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I have been looking into decentralized AI infrastructure and I keep thinking about how important verification's going to be. Now AI can make things that look really good but we are not always sure if they are correct. What I like about the Mira approach is that it does not just take what the AI says as true. Instead it tests the AI output to make sure it is right. The Mira approach turns the things the AI says into claims that can be checked and it lets many different models look at these claims on their own. This makes the system more responsible which is something that most AI systems do not have today. I think that this kind of verification network could be very important if we want AI to work well in the world. The Mira approach and its verification network are things that I think about a lot when I consider decentralized AI infrastructure and how verification is going to be more important, than generation.
#Mira @Mira - Trust Layer of AI $MIRA
#Mira @Mira - Trust Layer of AI $MIRA
Perché l'IA ha bisogno di un'infrastruttura di verifica. Il mio punto di vista dopo aver studiato il design di Mira
Negli ultimi anni, l'IA ha fatto progressi incredibili. I modelli possono scrivere saggi, generare codice e persino creare immagini o video. Ma più esploro come funzionano questi sistemi, più mi rendo conto che l'intelligenza senza affidabilità è una base. L'IA è come un edificio che ha bisogno di una base su cui stare.
Mentre studiavo le idee presentate nel Whitepaper di Mira, un tema continuava a tornarmi in mente: l'IA non fallisce perché manca di conoscenza, fallisce perché manca di verifica. Continuavo a pensare a questa idea e a come si relaziona all'IA.
Mentre studiavo le idee presentate nel Whitepaper di Mira, un tema continuava a tornarmi in mente: l'IA non fallisce perché manca di conoscenza, fallisce perché manca di verifica. Continuavo a pensare a questa idea e a come si relaziona all'IA.
Ripensare l'affidabilità dell'IA: perché la verifica decentralizzata è il livello
Dopo aver letto il Whitepaper di Mira, ho iniziato a pensare a quanto sia potente l'IA, ma anche a quanto sia fragile. Parliamo spesso di modelli linguistici e di quanto siano bravi a parlare, essere creativi e lavorare velocemente. Ma se guardiamo più da vicino, possiamo vedere che i sistemi di IA hanno una limitazione: si basano sulla probabilità. Non "sanno" davvero le cose come gli esseri umani. Fanno solo previsioni. Le previsioni, non importa quanto siano buone, possono essere sbagliate. A volte questo errore si presenta come qualcosa che non è vero. A volte si presenta come un pregiudizio. Non importa quanto sia grande o ben addestrato un singolo modello, questo problema non scompare mai realmente.
Ho esaminato come funziona Mira e ciò che noto è che affronta un problema con l'IA: non è sempre affidabile. L'IA può dare risposte che sembrano buone. Questo non significa che siano giuste. Mira affronta questo problema in un modo.
* Scomponendo le risposte in affermazioni che possono essere verificate.
* Poi consente a una rete di modelli di concordare su ciò che è vero.
Ciò che penso sia davvero potente è il modo in cui utilizza l'economia per garantire che i nodi siano onesti.
I nodi devono mettere a rischio qualcosa di valore, quindi non ha senso per loro imbrogliare.
Non si tratta di rendere l'IA più grande e migliore; si tratta di rendere l'IA responsabile.
Per me questo sembra un passo verso avere un'IA che può funzionare autonomamente ed essere fidata.
Mira sta rendendo l'IA più affidabile.
Mira sta rendendo l'IA più degna di fiducia.
L'approccio di Mira è diverso.
L'approccio di Mira è più responsabile.
$MIRA #Mira @Mira - Trust Layer of AI
* Scomponendo le risposte in affermazioni che possono essere verificate.
* Poi consente a una rete di modelli di concordare su ciò che è vero.
Ciò che penso sia davvero potente è il modo in cui utilizza l'economia per garantire che i nodi siano onesti.
I nodi devono mettere a rischio qualcosa di valore, quindi non ha senso per loro imbrogliare.
Non si tratta di rendere l'IA più grande e migliore; si tratta di rendere l'IA responsabile.
Per me questo sembra un passo verso avere un'IA che può funzionare autonomamente ed essere fidata.
Mira sta rendendo l'IA più affidabile.
Mira sta rendendo l'IA più degna di fiducia.
L'approccio di Mira è diverso.
L'approccio di Mira è più responsabile.
$MIRA #Mira @Mira - Trust Layer of AI
Il Modello di Grafico Ibrido è un modo per premiare il lavoro reale
Quando stavo leggendo la documentazione di Fabric Foundation, mi sono imbattuto nel modello di Valore del Grafico Ibrido. Mi ha davvero fatto riflettere.
Questo non è qualcosa che di solito si vede nei sistemi blockchain.
Il Modello di Grafico Ibrido non premia le persone che partecipano in base a quanto denaro guadagnano o solo in base a quanto fanno.
Il Modello di Grafico Ibrido premia le persone in base a entrambe queste cose. Cambia l'importanza di ciascuna man mano che la rete invecchia.
All'inizio, ciò che le persone fanno è più importante perché il sistema è ancora in crescita.
Questo non è qualcosa che di solito si vede nei sistemi blockchain.
Il Modello di Grafico Ibrido non premia le persone che partecipano in base a quanto denaro guadagnano o solo in base a quanto fanno.
Il Modello di Grafico Ibrido premia le persone in base a entrambe queste cose. Cambia l'importanza di ciascuna man mano che la rete invecchia.
All'inizio, ciò che le persone fanno è più importante perché il sistema è ancora in crescita.
Più imparo su Fabric, più mi piace come controlla se tutto funziona correttamente. Non presume che i robot funzioneranno sempre perfettamente. Invece, presume che a volte potrebbero fallire.
* Si assicura che le persone responsabili dei robot siano responsabili di ciò che accade.
* Devono mettere un po' di soldi in gioco come garanzia.
* Altre persone osservano per assicurarsi che tutto sia a posto.
* Se qualcuno cerca di imbrogliare, finisce nei guai. Perde soldi.
Questo modo di fare le cose mi sembra maturo. Quando le macchine iniziano a svolgere lavori, non puoi semplicemente fidarti che funzioneranno.
Devi assicurarti che siano progettate per essere affidabili.
Fabric ha un modo di controllare se i robot stanno funzionando correttamente. Gli dà una sfida da completare.
Se cercano di imbrogliare, costa loro molti soldi.
Penso che questo sia il tipo di pensiero di cui abbiamo bisogno se i robot devono lavorare nel mondo.
Fabric presume che il fallimento sia possibile. Costruisce regole attorno ad esso.
Il sistema basato su sfide di Fabric è interessante perché rende imbrogliare non conveniente.
Penso che Fabric sia sulla strada giusta, con il suo modello di verifica.
Fabric mi fa davvero riflettere su come i robot possono lavorare.
@Fabric Foundation #ROBO $ROBO
* Si assicura che le persone responsabili dei robot siano responsabili di ciò che accade.
* Devono mettere un po' di soldi in gioco come garanzia.
* Altre persone osservano per assicurarsi che tutto sia a posto.
* Se qualcuno cerca di imbrogliare, finisce nei guai. Perde soldi.
Questo modo di fare le cose mi sembra maturo. Quando le macchine iniziano a svolgere lavori, non puoi semplicemente fidarti che funzioneranno.
Devi assicurarti che siano progettate per essere affidabili.
Fabric ha un modo di controllare se i robot stanno funzionando correttamente. Gli dà una sfida da completare.
Se cercano di imbrogliare, costa loro molti soldi.
Penso che questo sia il tipo di pensiero di cui abbiamo bisogno se i robot devono lavorare nel mondo.
Fabric presume che il fallimento sia possibile. Costruisce regole attorno ad esso.
Il sistema basato su sfide di Fabric è interessante perché rende imbrogliare non conveniente.
Penso che Fabric sia sulla strada giusta, con il suo modello di verifica.
Fabric mi fa davvero riflettere su come i robot possono lavorare.
@Fabric Foundation #ROBO $ROBO
La Fabric Foundation sta lavorando verso un futuro in cui umani e robot possono crescere insieme
Ultimamente ho pensato a come stanno avanzando la robotica e l'intelligenza artificiale. Sembra che ogni mese le macchine stiano diventando sempre migliori e stiano diventando una parte sempre più grande delle nostre vite quotidiane.. Continuo a chiedermi chi sia effettivamente a capo di tutto questo.
È allora che ho iniziato a interessarmi alla Fabric Foundation.
@Fabric Foundation non è un altro progetto che coinvolge robot. Quello che penso sia diverso è che non tratta i robot come qualcosa che una sola azienda può possedere. Invece, sta cercando di creare un sistema in cui molte persone possono contribuire e far parte di come funziona.
È allora che ho iniziato a interessarmi alla Fabric Foundation.
@Fabric Foundation non è un altro progetto che coinvolge robot. Quello che penso sia diverso è che non tratta i robot come qualcosa che una sola azienda può possedere. Invece, sta cercando di creare un sistema in cui molte persone possono contribuire e far parte di come funziona.
Una cosa di cui non vedo molte persone parlare in @Fabric Foundation è il suo design di emissione. La maggior parte delle reti ha un'offerta fissa di token. Sperano che più persone inizino a usarlo.. Fabric fa le cose in modo diverso. Le emissioni cambiano in base a come le persone stanno effettivamente utilizzando la rete e a quanto bene funzionano i servizi.
Questo è un cambiamento. Significa che le ricompense sono basate su come la rete sta effettivamente funzionando, non su ciò che le persone pensano possa fare. Se i robot non vengono utilizzati molto, il sistema cerca di far partecipare più persone. Se la qualità del servizio non è buona, le ricompense vengono ridotte.
Per me questo sembra un vero sistema economico piuttosto che solo un sacco di eccitazione. Non si tratta di costruire robot. Si tratta di costruire un sistema che può cambiare e crescere mentre le macchine e gli esseri umani lavorano insieme. Fabric riguarda davvero la creazione di un sistema che può evolversi nel tempo. Questo è ciò che penso sia così interessante, riguardo a Fabric e al suo design di emissione adattivo.
#ROBO $ROBO
Questo è un cambiamento. Significa che le ricompense sono basate su come la rete sta effettivamente funzionando, non su ciò che le persone pensano possa fare. Se i robot non vengono utilizzati molto, il sistema cerca di far partecipare più persone. Se la qualità del servizio non è buona, le ricompense vengono ridotte.
Per me questo sembra un vero sistema economico piuttosto che solo un sacco di eccitazione. Non si tratta di costruire robot. Si tratta di costruire un sistema che può cambiare e crescere mentre le macchine e gli esseri umani lavorano insieme. Fabric riguarda davvero la creazione di un sistema che può evolversi nel tempo. Questo è ciò che penso sia così interessante, riguardo a Fabric e al suo design di emissione adattivo.
#ROBO $ROBO
Il Design Economico di Mira: Perché gli Incentivi Contano di Più dei Modelli
Quando le persone guardano ai progetti di infrastruttura dell'IA, si concentrano sui modelli. Dataset, design migliori, più dettagli. Penso che una delle parti più trascurate dell'affidabilità dell'IA sia il design degli incentivi.
Ecco perché trovo interessante il setup economico di Mira. Non cerca solo di migliorare i risultati dell'IA a livello di modello. Costruisce un sistema in cui la pressione economica spinge i partecipanti a verificare onestamente.
Negli incentivi crypto, tutto è importante.
La Debolezza Nascosta della Verifica dell'IA
Se chiedi ai modelli di IA di verificare un'affermazione, sembra forte. Ma c'è un problema: i compiti di verifica spesso diventano domande strutturate con risposte limitate. In alcuni casi, indovinare casualmente diventa possibile.
Ecco perché trovo interessante il setup economico di Mira. Non cerca solo di migliorare i risultati dell'IA a livello di modello. Costruisce un sistema in cui la pressione economica spinge i partecipanti a verificare onestamente.
Negli incentivi crypto, tutto è importante.
La Debolezza Nascosta della Verifica dell'IA
Se chiedi ai modelli di IA di verificare un'affermazione, sembra forte. Ma c'è un problema: i compiti di verifica spesso diventano domande strutturate con risposte limitate. In alcuni casi, indovinare casualmente diventa possibile.
Più imparo sull'Intelligenza Artificiale, più penso che il grande problema non sia quanto sia intelligente. È se possiamo fidarci di essa.
@Mira - Trust Layer of AI tratta di questo problema in un modo che mi piace davvero. Creando un altro enorme modello e sperando che commetta meno errori, costruisce un sistema in cui molte persone controllano il lavoro delle IA. Ecco come funziona:
* Ogni risposta è suddivisa in affermazioni
* Molti modelli diversi controllano queste affermazioni
* I controllori sono motivati a essere onesti perché hanno qualcosa da perdere
Quello che trovo interessante è che questo sistema rende razionale per i nodi essere onesti. Devono mettere a rischio qualcosa di valore, quindi non ha senso per loro imbrogliare. Questo sembra un passo successivo per le criptovalute. Non solo mantenere le transazioni sicure, ma mantenere l'IA onesta.
$MIRA
#Mira
@Mira - Trust Layer of AI tratta di questo problema in un modo che mi piace davvero. Creando un altro enorme modello e sperando che commetta meno errori, costruisce un sistema in cui molte persone controllano il lavoro delle IA. Ecco come funziona:
* Ogni risposta è suddivisa in affermazioni
* Molti modelli diversi controllano queste affermazioni
* I controllori sono motivati a essere onesti perché hanno qualcosa da perdere
Quello che trovo interessante è che questo sistema rende razionale per i nodi essere onesti. Devono mettere a rischio qualcosa di valore, quindi non ha senso per loro imbrogliare. Questo sembra un passo successivo per le criptovalute. Non solo mantenere le transazioni sicure, ma mantenere l'IA onesta.
$MIRA
#Mira
Mira: Perché credo che la verifica decentralizzata sia lo strato per l'IA
Negli ultimi anni ho pensato molto a un problema fondamentale nell'IA: non possiamo ancora fidarci completamente dell'IA.
Penso a questo problema ogni giorno.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono molto potenti.
Possono scrivere codice, analizzare dati, redigere argomentazioni e spiegare argomenti complessi in pochi secondi.
Allo stesso tempo possono produrre informazioni errate con sicurezza.
Vedo questo come un problema.
Allucinazioni, pregiudizi e incoerenze non sono casi marginali. Sono limitazioni dei modelli probabilistici.
Questo è il divario che ha attirato la mia attenzione quando ho studiato Mira.
Penso a questo problema ogni giorno.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono molto potenti.
Possono scrivere codice, analizzare dati, redigere argomentazioni e spiegare argomenti complessi in pochi secondi.
Allo stesso tempo possono produrre informazioni errate con sicurezza.
Vedo questo come un problema.
Allucinazioni, pregiudizi e incoerenze non sono casi marginali. Sono limitazioni dei modelli probabilistici.
Questo è il divario che ha attirato la mia attenzione quando ho studiato Mira.
Ho appena scoperto @Mira - Trust Layer of AI . È davvero incredibile. Mira non si limita a prendere ciò che dice un'intelligenza artificiale. Analizza ciò che dice l'intelligenza artificiale in parti e ha molti diversi modelli di intelligenza artificiale che controllano ogni parte. Riceviamo solo una risposta che sappiamo essere corretta quando tutti questi diversi modelli sono d'accordo. Questo rende molto meno probabile che la risposta sia sbagliata o parziale.
Le persone che controllano le risposte devono anche fare un po' di lavoro per assicurarsi che siano corrette. Devono mettere in gioco alcuni dei loro token e fare controlli per assicurarsi che tutto sia a posto. Se svolgono un lavoro, vengono pagati.
Penso che Mira sia un'idea perché utilizza molti modelli diversi di intelligenza artificiale e un nuovo modo di usare il denaro per garantire che le risposte siano corrette. Questo mi fa pensare che finalmente possiamo fidarci di ciò che dice l'intelligenza artificiale.
Sono davvero entusiasta di Mira perché utilizza intelligenza e un nuovo modo di usare il denaro per dirci cosa è vero. Questo è un modo per assicurarci di ottenere le risposte giuste. Mira e il suo modo di usare intelligenza e denaro per ottenere la verità è qualcosa che penso sia davvero interessante.
#Mira $MIRA
Le persone che controllano le risposte devono anche fare un po' di lavoro per assicurarsi che siano corrette. Devono mettere in gioco alcuni dei loro token e fare controlli per assicurarsi che tutto sia a posto. Se svolgono un lavoro, vengono pagati.
Penso che Mira sia un'idea perché utilizza molti modelli diversi di intelligenza artificiale e un nuovo modo di usare il denaro per garantire che le risposte siano corrette. Questo mi fa pensare che finalmente possiamo fidarci di ciò che dice l'intelligenza artificiale.
Sono davvero entusiasta di Mira perché utilizza intelligenza e un nuovo modo di usare il denaro per dirci cosa è vero. Questo è un modo per assicurarci di ottenere le risposte giuste. Mira e il suo modo di usare intelligenza e denaro per ottenere la verità è qualcosa che penso sia davvero interessante.
#Mira $MIRA
Cosa mi piace davvero di @Fabric Foundation non sono i robot che hanno. È il modo in cui vogliono guadagnare da esso. Fabric non vuole che un'azienda sia responsabile di tutte le macchine. Vogliono creare una rete in cui le persone possano aiutare con abilità, informazioni e controllare se le cose sono corrette o hardware. In questo modo le persone possono far parte di come il sistema cresce.
Penso che sia un'idea che i robot possano avere parti che possono essere aggiunte o rimosse come blocchi. Queste parti possono essere come abilità che il robot può imparare. Mi piace che queste abilità possano essere sviluppate apertamente in modo che tutti possano vedere cosa sta succedendo. È anche positivo che Fabric voglia assicurarsi che il lavoro che i robot fanno sia reale e che le persone siano responsabili per ciò che fanno. Se i robot saranno parte delle nostre vite, voglio che siano realizzati in un modo che sia aperto e onesto, come ciò che Fabric sta facendo con la comunità per aiutare.
$ROBO #ROBO
Penso che sia un'idea che i robot possano avere parti che possono essere aggiunte o rimosse come blocchi. Queste parti possono essere come abilità che il robot può imparare. Mi piace che queste abilità possano essere sviluppate apertamente in modo che tutti possano vedere cosa sta succedendo. È anche positivo che Fabric voglia assicurarsi che il lavoro che i robot fanno sia reale e che le persone siano responsabili per ciò che fanno. Se i robot saranno parte delle nostre vite, voglio che siano realizzati in un modo che sia aperto e onesto, come ciò che Fabric sta facendo con la comunità per aiutare.
$ROBO #ROBO
C
ROBO
Prezzo
0,038431
Sono super entusiasta per l'@Fabric Foundation . Pensa che i robot dovrebbero condividere rapidamente la conoscenza affinché ogni nuovo robot possa imparare da migliaia di altri lontani.
Quello che mi piace è che vogliono costruire questa tecnologia in modo responsabile. Vogliono assicurarsi che i robot seguano valori mentre apprendono e migliorano.
L'idea di usare token per aiutare le persone a lavorare insieme e contribuire sembra intelligente. Non sembra una cosa di moda.
Sembra un futuro in cui tecnologia e persone lavorano insieme in modo equo.
Leggere di questo mi rende davvero speranzoso e ispirato.
Il Fabric Protocol sembra qualcosa che può davvero fare la differenza.
Si tratta di robot e persone che lavorano insieme.
L'attenzione è nel garantire che i robot siano allineati con ciò che le persone pensano sia giusto.
Questo mi dà speranza, per il futuro.
$ROBO #ROBO
Quello che mi piace è che vogliono costruire questa tecnologia in modo responsabile. Vogliono assicurarsi che i robot seguano valori mentre apprendono e migliorano.
L'idea di usare token per aiutare le persone a lavorare insieme e contribuire sembra intelligente. Non sembra una cosa di moda.
Sembra un futuro in cui tecnologia e persone lavorano insieme in modo equo.
Leggere di questo mi rende davvero speranzoso e ispirato.
Il Fabric Protocol sembra qualcosa che può davvero fare la differenza.
Si tratta di robot e persone che lavorano insieme.
L'attenzione è nel garantire che i robot siano allineati con ciò che le persone pensano sia giusto.
Questo mi dà speranza, per il futuro.
$ROBO #ROBO
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Il Futuro della Robotica Non Dovrebbe Appartenere a un Monopolio
Sembra che abbiamo chiuso gli occhi e improvvisamente i robot siano emersi dalla fantascienza e siano entrati nella nostra realtà quotidiana. Con le prestazioni dell'IA che aumentano rapidamente e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni ora che controllano attivamente i robot tramite codice open-source, la linea tra dati digitali e mondo fisico sta svanendo. Un futuro in cui viviamo e lavoriamo accanto a macchine altamente capaci sta rapidamente prendendo forma. Ma mentre osservo questo svilupparsi, una preoccupazione pressante oscura l'eccitazione: questa automazione fisica e digitale minaccia di concentrare un potere e una ricchezza senza precedenti nelle mani di poche enormi corporazioni. Siamo in piedi sull'orlo di un'economia "chi vince prende tutto", dove l'infrastruttura robotica di domani potrebbe facilmente diventare un ecosistema chiuso controllato da un'unica entità.
Stiamo tutti aspettando che l'Intelligenza Artificiale gestisca le questioni nel diritto e nella salute, ma le allucinazioni dell'Intelligenza Artificiale stanno ancora trattenendo l'Intelligenza Artificiale. Il Mira sottolinea una verità: un singolo modello di Intelligenza Artificiale avrà sempre un limite. Non puoi avere precisione senza introdurre pregiudizi nel sistema di Intelligenza Artificiale. L'approccio di Mira è diverso. Non stanno cercando di costruire un'Intelligenza Artificiale, ma piuttosto una rete decentralizzata per verificare l'Intelligenza Artificiale. Si tratta di andare oltre il punto in cui l'Intelligenza Artificiale è solo abbastanza buona, fino al punto in cui l'Intelligenza Artificiale si dimostra affidabile.
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
Ripensare l'affidabilità dell'IA come un problema di consenso
Ho letto il whitepaper di Mira e una cosa continua a rimanere nella mia mente: il whitepaper di Mira e il problema delle allucinazioni e dei bias dell'IA. Il whitepaper di Mira dice che questi non sono solo problemi con un modello o i suoi dati. Sono un problema che necessita di una soluzione che coinvolga l'intero sistema.
Ogni grande modello di linguaggio ha un problema quando viene addestrato. Se lo rendi più preciso avrà un bias sistemico. Se provi a ridurre il bias sarà meno preciso. Il whitepaper di Mira mi ha aiutato a capire questo. Dice che le allucinazioni si verificano quando un modello non è preciso e fornisce risposte che non sono coerenti o sono troppo sicure. D'altra parte, il bias è quando un modello non è accurato e fornisce risposte che non sono vere.
Ogni grande modello di linguaggio ha un problema quando viene addestrato. Se lo rendi più preciso avrà un bias sistemico. Se provi a ridurre il bias sarà meno preciso. Il whitepaper di Mira mi ha aiutato a capire questo. Dice che le allucinazioni si verificano quando un modello non è preciso e fornisce risposte che non sono coerenti o sono troppo sicure. D'altra parte, il bias è quando un modello non è accurato e fornisce risposte che non sono vere.
Super entusiasta per il futuro dell'IA e @Mira - Trust Layer of AI ! Il loro sistema di verifica decentralizzato è un vero cambiamento di gioco, IA allucinante nucleare nella testa. Immagina il mondo in cui tutte le uscite dell'IA sono valide. Questo è ciò che $MIRA sta costruendo. Trova il motore per un'IA più responsabile!
#mira $MIRA
#mira $MIRA
Decodificare la Trasformazione dei Contenuti di Mira: Come i Dati Grezzi Diventano Verità Verificata
È piuttosto essenziale nel veloce mondo dell'Intelligenza Artificiale poter fare affidamento sui risultati che l'IA ci fornisce. L'IA comporrà contenuti creativi e accattivanti, ma tirerà anche fuori allucinazioni e dimostrerà pregiudizi. Mira Network sta facendo questo applicando un nuovo processo di Trasformazione dei Contenuti che converte l'output poco chiaro dell'IA in informazioni verificabili.
Il problema dell'affidabilità dell'IATradizionale.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che sono tipi di modelli di intelligenza artificiale, si basano sul prevedere la parola o la sequenza più probabile da seguire. A causa di ciò, le loro produzioni possono essere una imprecisione fattuale o non correlate alla realtà. Questa inferenza rende difficile la verifica diretta delle risposte e richiede solitamente assistenza umana, il che mina gli sforzi di un'intelligenza artificiale completamente autonoma. Mira Network altera il nostro modo di pensare riguardo agli output dell'IA. Invece di prendere tutto ciò che l'IA offre come verità assoluta, Mira lo esamina con un insieme di livelli di verifica che iniziano dividendo intelligentemente il materiale in unità più piccole.
Il problema dell'affidabilità dell'IATradizionale.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che sono tipi di modelli di intelligenza artificiale, si basano sul prevedere la parola o la sequenza più probabile da seguire. A causa di ciò, le loro produzioni possono essere una imprecisione fattuale o non correlate alla realtà. Questa inferenza rende difficile la verifica diretta delle risposte e richiede solitamente assistenza umana, il che mina gli sforzi di un'intelligenza artificiale completamente autonoma. Mira Network altera il nostro modo di pensare riguardo agli output dell'IA. Invece di prendere tutto ciò che l'IA offre come verità assoluta, Mira lo esamina con un insieme di livelli di verifica che iniziano dividendo intelligentemente il materiale in unità più piccole.
Identità Robot Onchain: Cosa Richiedono i Robot Web3.
Abbiamo esaminato l'ecosistema della Fabric Foundation guardando alla sua missione e all'importanza del token $ROBO . Stiamo per discutere un altro concetto innovativo che definisce il futuro delle macchine a guida autonoma, l'Identità Robot Onchain o DID.
Il dilemma dell'Identità Robot in un Mondo Web2.
Le macchine intelligenti hanno esigenze speciali che non sono riconosciute dai vecchi sistemi. I robot non sono in grado di aprire conti bancari; ottenere passaporti e essere impiegati all'interno di regolamenti progettati per essere eseguiti da un umano. È necessario un sistema di identità sicura, stabilita e condivisa poiché i robot iniziano a diventare più autonomi e a partecipare ad attività economiche.
Soluzione per la Fabric Foundation, Identificatori Decentralizzati (DID).
La Fabric Foundation risolve questo fornendo ai robot Identità Onchain (DID). Tali identificatori sono non trasferibili, permanenti per il robot e verificabili nella blockchain. Permettono ai robot di
Dimostrare che sono effettivi e credibili in qualsiasi affare.
Conservare e transare con portafogli Web3.
Creare un resoconto non giudicante delle cose che hanno realizzato e della loro efficacia.
Questo avviene attraverso l'uso di diversi servizi e smart contract nelle reti.
Sotto questo sistema, ogni robot nella rete Fabric è sottoposto a audit pubblico con un record non modificabile, che serve a mantenere tutti sulla retta via, oltre a prevenire comportamenti scorretti.
Identità Onchain Come l'Identità Onchain Abilita Operazioni Indipendenti.
Un robot può facilmente svolgere un numero di funzioni utilizzando un'identità onchain:
1. Ricevere remunerazione: Entrate derivanti dal completamento di lavori/servizi di $ROBO .
2. Acquistare il suo portafoglio Web3: Pagare la sua energia, dati o manutenzione.
3. Supporto: Utilizzare il suo track record e stake per aiutare a prendere decisioni sulla rete.
4. Lavorare insieme - Essere esplicitamente fiduciosi nei confronti dei colleghi e degli umani.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation
Abbiamo esaminato l'ecosistema della Fabric Foundation guardando alla sua missione e all'importanza del token $ROBO . Stiamo per discutere un altro concetto innovativo che definisce il futuro delle macchine a guida autonoma, l'Identità Robot Onchain o DID.
Il dilemma dell'Identità Robot in un Mondo Web2.
Le macchine intelligenti hanno esigenze speciali che non sono riconosciute dai vecchi sistemi. I robot non sono in grado di aprire conti bancari; ottenere passaporti e essere impiegati all'interno di regolamenti progettati per essere eseguiti da un umano. È necessario un sistema di identità sicura, stabilita e condivisa poiché i robot iniziano a diventare più autonomi e a partecipare ad attività economiche.
Soluzione per la Fabric Foundation, Identificatori Decentralizzati (DID).
La Fabric Foundation risolve questo fornendo ai robot Identità Onchain (DID). Tali identificatori sono non trasferibili, permanenti per il robot e verificabili nella blockchain. Permettono ai robot di
Dimostrare che sono effettivi e credibili in qualsiasi affare.
Conservare e transare con portafogli Web3.
Creare un resoconto non giudicante delle cose che hanno realizzato e della loro efficacia.
Questo avviene attraverso l'uso di diversi servizi e smart contract nelle reti.
Sotto questo sistema, ogni robot nella rete Fabric è sottoposto a audit pubblico con un record non modificabile, che serve a mantenere tutti sulla retta via, oltre a prevenire comportamenti scorretti.
Identità Onchain Come l'Identità Onchain Abilita Operazioni Indipendenti.
Un robot può facilmente svolgere un numero di funzioni utilizzando un'identità onchain:
1. Ricevere remunerazione: Entrate derivanti dal completamento di lavori/servizi di $ROBO .
2. Acquistare il suo portafoglio Web3: Pagare la sua energia, dati o manutenzione.
3. Supporto: Utilizzare il suo track record e stake per aiutare a prendere decisioni sulla rete.
4. Lavorare insieme - Essere esplicitamente fiduciosi nei confronti dei colleghi e degli umani.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation
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