AIがロボット、航空、外科に進出する中で、パフォーマンスよりも重要な問いがあります。 何か問題が起きたとき、誰が責任を取るのでしょうか? このインタビューでは、@inference_labsの共同創業者@colingagich、検証可能な推論、暗号学的保証、そして物理AIに欠けている信頼層の理由について掘り下げます。 タイムスタンプ: 00:00 — 推論ラボとその使命の紹介 03:29 — コアAI検証・監査システム 05:51 — なぜAI信頼のためにWeb3が必要なのか 11:28 — ロボティクス、安全、そして責任 18:52 — 人間とロボットの信頼と未来

流動性は散漫で、スケジュールは有害で、新規ユーザーの多くは本当のプロジェクトを見つけられなくなっています。 このインタビューでは、なぜ発見が壊れているのか、そしてキュレーションされた論文フィード+整合インセンティブが初期段階の注意👇をどのように改善できるのかを@RickCrosschain、@ggdotxyz Breadownから解説します タイムスタンプ 00:47 — ggとは何か。xyz 03:51 — 発射台が問題なのか? 06:07 — gg .xyz の使い方 10:57 — このサイクルの有罪判決?

CTはかつて本格的な研究スレッドで溢れていました。 残念ながら、今はほとんどが騒音です。 この短編では、 @RickCrosschain@ggdotxyzが高品質な信号のキュレーションストリームをどのように再構築しているかを分解しています インタビュー全文はまもなく👇公開されます