Taishi

ビットコイン研究所

[Taishi @omochiui]

https://t.co/QF9G4jsdmC
Sparkの仕組みを勉強したい方におすすめです
WoSに強制退出方法がない問題

[Taishi @omochiui]

@icchinakka

[Taishi @omochiui]

@icchinakka https://t.co/YMe0FsJJZ2

[Taishi @omochiui]

@icchinakka @bitkitBTC 在庫はどれくらい残っていますか？
Seedsignerの新型機とSteel Plateが気になっています！
binary plateは使い方の検討がつかず。。。

[Taishi @omochiui]

https://t.co/7UQw46QX5p
12ハードウォレット機能を搭載したHTC Exodus1というスマホに関する解説記事。記事によるとシードフレーズはシャミア秘密分散法により保管可能であったがシェアの作成に脆弱性があったよう。ハードウェアウォレットというよりスマホとして使うほうが良さそう。

[Jorge Bravo Abad @bravo_abad]

A 5-million quantum circuit dataset to train ML models in the NISQ era

Quantum computing today operates in the so-called NISQ regime: small numbers of noisy qubits, limited circuit depth, and hardware errors that make even simple computations difficult to reproduce. In this setting, the fundamental object researchers manipulate is the quantum circuit, a structured sequence of gates that encodes a computation. Yet, unlike images, text, or molecules, there has been no large public dataset of circuits to train ML models on. Without such a resource, applying modern deep learning to questions like circuit classification, noise diagnosis, or program synthesis has remained largely anecdotal.

Leonardo Placidi and coauthors address this gap with MNISQ, the first large-scale dataset built specifically for ML on quantum circuits in the NISQ era. It contains 4.95 million circuits of 10 qubits each, with up to 100 two-qubit gates, generated by quantum-encoding classical datasets such as MNIST. The circuits are released in two complementary formats: the actual quantum circuits for quantum ML pipelines, and their textual representation as QASM (Quantum Assembly Language) files for classical sequence models.

This dual format enables two benchmarks in parallel. On the quantum side, the authors use quantum kernel methods to classify the circuits, reaching up to 97% accuracy in multiclass tasks, and they also characterize how realistic hardware noise affects performance, giving the community a clean testbed for error-mitigation research. On the classical side, they treat QASM files as a programming-style language and apply NLP models including S4, Transformer, and LSTM. The S4 architecture reaches 77% accuracy, climbing to 81% with data augmentation, showing that modern sequence models can extract meaningful structure from quantum programs without ever simulating them.

MNISQ provides the kind of standardized benchmark that has been missing in the quantum software stack. In drug discovery, materials design, and energy research, where quantum-classical pipelines are being prototyped, having a public corpus of circuits enables more systematic algorithm selection, noise modeling, and integration between quantum hardware teams and ML scientists.

Paper: Placidi et al., Scientific Data (2026) — CC BY 4.0 | https://t.co/IUBpbu9ziy

[ビットコイン研究所 @bitcoin_resjp]

【新着動画】
ネットなし・スマホなしでもビットコインが使える。アフリカだからこそ生まれた逆転の発想「Machankura」の概要とその仕組みを解説します。

「Machankura」インターネットなしでビットコイン送金ができるアフリカ発のサービスとは【押川 拓夢】
https://t.co/nVJS4ZDcu7

[Taishi @omochiui]

11. OpenBazaarに関する記事。
ビットコインを用いたP2Pマーケットプレイス
ダークネットが表に出てきたと言われるほど自由な空間だったらしい
2023年頃openbazaar 3.0 coming soonと書かれてから3年ほどたっており新たな開発は進んでいない？
自分は詳しいことはわかりません
https://t.co/XMHpvd0enI

[Sparrow Wallet 🐦 @SparrowWallet]

Sparrow v2.5.0 released with:

Silent Payments (SP) wallets
SP-capable Frigate public server @2140_dev
https://t.co/C7r0pfBGD5 fee rates source

https://t.co/HOEwliSIRd

[bitcoin++ Insider Edition @btcinsider__]

In this new article, @TumaBitcoiner delves into one of the latest produce of @blksresearch, a post-quantum signature scheme called SHRINCS.

Developed by researchers Jonas Nick (@n1ckler) and Mikhail Kudinov (@kudinov_mikhail), this scheme tries to leverage stateful and stateless algorithms to provide smaller quantum signatures with static backups.

[Taishi @omochiui]

https://t.co/hNHUVczNYi
10. キシンさんの最初の記事（多分）
Schnorr署名により手数料の低下とプライバシー向上というメリットが存在する。Taprootアドレスのプレフィックスはbc1pなので判別しやすい。Boltzのサブマリンスワップなどでよく見かける。

[Taishi @omochiui]

PAPA JOHNS日本で食べれたらなぁ

[tanakei @tnky2929]

ビットコインピザデーだからといって直接ビットコインでピザを買うことに拘泥する必要はない。
当の本人たちもピザ屋にビットコインを渡してないから。

[Taishi @omochiui]

@tnky2929 LN全体像はわかりやすいですね！
あとチャネルの間に鍵とタイマーをつけてHTLCを可視化しても面白そうです！

[Taishi @omochiui]

https://t.co/chjltkgyoa
9. 5分でわかるLN解説記事
ビットコインのセカンドレイヤーと呼ばれるLightning Networkをおはじきを使った例で解説。送金のやり取りは始めと終わりのみブロックチェーンに記録すれば良いのでオフチェーン送金と呼ばれる。

[Taishi @omochiui]

https://t.co/G19Wbjuj9L
8. Segwitのデプロイ方法とSegwit2xをめぐるハードフォークを解説した記事。ソフトフォークにはフラッグデイ方式とシグナリング方式がある。SegwitはBIP9によりマイナーの95%の同意でアクティベートするはずがなかなか同意がないので二段構成のソフトフォークが考えられる。

[日本ビットコイン産業株式会社 @JBIinc_bitcoin]

今週もビットコイン関連で話題になったニュースをピックアップしています。週末のゆったりした時間、コーヒーを片手にチェックしてください。
https://t.co/yTch5LCn1k

[ビットコイン研究所 @bitcoin_resjp]

【新着動画】
ビットコインの量子耐性を焦らせる議論がありますが、急いで導入するリスクが見落とされがちです。
焦らず慎重にベストな選択を検討することが重要です。

ビットコインの量子耐性獲得は慎重さが鍵となる｜早すぎる決断がもたらしうるリスクを解説【加藤 規新】
https://t.co/BEJzTBkOx5

[Taishi @omochiui]

パスフレーズが「貧乏人のマルチシグ」とredditに書かれているのを見てその表現上手いなと思った

[Taishi @omochiui]

https://t.co/RVCtq1wdV5
7. BIP148（Segwitの対応の義務付け）対応をめぐる周囲の反応と行く末を解説する記事。Segwitをオプションとするチェーンと分岐が起こる可能性があり、8月1日のマイナーの支持率により変わる。UASFはあまり支持をされていなかった。

[Taishi @omochiui]

https://t.co/B178S7PRwy
6. UASF（User Activate Softfork）に関する解説記事
MASF（Miner Activate Softfork）はマイナーのハッシュパワーの95%が対応することでソフトフォークが有効になるというもの。UASFは取引所やウォレットを含むユーザーが先に支持をしてSegwit以前のブロックを拒否する運動