Sattar Chaqer
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#IranConfirmsKhameneiIsDead #AnthropicUSGovClash #BlockAILayoffs #MarketRebound #eth
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Parlons de la campagne de ramadan
Il ne reste que 7 000 utilisateurs pour débloquer un fonds de prix de 25 000$USDC , alors n'attendez pas Join here, profitons donc de quelque chose de la campagne
Il ne reste que 7 000 utilisateurs pour débloquer un fonds de prix de 25 000$USDC , alors n'attendez pas Join here, profitons donc de quelque chose de la campagne
Je me suis posé une question simple l'autre jour : les robots peuvent travailler, alors pourquoi ne peuvent-ils pas gagner ?
La plupart des machines aujourd'hui fonctionnent à l'intérieur des systèmes d'entreprise où l'organisation gère les contrats, les paiements et la coordination. Le robot effectue la tâche mais il ne participe jamais à l'économie autour de ce travail.
Fabric explore un modèle différent, donnant aux machines des identités, des portefeuilles et un accès aux marchés des tâches afin que le travail robotique puisse être découvert, vérifié et payé sur la blockchain.
Si cette structure fonctionne, l'automatisation cesse d'être des flottes fermées et commence à ressembler davantage à un marché ouvert pour le travail des machines.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation $BTC $XRP #BinanceTGEUP #Write2Earn #Binance #dego
La plupart des machines aujourd'hui fonctionnent à l'intérieur des systèmes d'entreprise où l'organisation gère les contrats, les paiements et la coordination. Le robot effectue la tâche mais il ne participe jamais à l'économie autour de ce travail.
Fabric explore un modèle différent, donnant aux machines des identités, des portefeuilles et un accès aux marchés des tâches afin que le travail robotique puisse être découvert, vérifié et payé sur la blockchain.
Si cette structure fonctionne, l'automatisation cesse d'être des flottes fermées et commence à ressembler davantage à un marché ouvert pour le travail des machines.
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Tissu et l'idée d'un marché mondial pour le travail robotique
J'ai observé comment les robots sont introduits dans les industries. La conversation se concentre généralement sur ce qu'ils peuvent faire : soulever des objets plus lourds, se déplacer plus rapidement, faire moins d'erreurs. La capacité est toujours la nouvelle principale.
Mais quelque chose d'autre devient visible une fois que ces machines commencent à apparaître dans de véritables lieux de travail.
La plupart des robots vivent encore à l'intérieur de systèmes très contrôlés. Une entreprise les installe, les connecte à son propre logiciel et gère chaque étape du flux de travail. Le robot effectue des tâches, mais l'infrastructure environnante décide d'où provient le travail et où va la valeur.
Mais quelque chose d'autre devient visible une fois que ces machines commencent à apparaître dans de véritables lieux de travail.
La plupart des robots vivent encore à l'intérieur de systèmes très contrôlés. Une entreprise les installe, les connecte à son propre logiciel et gère chaque étape du flux de travail. Le robot effectue des tâches, mais l'infrastructure environnante décide d'où provient le travail et où va la valeur.
Je m'assois et me demande comment nous traitons encore les robots comme des outils.
Ils choisissent, numérisent et déplacent, mais ils ne sont que rarement payés directement. Les flux de travail passent par les entreprises, pas par les machines qui les réalisent. L'idée de Fabric est de donner aux robots des identités vérifiables et des portefeuilles sur la chaîne afin qu'ils puissent accepter des tâches, prouver l'exécution et se régler automatiquement. Cela modifie les incitations et qui peut fournir des services si les machines peuvent transiger par elles-mêmes. L'automatisation cesse d'être des flottes isolées et commence à ressembler à un véritable marché du travail. Qu'est-ce qui change alors ?
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation $XRP #AltcoinSeasonTalkTwoYearLow #Write2Earn #power #RİVER
$DEGO
Ils choisissent, numérisent et déplacent, mais ils ne sont que rarement payés directement. Les flux de travail passent par les entreprises, pas par les machines qui les réalisent. L'idée de Fabric est de donner aux robots des identités vérifiables et des portefeuilles sur la chaîne afin qu'ils puissent accepter des tâches, prouver l'exécution et se régler automatiquement. Cela modifie les incitations et qui peut fournir des services si les machines peuvent transiger par elles-mêmes. L'automatisation cesse d'être des flottes isolées et commence à ressembler à un véritable marché du travail. Qu'est-ce qui change alors ?
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation $XRP #AltcoinSeasonTalkTwoYearLow #Write2Earn #power #RİVER
$DEGO
Merci $RIVER plaisir de faire des affaires avec vous
😁😁
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Sattar Chaqer
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Je me suis plaint de $RIVER coin toute la semaine mais d'une manière ou d'une autre mon portefeuille ressemble à ce qu'il vient de pêcher et a attrapé quelque chose de gros 👻👻🙈
Faites votre propre #research
{future}(RIVERUSDT)
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L'architecture à cinq couches derrière le réseau de robots de Fabric.
Je continue à remarquer que lorsque les gens imaginent la robotique à grande échelle, ils imaginent un système faisant tout, une chaîne, un ensemble de règles, un plan de contrôle ; ce n'est pas ainsi que les grands systèmes se développent généralement.
Dans le monde réel, les choses se séparent, les réseaux évoluent, les couches, l'identité, la messagerie, la coordination, la gouvernance, le règlement ; Internet et la finance montrent tous deux le même modèle : préoccupations séparées, couches séparées, car la complexité l'impose.
Au niveau du sol, vous voyez encore les problèmes pratiques qu'un robot d'entrepôt peut soulever des boîtes qu'un drone peut rassembler des données. Mais ces machines parlent rarement entre elles à travers les frontières des entreprises, différentes piles, différents journaux, différentes facturations ; cette fragmentation transforme la coordination en un problème difficile bien avant que l'intelligence ne devienne le facteur limitant.
Dans le monde réel, les choses se séparent, les réseaux évoluent, les couches, l'identité, la messagerie, la coordination, la gouvernance, le règlement ; Internet et la finance montrent tous deux le même modèle : préoccupations séparées, couches séparées, car la complexité l'impose.
Au niveau du sol, vous voyez encore les problèmes pratiques qu'un robot d'entrepôt peut soulever des boîtes qu'un drone peut rassembler des données. Mais ces machines parlent rarement entre elles à travers les frontières des entreprises, différentes piles, différents journaux, différentes facturations ; cette fragmentation transforme la coordination en un problème difficile bien avant que l'intelligence ne devienne le facteur limitant.
Je regarde comment la plupart des configurations d'IA font confiance à la réponse d'un seul modèle, et cela m'inquiète.
Le point aveugle d'un modèle peut devenir l'erreur de tout le monde.
@mira décompose les résultats en affirmations vérifiables et permet à plusieurs modèles indépendants de les examiner avant que la confiance ne soit accordée.
Des réponses plus rapides sont agréables.
Mais préféreriez-vous la vitesse ou une réponse qui a été vérifiée ?
#Mira @Mira - Trust Layer of AI $BTC $BNB $MIRA #Iran'sNewSupremeLeader #AltcoinSeasonTalkTwoYearLow #SolvProtocolHacked #doge
Le point aveugle d'un modèle peut devenir l'erreur de tout le monde.
@mira décompose les résultats en affirmations vérifiables et permet à plusieurs modèles indépendants de les examiner avant que la confiance ne soit accordée.
Des réponses plus rapides sont agréables.
Mais préféreriez-vous la vitesse ou une réponse qui a été vérifiée ?
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Le problème de dépendance cachée dans l'IA : l'alternative de Mira
Je continue à remarquer que la plupart des conversations sur la fiabilité de l'IA reviennent à une idée : améliorer le modèle, des réseaux plus grands, plus de données, un ajustement plus frais, mais il existe un risque différent qui reçoit moins d'attention : la dépendance à un seul modèle en tant que source de vérité de facto.
Cet échec épistémique ponctuel semble simple sur le papier et dangereux dans la pratique : si le modèle est biaisé, mal calibré ou simplement malchanceux sur un échantillon de données, l'ensemble de la pile hérite de cette erreur.
Ce que @Mira - Trust Layer of AI semble faire, c'est changer la question : au lieu de demander à un modèle d'être l'arbitre final, Mira transforme les résultats en revendications vérifiables et les confie à plusieurs vérificateurs indépendants. L'accord entre ces vérificateurs, et non le score de confiance d'un modèle, devient le signal auquel nous faisons confiance.
Cet échec épistémique ponctuel semble simple sur le papier et dangereux dans la pratique : si le modèle est biaisé, mal calibré ou simplement malchanceux sur un échantillon de données, l'ensemble de la pile hérite de cette erreur.
Ce que @Mira - Trust Layer of AI semble faire, c'est changer la question : au lieu de demander à un modèle d'être l'arbitre final, Mira transforme les résultats en revendications vérifiables et les confie à plusieurs vérificateurs indépendants. L'accord entre ces vérificateurs, et non le score de confiance d'un modèle, devient le signal auquel nous faisons confiance.
J'ai observé comment la plupart des réseaux de robotique sont imaginés comme un grand système faisant tout.
Une chaîne un protocole une couche pour toute la coordination.
Mais les systèmes complexes évoluent rarement de cette manière.
La fabrication aborde la robotique davantage comme une identité d'infrastructure pour la communication des machines entre agents, la coordination des tâches pour le travail, la gouvernance des règles et le règlement des récompenses.
Des couches séparées résolvant des problèmes séparés.
La partie intéressante est ce qui se passe lorsqu'ils se connectent.
Parce qu'une fois que les robots peuvent s'identifier, découvrir des tâches, vérifier le travail et recevoir un paiement, ils cessent de se comporter comme des machines isolées.
Ils commencent à se comporter comme des participants à une économie en réseau.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation
Une chaîne un protocole une couche pour toute la coordination.
Mais les systèmes complexes évoluent rarement de cette manière.
La fabrication aborde la robotique davantage comme une identité d'infrastructure pour la communication des machines entre agents, la coordination des tâches pour le travail, la gouvernance des règles et le règlement des récompenses.
Des couches séparées résolvant des problèmes séparés.
La partie intéressante est ce qui se passe lorsqu'ils se connectent.
Parce qu'une fois que les robots peuvent s'identifier, découvrir des tâches, vérifier le travail et recevoir un paiement, ils cessent de se comporter comme des machines isolées.
Ils commencent à se comporter comme des participants à une économie en réseau.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation
L'architecture en cinq couches derrière le réseau de robots de Fabric
Je remarque souvent que lorsque les gens imaginent un réseau de robotique, ils envisagent souvent un grand système gérant tout.
Un protocole, une chaîne, un morceau d'infrastructure coordonnant les machines.
Mais les technologies complexes évoluent rarement de cette manière.
La plupart des systèmes sur lesquels nous comptons aujourd'hui ont évolué en couches : l'internet a des couches de routage, des couches de communication, des couches d'application, des systèmes financiers qui séparent la messagerie du règlement une fois qu'un réseau devient suffisamment grand, différentes fonctions se séparent naturellement.
La robotique semble atteindre ce stade maintenant.
Un protocole, une chaîne, un morceau d'infrastructure coordonnant les machines.
Mais les technologies complexes évoluent rarement de cette manière.
La plupart des systèmes sur lesquels nous comptons aujourd'hui ont évolué en couches : l'internet a des couches de routage, des couches de communication, des couches d'application, des systèmes financiers qui séparent la messagerie du règlement une fois qu'un réseau devient suffisamment grand, différentes fonctions se séparent naturellement.
La robotique semble atteindre ce stade maintenant.
Je continue à penser à la façon dont la plupart des systèmes d'IA essaient de résoudre la fiabilité. #Mira
La réponse habituelle est simple : construire un modèle plus intelligent.
Mais que se passe-t-il si le véritable problème n'est pas l'intelligence ?
Ce que @Mira - Trust Layer of AI explore, c'est une structure différente : au lieu de faire confiance à la réponse d'un modèle, le système permet à plusieurs modèles indépendants d'examiner la même revendication et de comparer les résultats.
La partie intéressante est ce qui se passe ensuite.
Les vérificateurs engagent $MIRA pour participer.
Une vérification honnête rapporte des récompenses.
Un comportement malhonnête risque de perdre cette mise.
Ainsi, la fiabilité cesse d'être une propriété du modèle.
Elle devient quelque chose que le système impose économiquement.
L'IA n'a pas besoin d'être parfaite
si le réseau a une raison de la vérifier.
Parfois, la vérité devient plus forte
lorsque des incitations commencent à la protéger.
La réponse habituelle est simple : construire un modèle plus intelligent.
Mais que se passe-t-il si le véritable problème n'est pas l'intelligence ?
Ce que @Mira - Trust Layer of AI explore, c'est une structure différente : au lieu de faire confiance à la réponse d'un modèle, le système permet à plusieurs modèles indépendants d'examiner la même revendication et de comparer les résultats.
La partie intéressante est ce qui se passe ensuite.
Les vérificateurs engagent $MIRA pour participer.
Une vérification honnête rapporte des récompenses.
Un comportement malhonnête risque de perdre cette mise.
Ainsi, la fiabilité cesse d'être une propriété du modèle.
Elle devient quelque chose que le système impose économiquement.
L'IA n'a pas besoin d'être parfaite
si le réseau a une raison de la vérifier.
Parfois, la vérité devient plus forte
lorsque des incitations commencent à la protéger.
Pourquoi Mira transforme la fiabilité de l'IA en un système économique crypto
Je pensais que le moyen de rendre l'IA fiable était simplement d'améliorer le modèle, de le former plus longtemps, d'ajouter plus de données, d'améliorer l'architecture ; si le modèle devenait suffisamment intelligent, les erreurs finiraient par disparaître.
Mais les systèmes réels se comportent rarement de manière aussi ordonnée.
Dans la plupart des systèmes complexes, la fiabilité ne vient pas de la perfection, mais de la structure ; les marchés financiers reposent sur des incitations, les réseaux distribués s'appuient sur des validateurs indépendants, même la science dépend des autres pour vérifier le travail.
Ce modèle commence à apparaître dans la façon dont @Mira - Trust Layer of AI encadre le problème de la fiabilité.
Mais les systèmes réels se comportent rarement de manière aussi ordonnée.
Dans la plupart des systèmes complexes, la fiabilité ne vient pas de la perfection, mais de la structure ; les marchés financiers reposent sur des incitations, les réseaux distribués s'appuient sur des validateurs indépendants, même la science dépend des autres pour vérifier le travail.
Ce modèle commence à apparaître dans la façon dont @Mira - Trust Layer of AI encadre le problème de la fiabilité.
Oui, ils doivent améliorer leur travail et ne pas être des escrocs, je fais aussi face à ça 😡😡🐒👈
Blind_Soul
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EP4 S1 Série (Équipe Dirty Paid)
j'ai laissé un peu pour la saison 2 et 3 ..profitez hein
c'est comme ça qu'on fait du bon contenu de haute qualité
hé elle Afarid 😂😂😂 et a changé pour le prochain Agent
@Binance Customer Support @BinanceCIS
j'ai laissé un peu pour la saison 2 et 3 ..profitez hein
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