# Artikel Terkait Paradigm

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

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

**Ringkasan:** **Prompt Sudah Ketinggalan Zaman, Loop adalah Paradigma Baru.** Menurut Huang Renxun (Jensen Huang), pendiri NVIDIA, tugas utama di era AI sekarang bukan lagi menulis perintah (prompt), tetapi **menulis dan mengelola loop (siklus).** **Apa itu Loop?** Loop adalah sistem di mana Anda mendefinisikan suatu tujuan, dan AI menjalankannya secara mandiri—memeriksa hasil, memperbaiki kesalahan, dan mengulangi proses tersebut hingga tugas selesai atau mencapai batas tertentu. Manusia beralih peran dari "pemberi perintah" menjadi **"perancang aturan" atau "arsitek sistem."** **Loop vs. Agent:** Agent adalah "pekerja" yang menjalankan tugas. Loop adalah **mekanisme pengelolaan** yang memungkinkan Agent bekerja terus-menerus tanpa pengawasan manusia. Agent dengan loop menjadi sistem yang dapat berjalan otomatis. **Contoh Penerapan:** Produk seperti Claude Code (dengan fitur /loop, /goal, /schedule) dan OpenAI Codex telah menerapkan konsep ini. Mereka membagi tugas kompleks ke beberapa Agent yang berjalan paralel di lingkungan terisolasi, dengan model terpisah untuk menulis kode dan memvalidasi hasil, memastikan objektivitas. **Bagaimana Memulai Loop?** 1. **Uji Kelayakan:** Pastikan tugas berulang, dapat divalidasi otomatis, dan anggaran token mencukupi. 2. **Mulai dari Loop Minimal:** Bangun sistem dengan pemicu otomatis, keterampilan (skill), file status (STATE.md), dan "gerbang" validasi (seperti pengujian). 3. **Pisahkan Pemeriksa dan Pelaksana:** Gunakan model atau Agent berbeda untuk menulis kode dan memeriksa/mengujinya. Ini kunci untuk kualitas. 4. **Hindari Jebakan Umum:** Tetapkan batas pengulangan dan token, simpan status, hindari tugas yang membutuhkan pertimbangan manusia, dan tetap tinjau perubahan kode (diff). 5. **Ukur Efektivitas:** Metrik utama adalah **biaya rata-rata per perubahan yang diterima.** **Evolusi Paradigma:** Perkembangan AI menunjukkan pergeseran berkelanjutan: 1. **Prompt Engineering** (2023-2024): Fokus pada cara menulis perintah. 2. **Context Engineering** (2024-2025): Fokus pada informasi dan latar belakang yang diberikan ke AI. 3. **Harness Engineering** (2025-2026): Fokus pada lingkungan eksekusi dimana AI dapat menggunakan alat dan sumber daya. 4. **Loop Engineering** (sekarang): Fokus pada merancang sistem siklus otomatis yang berjalan mandiri. Konsep loop memiliki akar akademis, seperti dalam framework **ReAct** (Reasoning + Acting) yang dikembangkan oleh Yao Shunyu dkk., yang menggabungkan penalaran dan tindakan dalam sebuah siklus. **Catatan Penting:** Meskipun menjanjikan, teknologi ini masih awal. Perlu kehati-hatian terhadap biaya token dan kompleksitas. Seperti dikutip Andrej Karpathy, **"Anda dapat mengalihdayakan pemikiran Anda, tetapi Anda tidak dapat mengalihdayakan pemahaman Anda."** Pemahaman mendalam tentang masalah tetap berada di tangan manusia.

marsbit06/25 14:31

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

marsbit06/25 14:31

Setelah 540 Ribu Baris Kode, Garry Tan Menyadari Permainan Lama Pemrograman AI Sudah Berakhir

Editor's Note: Sementara banyak orang memperdebatkan apakah AI akan menggantikan programmer, Presiden YC Garry Tan justru mengajukan pertanyaan lain: Jika AI sudah dapat menyelesaikan sebagian besar pekerjaan pemrograman, mengapa kita masih mengelolanya dengan cara lama seperti perangkat lunak biasa? Awal tahun ini, Garry Tan menghabiskan beberapa bulan untuk membuat proyek "Garry's List" dengan Rails dan AI Agent, yang menghasilkan lebih dari 540.000 baris kode. Namun, ia menyimpulkan bahwa kode tersebut tidak penting. Yang berharga adalah "GStack"—kerangka kerja pengembangan baru yang dibangun di sekitar alur kerja AI Agent. Menurutnya, industri perangkat lunak selama ini terbiasa membungkus model AI dengan banyak tes, validator, mekanisme percobaan ulang, dan logika kontrol. Ini seperti membangun "pabrik Foxconn" untuk pekerja AI yang sangat cerdas—membatasi agen yang sebenarnya sudah mampu dengan banyak aturan. Dengan biaya model yang turun cepat dan kemampuannya meningkat, fokus pengembangan perangkat lunak beralih dari "menulis lebih banyak kode" ke "merancang lebih banyak kemampuan." Tan mengusulkan menggunakan Markdown untuk membuat "skill pack" (paket keterampilan yang dapat diuji dan digunakan kembali), di mana Agent dapat secara otomatis menghasilkan kode, tes, dan sistem evaluasi. Sebagai contoh, pekerjaan menilai hackathon yang biasanya memakan waktu berhari-hari kini dapat diselesaikan oleh Agent dalam beberapa puluh menit. Intinya, artikel ini membahas akhir dari logika industrialisasi perangkat lunak. Ketika kode bukan lagi sumber daya paling langka, kompetensi inti insinyur juga bergeser: Daripada menulis lebih banyak kode, kemampuan untuk menilai apa yang layak dibangun, mendefinisikan masalah, dan mengemas pengalaman menjadi aset kemampuan yang dapat digunakan kembali menjadi lebih penting. Kesimpulannya: Insinyur terbaik di masa depan mungkin bukan yang menulis kode paling banyak, tetapi yang menulis paling sedikit namun mampu melepaskan kecerdasan paling besar.

marsbit06/02 21:42

Setelah 540 Ribu Baris Kode, Garry Tan Menyadari Permainan Lama Pemrograman AI Sudah Berakhir

marsbit06/02 21:42

Paradigma Baru dan Logika Investasi di Era AI+Web3

Beberapa tahun terakhir, konsep AI dan Web3 telah berkembang pesat. Sebagai sebuah VC, kami menganalisis ratusan proyek di persimpangan kedua bidang ini dan berbagi pandangan nyata tentang siklus industri AI, mengapa AI tak terpisahkan dari Crypto, serta kriteria utama dalam menilai proyek. Industri AI masih berada pada tahap awal dan dapat dibagi menjadi tujuh lapisan, mulai dari infrastruktur listrik hingga AI Agent. Investasi perlu disesuaikan dengan siklus masing-masing lapisan. Misalnya, kapasitas pusat data AI yang dibangun masif diperkirakan akan menyebabkan kelebihan pasokan sekitar tahun 2028. AI dan Crypto saling melengkapi. Dalam jangka pendek, pembayaran cryptocurrency memungkinkan transaksi mikro dan frekuensi tinggi antar AI Agent secara mandiri. Dalam jangka panjang, blockchain menyediakan jalur audit yang andal untuk melacak dan memverifikasi keputusan AI, mengatasi masalah "hallucination" dan memastikan kepercayaan. Dalam menilai proyek, kejujuran adalah metrik utama. Tim pendiri harus autentik dan kohesif, bukan sekadar kemasan. Produk harus didukung oleh kode dan metrik nyata, bukan driven oleh PPT atau demosemu. Peluang yang paling diremehkan pada tahun 2026 adalah fusi mendalam antara AI, blockchain, dan hiburan. Sementara banyak modal berfokus pada infrastruktur B2B seperti pembayaran AI atau DePIN, masa depan yang didorong oleh AI akan membebaskan manusia dari banyak pekerjaan rutin. Kebutuhan akan hiburan berkualitas tinggi akan meledak. Dunia virtual yang dihuni oleh NPC berkesadaran AI, dengan kepemilikan aset yang didefinisikan oleh blockchain, dapat menciptakan nilai komersial yang sangat besar. Ini berpotensi menjadi narasi besar berikutnya yang membentuk industri.

marsbit05/21 08:58

Paradigma Baru dan Logika Investasi di Era AI+Web3

marsbit05/21 08:58

Mengurai Versi Beta Terbaru Noise, Bagaimana Cara 'Memanaskan Suasana' di On-Chain?

Intepretasi Beta Noise: Cara 'Trading Popularitas' di On-Chain? Noise, platform perdagangan indeks popularitas, telah meluncurkan versi beta pada 1 April 2026. Platform ini memungkinkan pengguna untuk berspekulasi pada naik-turunnya "indeks relevansi" suatu topik atau peristiwa. Untuk mencegah penyalahgunaan, pengguna harus membayar $5 untuk mengakses DApp beta. Mekanisme intinya adalah Noise menghasilkan indeks yang mengukur seberapa penting suatu topik (seperti minyak mentah atau crypto) dengan menganalisis data dari platform seperti X, Reddit, YouTube, serta volume perdagangan dari pasar prediksi seperti Polymarket. Pengguna kemudian dapat melakukan posisi long (beli) atau short (jual) terhadap indeks ini dengan leverage hingga 5x. Transaksi di versi ini dilakukan menggunakan "kredit" yang dibeli dengan uang fiat atau crypto (USDC di Ethereum/Solana), dan belum ada opsi penarikan dana. Meski sering dibandingkan dengan pasar prediksi, tim Noise menekankan bahwa fokus mereka adalah pada "seberapa penting" suatu hal, bukan "apakah hal itu akan terjadi". Selain untuk spekulasi, Noise memiliki kasus penggunaan praktis. Misalnya, perusahaan dapat meng-hedge strategi pemasaran mereka dengan memshorting topik yang mereka promosikan. Indeks popularitas juga dapat menjadi alat bantu untuk mengambil keputusan investasi. Direncanakan akan diluncurkan di Base dalam beberapa bulan mendatang, Noise menawarkan konsep yang inovatif meski mungkin masih terlalu awal untuk diterima secara luas.

marsbit04/13 07:04

Mengurai Versi Beta Terbaru Noise, Bagaimana Cara 'Memanaskan Suasana' di On-Chain?

marsbit04/13 07:04

活动图片