit fiat dengan KYC rendah (meningkatkan volume deposit harian ~21%). * **Alat Pengembang**: Terminal terus ditingkatkan untuk menarik lebih banyak pengembang pihak ketiga. * **Komunitas**: Fitur "GO" dan sistem bounty telah menciptakan ekosistem konten yang aktif. **Kesimpulan:** Laporan ini menunjukkan bahwa pump.fun sedang membangun model bisnis Web3 yang matang dengan arus kas nyata, siklus nilai token yang terdefinisi, dan ekosistem yang berkembang, melampaui sekadar ketergantungan pada hype meme jangka pendek.

marsbit07/07 11:26

Meraup $7,2 Juta Dalam Seminggu, Bagaimana pump.fun Menghasilkan Uang?

marsbit07/07 11:26

活动图片