Noche del 30 🌕 de diciembre 🤔 También con el objetivo de la fiabilidad en la IA, los dos grandes proyectos de IA Web3 han tomado caminos completamente diferentes. Uno se basa en el voto colectivo, el otro en la evidencia matemática, y detrás de ello está la diferencia lógica subyacente en la confianza. @miranetwork Céntrate en las ideas de notarización: en lugar de recurrir a modelos más complejos, divide las conclusiones de la IA en pequeñas declaraciones verificables y lánzalas a redes descentralizadas para la verificación cruzada, insistiendo en demostrar primero y luego actuar. Es como tener un grupo de expertos revisando colectivamente las respuestas de la IA, asegurándose de que los resultados sean creíbles y que nadie pueda manipularlos, tapando las lagunas en la salida de la IA desde la fuente. El sistema de autonomía de @inference_labs está equipado con un grabador de caja negra para IA: cada decisión tomada por la IA dejará una trayectoria cifrada e inmutable, incluso si se realiza de forma autónoma, todo el proceso puede ser auditado y rastreado, y los derechos y responsabilidades pueden verse de un vistazo. Esto resuelve directamente el problema de la rendición de cuentas en aplicaciones de IA en campos de alto riesgo (como finanzas y sanidad), y puede localizar con precisión las responsabilidades cuando surgen problemas. 🚀 En la última década, la competencia por la IA se ha centrado en los parámetros de los modelos, la potencia de cálculo y los algoritmos, pero a medida que la IA entra en la etapa de aplicación a gran escala, la fiabilidad y la confianza se han convertido en los principales cuellos de botella que limitan su desarrollo. 🚀 Los usuarios ya no están satisfechos con lo que la IA puede hacer, sino que les preocupa más si lo que hace la IA es creíble y quién es responsable de lo que sale mal. La exploración de estos dos proyectos indica la dirección de la próxima generación de IA: de buscar algo más inteligente a buscar más credibilidad. 🚀 Quien pueda construir un mecanismo de confianza más eficiente, universal y adecuado que satisfaga las necesidades de diferentes escenarios ocupará las alturas dominantes de la elaboración de normas en la colaboración entre la IA y la sociedad humana. #InferenceLabs @MiraNetworkCN @KaitoAI