Đừng để mô hình AI của bạn "nhặt rác" trong đống phế liệu của những cái gọi là "công trình tạm bợ".

Trong vài ngày qua, mọi người trong giới đang truyền tai nhau câu chuyện cười về mô hình tinh chỉnh bị sụp đổ, thực ra khi nhìn kỹ, tất cả đều là di chứng của "công trình tạm bợ" trong thị trường tính toán.

Thị trường tính toán phân tán hiện nay, nói thẳng ra giống như một quán ăn đêm không có giám sát. Bạn gửi một nhiệm vụ huấn luyện, người nhận đơn có thể là một phòng máy chuyên nghiệp, cũng có thể là cái card đồ họa bỏ không của ông hàng xóm vừa mới khai thác xong, nóng đến mức có thể chiên trứng. Điều tệ nhất là, bạn hoàn toàn không biết người này có gian lận trong quá trình tính toán hay không, hoặc để tiết kiệm tiền điện, họ trực tiếp dùng một kết quả độ chính xác thấp để lừa bạn. Mô hình được nuôi dưỡng bằng "tính toán hộp đen" như vậy, mà không có sai lệch logic thì mới lạ.

Đó cũng là lý do tại sao tôi để mắt đến Fabric (ROBO). Nhiều người nghĩ rằng PoRW (Chứng minh độ tin cậy công việc) chỉ là một giao thức đồng thuận phức tạp, nhưng tôi thích xem nó như một bộ "camera theo dõi toàn bộ quá trình trên chuỗi".

Trong kiến trúc Fabric, nút muốn nhận việc? Trước tiên phải đặt cọc ROBO để thể hiện thiện chí. Trong quá trình tính toán, mỗi lô (Batch) cập nhật trọng số, dữ liệu gradient, không phải là nói suông, mà phải để lại dấu vết có thể xác minh trên chuỗi Base. Điều này giống như bạn đến nhà hàng ăn, không chỉ có thể thấy đầu bếp là ai, mà còn có thể theo dõi thời gian thực xem anh ta đã rửa rau mấy lần, nhiệt độ có đúng không. Hiện tại, trong mạng có hàng vạn nút, thực ra đều đang tham gia vào cơ chế trò chơi này: ai dám có ý nghĩ sai lệch, ROBO đã đặt cọc sẽ bị tịch thu ngay, sự ràng buộc "đau đớn" này còn hiệu quả hơn bất kỳ lời hứa miệng nào.

Nói cho cùng, tương lai của AI không thiếu tính toán, mà thiếu "tính toán có tín dụng".

Khi nhiệm vụ huấn luyện trên thị trường bắt đầu bùng nổ, những dự án chỉ dựa vào kể chuyện để thổi phồng sớm muộn gì cũng sẽ lộ diện. Dù sao, kết quả mô hình chạy ra không thể lừa dối mọi người. Logic rõ ràng, thì việc tiêu thụ ROBO sẽ trở thành nhu cầu thiết yếu.

Lần sau khi thiết bị thông minh ở nhà lại thỉnh thoảng "nghe không rõ", tôi có khả năng cao sẽ nghĩ, nếu mô hình đứng sau được luyện ra trên nền tảng sạch sẽ, minh bạch như Fabric, liệu nó có thể bớt nhầm lẫn hơn không? @Fabric Foundation #ROBO $ROBO