Robôs cada vez menores, velocidades cada vez maiores, isso é realmente impressionante. Mas onde está a verdadeira inovação? Está em fazer com que os sistemas autônomos apresentem provas concretas, e não apenas digam "confie em mim".
É exatamente essa a direção que um projeto de rede de raciocínio verificável está seguindo. O seu livro branco técnico, 《Uma Rede de Raciocínio Verificável》, detalha toda a estrutura do quadro de validação on-chain — não com promessas, mas através de mecanismos comprováveis que permitem que cada etapa do cálculo seja validada de forma independente. Imagine: as decisões tomadas pela IA não apenas podem ser rastreadas, mas também podem ser reexecutadas e confirmadas por nós de validação na cadeia. Isso muda fundamentalmente o modo de confiança entre sistemas de inteligência artificial e usuários, passando de uma confiança passiva para uma validação ativa. Essa abordagem é crucial para construir sistemas de IA autônomos confiáveis.
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
Gosto deste método sem truques, a verificação na cadeia é muito melhor do que ficar a fazer bravatas
A execução e rechecagem na cadeia realmente resolveram muitos problemas, finalmente alguém tornou a questão da confiança algo concreto
Decisões de IA são rastreáveis e reavaliáveis, só assim é que se pode confiar, é mais confiável do que promessas vazias
Espera aí, e o desempenho, será que o número de nós de validação consegue acompanhar?
O mecanismo de prova parece bom, só tenho medo de ser mais uma coisa superficial
A verdadeira solução está aqui, a confiança passiva já devia ter sido eliminada há muito tempo
Ver originalResponder0
LiquidatorFlash
· 01-13 16:04
A validação na cadeia parece boa, mas a questão-chave é — como é que o mecanismo de taxa de garantia deste quadro foi projetado? Assim que um nó de validação apresentar uma falha, o limiar de risco de liquidação será acionado instantaneamente?
Ver originalResponder0
Ramen_Until_Rich
· 01-13 15:49
A BarbieQ voltou, mais uma história de validação na cadeia, mas desta vez parece que realmente pode ser implementada?
A computação verificável tem sido discutida há anos, o ponto crucial é como será a eficiência na prática...
Executar novamente a decisão de IA na cadeia? Não dizem que assim as taxas de gás podem arruinar as pessoas?
A mudança no modo de confiança eu apoio, só tenho medo de ser mais um projeto de PPT
Finalmente alguém leva a sério a questão da caixa preta da IA, acho que essa abordagem é realmente forte
Ver originalResponder0
Gm_Gn_Merchant
· 01-13 15:47
A validação na cadeia realmente é interessante, finalmente alguém a levar a sério a questão da confiança
Na verdade, em comparação com aquelas demonstrações vistosas, o verdadeiro caminho é mostrar o processo de cálculo de forma transparente
Isso é exatamente o que eu estava esperando, não basta falar de números, os dados têm que falar por si mesmos
Sinto que agora a combinação de IA e blockchain finalmente encontrou um caminho confiável
Mas o mais importante é a implementação prática, um white paper bonito é fácil, o que conta mesmo é conseguir fazer funcionar
Robôs cada vez menores, velocidades cada vez maiores, isso é realmente impressionante. Mas onde está a verdadeira inovação? Está em fazer com que os sistemas autônomos apresentem provas concretas, e não apenas digam "confie em mim".
É exatamente essa a direção que um projeto de rede de raciocínio verificável está seguindo. O seu livro branco técnico, 《Uma Rede de Raciocínio Verificável》, detalha toda a estrutura do quadro de validação on-chain — não com promessas, mas através de mecanismos comprováveis que permitem que cada etapa do cálculo seja validada de forma independente. Imagine: as decisões tomadas pela IA não apenas podem ser rastreadas, mas também podem ser reexecutadas e confirmadas por nós de validação na cadeia. Isso muda fundamentalmente o modo de confiança entre sistemas de inteligência artificial e usuários, passando de uma confiança passiva para uma validação ativa. Essa abordagem é crucial para construir sistemas de IA autônomos confiáveis.