achababa
Đăng
--
ALIZY PK
·
--
#opg $OPG
Tôi nghĩ phần thuyết phục nhất của BitQuant Subnet không phải là nó là AI cho DeFi.
Mà là hệ thống đã phải chịu được việc sử dụng thực tế trước khi yêu cầu mọi người tin tưởng nó.
Xử lý 4,7 triệu phiên, 41 triệu tin nhắn và phục vụ 1,5 triệu người dùng nói với tôi nhiều hơn hầu như bất kỳ thông báo ra mắt nào. Đó không phải là các prompt theo kiểu benchmark. Mọi người đang hỏi liệu có cần tái cân bằng sang Kamino không, việc một sự lệch giá SOL (depeg) có thể lan qua các liquidity pool như thế nào, hoặc rủi ro ẩn đang hình thành ở đâu. Đây là nơi mà các hệ thống thường bộc lộ điểm yếu.
Điều tôi thấy còn thú vị hơn là mô hình khuyến khích.
Thay vì yêu cầu người dùng tin vào một bot hộp đen, BitQuant gắn phần thưởng với độ chính xác đo lường được. Mỗi phản hồi đều được ký xác thực mật mã; hiệu năng kém làm giảm ảnh hưởng của một node, và những sai sót lặp lại sẽ bị phạt tự động. Kết hợp với các mẫu validator mở, giấy phép MIT và định dạng yêu cầu minh bạch, giao thức chuyển niềm tin từ hoạt động marketing sang hành vi có thể quan sát.
Nhưng có lẽ đó mới chỉ là một phần của vấn đề.
Cơ chế khuyến khích mở không nhất thiết đảm bảo trí tuệ tốt. Nó đảm bảo sự cạnh tranh. Nếu mọi node bắt đầu tối ưu theo cùng một hàm chấm điểm, liệu chúng ta có đang khuyến khích suy luận chân chính, hay chỉ dạy các tác nhân cách hoạt động tốt trước một thước đo đánh giá?
Có lẽ đây là câu hỏi mà AI phi tập trung sẽ phải trả lời tiếp theo.
Trí tuệ nên được đánh giá bằng việc nó chấm điểm chính xác đến đâu hôm nay, hay bằng mức độ nó thích nghi một cách đáng tin cậy khi thị trường ngày mai trông hoàn toàn khác so với hôm nay?
@OpenGradient $IDOL $BEAT
Tôi nghĩ phần thuyết phục nhất của BitQuant Subnet không phải là nó là AI cho DeFi.
Mà là hệ thống đã phải chịu được việc sử dụng thực tế trước khi yêu cầu mọi người tin tưởng nó.
Xử lý 4,7 triệu phiên, 41 triệu tin nhắn và phục vụ 1,5 triệu người dùng nói với tôi nhiều hơn hầu như bất kỳ thông báo ra mắt nào. Đó không phải là các prompt theo kiểu benchmark. Mọi người đang hỏi liệu có cần tái cân bằng sang Kamino không, việc một sự lệch giá SOL (depeg) có thể lan qua các liquidity pool như thế nào, hoặc rủi ro ẩn đang hình thành ở đâu. Đây là nơi mà các hệ thống thường bộc lộ điểm yếu.
Điều tôi thấy còn thú vị hơn là mô hình khuyến khích.
Thay vì yêu cầu người dùng tin vào một bot hộp đen, BitQuant gắn phần thưởng với độ chính xác đo lường được. Mỗi phản hồi đều được ký xác thực mật mã; hiệu năng kém làm giảm ảnh hưởng của một node, và những sai sót lặp lại sẽ bị phạt tự động. Kết hợp với các mẫu validator mở, giấy phép MIT và định dạng yêu cầu minh bạch, giao thức chuyển niềm tin từ hoạt động marketing sang hành vi có thể quan sát.
Nhưng có lẽ đó mới chỉ là một phần của vấn đề.
Cơ chế khuyến khích mở không nhất thiết đảm bảo trí tuệ tốt. Nó đảm bảo sự cạnh tranh. Nếu mọi node bắt đầu tối ưu theo cùng một hàm chấm điểm, liệu chúng ta có đang khuyến khích suy luận chân chính, hay chỉ dạy các tác nhân cách hoạt động tốt trước một thước đo đánh giá?
Có lẽ đây là câu hỏi mà AI phi tập trung sẽ phải trả lời tiếp theo.
Trí tuệ nên được đánh giá bằng việc nó chấm điểm chính xác đến đâu hôm nay, hay bằng mức độ nó thích nghi một cách đáng tin cậy khi thị trường ngày mai trông hoàn toàn khác so với hôm nay?
@OpenGradient $IDOL $BEAT
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung bao gồm cả quan điểm của bên thứ ba, không phải lời khuyên. Có thể sử dụng nội dung do Binance Ai đưa ra nhưng không được đảm bảo. Xem Điều khoản & Điều kiện.