Axblade Akan Meluncur Global di Consensus Hong Kong 2026

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-02-07Terakhir diperbarui pada 2026-02-07

Abstrak

Axblade, protokol keuangan hybrid berkinerja tinggi yang dibangun untuk ekonomi terbuka, akan melakukan debut globalnya di Consensus Hong Kong 2026 pada 11-12 Februari. Protokol ini dirancang untuk menyatukan aset dunia nyata dan likuiditas on-chain dalam satu sistem keuangan yang compliant, memungkinkan modal diterbitkan, dikomposisi, dan digunakan secara native on-chain dengan keandalan tingkat penyelesaian. Intinya, Axblade bertujuan mengatasi keterbatasan fundamental dalam keuangan on-chain saat ini: fragmentasi antara aktivitas on-chain spekulatif dan nilai dunia nyata yang stabil. Dengan membawa aset dunia nyata ke lingkungan on-chain yang dapat diprogram, Axblade mengubah aset statis tradisional menjadi primitif keuangan yang dapat dikomposisi, memungkinkan aliran modal yang lebih efisien. Arsitekturnya mendukung aktivitas on-chain berkinerja tinggi dan mengintegrasikan compliance di tingkat protokol, mendukung partisipasi global dan keuangan lintas batas. Visi jangka panjangnya adalah menjadi infrastruktur fondasional untuk keuangan on-chain, menjembatani nilai off-chain dan likuiditas on-chain. Tim Axblade akan hadir di Consensus Hong Kong 2026 untuk berinteraksi dengan ekosistem dan memperkenalkan pendekatan mereka dalam membangun infrastruktur keuangan on-chain yang compliant dan berkinerja tinggi. Mereka menyambut kolaborasi dengan pembangun, mitra, dan institusi yang tertarik pada keuangan on-chain dan aset dunia nyata.

Axblade adalah protokol keuangan hybrid berkinerja tinggi yang dibangun untuk ekonomi terbuka. Protokol ini dirancang untuk menyatukan aset dunia nyata dan likuiditas on-chain dalam satu sistem keuangan yang sesuai aturan, memungkinkan modal diterbitkan, disusun, dan digunakan secara native on-chain dengan keandalan tingkat penyelesaian.

Intinya, Axblade bertujuan untuk mengatasi salah satu keterbatasan mendasar dari keuangan on-chain saat ini: fragmentasi antara aktivitas on-chain spekulatif dan nilai dunia nyata yang stabil. Dengan membawa aset dunia nyata ke dalam lingkungan on-chain yang dapat diprogram, Axblade mengubah aset yang secara tradisional statis menjadi primitif keuangan yang dapat disusun, memungkinkan modal mengalir lebih efisien di berbagai kasus penggunaan sambil tetap transparan dan dapat diverifikasi.

Axblade dibangun dengan mempertimbangkan kinerja, skalabilitas, dan kepatuhan. Arsitekturnya mendukung aktivitas on-chain ber-throughput tinggi sambil mengintegrasikan kepatuhan pada tingkat protokol, memungkinkan data dapat diverifikasi tanpa paparan yang tidak perlu. Pendekatan ini dimaksudkan untuk mendukung partisipasi global dan keuangan lintas batas, sekaligus memenuhi persyaratan struktural integrasi aset dunia nyata.

Visi jangka panjang protokol ini adalah untuk berfungsi sebagai infrastruktur dasar bagi keuangan on-chain—menjembatani nilai off-chain dan likuiditas on-chain, serta menyediakan lapisan dasar yang skalabel untuk fase berikutnya dari sistem keuangan terdesentralisasi.

Axblade di Consensus Hong Kong 2026

Axblade akan hadir di Consensus Hong Kong 2026, yang berlangsung pada 11 – 12 Februari, menandai penampilan resmi pertama proyek ini di konferensi Web3 internasional. Tim akan hadir di lokasi sepanjang acara untuk terlibat dengan ekosistem dan memperkenalkan pendekatan Axblade dalam membangun infrastruktur keuangan on-chain yang patuh dan berkinerja tinggi.

Percakapan dan Kolaborasi

Selama Consensus Hong Kong, tim Axblade menyambut percakapan dengan para pembangun, mitra, lembaga, dan peserta ekosistem yang tertarik pada keuangan on-chain, aset dunia nyata, dan kolaborasi infrastruktur jangka panjang.

Tentang Axblade

Axblade adalah Protokol Keuangan Hybrid Berkinerja Tinggi yang dibangun untuk ekonomi terbuka. Ini menyatukan aset dunia nyata dan likuiditas on-chain ke dalam satu sistem keuangan yang patuh, memungkinkan modal diterbitkan, diperdagangkan, dan disusun dengan keandalan tingkat penyelesaian. Axblade bertujuan untuk membawa nilai off-chain ke on-chain sambil memberikan fondasi yang skalabel untuk keuangan lintas batas yang patuh.

Penyangkalan: TheNewsCrypto tidak mendukung konten apa pun di halaman ini. Konten yang digambarkan dalam Siaran Pers ini tidak mewakili saran investasi apa pun. TheNewsCrypto merekomendasikan pembaca kami untuk membuat keputusan berdasarkan penelitian mereka sendiri. TheNewsCrypto tidak bertanggung jawab atas segala kerusakan atau kerugian yang terkait dengan konten, produk, atau layanan yang dinyatakan dalam Siaran Pers ini.

TagAxbladeSiaran Pers

Pertanyaan Terkait

QApa itu Axblade dan apa tujuannya?

AAxblade adalah protokol keuangan hybrid berkinerja tinggi yang dibangun untuk ekonomi terbuka. Tujuannya adalah menyatukan aset dunia nyata dan likuiditas on-chain dalam satu sistem keuangan yang compliant, memungkinkan modal diterbitkan, disusun, dan digunakan secara native dengan keandalan tingkat penyelesaian.

QMasalah mendasar apa yang ingin diatasi oleh Axblade dalam keuangan on-chain saat ini?

AAxblade bertujuan untuk mengatasi fragmentasi antara aktivitas on-chain yang spekulatif dan nilai dunia nyata yang stabil dengan membawa aset dunia nyata ke dalam lingkungan on-chain yang dapat diprogram.

QKapan dan di mana Axblade akan melakukan debut global resminya?

AAxblade akan melakukan debut global resminya di Consensus Hong Kong 2026, yang berlangsung pada tanggal 11-12 Februari 2026.

QApa visi jangka panjang dari protokol Axblade?

AVisi jangka panjang Axblade adalah menjadi infrastruktur fondasional untuk keuangan on-chain—menjembatani nilai off-chain dan likuiditas on-chain, serta menyediakan lapisan dasar yang skalabel untuk fase berikutnya dari sistem keuangan terdesentralisasi.

QSiapa yang diajak berkolaborasi oleh tim Axblade selama acara Consensus Hong Kong?

ASelama Consensus Hong Kong, tim Axblade menyambut percakapan dan kolaborasi dengan builder, mitra, institusi, dan peserta ekosistem yang tertarik pada keuangan on-chain, aset dunia nyata, dan kolaborasi infrastruktur jangka panjang.

Bacaan Terkait

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

Model generatif seperti model difusi atau autoregresif yang dominan saat ini biasanya tidak melatih seluruh proses generasi secara end-to-end. Mereka dilatih hanya untuk memprediksi satu "langkah kecil" dalam proses, namun saat inferensi, langkah ini harus diulang ratusan atau ribuan kali. Ketidaksesuaian ini menyebabkan masalah "exposure bias," di mana kesalahan menumpuk seiring waktu. Makalah terbaru dari UIUC dan Harvard memperkenalkan paradigma baru bernama **Explorative Modeling (XM)**. Inti dari metode ini sangat sederhana: alih-alih menghasilkan satu sampel, model menghasilkan **K kandidat** dalam setiap langkah pelatihan. Kemudian, hanya kandidat yang paling dekat dengan data target yang dipilih untuk menghitung gradien dan memperbarui model. Mengapa ini berhasil? Dalam tugas generatif, satu input bisa memiliki banyak output yang valid (mode). Fungsi kerugian rekonstruksi tradisional cenderung menyebabkan "mode blurring," di mana model hanya mempelajari rata-rata dari semua mode, menghasilkan output yang tidak realistis. Dengan menghasilkan beberapa kandidat, model dapat "mengeksplorasi" dan menangkap beberapa mode yang berbeda sekaligus, sehingga menghindari rata-rata yang kabur. Penelitian ini menunjukkan bahwa **"eksplorasi" (K) bertindak sebagai sumbu penskalaan ketiga** yang efektif, selain parameter dan data. Eksperimen pada gambar, video, dan bahasa menunjukkan peningkatan kinerja yang monoton dengan peningkatan K, dengan keuntungan yang lebih besar pada skala yang lebih besar. XM dapat meningkatkan efisiensi FLOP hingga 4.1x dan efisiensi sampel hingga 6.2x. Yang lebih menarik, ketika diterapkan secara ekstrem, XM memungkinkan **pelatihan generatif yang benar-benar end-to-end**. Dalam tugas kontrol robot, "Explorative Policy" berbasis XM mencapai kinerja yang setara dengan "Diffusion Policy" yang membutuhkan 100 langkah inferensi, sementara hanya membutuhkan satu langkah inferensi maju. Ini membuktikan bahwa kompleksitas untuk menangani banyak mode dapat dipindahkan dari inferensi ke pelatihan. Meskipun ide "best-of-K" bukan hal baru, kontribusi utama makalah ini adalah penjelasan teoritis bahwa mekanisme ini secara langsung meningkatkan **ekspresivitas generatif** model. Dengan demikian, ini menawarkan cara baru yang ampuh untuk mengatasi tantangan mendasar dalam pemodelan generatif.

marsbit5m yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

marsbit5m yang lalu

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

Bursa Korea Selatan Upbit melakukan penataan ulang 864 miliar SHIB di antara alamat dompet internalnya, menciptakan pergerakan rantai-blok besar senilai sekitar $4 juta. Pergerakan ini melibatkan transfer 384 miliar SHIB keluar dari dompet panas dan 480 miliar SHIB kembali ke dompet yang sama, tampaknya sebagai bagian dari operasi penyeimbangan kembali (rebalancing) dompet rutin, bukan pelepasan atau penjualan aset oleh bursa. Aktivitas ini terjadi setelah SHIB mengalami reli harga 36%, yang membuatnya lebih mencolok dan ditanggapi dengan sensitif oleh pedagang. Namun, karena perpindahan terjadi antara alamat yang diketahui milik Upbit sendiri, hal ini tidak secara langsung mengubah pasokan di pasar. Artikel ini menekankan pentingnya konteks dan pelabelan dompet yang tepat dalam menafsirkan data on-chain, agar pergerakan besar tidak disalahartikan sebagai sinyal jual atau aksi "paus" yang dapat menyesatkan narasi pasar.

bitcoinist7m yang lalu

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

bitcoinist7m yang lalu

Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

Apakah ada batas yang wajar untuk jumlah makalah yang dapat disertakan seorang penulis di konferensi AI top? ICLR 2027 memberlakukan aturan baru: maksimal 20 makalah per penulis. Aturan ini dirancang untuk meringankan tekanan pada sistem peninjauan, terutama setelah ICLR 2026 mengalami lonjakan 68% dalam jumlah pengajuan hingga 19.525 makalah. Peraturan ini langsung memicu perdebatan. Dan Roy, seorang peneliti dari Google DeepMind, meluncurkan petisi satir di platform X yang menyerukan pencabutan batas 20 makalah tersebut. Dalam petisinya, dia secara ironis berargumen bahwa batasan ini akan "memperlambat kemajuan AI," terutama di era di mana AI Agent dapat menghasilkan banyak penelitian dan model bahasa besar (LLM) sudah digunakan untuk meninjau makalah. Sindirannya menyoroti kekhawatiran nyata tentang kualitas penelitian dan peninjauan. Poin utamanya adalah: dengan maraknya penggunaan AI untuk menulis dan meninjau makalah, apakah solusinya hanya membatasi jumlah pengajuan? ICLR mendorong ilmu "lebih lambat" dan lebih matang, sementara dinamika saat ini berisiko membanjiri sistem dengan makalah inkremental. Petisi Roy, meski sarkastik, mendorong komunitas untuk merenungkan inti permasalahan ini.

marsbit12m yang lalu

Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

marsbit12m yang lalu

Celah Keamanan Coldcard Picu Pencurian Senilai $89 Juta, Picu Migrasi On-Chain Terbesar Setelah FTX

Kerusakan pada dompet perangkat keras Coldcard mengakibatkan pencurian Bitcoin senilai sekitar $89 juta, memicu migrasi aset besar-besaran di blockchain terbesar sejak runtuhnya FTX. Menurut Galaxy Research, 1.367,05 BTC dicuri dari 4.585 alamat dalam tiga gelombang serangan yang menargetkan dompet dengan frasa pemulihan (seed phrase) yang lemah akibat cacat perangkat lunak. Insiden ini menyebabkan gangguan signifikan pada indikator rantai Bitcoin. Pengguna yang terdampak berbondong-bondong memindahkan aset mereka ke dompet baru yang aman, menyebabkan lonjakan ekstrem dalam aktivitas alamat aktif dan volume transaksi kecil. CryptoQuant mencatat puncak baru dalam transaksi berukuran di bawah 1 BTC dan peningkatan drastis deposit ke bursa, sementara sentimen pasar berubah sangat bearish. Pelacakan dana curian menghadapi tantangan unik: aturan keamanan AI di AS menghambat analisis data investigasi oleh model komersial utama, memaksa peneliti seperti tim Galaxy untuk beralih ke model AI sumber terbuka dari China (seperti GLM 5.2) guna melacak aliran dana dengan cepat. Kasus ini menyoroti dilema dalam penggunaan AI untuk keamanan siber: pembatasan yang melindungi juga dapat memperlambat respons defensif terhadap kejahatan yang bergerak cepat di ruang kripto.

marsbit57m yang lalu

Celah Keamanan Coldcard Picu Pencurian Senilai $89 Juta, Picu Migrasi On-Chain Terbesar Setelah FTX

marsbit57m yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

OpenAI tidak lagi mengandalkan model termahal untuk menghasilkan uang. Pada 30 Juli, perusahaan mengumumkan penyesuaian harga, menurunkan harga model GPT-5.6 Luna sebesar 80% dan Terra sebesar 20%. Yang lebih penting dari angka penurunan harga adalah pesan intinya: untuk banyak tugas, model terkuat (seperti Sol) tidak selalu diperlukan. OpenAI secara eksplisit merekomendasikan strategi di mana model mahal (Sol) menangani perencanaan dan analisis kompleks, sementara model yang lebih terjangkau (Luna) mengeksekusi tugas, menulis kode, dan menjalankan pengujian. Pergeseran ini mencerminkan perubahan industri AI dari hanya mengejar kecerdasan tertinggi menuju optimisasi biaya dan efisiensi untuk penggunaan skala besar. Anthropic juga mengikuti pola serupa dengan meluncurkan Claude Opus 5 dengan harga setengah dari model andalannya, Fable 5. Kedua raksasa Silicon Valley ini menunjukkan bahwa model flagship kini berfungsi lebih untuk nilai merek dan pembuktian teknologi, sementara model "kendaraan massal" yang lebih murah (seperti Luna, Terra, Opus) yang akan mendorong adopsi komersial luas dan menghasilkan pendapatan utama. OpenAI mengungkapkan bahwa penurunan biaya ini sebagian didorong oleh model AI (Sol) yang mengoptimalkan kode produksi dan alur kerjanya sendiri, menciptakan siklus peningkatan efisiensi yang dapat mempercepat penurunan biaya di masa depan. Intinya, kompetisi AI bergeser dari "siapa yang paling pintar" menjadi "mana yang paling bernilai". Perusahaan tidak lagi membeli satu model tunggal, tetapi merancang sistem dengan beberapa model yang cocok untuk tugas yang berbeda—mirip dengan arsitektur komputasi awan. Tujuan akhir OpenAI adalah membangun ekosistem yang mengunci alur kerja pengembang melalui volume panggilan API yang sangat besar dan biaya yang sangat rendah, sehingga menciptakan daya tarik yang kuat. Ketika AI menjadi murah dan tersebar luas seperti listrik, tertanam dalam setiap proses tanpa diperdebatkan, era sesungguhnya baru dimulai.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow