Настрій дощового п’ятниці змусив мене зануритися у механізми довіри до штучного інтелекту. Я досліджував, як доказ-висновку тихо революціонізує простір zk-ml.
Подумайте про це — цикли RLHF, де людські вподобання формують поведінку моделі, але ось у чому суть: нульові знання snarks перевіряють весь процес узгодження без розкриття конфіденційного зворотного зв’язку. Жодних витоків даних, лише криптографічне доказ того, що тренування залишалося вірним наміру.
Це той тип інфраструктури машинного навчання, що справді має сенс для децентралізованого штучного інтелекту.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
NervousFingers
· 11год тому
ngl proof-of-inference у цій частині дійсно має сенс, але zk-ml дійсно зможе масштабуватися? Чи це знову просто хайпова концепція...
Переглянути оригіналвідповісти на0
StakeHouseDirector
· 12-12 05:59
ngl proof-of-inference тут дійсно має сенс, ідея приватної аудиторії без розкриття даних — геніальна
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeLady
· 12-12 05:53
ngl, proof-of-inference працює по-іншому, коли ціни на газ такі дикі. я стежив за графіками gwei і чесно кажучи? ця zk-ml узгодженість відчувається як пошук оптимального вікна перед рухом ринку. криптографічне підтвердження замість довіри... це вершина захисту MEV, справді
Переглянути оригіналвідповісти на0
PumpDetector
· 12-12 05:49
Ні, доказ інференції звучить гарно на папері, але хто насправді перевіряє перевіряльників? бачив цей фільм раніше
Переглянути оригіналвідповісти на0
ser_ngmi
· 12-12 05:48
ngl proof-of-inference звучить непогано, але чи справді він зможе вирішити проблему витоку даних? Вважаю, що все ж залежить від реальної реалізації
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenVelocityTrauma
· 12-12 05:35
ngl proof-of-inference ця система дійсно крута, zk-ml нарешті хтось почав серйозно займатися цим
Настрій дощового п’ятниці змусив мене зануритися у механізми довіри до штучного інтелекту. Я досліджував, як доказ-висновку тихо революціонізує простір zk-ml.
Подумайте про це — цикли RLHF, де людські вподобання формують поведінку моделі, але ось у чому суть: нульові знання snarks перевіряють весь процес узгодження без розкриття конфіденційного зворотного зв’язку. Жодних витоків даних, лише криптографічне доказ того, що тренування залишалося вірним наміру.
Це той тип інфраструктури машинного навчання, що справді має сенс для децентралізованого штучного інтелекту.