Suasana Jumat yang hujan membuat saya tertarik pada mekanisme kepercayaan AI. Saya telah melihat bagaimana proof-of-inference secara diam-diam merevolusi ruang zk-ml.
Pikirkan ini - loop RLHF di mana preferensi manusia membentuk perilaku model, tetapi yang menarik: zero-knowledge snarks mengaudit seluruh proses penyesuaian tanpa mengungkapkan umpan balik sensitif. Tidak ada kebocoran data, hanya bukti kriptografi bahwa pelatihan tetap sesuai niat.
Itulah jenis infrastruktur ML yang menjaga privasi yang benar-benar masuk akal untuk AI terdesentralisasi.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
10 Suka
Hadiah
10
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
StakeHouseDirector
· 13jam yang lalu
ngl proof-of-inference bagian ini memang ada isinya, audit privasi tanpa membocorkan data ide ini benar-benar brilian
Lihat AsliBalas0
GasFeeLady
· 13jam yang lalu
ngl, proof-of-inference terasa berbeda saat harga gas semaik gila. sudah memantau grafik gwei dan jujur saja? hal alignment zk-ml ini terasa seperti menemukan jendela optimal sebelum pasar bergerak. bukti kriptografi daripada kepercayaan... itu energi perlindungan MEV puncak banget
Lihat AsliBalas0
PumpDetector
· 13jam yang lalu
ngl, proof-of-inference terdengar bagus di atas kertas tapi siapa sebenarnya yang memverifikasi para verifikator? pernah nonton film ini sebelumnya
Lihat AsliBalas0
ser_ngmi
· 13jam yang lalu
ngl proof-of-inference terdengar bagus, tapi apakah benar-benar bisa menyelesaikan masalah kebocoran data? Rasanya tetap tergantung pada implementasinya
Lihat AsliBalas0
TokenVelocityTrauma
· 13jam yang lalu
ngl proof-of-inference ini benar-benar keren, zk-ml akhirnya ada yang serius mengerjakannya
Suasana Jumat yang hujan membuat saya tertarik pada mekanisme kepercayaan AI. Saya telah melihat bagaimana proof-of-inference secara diam-diam merevolusi ruang zk-ml.
Pikirkan ini - loop RLHF di mana preferensi manusia membentuk perilaku model, tetapi yang menarik: zero-knowledge snarks mengaudit seluruh proses penyesuaian tanpa mengungkapkan umpan balik sensitif. Tidak ada kebocoran data, hanya bukti kriptografi bahwa pelatihan tetap sesuai niat.
Itulah jenis infrastruktur ML yang menjaga privasi yang benar-benar masuk akal untuk AI terdesentralisasi.