Microsoft

At a glance

• Modern AI systems are powerful not because they replicate human intelligence, but because they presuppose it, by extending structures already present in human cognition and language.
• This perspective helps explain both AI’s remarkable capabilities and its recurring boundaries, including hallucinations and breakdowns in reasoning.
• This research argues that AI safety is a system-level challenge, shifting attention from “rogue AI” narratives toward harnessing engineering and governance.
• Understanding AI as an extension of human intelligence—not a replacement for it—offers a more grounded path for building trustworthy AI systems.

AI systems today can write essays, generate code, summarize complex ideas, and carry on conversations with remarkable fluency. Yet those same systems still struggle with tasks humans find intuitive: reliably tracking objects through change, reasoning compositionally in unfamiliar situations, or distinguishing truth from plausible fiction. These contradictions have fueled polarized debates about AI. Some see current systems as early forms of human-like intelligence; others dismiss them as sophisticated autocomplete. 

In recent interdisciplinary work – including Adam Frank, Marcelo Gleiser, and Evan Thompson’s The Blind Spot (opens in new tab) and DeepMind researcher Alexander Lerchner’s The Abstraction Fallacy (opens in new tab) – a different picture is emerging. Rather than asking whether AI systems are becoming intelligent in the human sense, these approaches ask a more basic question: What if AI systems work because they rely on structures that are rooted in human cognition? This shift in perspective, which draws on the phenomenology of Edmund Husserl, helps make sense of both the capabilities and the limits of modern AI. 

In our recent paper, The Origins of Artificial Intelligence in Natural Intelligence, we argue that modern AI systems are best understood neither as human minds nor as trivial statistical tricks. Instead, they extend structures that originate in human cognition itself. Further drawing on the phenomenology of Husserl, the paper proposes that language already contains sedimented structures of human understanding —structures that AI systems learn to model and extend. This perspective helps explain both the capabilities and the boundaries of contemporary AI.  

Human perception is not simply passive reception of sensory data. We experience the world as stable things unfolding through change: a cup remains the same cup as we move around it; a melody remains recognizable even as individual notes pass away. Language emerges by expressing these stable structures in conceptual form. Words like “red,” “round,” or “larger than” articulate relationships that originate in lived experience. 

Large language models learn statistical relationships within this linguistic world. They capture how concepts tend to relate across enormous bodies of human writing. This explains why AI systems can produce coherent responses across many domains. But it also explains why they hallucinate. Humans remain answerable to the world: experience continually corrects our expectations and beliefs. AI systems, by contrast, extend patterns within text itself. They can continue a line of reasoning with remarkable fluency, but they lack the lived engagement with the world that anchors meaning and truth.

AI Extends Human Cognition 

This framework helps explain several recurring challenges in AI research. One is the “compositionality gap”—the tendency for language models to perform well on familiar reasoning patterns while failing when asked to combine concepts in genuinely novel ways. Research increasingly shows that larger models improve fluency and factual recall much faster than they improve true compositional reasoning. From our perspective, this is not simply an engineering limitation but a structural boundary: AI systems can extend patterns already sedimented in language, but they do not possess the world-directed understanding that allows humans to generate genuinely new conceptual relations. 

A similar pattern appears in multimodal systems that combine language and vision. These systems can often label images correctly while still failing at robust reasoning about objects and their parts. They learn correlations between visual patterns and language rather than perceiving stable objects unfolding through time in the way humans do. The result is systems that can appear impressively fluent while remaining surprisingly brittle outside familiar patterns. 

This perspective also reframes debates about AI safety. Public discussion often swings between fears of “rogue superintelligence” and claims that AI poses little meaningful risk. Our research suggests that both extremes misunderstand the nature of current systems. The most immediate risks arise not because AI possesses human-like intentions, but because it can extend patterns of reasoning without reflective responsibility to the world. Systems can generate persuasive but ungrounded outputs, automate flawed decisions at scale, or execute harmful actions if embedded in poorly governed environments.

This helps explain why AI safety is increasingly shifting from model safety to system safety. In practice, organizations already rely on layered safeguards—what the industry increasingly calls “harnesses”—to constrain, validate, and monitor AI behavior. Rather than temporary patches, our paper argues that these mechanisms reflect something fundamental about AI architecture itself: trustworthy behavior emerges from the work of builders of AI systems responsible for their behavior, a responsibility that cannot be delegated to or shared with models.

This interpretation aligns closely with how enterprises increasingly approach trustworthy AI deployment. Organizations need systems that can extend human intelligence while remaining governable, auditable, and aligned with human oversight. Understanding AI as a derived form of intelligence clarifies why layered governance, evaluation, and operational controls matter so deeply.

Azure AI Foundry Labs

Get a glimpse of potential future directions for AI, with these experimental technologies from Microsoft Research.

Azure AI Foundry Opens in a new tab

Looking ahead, we believe phenomenology offers more than a critique of AI—it offers a framework for understanding its promise. AI systems reveal something profound about human cognition itself: that meaning can be formalized, extended, and scaled in powerful new ways.  The central societal risk of AI thus turns out to be kicking away the ladder of its origins in human experience and cognition – misinterpreting AI as a rival intelligence that diminishes our humanity and thus, in turn, diminishes the true promise of AI itself. 

The question, then, is not whether AI will replace human intelligence. It is how we can responsibly build systems that extend human understanding while remaining grounded in the world from which that understanding arises. If we mistake AI systems for autonomous minds, we risk over-trusting them. If we dismiss them as trivial tricks, we risk overlooking one of the most important technological developments of our time. A more grounded interpretation recognizes both truths at once: AI is a genuine extension of human intelligence—and precisely because of that, humans remain responsible for how it is understood, governed, and used.

Opens in a new tab

The post Extending Human Intelligence Through AI appeared first on Microsoft Research.

At a glance

• Modern AI systems are powerful not because they replicate human intelligence, but because they presuppose it, by extending structures already present in human cognition and language.
• This perspective helps explain both AI’s remarkable capabilities and its recurring boundaries, including hallucinations and breakdowns in reasoning.
• This research argues that AI safety is a system-level challenge, shifting attention from “rogue AI” narratives toward harnessing engineering and governance.
• Understanding AI as an extension of human intelligence—not a replacement for it—offers a more grounded path for building trustworthy AI systems.

AI systems today can write essays, generate code, summarize complex ideas, and carry on conversations with remarkable fluency. Yet those same systems still struggle with tasks humans find intuitive: reliably tracking objects through change, reasoning compositionally in unfamiliar situations, or distinguishing truth from plausible fiction. These contradictions have fueled polarized debates about AI. Some see current systems as early forms of human-like intelligence; others dismiss them as sophisticated autocomplete. 

In recent interdisciplinary work – including Adam Frank, Marcelo Gleiser, and Evan Thompson’s The Blind Spot (opens in new tab) and DeepMind researcher Alexander Lerchner’s The Abstraction Fallacy (opens in new tab) – a different picture is emerging. Rather than asking whether AI systems are becoming intelligent in the human sense, these approaches ask a more basic question: What if AI systems work because they rely on structures that are rooted in human cognition? This shift in perspective, which draws on the phenomenology of Edmund Husserl, helps make sense of both the capabilities and the limits of modern AI. 

In our recent paper, The Origins of Artificial Intelligence in Natural Intelligence, we argue that modern AI systems are best understood neither as human minds nor as trivial statistical tricks. Instead, they extend structures that originate in human cognition itself. Further drawing on the phenomenology of Husserl, the paper proposes that language already contains sedimented structures of human understanding —structures that AI systems learn to model and extend. This perspective helps explain both the capabilities and the boundaries of contemporary AI.  

Human perception is not simply passive reception of sensory data. We experience the world as stable things unfolding through change: a cup remains the same cup as we move around it; a melody remains recognizable even as individual notes pass away. Language emerges by expressing these stable structures in conceptual form. Words like “red,” “round,” or “larger than” articulate relationships that originate in lived experience. 

Large language models learn statistical relationships within this linguistic world. They capture how concepts tend to relate across enormous bodies of human writing. This explains why AI systems can produce coherent responses across many domains. But it also explains why they hallucinate. Humans remain answerable to the world: experience continually corrects our expectations and beliefs. AI systems, by contrast, extend patterns within text itself. They can continue a line of reasoning with remarkable fluency, but they lack the lived engagement with the world that anchors meaning and truth.

AI Extends Human Cognition 

This framework helps explain several recurring challenges in AI research. One is the “compositionality gap”—the tendency for language models to perform well on familiar reasoning patterns while failing when asked to combine concepts in genuinely novel ways. Research increasingly shows that larger models improve fluency and factual recall much faster than they improve true compositional reasoning. From our perspective, this is not simply an engineering limitation but a structural boundary: AI systems can extend patterns already sedimented in language, but they do not possess the world-directed understanding that allows humans to generate genuinely new conceptual relations. 

A similar pattern appears in multimodal systems that combine language and vision. These systems can often label images correctly while still failing at robust reasoning about objects and their parts. They learn correlations between visual patterns and language rather than perceiving stable objects unfolding through time in the way humans do. The result is systems that can appear impressively fluent while remaining surprisingly brittle outside familiar patterns. 

This perspective also reframes debates about AI safety. Public discussion often swings between fears of “rogue superintelligence” and claims that AI poses little meaningful risk. Our research suggests that both extremes misunderstand the nature of current systems. The most immediate risks arise not because AI possesses human-like intentions, but because it can extend patterns of reasoning without reflective responsibility to the world. Systems can generate persuasive but ungrounded outputs, automate flawed decisions at scale, or execute harmful actions if embedded in poorly governed environments.

This helps explain why AI safety is increasingly shifting from model safety to system safety. In practice, organizations already rely on layered safeguards—what the industry increasingly calls “harnesses”—to constrain, validate, and monitor AI behavior. Rather than temporary patches, our paper argues that these mechanisms reflect something fundamental about AI architecture itself: trustworthy behavior emerges from the work of builders of AI systems responsible for their behavior, a responsibility that cannot be delegated to or shared with models.

This interpretation aligns closely with how enterprises increasingly approach trustworthy AI deployment. Organizations need systems that can extend human intelligence while remaining governable, auditable, and aligned with human oversight. Understanding AI as a derived form of intelligence clarifies why layered governance, evaluation, and operational controls matter so deeply.

PODCAST SERIES

The AI Revolution in Medicine, Revisited

Join Microsoft’s Peter Lee on a journey to discover how AI is impacting healthcare and what it means for the future of medicine.

Listen now Opens in a new tab

Looking ahead, we believe phenomenology offers more than a critique of AI—it offers a framework for understanding its promise. AI systems reveal something profound about human cognition itself: that meaning can be formalized, extended, and scaled in powerful new ways.  The central societal risk of AI thus turns out to be kicking away the ladder of its origins in human experience and cognition – misinterpreting AI as a rival intelligence that diminishes our humanity and thus, in turn, diminishes the true promise of AI itself. 

The question, then, is not whether AI will replace human intelligence. It is how we can responsibly build systems that extend human understanding while remaining grounded in the world from which that understanding arises. If we mistake AI systems for autonomous minds, we risk over-trusting them. If we dismiss them as trivial tricks, we risk overlooking one of the most important technological developments of our time. A more grounded interpretation recognizes both truths at once: AI is a genuine extension of human intelligence—and precisely because of that, humans remain responsible for how it is understood, governed, and used.

Opens in a new tab

The post Extending Human Intelligence Through AI appeared first on Microsoft Research.

At a glance

• MagenticLite is an agentic application that works across both the browser and local file system in a single workflow. Built as the next generation of Magentic-UI, it combines a redesigned app with a harness optimized for small models.
• MagenticBrain and Fara1.5 are small models designed for orchestration and computer-use tasks, respectively. Fara1.5 is the next iteration of Fara and delivers measurable gains on real-world browser tasks.
• Together, these releases explore how far agentic performance can be pushed with smaller models, codesigned tools, and an optimized execution harness.

Today, Microsoft Research AI Frontiers releases MagenticLite (opens in new tab), an experimental agentic application designed for small models. As the next generation of Magentic-UI, it works across the browser and local file system in a single workflow.

MagenticLite is powered by two purpose-built models: MagenticBrain, for reasoning, delegation, and terminal use, and Fara1.5, a computer-use model family for browser-based tasks. The three components were designed to work together as a single system. The result is an agent that runs efficiently, keeps data on the user’s machine, and supports a broad range of agentic tasks. It also points toward a broader goal: capable agents that can run directly on users’ hardware.

The project is built around a key research bet: that agentic capability depends on tool orchestration and action rather than knowledge alone. That insight makes it possible to use smaller models while still enabling a broad range of agentic tasks at a fraction of the cost.

MagenticLite also reflects how we approach agentic AI end-to-end—from training data and model design to orchestration, interaction design, and human oversight throughout the experience.

Figure 1. One experience, three components: MagenticLite, MagenticBrain, and Fara1.5. Included in this release

MagenticLite (opens in new tab)

The next generation of Magentic-UI, our experimental agentic experience, is powered by an agent harness rebuilt for small models, with an updated user interface informed by community feedback. It works across users’ browsers and local file systems in a single workflow.

MagenticBrain (opens in new tab)

MagenticBrain is MagenticLite’s planner, coder, and delegator in one. It turns vague requests into concrete plans, selects the right tool or subagent for each step, writes code when needed, and recovers should something break mid-task. 

Fara1.5

The next generation of our computer-use model family, Fara1.5 comes  in three sizes, with a flagship 9-billion-parameter model for most use cases. Fara1.5 sets new state-of-the-art (SOTA) results among small computer-use models and nearly doubles Fara-7B’s performance on web navigation, with sharper handling of forms, credentialed sites, and long-running tasks.

Each component is useful on its own, but they work best together. Codesigning the app, models, and the harness enables capable and reliable agentic performance at this scale.

Our research approach: Doing more with less

We started with a simple question: what does it take to make a small model genuinely good at agentic tasks? The answer spanned the full lifecycle—data generation, training objectives, model design, and orchestration had to be redesigned together rather than in isolation.

We identified requirements from real-world use cases like filling out forms, conducting browser research, and managing files locally, and built an evaluation dataset around them. Standard benchmarks capture part of the picture, but they are not always a direct measure of real-world usefulness. Scenario-based evaluations complemented those benchmarks and became a key signal for iterative improvement across both the models and the harness, as shown in Figure 2.

Figure 2. An iterative process for building agentic systems involves defining success criteria, evaluating performance, and refining the models or system design (or both). Then repeat.

For the user experience, we retained key elements from Magentic-UI, including visibility into the agent’s reasoning and actions, the ability for users to take direct control, and explicit approval at critical points. Based on recent user studies, we also made MagenticLite easier to learn and collaborate with through updated browser and chat views, designed to make it easier for users to understand the agent’s actions and intervene when needed. This is illustrated in Figure 3.

Figure 3. MagenticLite’s interface includes updated browser and chat views designed to make it easier to understand agent actions and intervene when needed. Azure AI Foundry Labs

Get a glimpse of potential future directions for AI, with these experimental technologies from Microsoft Research.

Azure AI Foundry Opens in a new tab System components Fara1.5: A computer-use model that outperforms its weight class

Fara1.5 is the next generation of our computer-use model family, which is available in three sizes, with a flagship 9B model recommended for most use cases. Fara1.5 achieves new SOTA performance among small computer-use models and nearly doubles Fara-7B’s performance on web navigation, with better handling of forms, credentialed sites, and long-running tasks.

Last November, we released Fara-7B, a small agentic model built for completing tasks in a web browser. It was trained using a novel synthetic data generation engine that enabled best-in-class performance. Fara1.5 is the next step in that bet: a family of three models (4B, 9B, 27B) based on Qwen 3.5, designed to close the gaps we saw in the prior release.

What’s new

State-of-the-art results. On the popular Online-Mind2Web benchmark, which contains 300 tasks across widely used web domains, Fara1.5 sets new SOTA results for models in its size class. Fara1.5 outperforms all similarly sized models and nearly doubles the performance of Fara-7B. The larger Fara1.5-27B variant achieves more than 90% performance on the same benchmark.

Figure 4. On the OnlineMind2Web benchmark, Fara‑1.5-9B achieves state-of-the-art performance among models in its size class and substantially outperforms prior models. 

Improved user experience. In addition to improvements on benchmarks, we improved the user experience of Fara1.5. Users should observe stronger performance on everyday tasks like filling out forms, handling logins for credentialed sites, and booking appointments. These improvements are driven by the next evolution of our FaraGen data generation pipeline. Alongside training on live websites, we also trained the model on highly realistic synthetic environments designed to simulate scenarios like logins and irreversible actions.

A native action space tuned for long-running tasks. Beyond clicks and keyboard actions, Fara1.5 has built-in tools to store key information in its context across hundreds of steps and ask the user for permission or preferences when needed, helping it stay coherent on tasks that span many minutes of real work.

Recalibrated critical points. Fara-7B was trained to detect critical points for activities like transactions, login flows, or irreversible submissions and flag them. In Fara1.5, we refined our design around critical points based on our learnings from real use, so safety triggers still occur when they should but do not block useful tasks, such as form-filling.

Figure 5. Fara1.5 pauses and requests user intervention when it detects a critical point, in this case during a sign-in to a LinkedIn account using email credentials.  MagenticBrain: The orchestrator model

MagenticBrain is a 14B-parameter orchestration model—planner, coder, and delegator in one. Fine-tuned from Qwen 3 14B, MagenticBrain was trained end-to-end within the MagenticLite harness with the same tool schemas and execution environment it will encounter at inference time. As a result, there is no gap between how it learned to orchestrate and how it runs.

In many agentic systems, orchestration (planning and coordination) is the most reasoning-intensive component, so teams have historically relied on their most capable models for this role. Our bet is that small models can handle this role without sacrificing capability. Two design choices make that possible.

The first involves combining multistep tool-calling trajectories—where the model learns to pick the right tool and call it correctly—with coding and terminal trajectories—where the right answer is sometimes five lines of Python, not a tool call. This is paired with tight coupling between the tool format used during training and inference.

The second is computer-use agent (CUA) delegation. A key part of the orchestrator’s job is knowing when not to act itself and instead handing off a task to Fara1.5. Our data pipeline includes explicit delegation trajectories: sequences where the orchestrator recognizes a browser or user interface (UI) task, issues a structured handoff to the CUA model, waits for the result, and resumes the task. The result is an orchestrator model that reasons, codes, calls tools, and delegates fluidly within a single 14B footprint. We are releasing MagenticBrain which is designed for use with MagenticLite. 

Figure 6. MagenticBrain is a small orchestration model that can break down a natural-language request into smaller steps, select the right tools, write code when needed, and delegate browser tasks to Fara1.5. The Harness: Built for small models

The harness combines the orchestrator and browser-use models into a single workflow. Three design choices matter most:

• Step-by-step planning. The harness plans incrementally, keeping the system flexible and enabling smoother course correction and recovery throughout long-running tasks.
• Active context management. Small models have smaller effective context windows and degrade faster as context grows. The harness actively curates what each model receives at each step, keeping prompts focused, surfacing only the necessary information, condensing earlier interactions into concise summaries, and offloading the rest, so the orchestrator and Fara1.5 remain effective across long tasks.
• Delegation through subagents. Rather than relying on a single small model for every task, the orchestrator acts as the main agent and delegates specialized work to subagents. This means handing off browser tasks to Fara1.5. This pattern plays to the strengths of small language models by allowing each model to handle a narrower, more specialized part of the problem. It also lays the foundation for future expansion: later versions could introduce additional subagents and run them in parallel for richer, more efficient workflows.

The harness preserves the human-in-the-loop guarantees from Magentic-UI 1.0. Critical points across both browser and code actions still pause for explicit user approval, and the entire system runs inside Quicksand (opens in new tab), an open-source wrapper created for a QEMU-based sandbox, which isolates browser sessions and code execution from the host system.

Figure 7. Overview of the MagenticLite architecture. The system uses a layered architecture spanning the front end, harness, models, and sandboxed execution environment. See it in action

MagenticLite can perform a wide range of tasks across the browser and local file system, such as filling out forms, making appointments, organizing local files, and searching for and analyzing information.

MagenticLite | Fill expense forms demo MagenticLite | Find and book a restaurant demo MagenticLite | Find prices for recipe ingredients demo MagenticLite | Organize local files demo Try it, and build with us

MagenticLite, MagenticBrain, and Fara1.5 are research releases intended to support continued exploration and development. We are releasing them to encourage experimentation, evaluation, and feedback from the broader community.

• MagenticLite is an updated release of Magentic-UI, it’s available on GitHub (opens in new tab). 
• MagenticBrain is available on Microsoft Foundry (opens in new tab). 
• Fara1.5 models are available on Microsoft Foundry (opens in new tab). 

Contributors

• Agentic experience: Cheng Tan, Maya Murad, Weili Shi
• Agentic harness: Adam Fourney, Tyler Payne
• Fara1.5: Alexey Taymanov, Andrew Zhao, Aravind Rajeswaran, Corby Rosset, Hussein Mozannar, Luiz Do Valle, Spencer Whitehead, Vibhav Vineet, Zach Nussbaum, Sahil Gupta, Yadong Lu
• MagenticBrain: Ahmed Elgohary Ghoneim, Akshay Nambi, Amir Saeidi, Caio César Teodoro Mendes, Harkirat Behl, Karan Gupta, Pashmina Cameron, Pranav Vajreshwari, Shital Shah, Yash Lara, Yash Pandya
• Collaborators: Abhishek Gowami, Amanda Swearngin, Michael Harrison, Sara Abdali, Sarthak Harne, Vidhisha Balachandran
• Project leads: Ahmed Awadallah, Rafah Hosn
• Sponsors: Ahmed Awadallah, Ece Kamar, Rafah Hosn, Saleema Amershi, Shital Shah

Opens in a new tab

The post MagenticLite, MagenticBrain, Fara1.5: An agentic experience optimized for small models appeared first on Microsoft Research.

At a glance

• Vega lets users prove facts from government-issued credentials — age, personhood, professional status — without revealing the credential itself. The credential never leaves the device. 
• Zero-knowledge proofs are generated in under 100 ms on a commodity client device with no trusted setup, making private identity verification practical at scale. 
• Fold-and-reuse proving means repeated presentations — to different services or through AI agents — skip most of the expensive work after the first proof. 
• Vega targets real-world formats like mobile driver’s licenses and the EU Digital Identity Wallet, is built in Rust, and will be open sourced soon.

AI is transforming how people interact with digital services, from AI-powered assistants to autonomous agents that act on a user’s behalf. As these capabilities grow, so does the value of strong digital identity: users need reliable ways to establish trust, whether proving they are human or sharing a credential with an AI-mediated service. Government-issued credentials are still the strongest foundation for trust, but today’s verification methods often require people to hand them over. As AI agents begin acting on behalf of humans and interacting with decentralized systems, the need for fast, privacy-preserving ways to prove credentials will only grow.

These needs are already materializing in policy. Governments are moving quickly to formalize digital identity. The EU Digital Identity (EUDI) framework aims to make digital wallets available to all EU citizens, and efforts like the EU’s age-verification blueprint and the UK’s Online Safety Act mandate government ID-based methods for age checks. Application providers face a double bind: they must either use less accurate approaches like AI-based age estimation, or compromise user privacy by requiring ID uploads.

The credential gets uploaded, processed, sometimes stored, and eventually (hopefully) deleted. But high-profile breaches have repeatedly exposed government IDs that users shared for routine verification. These are not edge cases. They are the predictable consequence of a system that asks users to share their most sensitive documents to prove a single bit of information.

This is the question we set out to answer with Vega: Can we make it practical to prove something about a credential without ever revealing the credential itself?

The path to Vega: From idea to practice

Zero-knowledge proofs (ZKPs) are the cryptographic tool that makes this possible. The idea is simple: they allow a user to prove a claim, such as “I am over 21”, without revealing anything else. In practice, this means a user could prove their age from their driver’s license without the verifier ever seeing the license, whether to a website, an app, or a service mediated by an AI agent.  The proof works directly on the credential as issued, so the issuer does not need to change anything.

This is not a new idea. The challenge has always been practicality. Prior systems either require a trusted setup that had to be repeated whenever the logic changed, or they sacrificed performance to avoid the trusted setup, often producing large proofs in the process. For real-world use, the proof needs to be fast to generate, small enough to transmit quickly, and efficient enough to run on a mobile device.

We have spent several years working toward a practical solution. Privacy-preserving identity has been a motivating application (opens in new tab) throughout, and Vega’s proof system draws on several building blocks from that line of work:

• Spartan (opens in new tab) showed how to efficiently prove R1CS, a standard way to express statements for a general-purpose proof system, with succinct proofs and without a trusted setup.
• Nova (opens in new tab) introduced folding schemes, which let a prover compress many instances of a computation into one. 
• HyperNova (opens in new tab) showed that Nova’s folding also provides a key building block for zero-knowledge: folding a real instance with a random instance hides the underlying secret data, a technique dubbed “NovaBlindFold.”
• NeutronNova (opens in new tab) provided the most efficient folding scheme for handling a batch of instances at once.

Vega puts these building blocks together into a single proof system. A key design goal is simplicity. Spartan, Nova, and NeutronNova are composed in a direct way, and the circuit is built from a small number of standard components, with no exotic multi-field constructions and no trusted setup. On top of this simple foundation, Vega adds the ability to reuse work across multiple proofs of the same credential and a new way to achieve zero-knowledge with minimal overhead. The result is a system that is easy to audit, extend to new credential formats, and deploy.

Performance

Vega generates a zero-knowledge proof of age from a typical mobile driver’s license, about 2 kilobytes (KB), in 92 miliseconds (ms) on a commodity client device. The resulting proof is 108 KB and can be verified in 23 ms. No trusted setup is required. The prover key is 464 KB; it fits comfortably on any phone. For smaller credentials, proving drops to 62 ms, with 83 KB proofs, and 17 ms verification. In practice, a user taps a button to present a credential, and 92 ms later the proof is done. The service learns only the requested fact; the credential never leaves the phone.

PODCAST SERIES

The AI Revolution in Medicine, Revisited

Join Microsoft’s Peter Lee on a journey to discover how AI is impacting healthcare and what it means for the future of medicine.

Listen now Opens in a new tab Under the hood: Fold, reuse, and lookup

Vega’s speed comes from two ideas: fold-and-reuse proving and lookup-centric circuit design. The figure below shows the proving pipeline end to end.

Vega’s proving pipeline. Work is split into two phases. The once-per-credential phase splits the credential into step and core circuits and commits reusable data. The once-per-presentation phase re-randomizes cached commitments for unlinkability, folds all SHA-256 step instances into one via NeutronNova, proves the folded step and core circuits with Spartan, and applies zero-knowledge via NovaBlindFold. The final output is a 108 kB proof generated in 92 ms and can be verified in 23 ms.  The hashing problem, and how folding solves it

A credential proof must do two expensive things: hash the credential bytes with SHA-256 and verify the issuer’s digital signature. Signature verification would normally be the bottleneck, but Vega avoids that cost by working in a field where the signature arithmetic is native. As a result, hashing becomes the dominant cost. SHA-256 works by applying the same compression function to one 64-byte block at a time. A straightforward circuit simply unrolls all of these iterations, so its size grows with the length of the credential. For a typical mobile driver’s license, that is 30 blocks of compression, all captured in a single circuit.

We take a different approach. Instead of unrolling the entire hash, we define one small “step” circuit that proves a single SHA-256 compression step, and we instantiate it once per block. Because these step instances are structurally identical, we can use NeutronNova’s folding scheme to collapse them into a single instance. The prover does work to fold the 30 step instances into one, but this folding cost is modest. Spartan then only needs to prove a single step-sized circuit alongside a separate “core” circuit that handles the rest of the checks, including signature verification and age predicates, rather than a monolithic circuit with 30 unrolled blocks. The proving key only needs to describe one step and one core, so it stays small regardless of credential length.

There is a subtle privacy issue here to address. Credentials vary in length, and if the circuit size varied with the credential, that would leak information. To prevent this, all step circuits share a committed table of intermediate digests. The core circuit selects the appropriate digest using a private index. If the prover selects the wrong entry, the issuer’s signature check fails.

Making it zero-knowledge, cheaply

A proof system needs to be zero-knowledge: the verifier should learn nothing beyond the claim being proved. Existing approaches to achieve this are often complex to engineer and can add significant overhead to the prover. We found a simpler way.

A standard first step is to commit to every message the prover sends using hiding cryptographic commitments, so the verifier sees commitments rather than values. The harder question is to prove that those hidden values would have passed the verifier’s checks. We express those checks as a small constraint system, just a few hundred constraints, since the verifier only performs a logarithmic number of operations. We then fold this constraint system with a random instance via Nova’s folding scheme. This step hides the underlying data, so the zero-knowledge overhead scales with this small constraint system, not the full secret data.

Proving once, presenting many times

A user who presents their credential to one website will likely present it again to another, and another. In a world where AI agents handle many of these interactions on a user’s behalf, the same credential may need to be presented dozens of times a day. The credential itself does not change between these presentations. What changes is the session nonce, a fresh random value from the verifier, and possibly the date or the predicate threshold.

Vega takes advantage of this structure by splitting the prover’s secret data into three parts. The shared data (SHA-256 tables) and the precommitted part, such as the issuer signature and field locations are computed and committed once when the credential is first loaded. The online part, such as the device signature and today’s date, is committed fresh each time. Before each proof, the precomputed commitments are refreshed with new randomness, which is cheaper than recomputing them and ensures that two proofs about the same credential cannot be linked.

Avoiding the parser

Another important part of Vega’s efficiency comes from how it handles the credential format. A mobile driver’s license is encoded in Concise Binary Object Representation (CBOR), and building a full CBOR parser as a circuit would be both complex and expensive. But we realized we do not actually need a parser. The credential bytes are signed by a trusted issuer, so we know they are well-formed. We only need to reach in and grab specific fields.

We treat the credential as a byte-addressable lookup table. The prover says, “the device public key starts at byte 847” and supplies the bytes. The circuit checks three things: that the bytes actually match the authenticated credential, that the right CBOR prefix appears at the start of the field so the prover cannot claim the wrong field, and that the addresses are contiguous so the prover cannot splice bytes from unrelated locations. This replaces an entire parser with a handful of lookups.

The same lookup idea powers length-hiding hashing, as described above: the circuit builds a table of all intermediate SHA-256 digests and picks the correct one at the point where the real message ends.

Device binding

A zero-knowledge credential proof is only useful if it is tied to the person holding the credential. Without device binding, someone who obtains a leaked credential could generate valid proofs for any session. This matters even more in a world of AI agents: if an agent can present a proof on behalf of a user, we need cryptographic assurance that the proof originated from the user’s device, not from an attacker or an unauthorized agent.

Vega addresses this by requiring the holder’s device to sign a fresh session nonce with the device private key, which is bound to the phone’s secure element. The circuit extracts the device public key from the credential via lookup and verifies the device signature over the session nonce hash. Because the device private key never leaves the secure hardware, possession of the signed credential alone is not sufficient to produce a valid proof.

Where this leads

Vega is implemented in Rust and will be open sourced soon. The proof system powering Vega is already available as the open-source spartan2 (opens in new tab) project on GitHub. The paper, joint work with Darya Kaviani, will be presented at the upcoming IEEE Symposium on Security and Privacy in San Francisco. 

While we focused on mobile driver’s licenses as a concrete and timely application, especially given emerging frameworks like the EU Digital Identity wallet, the proof system and circuit techniques are general. They apply to any credential format with a stable byte encoding and a digital signature.

We see several directions where the same primitive becomes increasingly important.

Agents carrying identity on behalf of humans. As autonomous AI agents begin acting on behalf of people, whether booking travel, interacting with services, or entering agreements, those agents will need to prove facts about the human they represent. For example, “my principal is over 18” or “my principal is a licensed physician.” The agent should be able to carry these proofs without ever holding the underlying credential. A zero-knowledge proof generated on the human’s device, bound to the agent’s session via device binding, lets the agent present identity signals without holding secrets.

Bridging off-chain identity to on-chain systems. Decentralized systems increasingly need real-world identity signals, such as KYC compliance, accredited investor status, and jurisdiction checks. Today, this is handled by uploading documents to a centralized intermediary, who then issues an on-chain attestation. The user loses privacy twice: once to the intermediary, and again on chain, where the attestation may be linkable across interactions. A ZKP over an off-chain credential could bridge this directly: the user proves a fact from their government-issued credential, and the on-chain verifier receives only the proof. No intermediary sees the credential, and rerandomization ensures repeated proofs are unlinkable.

As digital identity mandates expand and AI reshapes how humans and agents establish trust, the need for privacy-preserving credential verification will only grow. We see Vega as one step in a broader shift: from a world where proving a fact about yourself requires giving up your identity, to one where cryptography lets you keep it.

Opens in a new tab

The post Vega: Zero-knowledge proofs for digital identity in the age of AI appeared first on Microsoft Research.

Situs judi IDN Slot online yang resmi dan terbaik adalah tempat untuk player yang ingin melakukan taruhan dengan cara online. di dalamnya kamu akan menemukan permainan sabung ayam yang sudah terkenal di Indonesia. game sabung ayam sendiri adalah permainan yang sangat disukai oleh para pecinta ayam aduan tidak hanya di Indonesia saja tapi juga di berbagai belahan dunia. Dikarenakan adanya larangan perjudian, sekarang seluruh pecinta ayam aduan melakuka taruhan dengan sistem online. karena itu kamu bisa mencoba game ini di agen judi resmi dan terpercaya untuk dapatkan keseruan tanpa batas di dalamnya.

Beragam Keunggulan Yang Ditawarkan Situs Sabung Ayam Online Resmi Indonesia

Kebanyakan petaruh di Indonesia yang melakukan taruhan sabung ayam diwajibkan untuk memilih agen atau situs judi sabung ayam terbaik terlebih dahulu. Karena ketika pemilihan agen dapat dilakukan oleh player, tentu saja hal ini akan memudahkan jalannya dalam mendapatkan keuntungan dengan mudah. agen judi sabung ayam terbaik sendiri menawarkan beberapa keungguln yang membuat petaruh suka dan jatuh hati saat bermain di dalamnya. berikut ini sudah ada keunggulan yang akan kamu temukan di dalam situs judi sabung ayam resmi untuk para player di indonesia:

• Fitur Live Streaming

Untuk keunggulan yang akan kamu dapatkan pertama kali adalah live streaming. Jadi perlu diketahui, lewat fitur yang satu ini, kamu akan menemukan sebuah perlombaan secara langsung. Fitur live streaming memungkinkan para player untuk merasakan sensasi bermain yang sangat mirip seperti pada bandar darat langsung. Karena itu kebanyakan player akan lebih memilih bermain game sabung ayam bersama agen judi yang menyediakan ftur live streaming di dalamnya supaya taruhan lebih menyenangkan.

Para player yang ingin bermain dapat masuk ke dalam pertandingan lewat stus atau aplikasi. Jadi cobalah untuk temukan agen-agen yang memiliki fitur ini di dalamnya. karena ketika kamu ada di dalam sebuah agen judi sabung ayam dengan fitur seperti ini, itu artinya kamu sudah berhasil dapatkan agen terbaik. disini kamu bisa melakukan taruhan dengan aman dan nyaman serta mendapatkan hasil yang begitu menggiurkan.

• Hadir untuk semua kalangan

Kemudian, kamu juga akan menemukan banyak sekali player yang ikut bermain di dalam agen judi seperti ini. karena itu, game ini hadir untuk semua kalangan player yang membuatnya semakin populer. Game ini bisa diakses dengan mudah oleh player karena alat main yang digunakan hanyalah sebuah smartphone yang dihubungkan ke jaringan internet saja.

Jadi apabila kamu sudah menemukan jaringan internet di dalam smartphone milik kamu, kamu bisa akses sabung ayam online kapan saja dan dimana saja. kamu juga dapat menikmati permainan ini dengan penawaran tanpa batas yang membuat game ini sangat sayang bila dilewatkan begitu saja. jadi cobalah untuk melakukan pemilihan situs sabung ayam sampai menemukan agen seperti ini.

• Terjamin kEamanannya

Dan yang terakhir adalah mendapatkan game sabung ayam yang sudah terjamin keamanannya. Ini adalah salah satu keunggulan yang juga akan kamu dapatkan dari situs judi sabung ayam. Jadi apabila saat ini kamu mengikuti taruhan sabung ayam secara online, keamanan yang ada di dalam agen patut untuk kamu perhatikan dengan benar.

Pasalnya ketika kamu berada di dalam sebuah agen yang keamanannya tidak begitu terjamin, tentu saja kamu harus memperhatikan sistemnya dulu di dalam agen. Karena semua player yang bermain berhak mendapatkan keamanan pada saat berada di dalam agen. Keamanan dan kenyamanan adalah dua hal penting yang akan membantu player untuk bisa dapatkan keuntungan di setiap harinya. player yang bermain game taruhan online juga tidak perlu khawatir jika nanti tidak bisa mendapatkan keseruan pada game yang dimainkan.

Itulah beberapa keunggulan yang akan kamu dapatkan saat berada di dalam agen judi sabung ayam online resmi dan terpercaya. jadi apabila saat ini kamu tertarik dengan game ini, kamu harus temukan situs-situs dengan semua daftar keunggulan di atas untuk dapatkan keuntungan di setiap harinya.

Originally posted 2022-07-12 00:42:47. …

Bermain game judi Joker123 apk online adalah salah satu aktivitas yang saat ini sedang banyak dilakukan oleh player. aktivitas ini disukai oleh player karena bisa mendatangkan penghasilan dalam jumlah yang besar. karena itu, apabila saat ini kamu suka dengan taruhan sabung ayam, pastikan kamu bertaruh dengan strategi. Jika kamu punya strategi untuk bermain game sabung ayam, kesempatan kamu dalam mendapatkan kemenangan akan jauh lebih besar. kamu juga bisa menikmati hasil yang menggiurkan lewat kemenangan yang sudah berhasil diraih.

Berikut Ini Beberapa Strategi Main Sabung Ayam Online Yang Jarang Diketahui Oleh Player

Banyak petaruh mendambakan kemenangan dalam game sabung ayam yang dimainkan. Karena itu, jika kamu salah satunya, maka strategi dalam permainan harus kamu ketahui sejak awal. Jika kamu tahu strategi apa saja yang mesti dilakukan pada saat betting, hal ini akan membantu kamu dalam mendapatkan penghasilan yang besar. nah berikut ini sudah kami rangkum beberapa strategi untuk yang ingin bermain game sabung ayam dengan sistem online:

• Memilih Pertandingan yang Tepat

Dikarenakan ada banyak pertandingan sabung ayam yang akan ditemukan di agen judi terpercaya, maka kamu perlu mencari pertandingan yang memang sudah diketahui dengan baik. Banyanya pertandingan sabung ayam membantu para petaruh untuk memilih yang benar-benar memguntungkan. Jangan pernah berpikir jika semua pertandingan bisa kamu nikmati. jadi sebaiknya cari informasi yang banyak dan lengkap terkait pertandingan yang akan diikuti nanti. Jika sudah mengetahui pertandinganya, barulah kamu bisa dapatkan kemenangan dalam game dengan mudah.

• Amati Hasil Riwayat Pertandingan Terdahulu

Kemudian, strategi kedua untuk player yang ingin bermain game judi sabung ayam adalah mengamati hasil riwayat pertandingan dari kedua ayam yang diadu. Nantinya, kamu akan bertemu dengan ayam berwarna merah dan biru. Disini kamu harus pandai dalam memilih ayam yang dirasa bisa memenangkan pertarungan. Tapi untuk melakukan analisa, dibutuhkan informasi yang lengkap. Kamu bisa perhatikan hasil riwayat dari kedua ayam yang akan diadu.

Biasanya di agen judi sabung ayam online, player bisa menemukan hasil riwayat tersebut dengan mudah. informasi seperti ini tentu saja dibutuhkan oleh player. apalagi yang baru saja masuk ke dalam dunia taruhan adu ayam online itu sendiri. jadi bagi para pecinta ayam aduan, lakukan strategi yang kedua ini dan kamu bisa dapatkan kemenangan dengan mudah.

• Modal Harus Dikelola dengan Baik

Strategi main game sabung ayam yang ketiga adalah modal harus dikelola dengan baik. Jadi buat yang ingin bermain taruhan sabung ayam, kamu harus pastikan jika modal yang akan dikeluarkan sudah melalui perhitungan yang matang. Jangan pernah berpikir jika uang yang kamu punya saat ini bisa kamu jadikan chip. Kamu harus perhatikan dulu berapa jumlah chip yang dibuthkan supaya nanti memudahkan proses deposit yang akan kamu lakukan.

Kebanyakan petaruh pemula langsung bertaruh dengan modal yang banyak.padahal jika hal ini dilakukan akan membuat taruhan yang dilakukan player justru tidak bisa memberikan keuntungan ataupun penghasilan. Maka dari itu, kamu tetap harus membatasi penggunaan modal yang akan dikeluarkan di setiap harinya. karena ini adalah bagian dari strategi yang perlu dilakukan oleh player yang bertaruh. Jika sudah mengaturnya, kerugian besar pasti tidak akan pernah kamu rasakan.

• Bermain dI Situs Terbaik

Dan yang terakhir adalah bermain game sabung ayam di situs judi terbaik. ini merupakan strtegi bermain game judi sabung ayam ketiga yang mesti dilakukan player. jadi untuk yang ingin bermain game sabung ayam, coba pilih dan pilah situsnya dulu. Jika kamu sudah menemukan situs judi terbaik, kamu pasti akan mendapatkan tempat yang bisa berikan kenyamanan untuk playernya.

Itulah beberapa strategi main game judi sabung ayam online yang jarang diketahui oleh player. jadi untuk petaruh yang ingin bermain harus mengikuti strategi di atas untuk bisa dapatkan peluang menang yang besar. jika kamu bisa dapatkan kemenangan dalam permainan sabung ayam, silahkan tarik dananya untuk dapatkan untung menjanjikan. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat.

Originally posted 2022-06-08 00:34:09. …

Memang sekarang ini banyak sekali game judi joker123 online yang beredar di internet atau dunia maya dengan begitu bebasnya. Meski game judi dimainkan via onine, tetap saja harus ada modal untuk bisa mengakses dan menikmati keseruan pada game tersebut. begitu pun dengan game judi poker online, semua yang bermain game poker pastinya harus mempelajari dan memahami bagaimana caranya agar modal yang dibawa bisa memberikan hasil yang luar biasa. Karena itu, coba simak beberapa cara di bawah ini untuk pemula yang ingin bermain game poker tapi membawa modal dalamjumlah sedikit.

Hal-Hal Yang Perlu Dilakukan Saat Main Poker Online Memakai Modal Kecil

Permainan poker tidak dapat dipungkiri adalah game judi online yang membutuhkan modal bermain di dalamnya. Modal yang diperlukan pada saat bermain game poker adalah uang asli. Karena itu, ketika kamu berhasil dapatkan kemenangan, maka kemenangan tersebut akan membantu kamu untuk dapatkan penghasilan dalam jumlah yang sangat besar. jadi sudah tidak perlu heran lagi mengapa saat ini banyak petaruh yang bermain game poker dengan modal kecil. Jika kamubisa melakukan taruhan dengan modal kecil, kamu pasti akan bertaruh dengan aman. berikut ada beberapa hal yang sebaiknya dilakukan saat main poker dengan modal kecil:

• MEnguasai Permainannya Dulu

Hal pertama yang mesti dilakukan oleh player pada saat bermain game poker memakai modal kecil adalah menguasai permainannya terlebih dahulu. Jadi disini kamu harus tahu jika penguasaan terhadap permainan judi poker sangat diperlukan oleh player. karena ketika kamu menguasai permainannya dengan baik, akan ada banyak hal positif yang bisa kamu dapatkan nanti.

Jika kamu termasuk salah seorang pemain baru atau pemula, mungkin kamu perlu waktu yang cukup banyak agar bisa mempelajari dan memahami aturan dalam game poker dengan baik. Jika kamu sudah melakukannya, barulah kamu boleh melakukan taruhan dengan uang asli dengan pemahaman yang kamu miliki. Karena kamu pasti bisa mengolah kartu yang didapatkan dengan benar jika penguasaan terhadap permainan sudah kamu dapatkan.

• Memakai Konsentrasi Tingkat Tinggi

Kemudian, kamu juga perlu memakai konsentrasi tingkat tinggi pada saat bermain game poker. Ini adalah hal kedua yang perlu dilakukan oleh player. jangan pernah berpikir jika segala kondsii bisa kamu pakai untuk bermain game judi poker online. pasalnya kamu hanya bisa memenangkan permainan poker jika berada dalam konsentrasi. Kamu harus berkonsentrasi penuh pada taruhan dan fokus dengan segala tahapan yang kamu lalui untuk dapatkan kemenangan dengan mudah.

Kebanyakan player di Indonesia yang bermain tanpa konsentrasi justru akan mengalami kerugian dalam jumlah yang sangat besar. karena itu, kamu harus pastikan jika waktu dan tempat yang dipergunakan untuk bermain sudah tepat. pasalnya hanya dengan cara itu sja, kamu pasti bisa dapatkan taruhan yang lebih gampang untuk dimenangkan.

• Memanfaatkan Trik Jitu

Trik dibutuhkan oleh player pada saat bermain game judi poker. Salah satu trik yang tidakboleh sampai kamu lewatkan adalah trik bluffing atau menggertak. Karena disini kamu harus tahu jika trik bluffing akan sangat membantu kamu untuk mengalahkan player laiin yang duduk di meja taruhan online. jadi trik ini harus kamu lakukan dengan penuh keberanian agar player lain percaya dan segera keluar.

Jika kamu memakai trik yang satu ini, pastikan kamu melakukannya di moment yang tepat. Tidak masalah meski saat ini kartu yang kamu miliki tidak begitu bagus. Jika kamu punya kartu yang tidak terlalu baik nilainya, kamu hanya perlu mengolahnya saja dan berani untuk bluffing. Karena tidak ada satupun player yang bisa mengetahui nilai kombinasi kartu yang kamu dapatkan saat ini. jadi coba untuk melakukan trik yang ketiga ini agar bisa memenangkan permainan denga mudah.

Itulah beberapa hal yang harus dilakukan oleh player bila bermain game judi poker online memakai modal dalamjumlah yang kecil. Jadi apabila saat ini kamu sedang tertarik untuk bermain taruhan poker, kamu boleh melakukan taruhan dengan sejumlah trik di atas. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat. 

Originally posted 2022-05-23 00:16:33. …

Beberapa cara sepertinya perlu kamu lakukan apabila ingin bermain game judi idnplay download online dengan aman dan nyaman. karena itu, apabila saat ini kamu mengikuti game sabung ayam, pastikan kamu melakukan taruhan dengan cara yang benar. Game ini sudah bisa diakses dan dinikmati dengan cara online. karena itu terdapat kemudahan pada saat mengakses permainannya. Kemudahan dalam mengakses game taruhan sabung ayam tentu saja dikarenakan akses ke dalam game yang hanya membutuhkan smartphone dan internet saja. jadi kamu bisa bermain dimanapun kamu mau dengan mudah.

Beberapa Cara Mengikuti Taruhan Sabung Ayam Online Dengan Aman

Berbeda halnya dengan game sabung ayam yang dimainkan secara langsung, permainan sabung ayam yang kini diakses via online tentu saja jauh lebih aman. karena kamu bisa akses game ini dimana saja yang kamu mau. Hanya dengan smrtphone dan internet saja, akses ke dalam game sudah bisa dilakukan dimanapun kamu mau. Karena itu, rata-rata player lebih suka bermain game sabung ayam dengan sistem online. jadi apabila kamu tetarik, coba simak cara mengikuti taruhan sabung ayam berikut ini agar prosesnya dapat berjalan dengan aman dan nyaman:

• Mendaftar di Situs Judi Resmi

Pertama, kamu harus melakukan pendaftaran di situs judi yang resmi. Ini menjadi cara pertama yang harus kamu lakukan apabila ingin mengikuti taruhan sabung aym secara online. pendaftaran yang dilakukan di dalam agen judi resmi akan membantu kamu supaya bisa dapatkan akun member dengan segera. Data-data yang diberikan ke dalam agen harus data asli. Jangan pernah berpikir jika kamu bisa pergunakan data orang lain pada saat mendaftar di dalam agen sabung ayam.

Siapkan semua data diri yang akan diperlukan pada saat mendaftar. Karena itu, apabila saat ini kamu tertarik untuk bermain nanti, tidak ada salahnya untuk melakukan persiapan yang matang. Pasalnya jika kamu mempersiapkan semuanya dengan matang, hal ini akan membantu kamu supaya bisa menyelesaikan proses daftar dengan mudah. kamu juga bisa mendapatkan akun member tanpa harus dalam waktu yang lama.

• Melakukan Deposit yang Pertama

Kemudian, kamu harus melakukan yang namanya deposit untuk pertama kalinya. Deposit ke dalam stus judi sabung ayam online adalah langkah kedua yang mesti dilakukan oleh player. jadi untuk yang saat ini melakukan transaksi deposit ke dalam agen judi sabung ayam, maka kamu perlu meminta terlebih dahulu nomor rekening agen  lewat cs yang bertugas. Tenang saja, cs akan membantu kamu supaya bisa mendapatkan nomor rekening terbaru milik situs sehingga tidak ada lagi kesalahan yang dilakukan player saat bertaruh.

Deposit ke dalam agen judi sabung ayam sudah semestinya dilakukan di waktu yang tepat. jadi untuk player yang ingin bermain game sabung ayam, jangan pernah bertransaksi jika kamu sendiri tidak tahu apakah bank dalam keadaan online atau tidak. Jadi saat deposit, kamu harus melakukannya ketika bank dalam keadaan online. Dengan begitu, transaksi akan berjalan dengan lancar dan kamu bisa mendapatkan chip untuk bermain taruhan di setiap harinya.

• Memulai Taruhan dengan Bet Kecil

Dan cara terakhir untuk yang ingin mengikuti taruhan sabung ayam adalah memulai taruhan dengan bet kecil. Jadi untuk yang saat ini ingin bermain game sabung ayam, kamu perlu memasang taruhan dengan bet kecil terlebih dahulu. Jangan buru-buru melakukan pemasngan taruhan dengan bet besar. karena kamu akan mengalami kerugian yang besar jika langsung mengikuti taruhan dengan bet besar.

Bermain game sabung ayam dapat dilakukan dengan bet besar dan juga bet kecil. Jika kamu bermain game sabung ayam dengan bet kecil, kemungkinan untuk kamu bisa mendapatkan kemenangan akan jauh lebih besar. berbeda dengan taruhan yang dilakukan dengan bet besar dimana kebanyakan petaruh akan lebih terfokus hanya pada kemenangan dan sisa uang yang dimiliki saja. sehingga mereka lupa dengan kekalahan dan kerugian yang kerap diberikan game ini untuk playernya.

Itulah beberapa cara mengikuti taruhan sabung ayam online yang aman untuk pemula. Jadi supaya kamu bisa bertaruh nanti, coba ikuti satu per satu semua cara main di atas untuk dapatkan untung yang besar.

Originally posted 2022-05-07 00:40:10. …

Dalam bermain game judi poker88 online, tentu kamu harus mengetahui terlebih dahulu sejumlah tips yang akan membantu kamu agar bisa menjalankan taruhan dengan baik. Tips bermain game judi poker sejatinya diperlukan oleh semua player terutama yang masih pemula. Karena ketika tips bermain game poker sudah diketahui oleh player, tentu hal ini akan membantu mempermudah proses taruhan yang akan dilakukan. maka dari itu, coba disimak dulu beberapa tips bermain game judi poker di bawah ini apabila ingin melakukan taruhan dengan mudah dan nyaman.

Beragam Tips Yang Diperlukan Jika Ingin Bermain Game Di Agen Poker Online

Pada saat bermain game judi poker, semua player tentu saja berharap jika mereka bisa mendapatkan hasil keuntungan dalam jumlah besar. tapi sayangnya, sebagai pemula, banyak hal yang sejatinya perlu kamu ketahui terlebih dahulu. Jika kamu tahu banyak hal tentang game yang dimainkan, tentu saja kemungkinan untuk kamu bisa dapatkan kemenangan akan semakin besar. karena itu, coba simak tips bermain game judi poker berikut ini agar kesempatan meraup untung besar akan semakin terbuka lebar:

• Membaca Info Tentang Aturan Main Poker

Pertama, coba baca informasi tentang aturan main game poker yang benar. Jadi untuk yang saat ini suka dengan game judi poker, kamu harus pastika jika informasi di dalam permainan poker sudah kamu dapatkan sejak awal. Banyak hal yang mesti diketahui oleh player salah satunya adalah kombinasi dalam game poker itu sendiri. jadi disini kamu harus mengetahui informasi tentang kombinasi yang ada di dalam game poker supaya bisa dapatkan susunan terbaik pada saat bermain taruhan.

Aturan main game poker lainnya yang perlu diketahui oleh player adalah stategi main yang akan dibutuhkan atau berguna pada saat bermain. jadi kamu harus tahu jika strategi dalam game poker juga dibutuhkan. Salah satu strategi yang sangat populer di dalam dunia betting adalah strategi bluffing. Jadi kamu bisa melakukan bluffing untuk menggertak player lain agar mau keluar dari taruhan yang dimainkan.

• Modal Tampil

Kemudian. Pada saat bermain game judi poker, kamu juga harus punya yang namanya modal tampil. Player yang ingin bermain game poker sudah sepatutnya melakukan deposit terlebih dahulu. Apabila sudah melakukan deposit, barulah uang yang dibawa ke dalam permainan disetorkan ke dalam rekening agen. Dengan uang tersebut, kamu bisa bermain taruhan poker di setiap harinya. kamu bisa mengikuti permainan poker tanpa harus menunggu waktu-waktu tertentu.

Dalam game poker, chip memang begitu dibutuhkan oleh semua player yang bertaruh. Maka dari itu, apabila saat ini kamu tengah tertarik untuk bermain judi poker online, jangan pernah beranggapan jika game poker ini bisa kamu akses atau mainkan tanpa chip atau modal di dalamnya. tanpa adanya modal, game apapun tidak akan bisa diakses termasuk game judi poker itu sendiri.

• Bermain Sabar

Dan yang ketiga adalah bermain game taruhan poker dengan penuh kesabaran. Ini menjadi tips selanjutnya yang tidak boleh dilupakan oleh player di Indonesia. Karena ketika kamu berharap untuk terjun ke dalam game taruhan poker, tentu saja kesabaran menjadi salah satu hal yang sangat dibuthkan disini. Kamu bisa dapatkan banyak kemenangan dan keuntungan bila lebih bersabar dalam menjalankan taruhan online.

Sudah banyak petaruh di Indonesia yang saat ini melakukan taruhan dengan sikap terburu-buru. Bukan hanya memberikan efek kerugian dalam jumlah yang besar saja, jika kamu buru-buru mengikuti kegiatan betting yang ada khawatirnya nanti kerugian dalam jumlah besar juga akan kamu alami nanti. Kesabaran adalah salah satu teknik bermain yang sangat penting untuk dilakukan oleh para player indonesia.

Itulah beberapa tips yang harus dilakukan oleh player apabila ingin bermain bersama agen judi poker online yang terbaik. jadi apabila saat ini kamu mengikuti semua tips bermain di atas, kemugkinan untuk kamu bisa dapatkan keuntungan akan semakin besar. bahkan kamu juga bisa menikmati kesuksesan lewat game ini di setiap harinya. selamat mencoba.

Originally posted 2022-04-10 00:30:54. …

Pembuatan akun member di dalam agen judi idnplay poker online adalah salah satu informasi yang pastinya akan dibutuhkan oleh semua player pemula di indonesia. karena player pemula yang bermain game judi poker akan membutuhkan trik-trik supaya proses pembuatan akun member dapat berjalan mudah dan nyaman. trik membuat akun judi poker sudah sepatutnya dipelajari oleh pemula. Jadi jika kamu salah satu pemula yang saat ini tertarik dengan game poker, coba simak dulu beberapa trik membuat akun judi di bawah ini yang harus dipelajari oleh pemula.

Beragam Trik Untuk Player Yang Ingin Membuat Akun Judi Poker Online

Semua yang sudah terjun ke dalam dunia taruhan pasti ingin mencoba game judi poker yang kini bisa diakses dengan sistem online. terdapat begitu banyak perbedaan yang dimiliki game poker offline dan online. karena itu, jika kamu belum pernah mencoba game ini dengan sistem online, tentu kamu perlu menyimak dulu uraian kali ini. pasalnya banyak sekali hal penting yang sepatutnya diketahui termasuk salah satunya adalah panduan membuat akun judi poker. Berikut ini diantaranya trik membuat akun judi poker yang perlu dipelajari oleh pemula:

• Main di Situs yang Direkomendasikan Orang-orang

Pertama, kamu harus mainkan game judi poker di situs yang sudah direkomendasikan banyak orang. Ini adalah cara main pertama yang perlu dilakukan oleh player. jika kamu bermain game judi poker, kamu tidak boleh salah dalam memilih situs judi. Situs yang dipilih harus situs yang terpercaya. adapun langkah memilih situs poker adalah melihat lisensi resmi dalam situs judi itu sendiri. jadi kamu harus mencari situs judi poker yang sudah mendapatkan sertifikat sebagai situs resmi terlebih dahulu.

Kemudian, kamu juga perlu melakukan taruhan di dalam situs yang sudah memiliki fasilitas dan layanan terlengkap di dalamnya. jadi untuk yang saat ini ingin bermain game judi poker, kamu harus perhatikan dulu apakah situs yang dipilih adlah situs yang sudah dilengkapi dengan pelayanan yang nyaman atau tidak. Karena situs judi terbaik pasti akan memberikan pelayanan terbaik untuk para player yang bermain.

• Siapkan Dana

Kemudian, kamu perlu menyiapkan dana untuk bisa deposit ke dalam situs judi poker online. Bagi yang ingin bermain game poker, kamu perlu memiliki dana dan rekening atas nama kamu sendri. Jika kamu belum membuat rekening bank, silahkan buat dengan memakai nama kamu sendiri. karena pihak agen tidak akan memproses transaksi yang nama akun banknya berbeda dengan nama pemilik akun judi yang dibuat.

• Mengisi Form Data

Langkah ketiga untuk player yang ingin membuat akun judi poker adalah mengisi form data. Jadi apabila kamu sudah menemukan situs judi dan menyiapkan dana yang cukup, ini adalah langkah ketiga yang perlu dilakukan. silahkan isi data-data yang benar. Adapun data yang sebaiknya diisi dengan data kamu sendiri adalah nama akun atau username, nomor rekening bank yang digunakan, jenis bank yang digunakan dan banyak lagi yang lain.

Jika kamu ingin mendapatkan kemudahan dalam melakukan pengisian data diri, usahakan untuk mempersiapkan data-data yang diperlukan. Persiapan data diri sebelum proses pendaftaran dilakukan adalah salah satu langkah yang mesti dilakukan oleh player. karena itu, kamu bisa isi form data dengan cara atau trik satu ini.

• Memulai Taruhan

Dan langkah terakhir yang perlu dilakukan adalah memulai taruhan. ini adalah salah satu langkah membuat akun judi yang terakhir kali mesti dilakukan oleh player. jika kamu sudah memulai taruhan online, itu artinya kamu bisa melakukan taruhan kapan saja. tapi disini kamu harus periksa dulu apakah taruhan yang kamu lakukan sudah kamu mengerti dengan baik atau tidak. Jika tidak, usahakan untuk mempelajari terlebih dahulu aturan main di dalamnya.

Itulah beberapa trik membuat akun judi poker online yang sudah sepatutnya dipelajari dan dipahami oleh semua pemula di Indonesia. jika kamu sudah mempelajarinya, kamu pasti bisa membuat akun member dengan segera. Bahkan waktu yang dibutuhkan nanti hanya beberapa menit saja jika semua langkah sudah benar atau sesuai.

Originally posted 2022-03-25 00:07:14. …

Apabila kamu saat ini begitu tertarik untuk bermain game judi PKVGames online, tentu kamu harus tahu alasan mengapa game ni begitu digilai player di Indonesia. diantara banyaknya games di indonesia saat ini, para player akan lebih suka dengan game sabung ayam. Tentu bukan tanpa alasn mengapa banyak peminat judi online di indonesia suka dengan game ini. Jadi perlu kamu ketahui, game sabung aym adalah game taruhan online yang sangat menarik dan menyenangkan. Jika kamu bermain game sabung ayam, itu artinya kamu tidak perlu repot pergi keluar rumah untuk bisa akses game ini. cukup smartphone dan internet saja, game ini bisa kamu akses dengan mudah.

Berikut Ini Beberapa Alasan Yang Membuat Game Sabung Ayam Online Digilai Oleh Player

Game sabung ayam yang dimainkan secara online bisa kamu akses dan nikmati dengan memakai smartphone dan internet. Jika dulu game ini bisa diakses dengan cara pergi ke sebuah tempat khusus dulu, berbeda dengan sekarang. Kamu sudah bisa mengikuti permainan dengan hanya menggunakan sebuah smartphone. Bahkan akses ke dalam game pun bisa dilakukan dimana saja yang diinginkan. Apabila kamu gemar memainkan game secara online, berikut ini ada beberapa hal menarik yang akan kamu temukan nanti:

• Lebih Murah

Jika dibandingkan dengan permainan judi sabung ayam via offline, game sabung ayam yang dimainkan secara online akan jauh lebih murah. Inilah yang membuat para petaruh sangat suka dengan game judi yang dimainkan secara online. pasalnya untuk mengakses game ini, para player hanya perlu ponsel pintar, internet dan modal puluhan ribu rupiah untuk bisa mengakses game ini. jadi tidak perlu repot melakukan taruhan dengan modal besar karena modal sedikit sudah bisa membantu kamu untuk dapatkan keuntungan yang menjanjikan.

Meski taruhan sabung ayam diakses dengan memakai sistem online, tetap saja para player harus punya modal untuk bertaruh. Karena itu, dengan modal bermain inilah, kamu pasti akan dapatkan taruhan yang lebih menguntungkan. Bukan Cuma itu saja, kamu juga akan dapatkan taruhan yang sangat menyenangkan karena fasilitas betting yang tersedia di dalam agen sabung ayam itu sendiri.

• Banyak Pilihannya

Kemudian, kamu juga akan menemukan lebih banyak pilihan pada saat game sabung ayam dimainkan secara online. pilihan game sabung ayam yang diakses secara online jauh lebih banyak. tak heran jika para player yang bermain game nanti akan menemukan kemudahan dalam memilih jenis yang akan dimainkan. Di dalam agen sabung ayam terpercaya, para player dapat memilih turnamen mana yang akan diikuti pad saat betting nanti.

Maka dari itu, untuk yang saat ini gemar bermain game sabung ayam, jangan pernah melupakan keunggulan yang kedua ini. kamu bisa memanfaatkan beragam pilihan yang ada di dalam agen sabung ayam online terprcaya untuk dapatkan kemenangan dengan mudah. kamu juga bisa dapatkan kesenangan lewat permainan yang kamu ikuti nanti.

• Banyak Bonusnya

Dan yang ketiga adalah menemukan banyak bonus yang untungnya sangat menggiurkan. Jadi untuk para player yang ingin bermain judi sabung ayam, bonus di dalam permainan bisa kamu nikmati di setiap harinya. tapi disini kamu harus tahu jika bonus di dalam agen sabung ayam sangatlah beragam. Kamu akan menemukan bonus mulai dari bonus untuk pendatang baru, bonus bagi yang melakukan deposit d setiap harinya, bonus rollingan dan banyak lagi.

Karena itu, jika kamu ingin bermain game sabung ayam, kamu tidak boleh lupa jika di dalam agen judi sabung ayam terdapat bonus yang akan meningkatkan penghasilan kamu dalam bertaruh. Jika kamu sudah mendapatkan banyak bonus, keuntungan besaar pasti akan segera didapatkan.

Itulah beberapa hal yang membuat permainan judi sabung ayam online lebih digilai player. karena itu, jika kamu sudah melakukan taruhan sabung ayam di dalam agen judi yang terbaik, taruhan akan berjalan dengan mudah. prosesnya sangat menyenangkan sehingga semua petaruh pasti akan betah dan nyaman meski bertaruh dalam waktu lama. Selamat mencoba.

Originally posted 2022-03-03 00:36:34. …

Pada saat bermain game judi login pragmatic play online, para player diwajibkan untuk mengetahui dulu apa saja trik-trik bermain yang akan membantu mereka supaya bisa dapatkan kemenangan dengan mudah. trik bermain game poker tidak hanya dibtuuhkan oleh yang masih pemula saja tapi yang pro dan handal sekalipun akan memerlukan trik supaya bisa dapatkan kemenangan dalam taruhan poker online. ketika kamu bermain dengan sejumlah trik, tentu saja kemenangan pasti akan jauh lebih gampang untuk didapatkan. Karena itu, trik bermain game poker sejatinya begitu dibutuhkan oleh semua player terutama yang masih pemula. Jika kamu salah satunya, coba simak terus pembahasannya.

Trik-Trik Yang Sangat Dibutuhkan Saat Main Game Poker Online

Banyak petaruh di Indonesia yang saat ini dibuat kebingungan lantaran tidak memahami trik bermain game poker dengan baik. Padahal ketika kamu terjun ke dalam taruhan poker yang dinikmati via online,tentu saja hal ini akan membantunya agar bisa dapatkan kemenangan lebih gampang. Sudah menjadi rahasia umum jika player yang bermain game poker ingin dapatkan kemenangan sekaligus terhindar dari kata kekalahan. Karena itu, coba simak beberapa trik berikut ini agar kamu bisa dapatkan kemenangan pada permainan judi poker:

• Pertimbangkan Banyak Hal Terlebih Dahulu

Di dalam permainan judi poker, para player dituntut untuk membuat pertimbangan-pertimbangan terlebih dahulu. Banyak hal yang sejatinya harus dipertimbangkan oleh player terutama setelah melihat kartu yang ada di tangan dan di atas meja. Player yang ingin bermain game poker bisa mengikuti permainan ini dengan sangat mudah dengan cara menghafal semua kombinasi dalam permainan ini. jika sudah bisa menghafal kombinasi dalam permainan poker, hal ini akan membantu player untuk dapatkan kemenangan lebih mudah.

Banyak hal yang tidak boleh dilupakan pad saat memasang taruhan pada permainan poker. Para player yang bermain game poker harus mempertimbangkan jumlah uang yang dikeluarkan. Player yang sudah berada di meja taruhan pun harus tahu dan pandai dalam membuat keputusan apakah akan lanjut atau tidak.

• Cerdas dalam Melakukan Bluffing

Kedua, cobalah untuk cerdas dalam melakukan bluffing. Ini menjadi trik kedua yang bisa dipelajari oleh pemula dan player pro di Indonesia. bluffing sendiri mejadi salah satu teknik yang dikenal oleh para player poker online. pasalnya dari sekian banyak strategi yang ada, sepetrinya kebanyakan player lebih memilih strategi satu ini untuk dapat mengalahkan lawan dalam bermain taruhan poker. Lawan main game poker biasanya akan keluar dari room setelah mendapatkan gertakan seperti ini.

Hanya saja, pada saat membuat gertakan kepada player lawan, pastikan kamu punya kartu yang memang memiliki potensi menang lebih besar. tapi jika tidak, sebaiknya cari moment terbaik untuk kamu bisa melakukan strategi yang satu ini. karena jika kamu tidak punya kartu dengan nilai yang baik tetapi berani melakukan gertakan seperti ini, khawatirnya nanti taruhan yang kamu lakukan justru hanya memberikan kegagalan.

• Bermain dengan Tenang

Dan yang terakhir adalah mainkan game ini dengan penuh ketenangan. Ini juga menjadi salah satu hal yang begitu dibutuhkan oleh semua player yang tengah bermain game poker. Jadi ketenangan dalam bermain game poker dibutuhkan oleh semua petaruh yang ada di indonesia. jadi apabila kamu melakukan taruhan pkoer dengan sistem online, ketenangan dalam bertaruh adalah salah satu hal yang penting untuk dimiliki semua player.

Jika kamu bisa bersikap tenang dan santai pada taruhan yang dijalankan, sudah pasti hasilnya nanti akan jauh lebih baik. Kamu bisa mendapatkan hasil yang sangat maksimal dari taruhan yang dijalankan. Sebab semua petaruh akan mendapatkan kesempatan terbaik mereka dalam meraih kombinasi terbaik jika bermain dengan penuh ketenangan seperti ini.

Demikian informasi mengenai trik poker online yang dibutuhkan oleh player agar bisa dapatkan banyak kemenangan. Jika kamu bisa mengikuti semua trik dalam permainan poker di atas, tentu hal ini akan membantu kamu untuk bisa dapatkan peluang menang dan untung yang jauh lebih menjanjikan. Selamat mencoba dan semoga bermanfaat.

Originally posted 2022-01-09 00:21:19. …

Permainan judi s128 apk adalah salah satu game yang diminat oleh kalangan penjudi di Indonesia. peminat game ini datang dari semua kalangan. Jadi tak heran jika kebanyakan petaruh di Indonesia lebih suka dengan game ini dibanding permainan judi online yang lain. apabila kamu tertarik untuk bermain game poker dengan cara online, pastikan kamu sudah paham dengan panduan dasar di dalamnya terlebih dahulu. Pemahaman tersebut akan sangat berguna supaya kamu bisa dapatkan keuntungan besar dengan cara yang mudah.

Beragam Trik Agar Dapatkan Kemenangan Dalam Game Judi Poker Online

Cara menentukan pemenang dalam game ini adalah player yang bisa bertahan sampai akhir. Jadi apabila kamu bermain game judi poker, pastikan kamu selalu bertahan hingga di level akhir atau sampai tidak ada satu pun player yang duduk bersama kamu di dalam meja taruhan poker. Maka dari itu, usahakan untuk dapat melakukan taruhan dengan benar sehingga kemenangan bisa segera kamu dapatkan. Nah, bagi yang masih baru atau pemula dan belum pernah mempelajari trik bermain game poker, berikut ini sudah kami rangkum beberapa trik dapatkan kemenangan yang perlu kamu lakukan:

• Membawa modal yang cukup

Untuk trik bermain game judi poker yang pertama adalah membawa modal yang cukup. Jadi untuk para playeryang ingin bermain game poker, pastikan kamu sudah mengetahui berapa jumlah modal yang akan dibawa ke dalam taruhan. pasalnya modal memegang peranan penting untuk player yang ingin bertaruh. Jika kamu punya modal yang cukup, kemenangan bukanlah hal yang sulit didapat. Bahkan dengan modal yang kamu miliki, kamu juga bisa mainkan game poker berulang kali dengan mudah dan praktis.

Nah, untuk player yang saat ini ingin bermain game poker, kamu harus lakukan yang namanya deposit dulu. Jadi uang yang kamu punya bisa disetorkan ke rekening milik situs. Jika sudah disetorkan, modal yang semula berupa uang asli akan berubah menjadi chip. Dengan chip ini, kamu bisa bermain taruhan kapan saja kamu mau. Bahkan kamu juga bisa mengakses dan menikmati permainan dimana saja dengan mudah dan nyaman.

• Berpindah Posisi

Kemudian, trik jitu kedua untuk player yang ingin dapatkan kemenangan dalam game judi poker online adalah berpindah posisi. Ini adalah salah satu cara terbaik untuk player yang ingin menang. Jadi buat player yang ingin bermain game poker, kamu boleh berpindah ke kursi yang lain jika kursi yang kamu duduki saat ini masih belum bisa memberikan kamu banyak kemenangan.

Sudah banyak petaruh yang berhasil dapatkan kemenangan ketika mereka mengambil semua peluang yang ada. Jadi apabila saat ini kamu ingin bermain game poker, berpindah posisi menjadi langkah kedua yang tidak boleh sampai kamu lewatkan begitu saja. kamu harus pindah ke posisi atau meja yang lain untuk dapatkan kesempatan menang lebih besar.

• Tentukan Waktu yang Pas

Dan yang terakhir adalah menentukan waktu yang pas untuk bermain taruhan online. waktu bermain game judi poker sebenarnya bisa kapan saja. mengingat game ini selalu tersedia 24 jam di setiap harinya. jadi kamu bisa menikmati game ini kapan saja baik di pagi hari, siang, bahkan di waktu dini hari sekalipun.

Jika kamu ingin mengejar kemenangan dalam taruhan poker, maka waktu yang pas adalah salah satu solusi yang tepat untuk kamu bisa dapatkan keuntungan. Jadi buat yang ingin bermain game poker, pemilihan waktu disini begitu dibutuhkan oleh player. Jika kamu sudah berhasil menemukan waktu yang tepat, kemungkinan untuk kamu dapatkan kemenangan akan semakin mudah. kamu bisa bermain dengan penuh dan fokus jika waktu yang digunakan saat bettingsudah tepat.

Itulah beberapa trik jitu untuk dapatkan kemenangan dalam game judi poker online. jadi apabila saat ini kamu sudh mengikuti semua trik di atas dengan baik, coba lihat hasil yang didapatkan. Karena petaruh yang bermain dengan trik yang tepat akan mendapatkan hasil keuntungan yang jauh lebih besar. selamat mencoba.

Originally posted 2022-01-08 00:14:24. …

Hari-hari ini, kita menghabiskan lebih banyak waktu di internet daripada sebelumnya. Salah satu konsekuensi yang tidak diinginkan dari revolusi digital adalah semakin populernya hiburan online. Judi Download Joker123 online adalah salah satu hiburan yang menarik perhatian orang-orang di seluruh dunia. Bermain judi secara onlineatau di perangkat seluler telah menjadi cara paling populer untuk bersantai bagi banyak orang. Judi berbasis online  berada di garis depan tren ini, menawarkan hiburan yang cepat, menyenangkan, dan objektif. Pada artikel ini, kami akan menunjukkan kepada kamu bagaimana memilih permainan atau game pada judi dengan baik.

Cara Pilih Permainan Judi Online

Beragam cara dapat kamu lakukan apabila ingin mendapatkan permainan judi yang terbaik. meski tidk mudah, tapi pemilihan game judi adalah salah satu hal yang mesti dilakukan. berikut ini sudah kami rangkum informasi untuk player yang ingin memilih permainan pada judi secara online. Beberapa diantaranya adalah sebagai berikut.

• Pilih Yang Bisa Menghasilkan Banyak Uang

Sebelum kamu dapat menemukan permainan yang sempurna untuk diri kamu sendiri, kamu harus terlebih dahulu mengidentifikasi komponen terpenting dari permainan kamu. Tidak mengherankan jika banyak pemain ingin menghasilkan uang sebanyak mungkin, tetapi bagaimana kamu memilih permainan yang tepat untuk itu? Jika kamu mencari keuntungan yang cukup besar untuk berhenti dari pekerjaan harian kamu, kamu disarankan untuk mencari permainan judi online yang populer karena kerap memberikan hasil besar untuk para playernya.

Biasanya game-game seperti ini adalah game yang hanya mengedepankan hoki semata. Tapi meski bisa memberikan hasil yang besar, tetap saja para player yang bertaruh harus pandai dalam melakukan taruhan dengan teknik yang cemerlang. Ini akan membantu kamu untuk bisa dapatkan kemenangan meski game yang dimainkan adalah game yang hanya mengedepankan keberuntungan.

• Pilih Untuk Mencari Kemenangan Berulang

Beberapa orang memainkan permainan slot termasuk judi dengan harapan memenangkan jackpot besar, sementara yang lain lebih memilih probabilitas tinggi untuk memenangkan jackpot kecil secara teratur. Ada beberapa jenis permainan atau game judui yang dirancang untuk memungkinkan kamu memenangkan hadiah kecil seperti itu secara teratur. Hanya saja, untuk dapat memenangkan game-game yang seperti ini, tetap dibutuhkan teknik dan usaha di dalamnya.

Kamu juga perlu melakukan latihan di setiap harinya supaya semakin mengenal permainan yang akan diikuti nanti. Karena semua petaruh yang ingin mencari kemenangan berulang harus pandai dan jeli dalam memilih permainan. Jika berhasil temukan kemenangan berulang dalam taruhan yang dimainkan, kamu pasti akan meraup hasil besar. meski bermodalkan puluhan ribu, tetap saja untung hingga jutaan rupiah bisa segera kamu nikmati dengan mudah. 

• Maksimalkan permainan yang sudah dipilih

Bagi yang sudah berhasil menemukan permainan judi terbaik. pastinya kamu harus memaksimalkan keuntungan dalam taruhan yang dimainkan. Apalagi game yang kamu akses dan nikmati saat ini adalah game yang memakai uang asli di dalamnya. karena itu, penggunaan uang asli dalam game taruhan online sudah sepatutnya menjadi motivasi untuk kamu melakukan taruhan dengan giat.

Karena hanya dengn cara ini saja, kamu bisa dapatkan kesempatan besar dalam meraih yang namanya kemenangan. Kamu juga bisa meningkatkan penghasilan kamu dalam bertaruh ketika game-game yang dipilih adalah game yang sudah sesuai dengn basic atau kapasitas kamu sebagai seorang petaruh. 

• Berhenti Setelah Menang

Jangan lupa, setelah kemenangan besar berhasil didapatkan, hentikan segera taruhannya. Karena ketika kamu menghentikan taruhan yang kamu mainkan, hal ini akan sangat membantu kamu untuk dapatkan hasil dari kemenangan yang sudah diraih. Maka dari itu, sudah sepatutnya untuk kamu menghentikan semua taruhan yang kamu lakukan apabila kemenangan berhasil dicapai. Tapi disini kamu harus tetapkan target menang agar tahu kapan harus berhenti dari taruhan. 

Itulah tadi beberapa cara menentukan permaiann dalam hal bermain judi online. Semoga artikel ini dapat bermanfaat untuk kamu, khususnya yang ingin memulai keberuntungan pada permainan sejenis ini. Ingatlah untuk terus memastikan jika kamu telah tepat dalam mengambil langkah karena jika salah sedikitpun maka kamu akan menemui kerugian.

Originally posted 2022-09-01 00:46:49. …

Ce qui est toujours plaisant lors de montée de version d’un outil, restera toujours la découverte des nouveautés  et ensuite … le recherche délicate des fonctions d’origine … sans parler des fonctions désormais absentes … A chaque migration, l’outil ...

Il est vraiment difficile d’arriver à suivre toutes les nouveautés et autres informations diverses et variés sur SharePoint et Office 2016, On peut passer à coté de certaines …pas d’une nouveauté mais plutôt d’une disparition, d’une feature deprecate...

The lower layers in the modern computing infrastructure are written in languages threatened by exploitation of memory management errors. Recently deployed exploit mitigations such as control-flow integrity (CFI) can prevent traditional return-oriented programming (ROP) exploits but are much less effective against newer techniques such as Counterfeit Object-Oriented Programming (COOP) that execute a chain of C++ virtual methods. Since these methods are valid control-flow targets, COOP attacks are hard to distinguish from benign computations. Code randomization is likewise ineffective against COOP. Until now, however, COOP attacks have been limited to vulnerable C++ applications which makes it unclear whether COOP is as general and portable a threat as ROP. This paper demonstrates the first COOP-style exploit for Objective-C, the predominant programming language on Apple’s OS X and iOS platforms. We also retrofit the Objective-C runtime with the first practical and efficient defense against our novel attack. Our defense is able to protect complex, real-world software such as iTunes without recompilation. Our performance experiments show that the overhead of our defense is low in practice.

Modeling relation paths has offered significant gains in embedding models for knowledge base (KB) completion. However, enumerating paths between two entities is very expensive, and existing approaches typically resort to approximation with a sampled subset. This problem is particularly acute when text is jointly modeled with KB relations and used to provide direct evidence for facts mentioned in it. In this paper, we propose the first exact dynamic programming algorithm which enables efficient incorporation of all relation paths of bounded length, while modeling both relation types and intermediate nodes in the compositional path representations. We conduct a theoretical analysis of the efficiency gain from the approach. Experiments on two datasets show that it addresses representational limitations in prior approaches and improves accuracy in KB completion.

Time-travel debugging (TTD) lets developers step backward as well as forward through a program’s execution. TTD is a powerful mechanism for diagnosing bugs, but previous approaches suffer from poor performance due to checkpoint and logging overhead, or poor fidelity because important information like GUI state is not tracked. In this paper, we describe how to provide highperformance and high-fidelity TTD to programs written in managed languages. Previous high-performance debuggers treat components external to the program like the GUI as black boxes, but that is not sufficient for highfidelity time-travel. Instead, we advocate for a gray-box approach that keeps these components live and in sync with the program during time-travel. The key insight is that managed runtime APIs expose most of the functionality required to do this; where it does not, we extend the runtime with a small number of non-intrusive interrogative interfaces. To demonstrate the power of our gray-box approach, we implement ReJS, a time-traveling debugger for web applications. ReJS imposes imperceptible tracing overhead, and its logs typically grow less than 1 KB/s. As a result, ReJS is performant enough to be deployed in the wild; real client machines can ship buggy execution traces across the wide area to developer-side machines for debugging.