# Artikel Terkait AI

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "AI", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

NVIDIA Merilis MoE Baru: Tambah Satu Baris 'import', Kecepatan Fine-tuning Meningkat 3.7x

Dengan hanya menambahkan satu baris import, NeMo AutoModel NVIDIA mempercepat fine-tuning model MoE hingga 3,7 kali lipat dan mengurangi penggunaan memori GPU sebesar 29%-32%. Solusi ini kompatibel dengan API Hugging Face Transformers v5, sehingga tidak perlu mengubah kode secara signifikan. Teknologi utamanya mencakup Expert Parallelism (EP) untuk mendistribusikan bobot ahli ke beberapa GPU, DeepEP untuk menggabungkan komputasi dan komunikasi, serta TransformerEngine untuk mempercepat operasi inti. Dalam pengujian pada model Qwen3-30B-A3B dan Nemotron 3 Nano 30B-A3B, throughput pelatihan meningkat 3,4-3,7 kali. Untuk model skala besar seperti Nemotron 3 Ultra 550B, solusi ini tetap dapat dijalankan tanpa kehabisan memori. Kode dan panduan telah tersedia open-source di GitHub NVIDIA.

marsbit06/26 07:30

NVIDIA Merilis MoE Baru: Tambah Satu Baris 'import', Kecepatan Fine-tuning Meningkat 3.7x

marsbit06/26 07:30

Tak Disangka, AI x Crypto yang Pertama Kali Berhasil Diterapkan adalah Audit Keamanan

**Ringkasan (Bahasa Indonesia)** Industri audit keamanan DeFi menghadapi tekanan besar akibat kemajuan AI. Walaupun data awal 2026 menunjukkan penurunan total nilai terkunci (TVL) DeFi sekitar 39%, serangan peretasan justru meningkat pesat—dengan 85 insiden pada kuartal kedua yang menyebabkan kerugian sekitar $775 juta. AI memungkinkan peretas untuk menemukan celah keamanan kontrak pintar dengan biaya dan keahlian yang jauh lebih rendah, bahkan menargetkan protokol lama yang sudah diaudit. Insiden pada Drift Protocol dan KelpDAO menunjukkan bahwa serangan kini mengeksploitasi kelemahan di luar kode murni, seperti rekayasa sosial dan konfigurasi infrastruktur yang buruk. Manuel Aráoz dari OpenZeppelin bahkan menyatakan bahwa semua DeFi tidak aman dalam konteks ini. Di sisi lain, AI juga meningkatkan kemampuan pertahanan. Alat audit berbasis AI seperti Firepan berhasil menemukan celah kritis pada kontrak Curve Finance yang luput dari audit manual sebelumnya. Contoh serupa terjadi pada Zcash, di mana AI menemukan kerentanan tersembunyi. Kesimpulannya, model audit satu kali yang lama sudah usang. Proyek harus melihat keamanan sebagai investasi berkelanjutan. Perusahaan audit pun harus beradaptasi, beralih dari layanan laporan statis ke model yang lebih terintegrasi, seperti pemantauan real-time dan verifikasi formal, untuk tetap relevan di era AI.

marsbit06/26 07:25

Tak Disangka, AI x Crypto yang Pertama Kali Berhasil Diterapkan adalah Audit Keamanan

marsbit06/26 07:25

Tak Terduga, Audit Keamanan adalah Aplikasi Pertama yang Terwujud dari AI x Crypto

Data menunjukkan, hingga Juni 2026, TVL DeFi turun sekitar 39% dari awal tahun. Di sisi lain, serangan keamanan di sektor DeFi telah menyebabkan kerugian sekitar $942 juta dalam 121 insiden sepanjang tahun. Munculnya alat AI canggih, seperti model Claude Mythos dari Anthropic, telah mengubah lanskap keamanan dengan drastis. Biaya dan keahlian yang dibutuhkan untuk menemukan kerentanan dalam kontrak pintar kini turun hampir ke nol, memungkinkan penyerang memindai ribuan kontrak secara sistematis dan mengeksploitasi celah dengan sangat cepat, bahkan pada protokol yang sudah diaudit. Insiden pada protokol seperti Drift Protocol dan KelpDAO membuktikan bahwa laporan audit tradisional yang hanya fokus pada kode tidak lagi memadai. Penyerang kini menargetkan logika bisnis, konfigurasi infrastruktur, dan kelemahan operasional. Celah pada kontrak lama yang telah berjalan bertahun-tahun juga kembali dieksploitasi berkat bantuan AI. Pernyataan pesimistis dari pendiri OpenZeppelin bahwa "semua DeFi tidak aman" mencerminkan tantangan struktural ini: pihak bertahan harus menutup semua celah, sementara penyerang hanya butuh satu pintu masuk. Menanggapi hal ini, proyek-proyek kini terdorong untuk melakukan audit ulang berdasarkan standar keamanan baru di era AI, meskipun lebih bersifat pertahanan. Perusahaan audit seperti CertiK dan OpenZeppelin beradaptasi dengan mengembangkan sistem audit berbantuan AI, beralih dari model laporan satu kali ke layanan pemantauan berkelanjutan dan verifikasi formal. Contohnya, alat audit AI Firepan berhasil menemukan kerentanan kritis yang terlewat oleh enam auditor manusia pada kontrak Curve Finance. AI juga membuktikan kemampuannya dalam audit proyek privasi seperti Zcash. Kesimpulannya, fusi AI dan Crypto paling dahsyat dampaknya di audit keamanan. Era keamanan sebagai pemeriksaan satu kali sebelum peluncuran telah berakhir. Keamanan kini harus menjadi infrastruktur berkelanjutan bagi proyek, sementara perusahaan audit harus berevolusi dari penyedia jasa pasif menjadi mitra defensif proaktif yang terintegrasi penuh. Masa depan akan dimenangkan oleh pihak yang paling cepat beradaptasi dan memanfaatkan AI untuk pertahanan.

链捕手06/26 07:18

Tak Terduga, Audit Keamanan adalah Aplikasi Pertama yang Terwujud dari AI x Crypto

链捕手06/26 07:18

Sertifikasi Tahan Ledak Pertama di Dalam Negeri, Solusi 'Otak Pengisian Bahan Bakar' Pertama di Dunia, Apa yang Membuat Mereka Berhasil Raih Dua 'Pertama' Ini?

Menurut statistik, pendanaan di bidang embodied intelligence (kecerdasan berbadan) di China tahun ini telah melampaui 37 miliar yuan. Industri ini menekankan penerapan komersial, khususnya di lingkungan berbahaya seperti pompa bensin, stasiun minyak dan gas, serta pabrik kimia. Tantangan utamanya adalah sertifikasi anti-ledakan (explosion-proof), yang mengharuskan desain hardware robot memenuhi standar keselamatan yang sangat ketat untuk mencegah percikan api. Tantangan di pompa bensin terletak pada "kelancaran operasi presisi" yang melibatkan rangkaian panjang tindakan seperti membuka tutup tangki, mengambil dan memasang selang bensin, dengan toleransi sangat kecil. Sementara itu, inspeksi di stasiun lapangan menguji kemampuan patroli otonom jangka panjang, identifikasi berbagai anomali, dan respons langsung. Untuk mengatasi tantangan rangkaian tugas panjang ini, dibutuhkan pendekatan arsitektur baru. Makalah penelitian "H-GAR" (Hierarchical Goal-conditioned Anticipatory Reasoning) memperkenalkan model dunia yang digerakkan oleh prediksi. Alih-alih eksekusi linear, sistem ini pertama-tama menghasilkan pengamatan target (gambaran keadaan akhir), kemudian mensintesis frame transisi visual perantara, dan akhirnya menyempurnakan rencana aksi. Ini memungkinkan robot untuk "melihat tiga langkah ke depan, baru melangkah satu langkah", mengurangi deviasi kumulatif. Penerapan embodied intelligence di lingkungan khusus memerlukan perpaduan mendalam antara "otak" (kecerdasan) dan "tubuh" (bentuk fisik robot), serta semangat jangka panjang. Perusahaan yang paling awal mencapai siklus tertutup "otak-tubuh-data" akan memiliki keunggulan kompetitif dalam tahap komersialisasi ini.

marsbit06/26 03:52

Sertifikasi Tahan Ledak Pertama di Dalam Negeri, Solusi 'Otak Pengisian Bahan Bakar' Pertama di Dunia, Apa yang Membuat Mereka Berhasil Raih Dua 'Pertama' Ini?

marsbit06/26 03:52

Karyawan Anthropic Keluar untuk Berwirausaha, Valuasi $10 Miliar, Juga Fokus pada "Peningkatan Diri Rekursif"

Mantan karyawan Anthropic, Behnam Neyshabur dan Harsh Mehta, mendirikan startup bernama Mirendil dengan visi menciptakan AI yang mampu meningkatkan diri sendiri secara rekursif (recursive self-improvement) untuk mempercepat kemajuan ilmiah. Perusahaan ini berhasil mengumpulkan pendanaan seed $2 miliar dari Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins, dan Nvidia, yang menempatkan valuasinya di $10 miliar. Misi Mirendil bukanlah sekadar "AI untuk Sains", melainkan "AI untuk (menciptakan) AI bagi Sains". Mereka bertujuan membangun platform yang memungkinkan tim peneliti di berbagai bidang (seperti kedokteran, ilmu material) melatih dan mengembangkan model AI khusus mereka sendiri, tanpa hanya bergantung pada model umum dari perusahaan besar. Pendekatan ini dianggap sebagai jalur terpendek menuju akselerasi sains oleh AI, meskipun melibatkan tantangan teknis dan keamanan. Didirikan oleh tim 20 orang yang berasal dari Anthropic, xAI, Google DeepMind, dan OpenAI, Mirendil melihat peluang justru dari kebijakan perusahaan AI besar yang membatasi penggunaan model mereka untuk melatih produk pesaing. Perusahaan berencana merilis model dan produk pertamanya dalam beberapa bulan ke depan untuk mendapatkan umpan balik pengguna awal.

marsbit06/26 03:28

Karyawan Anthropic Keluar untuk Berwirausaha, Valuasi $10 Miliar, Juga Fokus pada "Peningkatan Diri Rekursif"

marsbit06/26 03:28

Fable 5 Mulai Dirilis Secara Bertahap? Hitung Mundur Batas Waktu 26 Juni

Baru-baru ini, muncul tanda-tanda bahwa Fable 5, model AI yang telah lama dinonaktifkan, mulai diuji secara bertahap. Beberapa pengguna melaporkan bahwa Fable 5 telah muncul di pemilih model pada aplikasi ponsel Claude mereka, meskipun dengan batasan kuota penggunaan mingguan. Kode terbaru dalam pembaruan Claude juga menunjukkan perubahan frasa yang mengisyaratkan integrasi permanen Fable 5 sebagai bagian dari layanan berlangganan. Pada saat yang sama, beredar kabar mengenai pengembangan Claude Sonnet 5 (disebut Fennec), yang diklaim memiliki performa mendekati Opus 4.8. Pembatasan penggunaan untuk model Sonnet lama juga dilaporkan telah dihapus, memicu spekulasi bahwa Anthropic sedang mempersiapkan peluncuran model baru. Semua aktivitas ini terjadi menjelang tenggat waktu penting 26 Juni, yang ditetapkan oleh Kongres AS untuk Departemen Perdagangan AS memberikan jawaban mengenai kriteria evaluasi dan jadwal keputusan terkait larangan ekspor dan akses publik ke model besar seperti ini. Masyarakat kini menantikan apakah tenggat waktu ini akan membawa pembukaan akses yang lebih luas dalam 24 jam ke depan.

marsbit06/26 02:38

Fable 5 Mulai Dirilis Secara Bertahap? Hitung Mundur Batas Waktu 26 Juni

marsbit06/26 02:38

Wawancara dengan PPP: Piala Dunia Picu Ledakan Pasar Prediksi, Bagaimana Menemukan 'Uang Pintar yang Bisa Direplikasi'?

Wawancara dengan PPP: Piala Dunia Picu Ledakan Pasar Prediksi, Bagaimana Menemukan "Uang Cerdas yang Dapat Direplikasi"? Dengan dimulainya Piala Dunia, pasar prediksi mengalami ledakan data bersejarah. Namun, di tengah euforia ini, banyak pengguna biasa kesulitan menghasilkan keuntungan konsisten. Menyalin ("follow") alamat "uang cerdas" (smart money) secara manual seringkali tertinggal atau salah pilih karena hanya melihat keuntungan total tanpa mempertimbangkan faktor seperti risiko, stabilitas strategi, dan kemudahan penyalinan. PPP (Prediction Position Platform) hadir untuk mengatasi masalah ini. Platform ini tidak sekadar alat follow biasa, tetapi membangun sistem untuk menyaring dan menyusun strategi yang benar-benar dapat direplikasi. Mereka menggunakan kombinasi **pemodelan AI dan peninjauan manual** untuk menganalisis alamat berdasarkan berbagai metrik: kinerja & stabilitas, struktur win rate, drawdown maksimum, pengelolaan posisi, dan lainnya. Proses ini menyaring keuntungan kebetulan dan sampel perdagangan anomali. Strategi yang lolos penyaringan kemudian dibagi ke dalam dua produk inti: 1. **Plaza Strategi**: Kumpulan strategi stabil dengan verifikasi jangka panjang (minimal 6 bulan), cocok untuk follow jangka panjang. 2. **Papan Peringkat Transaksi**: Menyoroti pelaku pasar dengan kinerja menonjol dalam 30 hari terakhir, cocok untuk peluang jangka pendek namun dengan volatilitas lebih tinggi. PPP juga menyediakan alat analisis alamat AI, fitur follow alamat kustom, dan **bot Telegram** sebagai antarmuka utama pengguna. Bot ini memungkinkan pengguna berlangganan (saat ini diskon), memilih strategi, menyesuaikan parameter follow (jumlah, stop-loss, dll.), dan melacak portofolio. Pengujian oleh penulis menghasilkan keuntungan signifikan dalam satu hari, namun juga diikuti penurunan (drawdown), menggarisbawahi pentingnya manajemen risiko pengguna. Kesimpulannya, PPP berupaya menjembatani kesenjangan antara sinyal perdagangan kompleks dan strategi yang dapat ditindaklanjuti oleh pengguna biasa. Dengan menyediakan akses terstruktur ke strategi "uang cerdas" yang telah disaring ketat, platform ini menawarkan titik masuk yang lebih andal bagi pengguna yang ingin berpartisipasi dalam pasar prediksi, khususnya selama event seperti Piala Dunia, dengan tetap menekankan bahwa tidak ada jaminan keuntungan dan manajemen risiko tetap tanggung jawab pengguna.

Odaily星球日报06/26 02:33

Wawancara dengan PPP: Piala Dunia Picu Ledakan Pasar Prediksi, Bagaimana Menemukan 'Uang Pintar yang Bisa Direplikasi'?

Odaily星球日报06/26 02:33

Dari Pemantauan Sinyal ke Penyalinan Strategi, Bagaimana PPP Menurunkan Ambang Batas Perdagangan di Polymarket?

**Ringkasan:** Platform Prediksi Posisi (PPP), sebuah bot Telegram, membantu pengguna baru di pasar prediksi Polymarket mengurangi hambatan perdagangan dengan menyediakan alat penemuan sinyal dan eksekusi copy trading. Dengan mengamati bahwa banyak trader pemula terjebak dalam perdagangan emosional dan kurang strategi, PPP menawarkan serangkaian fitur berbasis langganan (awalnya diskon menjadi 1.99 USDC). Fitur utamanya termasuk: * **Pemantauan Sinyal:** Melacak perubahan probabilitas pasar, perdagangan "uang pintar" (*smart money*), dan diskusi panas untuk memberi tahu pengguna tentang peluang potensial. * **Analisis Alamat AI:** Menganalisis performa historis suatu alamat dompet (laba/rugi, rasio kemenangan, dll.) untuk membantu penilaian. * **Algoritma Seleksi:** Menggunakan database alamat internal dan algoritma untuk menyaring trader berdasarkan berbagai metrik (laba, rasio kemenangan, penarikan maksimum, aktivitas, dll.), lalu menampilkannya di dua bagian: * **Plaza Strategi:** Untuk menemukan akun dengan strategi yang layak diikuti dalam jangka panjang. * **Papan Peringkat Transaksi:** Untuk mengidentifikasi alamat dengan kinerja kuat baru-baru ini. * **Copy Trading Otomatis & Manajemen:** Memungkinkan pengguna mengikuti strategi yang dipilih dengan parameter yang dapat disesuaikan (jumlah, batas posisi, dll.) dan mengelola/melacak semua posisi yang diikuti dalam satu antarmuka. PPP beroperasi dengan model dompet non-kustodian, artinya aset pengguna tetap berada di dompet pribadi mereka di rantai, hanya memberikan izin transaksi terbatas kepada bot untuk eksekusi. Dengan menyederhanakan penemuan peluang, analisis trader, dan eksekusi perdagangan, PPP bertujuan untuk membantu pemula memanfaatkan keahlian trader yang lebih berpengalaman di Polymarket, sehingga mengurangi biaya pembelajaran dan meningkatkan efisiensi.

Odaily星球日报06/26 02:04

Dari Pemantauan Sinyal ke Penyalinan Strategi, Bagaimana PPP Menurunkan Ambang Batas Perdagangan di Polymarket?

Odaily星球日报06/26 02:04

Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

Perusahaan AI dunia, FaceMind, yang didirikan oleh Lu Hongyuan (doktor kelahiran 1995), baru saja mengamankan pendanaan puluhan juta yuan dalam putaran Pre-A. Investasi ini dipimpin oleh Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang signifikan. FaceMind awalnya berfokus pada pengembangan model multimodal untuk perangkat tepi, tetapi kemudian beralih ke model dunia yang lebih mendasar. Pendirinya, Lu Hongyuan, seorang peneliti dengan rekam jejak akademis yang kuat di bidang NLP, mendorong tim untuk menangani masalah mendasar dalam model bahasa besar, seperti ketidakstabilan dalam menangani kata-kata frekuensi rendah. Karya penelitian tim, termasuk makalah "Adam's Law" yang terkait dengan efisiensi pembelajaran kalimat, bahkan mendapat perhatian dari Anthropic. Kini, perusahaan mengembangkan sistem model dunia berfitur arsitektur efisien dan berulang, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan prediksi jangka panjang dan pemahaman lingkungan dalam skenario seperti GUI Agent dan robotika fisik. Produk awal mereka, "Diedie Club" (aplikasi komentar AI real-time), berfungsi sebagai validasi kemampuan model dunia mereka dalam memahami antarmuka pengguna. Investor memuji tim karena visi teknis yang mendalam, kemampuan eksekusi yang kuat, dan kecepatan iterasi yang mengesankan. FaceMind berencana untuk terus mengembangkan model dunia dan memvalidasinya di berbagai skenario, menargetkan kolaborasi dengan produsen robot, platform konten, serta penyedia chip dan cloud, untuk bersaing di bidang infrastruktur AI generasi berikutnya.

marsbit06/26 01:52

Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

marsbit06/26 01:52

Dari Dewa Saham Rambut Putih Hingga Bos Dana Triliunan Rupiah, Para Penjual Kosong NVIDIA yang Cerdik Menjadi Kaya dengan Kerangka Kerja yang Sama

Dari "Dewa Saham Berambut Putih" hingga bos dana miliaran dolar, orang-orang cerdas yang melakukan shorting terhadap NVIDIA menggunakan kerangka investasi yang sama: berfokus pada **kemacetan fisik (bottleneck) infrastruktur AI**. Artikel ini menguraikan sembilan kemacetan kritis dalam rantai pasok perangkat keras AI, dijelaskan melalui analogi papan sirkuit: **Sebelum Papan (Bahan & Desain):** * **EDA:** Alat desain dan verifikasi chip yang sangat penting. Kegagalan desain bisa merugikan puluhan juta dolar. * **Material Baru:** Silikon tradisional mendekati batas fisik. Material seperti GaN, SiC, dan InP untuk daya tinggi dan komunikasi optik menjadi kunci. * **Helium:** Gas langka yang tidak dapat diperbarui, penting untuk litografi EUV dan pendinginan. Gangguan pasokan mengancam produksi HBM. **Di Atas Papan (Komponen Inti):** * **HBM:** Memori berkecepatan tinggi untuk GPU. Pasokan sangat ketat, menjadi penghambat utama output server AI. * ***Advanced Packaging*** (seperti CoWoS dari TSMC): Mengintegrasikan GPU dan HBM. Kapasitasnya sangat terbatas hingga tahun 2026 terjual habis. **Antar Papan & Sekitarnya (Konektivitas & Pendinginan):** * **Interkoneksi/Fotonik:** Kabel tembaga mendekati batas bandwidth. Solusi optik/fotonik (seperti CPO) adalah masa depan untuk menghubungkan ribuan GPU. * **Konversi Daya:** Perangkat daya berbasis GaN/SiC dibutuhkan untuk menurunkan voltase dari 48V ke bawah 1V untuk GPU. * **Pendinginan Cair:** Rak server AI baru (120kW+) tidak bisa lagi didinginkan dengan udara. Pendinginan cair menjadi standar. **Di Luar Papan (Energi Dasar):** * **Listrik:** Kebutuhan daya pusat data AI setara kota menengah. Grid listrik yang ada tidak mampu mengimbangi, menyebabkan antrean proyek. Listrik disebut sebagai kemacetan sebenarnya di era AI. **Kerangka Waktu & Strategi Investasi:** Kemacetan ini diperkirakan berlanjut hingga setidaknya 2028 sebelum pasokan baru mulai membaik. Namun, siklusnya bisa berbalik. Seperti yang terlihat pada Leopold, seorang manajer dana yang diulas, strateginya adalah berinvestasi pada perusahaan yang mengatasi kemacetan fisik ini (seperti listrik, bahan) sambil melakukan lindung nilai dengan shorting sektor semikonduktor secara luas, bersiap untuk potensi kelebihan pasokan di masa depan. Intinya: saat semua orang memburu GPU, orang-orang pintar berinvestasi pada sekop dan sistem yang mendukung penggaliannya.

链捕手06/26 01:37

Dari Dewa Saham Rambut Putih Hingga Bos Dana Triliunan Rupiah, Para Penjual Kosong NVIDIA yang Cerdik Menjadi Kaya dengan Kerangka Kerja yang Sama

链捕手06/26 01:37

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow