Na febre da IA, todos estão a empilhar modelos, mas ninguém constrói seriamente uma base de liquidação verificável — até agora.
Inference Labs está a fazer exatamente isso, a preparar o caminho para a AGI. Características como verificabilidade, proteção de privacidade e mecanismos de justiça foram integradas na arquitetura de design. A ideia central é clara: é necessário uma base sem confiança, onde os modelos de IA e os participantes relacionados possam operar com tranquilidade. Isto não é apenas uma questão técnica, mas também de confiança. Quando os sistemas de IA se tornam cada vez mais complexos, quem garante que os resultados de cálculo são verdadeiros e confiáveis? Quem assegura que o processo seja justo e transparente?
Este mecanismo de liquidação verificável é uma peça que falta em todo o ecossistema de IA.
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StillBuyingTheDip
· 01-08 15:49
Ai, finalmente alguém esclareceu isso, a base é o caminho a seguir
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Layer2Arbitrageur
· 01-07 19:00
lmao finalmente alguém a construir a camada de verificação em vez de apenas falar sobre ela. a maioria dos projetos está a deixar pontos base na mesa ao ignorar a infraestrutura de liquidação.
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airdrop_huntress
· 01-07 11:56
Finalmente alguém está a levar a sério a infraestrutura, não é mais um modelo de empilhar blocos.
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RumbleValidator
· 01-07 11:53
A camada de validação está ausente há tanto tempo, e só agora alguém está a agir de forma séria? Isto é que é o verdadeiro assunto.
A liquidação verificável não é um complemento, é a infraestrutura que deveria existir.
Modelos de pilha são fáceis, construir confiança é difícil — essa é a diferença.
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MetaMisery
· 01-07 11:43
Isto é que é importante, não mais um projeto de conceito especulativo
Na febre da IA, todos estão a empilhar modelos, mas ninguém constrói seriamente uma base de liquidação verificável — até agora.
Inference Labs está a fazer exatamente isso, a preparar o caminho para a AGI. Características como verificabilidade, proteção de privacidade e mecanismos de justiça foram integradas na arquitetura de design. A ideia central é clara: é necessário uma base sem confiança, onde os modelos de IA e os participantes relacionados possam operar com tranquilidade. Isto não é apenas uma questão técnica, mas também de confiança. Quando os sistemas de IA se tornam cada vez mais complexos, quem garante que os resultados de cálculo são verdadeiros e confiáveis? Quem assegura que o processo seja justo e transparente?
Este mecanismo de liquidação verificável é uma peça que falta em todo o ecossistema de IA.