Asmodeychik
Привіт 👋. Тут я ділюсь своїми думками про ринок, проекти та різні активності. Якщо цікаво підпишись🤗
Trader tần suất cao
{thời gian} năm
197 Đang theo dõi
356 Người theo dõi
6.3K+ Đã thích
91 Đã chia sẻ
Bài đăng
Tất cả
Trích dẫn
Các phép toán đã được xác thực: tại sao điều này lại quan trọng đối với sự tin cậy
Thật lòng, tôi đã không nghĩ nhiều về cách mà các mô hình AI hoạt động bên trong.
Họ chỉ đơn giản là trả lời. Nhanh chóng. Hợp lý. Tự tin.
Và điều đó là đủ.
Cho đến khi tôi hiểu một điều đơn giản:
Tôi không biết tại sao họ lại đưa ra câu trả lời này hay câu trả lời kia.
Và đây là nơi vấn đề bắt đầu.
Ngày nay, hầu hết các AI - là một "hộp đen". Bạn đưa ra yêu cầu, nhận kết quả, nhưng không thấy được quá trình. Không thể kiểm tra các phép toán. Không hiểu dữ liệu nào đã ảnh hưởng đến kết luận.
Họ chỉ đơn giản là trả lời. Nhanh chóng. Hợp lý. Tự tin.
Và điều đó là đủ.
Cho đến khi tôi hiểu một điều đơn giản:
Tôi không biết tại sao họ lại đưa ra câu trả lời này hay câu trả lời kia.
Và đây là nơi vấn đề bắt đầu.
Ngày nay, hầu hết các AI - là một "hộp đen". Bạn đưa ra yêu cầu, nhận kết quả, nhưng không thấy được quá trình. Không thể kiểm tra các phép toán. Không hiểu dữ liệu nào đã ảnh hưởng đến kết luận.
Mình luôn cảm thấy hơi lo lắng khi hệ thống hoạt động, nhưng bạn không hiểu cách hoạt động của nó.
Hôm nay, phần lớn AI là một chiếc hộp đen.
Bạn nhập truy vấn — nhận được kết quả.
Nhưng điều gì đã xảy ra bên trong? Dữ liệu nào đã được sử dụng? Có thể kiểm tra điều này không?
Chúng ta tin tưởng, vì điều đó tiện lợi.
Nhưng nếu AI bắt đầu đưa ra quyết định tài chính, điều phối các tác nhân hoặc quản lý các quy trình — “chỉ đơn thuần là niềm tin” sẽ không còn hiệu quả nữa.
Fabric chính là để làm cho các phép toán có thể được xác minh. Không chỉ nhanh chóng, mà còn có thể kiểm tra.
Và, nếu thành thật mà nói, tôi nghĩ rằng trong tương lai điều này sẽ quan trọng hơn cả UX.
Bởi vì hộp đen — điều đó tiện lợi.
Miễn là mọi thứ hoạt động.
Nhưng khi không — nó trở nên rất đắt đỏ.
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Hôm nay, phần lớn AI là một chiếc hộp đen.
Bạn nhập truy vấn — nhận được kết quả.
Nhưng điều gì đã xảy ra bên trong? Dữ liệu nào đã được sử dụng? Có thể kiểm tra điều này không?
Chúng ta tin tưởng, vì điều đó tiện lợi.
Nhưng nếu AI bắt đầu đưa ra quyết định tài chính, điều phối các tác nhân hoặc quản lý các quy trình — “chỉ đơn thuần là niềm tin” sẽ không còn hiệu quả nữa.
Fabric chính là để làm cho các phép toán có thể được xác minh. Không chỉ nhanh chóng, mà còn có thể kiểm tra.
Và, nếu thành thật mà nói, tôi nghĩ rằng trong tương lai điều này sẽ quan trọng hơn cả UX.
Bởi vì hộp đen — điều đó tiện lợi.
Miễn là mọi thứ hoạt động.
Nhưng khi không — nó trở nên rất đắt đỏ.
#robo $ROBO @Fabric Foundation
$BTC — 1h
Khá đẹp nhìn thấy sự đảo ngược tiềm năng từ vùng hỗ trợ với các mức Fibonacci mạnh — trước đây vùng này đã hoạt động
Hiện tại đang thu thập nền tảng dưới mức thanh lý. Nếu nhận được xác nhận sự đảo ngược, mục tiêu hiện tại có thể được đánh dấu là khu vực 67 200$.
Hiện tại đang quan sát
Khá đẹp nhìn thấy sự đảo ngược tiềm năng từ vùng hỗ trợ với các mức Fibonacci mạnh — trước đây vùng này đã hoạt động
Hiện tại đang thu thập nền tảng dưới mức thanh lý. Nếu nhận được xác nhận sự đảo ngược, mục tiêu hiện tại có thể được đánh dấu là khu vực 67 200$.
Hiện tại đang quan sát
$ETH — 1h
Tôi đang chờ đợi việc thu hồi tài sản trong khu vực 1900$, sau đó có thể xảy ra sự đảo chiều từ vùng hỗ trợ với các mức Fibonacci mạnh mẽ.
Nếu chúng ta nhận được xác nhận về sự đảo chiều — có thể xem xét một lệnh mua cẩn thận với điểm dừng ở mức tối thiểu địa phương.
Mục tiêu chính mà tôi thấy là khu vực 2050$, vì hiện tại có sự tập trung lớn nhất của việc thu hồi tài sản ở trên
Tôi đang chờ đợi việc thu hồi tài sản trong khu vực 1900$, sau đó có thể xảy ra sự đảo chiều từ vùng hỗ trợ với các mức Fibonacci mạnh mẽ.
Nếu chúng ta nhận được xác nhận về sự đảo chiều — có thể xem xét một lệnh mua cẩn thận với điểm dừng ở mức tối thiểu địa phương.
Mục tiêu chính mà tôi thấy là khu vực 2050$, vì hiện tại có sự tập trung lớn nhất của việc thu hồi tài sản ở trên
Phiếu thưởng cho Chiến dịch Spot-$ZAMA đã có trong trung tâm phần thưởng!!!🥳🥳🥳
Bạn có biết điều gì khiến tôi khó chịu nhất ở các blockchain hiện đại không? Khi một giao dịch đơn giản mà phải trả phí, đủ để mua một tách cà phê với một chiếc bánh sừng bò. ☕️🥐
Tôi đang nghiên cứu kiến trúc @Mira - Trust Layer of AI đã vài ngày và, có vẻ như họ thực sự đã tìm ra lối thoát. Thay vì nhét mọi thứ vào một chuỗi, các chàng trai đã tạo ra một hệ thống mô-đun. Nó giống như trong một nhà hàng tốt: một đầu bếp cắt, một người khác chiên, và người thứ ba phục vụ món ăn. Không ai cản trở ai cả, vì vậy mọi thứ đều diễn ra suôn sẻ. 🚀
Trong khi mọi người đang đuổi theo "kẻ giết Etereum", #Mira sử dụng an toàn của nó một cách bình tĩnh, nhưng lại thêm vào tốc độ mà chúng ta rất thiếu trong L1. Đối với tôi, $MIRA —đây không phải là một câu chuyện về cơn sốt, mà là về một hạ tầng bình thường, nơi giao dịch chỉ tốn vài đồng, và xác nhận đến ngay lập tức.
Tôi không nói rằng đây là "viên thuốc kỳ diệu", nhưng cách tiếp cận này với việc mở rộng khiến tôi thích hơn rất nhiều so với những lời hứa về "một triệu TPS" trên giấy.
Còn bạn, bạn có đồng ý với quan điểm của tôi không?
Tôi đang nghiên cứu kiến trúc @Mira - Trust Layer of AI đã vài ngày và, có vẻ như họ thực sự đã tìm ra lối thoát. Thay vì nhét mọi thứ vào một chuỗi, các chàng trai đã tạo ra một hệ thống mô-đun. Nó giống như trong một nhà hàng tốt: một đầu bếp cắt, một người khác chiên, và người thứ ba phục vụ món ăn. Không ai cản trở ai cả, vì vậy mọi thứ đều diễn ra suôn sẻ. 🚀
Trong khi mọi người đang đuổi theo "kẻ giết Etereum", #Mira sử dụng an toàn của nó một cách bình tĩnh, nhưng lại thêm vào tốc độ mà chúng ta rất thiếu trong L1. Đối với tôi, $MIRA —đây không phải là một câu chuyện về cơn sốt, mà là về một hạ tầng bình thường, nơi giao dịch chỉ tốn vài đồng, và xác nhận đến ngay lập tức.
Tôi không nói rằng đây là "viên thuốc kỳ diệu", nhưng cách tiếp cận này với việc mở rộng khiến tôi thích hơn rất nhiều so với những lời hứa về "một triệu TPS" trên giấy.
Còn bạn, bạn có đồng ý với quan điểm của tôi không?
Tại sao tính mô-đun của Mira không chỉ là một cơn sốt tiếp thị khác? Phân tích kiến trúc của tôi
Trong vài năm qua, chúng ta đã thấy hàng trăm giải pháp L2 hứa hẹn sẽ "giết chết Ethereum" hoặc trở thành "nhanh nhất thế giới". Nhưng nếu nhìn vào thực tế của năm 2026, chỉ những ai không cố gắng nhồi nhét mọi thứ vào một chuỗi mới sống sót. Hôm nay, tôi muốn phân tích @Mira - Trust Layer of AI không phải như một người hâm mộ, mà như một người đang cố gắng hiểu: liệu có công nghệ thực sự nào dưới nắp capo không?
Tôi cảm thấy chúng ta đã quá say mê với tốc độ của AI.
Nó đáp ứng chỉ trong vài giây. Viết mã. Thực hiện phân tích. Đưa ra dự đoán.
Và chúng ta đã bắt đầu coi điều này là bình thường.
Nhưng tôi ngày càng bắt gặp mình nghĩ một cách đơn giản:
tốc độ — không có nghĩa là chính xác.
AI có thể trông tự tin ngay cả khi mắc lỗi.
Và điều này, nếu nói thật, hơi đáng sợ.
Chính vì lý do đó, tôi thấy ý tưởng của Mira thú vị — không chỉ là tạo ra câu trả lời, mà còn phân tích nó thành các tuyên bố và kiểm tra. Làm cho kết quả không chỉ là văn bản, mà là một sự thật được xác nhận.
Bởi vì trong tương lai, người quyết định không phải là người trả lời nhanh hơn.
Mà là người mà ta có thể tin tưởng.
Và điều này đã là một cấp độ khác của trò chơi.
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI
Nó đáp ứng chỉ trong vài giây. Viết mã. Thực hiện phân tích. Đưa ra dự đoán.
Và chúng ta đã bắt đầu coi điều này là bình thường.
Nhưng tôi ngày càng bắt gặp mình nghĩ một cách đơn giản:
tốc độ — không có nghĩa là chính xác.
AI có thể trông tự tin ngay cả khi mắc lỗi.
Và điều này, nếu nói thật, hơi đáng sợ.
Chính vì lý do đó, tôi thấy ý tưởng của Mira thú vị — không chỉ là tạo ra câu trả lời, mà còn phân tích nó thành các tuyên bố và kiểm tra. Làm cho kết quả không chỉ là văn bản, mà là một sự thật được xác nhận.
Bởi vì trong tương lai, người quyết định không phải là người trả lời nhanh hơn.
Mà là người mà ta có thể tin tưởng.
Và điều này đã là một cấp độ khác của trò chơi.
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI
Tại sao việc kiểm tra kết quả của AI quan trọng hơn tốc độ phản hồi
Tốc độ — đó là điều mà ngày nay mọi người đều tự hào.
Mô hình chịu trách nhiệm về giây. Viết mã. Thực hiện phân tích. Đưa ra khuyến nghị.
Và thật sự — điều này thật ấn tượng.
Nhưng gần đây tôi ngày càng bắt gặp chính mình với một suy nghĩ khác:
Vậy nếu cô ấy mắc sai lầm thì sao?
Chúng ta đã quen với việc AI có thể 'ảo giác'. Tạo ra nguồn gốc. Xoay chuyển sự thật. Tự tin đưa ra sự không chính xác. Và nguy hiểm nhất — làm điều đó một cách thuyết phục.
Mô hình chịu trách nhiệm về giây. Viết mã. Thực hiện phân tích. Đưa ra khuyến nghị.
Và thật sự — điều này thật ấn tượng.
Nhưng gần đây tôi ngày càng bắt gặp chính mình với một suy nghĩ khác:
Vậy nếu cô ấy mắc sai lầm thì sao?
Chúng ta đã quen với việc AI có thể 'ảo giác'. Tạo ra nguồn gốc. Xoay chuyển sự thật. Tự tin đưa ra sự không chính xác. Và nguy hiểm nhất — làm điều đó một cách thuyết phục.
Thế giới sẽ trông như thế nào, nơi mà các đại lý AI tương tác với nhau?
Thực sự, đây không còn là khoa học viễn tưởng. Chúng ta đang dần tiến tới một mô hình, nơi các đại lý thỏa thuận với nhau nhanh hơn cả con người trong ứng dụng nhắn tin.
Đại lý tài chính tìm kiếm tính thanh khoản. Đại lý thương mại — ký kết thỏa thuận. Đại lý logistics — chọn lộ trình tối ưu. Và tất cả điều này — một cách tự động.
Nhưng ở đây xuất hiện câu hỏi then chốt: làm thế nào để hình thành lòng tin giữa họ?
Bởi vì nếu một đại lý trả tiền cho một đại lý khác — phải có cơ chế khuyến khích.
Và đây là lúc kinh tế tham gia.
Trong trường hợp Fabric, yếu tố này là ROBO — token, trở thành nhiên liệu cho sự tương tác, thanh toán cho các phép toán và một phần của cơ chế phối hợp.
Tôi nghĩ rằng tương lai của AI không chỉ là các mô hình thông minh.
Đó là kinh tế của các đại lý.
Và nếu nó hoạt động — ROBO sẽ không phải là sự đầu cơ, mà là một công cụ.
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Thực sự, đây không còn là khoa học viễn tưởng. Chúng ta đang dần tiến tới một mô hình, nơi các đại lý thỏa thuận với nhau nhanh hơn cả con người trong ứng dụng nhắn tin.
Đại lý tài chính tìm kiếm tính thanh khoản. Đại lý thương mại — ký kết thỏa thuận. Đại lý logistics — chọn lộ trình tối ưu. Và tất cả điều này — một cách tự động.
Nhưng ở đây xuất hiện câu hỏi then chốt: làm thế nào để hình thành lòng tin giữa họ?
Bởi vì nếu một đại lý trả tiền cho một đại lý khác — phải có cơ chế khuyến khích.
Và đây là lúc kinh tế tham gia.
Trong trường hợp Fabric, yếu tố này là ROBO — token, trở thành nhiên liệu cho sự tương tác, thanh toán cho các phép toán và một phần của cơ chế phối hợp.
Tôi nghĩ rằng tương lai của AI không chỉ là các mô hình thông minh.
Đó là kinh tế của các đại lý.
Và nếu nó hoạt động — ROBO sẽ không phải là sự đầu cơ, mà là một công cụ.
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Cơ sở hạ tầng định hướng tác nhân — điều này có nghĩa là gì bằng những từ đơn giản?
Khi tôi lần đầu thấy cụm từ “cơ sở hạ tầng gốc tác nhân”, tôi đã có phản ứng bình thường — nghe có vẻ phức tạp, nhưng nó thực sự thay đổi điều gì?
Nhưng càng suy nghĩ về các tác nhân AI, tôi càng hiểu: chúng tôi đang xây dựng các hệ thống cho con người trong một thế giới mà ngày càng nhiều quyết định được thực hiện bởi máy móc.
Và đây là nơi tôi cảm thấy hơi không thoải mái.
Nhưng càng suy nghĩ về các tác nhân AI, tôi càng hiểu: chúng tôi đang xây dựng các hệ thống cho con người trong một thế giới mà ngày càng nhiều quyết định được thực hiện bởi máy móc.
Và đây là nơi tôi cảm thấy hơi không thoải mái.
Розіграш Red Packet
Hãy nhấn vào liên kết để nhận một chút $A2Z !!!🥳
Hãy nhấn vào liên kết để nhận một chút $A2Z !!!🥳
Nói thật thì ban đầu tôi rất hoài nghi về ý tưởng này. Dường như AI đang phát triển nhanh hơn tốc độ mà chúng ta có thể thích ứng. Tại sao lại phải kéo blockchain vào đây?
Nhưng khi tôi bắt đầu tìm hiểu sâu hơn, một điều đơn giản đã thu hút tôi - kiểm soát.
Chúng ta đã trải qua lịch sử với sự tập trung hóa trong tài chính. Chính vì lý do này mà nhiều người thích Web3. Sự minh bạch, phân phối quyền lực, quy tắc chơi mở.
Và bây giờ tôi nhìn vào AI và tự hỏi: liệu chúng ta có đang lặp lại cùng một mô hình không?
Tôi không thích ý tưởng rằng trí tuệ - cơ sở hạ tầng mới - lại bị khóa trong tay của một vài người chơi. Chúng ta sử dụng những kết quả, nhưng không thấy được cơ chế.
Fabric đang cố gắng đưa những quy trình này ra khỏi mạng - để các phép toán, đóng góp và phần thưởng không trở thành một câu chuyện khép kín. Và ROBO ở đây không chỉ đơn thuần là một token, mà còn là cách kết nối sự tham gia với nền kinh tế thực sự của hệ thống.
Tôi không nói rằng đây là một thành công đảm bảo. Nhưng tôi thấy việc cố gắng thay đổi cách tiếp cận này là hợp lý.
Bởi nếu chúng ta đã đồng ý rằng tài chính có thể phi tập trung, thì tại sao trí tuệ lại không thể?
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Nhưng khi tôi bắt đầu tìm hiểu sâu hơn, một điều đơn giản đã thu hút tôi - kiểm soát.
Chúng ta đã trải qua lịch sử với sự tập trung hóa trong tài chính. Chính vì lý do này mà nhiều người thích Web3. Sự minh bạch, phân phối quyền lực, quy tắc chơi mở.
Và bây giờ tôi nhìn vào AI và tự hỏi: liệu chúng ta có đang lặp lại cùng một mô hình không?
Tôi không thích ý tưởng rằng trí tuệ - cơ sở hạ tầng mới - lại bị khóa trong tay của một vài người chơi. Chúng ta sử dụng những kết quả, nhưng không thấy được cơ chế.
Fabric đang cố gắng đưa những quy trình này ra khỏi mạng - để các phép toán, đóng góp và phần thưởng không trở thành một câu chuyện khép kín. Và ROBO ở đây không chỉ đơn thuần là một token, mà còn là cách kết nối sự tham gia với nền kinh tế thực sự của hệ thống.
Tôi không nói rằng đây là một thành công đảm bảo. Nhưng tôi thấy việc cố gắng thay đổi cách tiếp cận này là hợp lý.
Bởi nếu chúng ta đã đồng ý rằng tài chính có thể phi tập trung, thì tại sao trí tuệ lại không thể?
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Tại sao các mạng AI mở là bước tiếp theo hợp lý sau Web3
Tôi nhớ, cách đây vài năm mọi người nói về Web3 như thể đó là một cái gì đó lớn hơn chỉ là một công nghệ mới. Đó là câu chuyện về kiểm soát. Về việc người dùng cuối cùng không còn là sản phẩm nữa.
Khi đó, nghe có vẻ mạnh mẽ.
Nhưng bây giờ, nếu thành thật, tôi nhìn vào AI — và bắt gặp bản thân với cảm giác kỳ lạ.
Khi đó, nghe có vẻ mạnh mẽ.
Nhưng bây giờ, nếu thành thật, tôi nhìn vào AI — và bắt gặp bản thân với cảm giác kỳ lạ.
Có một khoảnh khắc kỳ lạ khi làm việc với AI.
Khi nó trả lời - bạn gần như tự động tin tưởng vào nó.
Bởi vì nó nghe có vẻ tự tin. Không có khoảng dừng. Không có nghi ngờ.
Gần đây, tôi bắt gặp bản thân mình đang sẵn sàng chèn một con số cụ thể vào văn bản từ dự đoán tăng trưởng. Tất cả đều có vẻ hợp lý. Ngăn nắp. Thuyết phục.
Và chỉ sau đó tôi mới nghĩ: tôi đã kiểm tra điều này chưa?
Tôi đã không kiểm tra.
Và ở đây bắt đầu có phần lo lắng.
Bởi vì AI không phải nghi ngờ. Nó phải trả lời.
Chính vì vậy tôi thấy cách tiếp cận của Mira thú vị.
Không phải làm cho mô hình “thông minh hơn”, mà là thêm một lớp kiểm tra. Để câu trả lời không chỉ đẹp mà còn phải qua xác thực.
Bởi vì vào một thời điểm nào đó, chúng ta sẽ cảm thấy không đủ chỉ “nghe có vẻ hợp lý”.
Chúng ta sẽ bắt đầu hỏi: điều này có thể kiểm tra được không?
Và điều này, có vẻ, là một câu hỏi trưởng thành hơn rất nhiều.
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI
Khi nó trả lời - bạn gần như tự động tin tưởng vào nó.
Bởi vì nó nghe có vẻ tự tin. Không có khoảng dừng. Không có nghi ngờ.
Gần đây, tôi bắt gặp bản thân mình đang sẵn sàng chèn một con số cụ thể vào văn bản từ dự đoán tăng trưởng. Tất cả đều có vẻ hợp lý. Ngăn nắp. Thuyết phục.
Và chỉ sau đó tôi mới nghĩ: tôi đã kiểm tra điều này chưa?
Tôi đã không kiểm tra.
Và ở đây bắt đầu có phần lo lắng.
Bởi vì AI không phải nghi ngờ. Nó phải trả lời.
Chính vì vậy tôi thấy cách tiếp cận của Mira thú vị.
Không phải làm cho mô hình “thông minh hơn”, mà là thêm một lớp kiểm tra. Để câu trả lời không chỉ đẹp mà còn phải qua xác thực.
Bởi vì vào một thời điểm nào đó, chúng ta sẽ cảm thấy không đủ chỉ “nghe có vẻ hợp lý”.
Chúng ta sẽ bắt đầu hỏi: điều này có thể kiểm tra được không?
Và điều này, có vẻ, là một câu hỏi trưởng thành hơn rất nhiều.
#mira $MIRA @Mira - Trust Layer of AI
Cách Mira kiểm tra AI - và tại sao chỉ một “nghe thuyết phục” đã không còn đủ
Vài tháng trước, tôi đã chuẩn bị tài liệu về thị trường AI ở Đông Âu.
Đã yêu cầu mô hình tìm khối lượng thị trường cho năm 2023.
Câu trả lời đến trong vài giây:
“$4,7 tỷ, với dự đoán tăng trưởng 18% mỗi năm đến năm 2027.”
Đã có một lời giải thích ngắn gọn - các yếu tố tăng trưởng, phân khúc, logic động lực.
Thật lòng? Trông rất thuyết phục.
Đã yêu cầu mô hình tìm khối lượng thị trường cho năm 2023.
Câu trả lời đến trong vài giây:
“$4,7 tỷ, với dự đoán tăng trưởng 18% mỗi năm đến năm 2027.”
Đã có một lời giải thích ngắn gọn - các yếu tố tăng trưởng, phân khúc, logic động lực.
Thật lòng? Trông rất thuyết phục.
Tôi đã lâu lắm có cái nhìn hoài nghi đối với tất cả các câu chuyện “AI + blockchain”. Nghe có vẻ lớn lao, nhưng thường thì ít có sự cụ thể.
Robo đã thu hút sự chú ý của tôi không phải bằng những lời lớn tiếng, mà bằng một câu hỏi: làm thế nào chúng ta có thể tin tưởng AI, nếu chúng ta không thể kiểm tra các phép tính của nó?
Hôm nay, hầu hết các mô hình đều là những hộp đen. Chúng ta nhận được kết quả và chỉ đơn giản tin rằng mọi thứ đã được tính toán đúng. Đến khi nó chỉ là một chatbot — thì không sao. Nhưng nếu ngày mai, các đại lý AI bắt đầu quản lý tài nguyên, tài chính hay quy trình — thì lòng tin “trên lời nói” sẽ không đủ.
Fabric đề xuất một cách tiếp cận khác: làm cho các phép tính được xác minh, và sự tương tác của các đại lý — minh bạch và được phối hợp thông qua một sổ đăng công khai.
Tôi thích chính logic: không chỉ là “làm cho AI thông minh hơn”, mà là làm cho nó trở nên minh bạch hơn.
Liệu điều này có trở thành tiêu chuẩn mới hay không — câu hỏi vẫn còn bỏ ngỏ.
Nhưng hướng đi chắc chắn khiến người ta phải suy nghĩ.
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Robo đã thu hút sự chú ý của tôi không phải bằng những lời lớn tiếng, mà bằng một câu hỏi: làm thế nào chúng ta có thể tin tưởng AI, nếu chúng ta không thể kiểm tra các phép tính của nó?
Hôm nay, hầu hết các mô hình đều là những hộp đen. Chúng ta nhận được kết quả và chỉ đơn giản tin rằng mọi thứ đã được tính toán đúng. Đến khi nó chỉ là một chatbot — thì không sao. Nhưng nếu ngày mai, các đại lý AI bắt đầu quản lý tài nguyên, tài chính hay quy trình — thì lòng tin “trên lời nói” sẽ không đủ.
Fabric đề xuất một cách tiếp cận khác: làm cho các phép tính được xác minh, và sự tương tác của các đại lý — minh bạch và được phối hợp thông qua một sổ đăng công khai.
Tôi thích chính logic: không chỉ là “làm cho AI thông minh hơn”, mà là làm cho nó trở nên minh bạch hơn.
Liệu điều này có trở thành tiêu chuẩn mới hay không — câu hỏi vẫn còn bỏ ngỏ.
Nhưng hướng đi chắc chắn khiến người ta phải suy nghĩ.
#robo $ROBO @Fabric Foundation
Fabric Protocol là gì và nó thực sự giải quyết vấn đề gì?
Tôi đã bắt gặp suy nghĩ rằng trong nửa năm qua tôi đọc mô tả các dự án AI gần như tự động.
AI. Đại lý. Phi tập trung. Cơ sở hạ tầng. Thế hệ tiếp theo của internet.
Và nếu thành thật - mọi thứ này đã nghe như một nền tảng.
Khi tôi lần đầu tiên gặp Fabric, phản ứng gần như giống hệt nhau:
“Tốt. Một sự kết hợp khác của AI và blockchain. Bạn khác gì?”
AI. Đại lý. Phi tập trung. Cơ sở hạ tầng. Thế hệ tiếp theo của internet.
Và nếu thành thật - mọi thứ này đã nghe như một nền tảng.
Khi tôi lần đầu tiên gặp Fabric, phản ứng gần như giống hệt nhau:
“Tốt. Một sự kết hợp khác của AI và blockchain. Bạn khác gì?”
AI-ảo giác — là khoảnh khắc khi bạn đọc câu trả lời của mô hình và nghĩ:
«Wow, nghe có vẻ thuyết phục».
Rồi sau đó bạn kiểm tra — và nhận ra rằng một nửa sự thật… là hư cấu.
Và thành thật mà nói? Tôi cũng đã trải qua điều này.
Ban đầu có vẻ như đó chỉ là một lỗi. À, mô hình đã sai, ai mà không gặp phải. Nhưng càng làm việc với AI, bạn càng hiểu: đó không phải là sự cố. Đó là đặc điểm của chính kiến trúc. Mô hình không “biết” — nó dự đoán. Nó không nhớ sự thật — nó tìm kiếm sự tiếp nối có khả năng xảy ra nhất.
Và nếu trong dữ liệu của nó không có câu trả lời rõ ràng — nó vẫn sẽ nói điều gì đó. Bởi vì nhiệm vụ của nó là trả lời.
Trong điều này có sức mạnh và rủi ro.
AI có thể giúp cấu trúc suy nghĩ, tăng tốc nghiên cứu, đưa ra những ý tưởng bất ngờ. Nhưng nếu giao cho nó vai trò “sự thật cuối cùng” — vấn đề bắt đầu xảy ra.
Tôi đã rút ra kết luận đơn giản cho bản thân:
AI — không phải là một chuyên gia. Nó là một người đối thoại rất nhanh.
Và trách nhiệm kiểm tra vẫn thuộc về chúng ta.
Và, có lẽ, đây là toàn bộ nghịch lý:
Càng thông minh mô hình có vẻ, người dùng càng phải cẩn thận hơn.
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
«Wow, nghe có vẻ thuyết phục».
Rồi sau đó bạn kiểm tra — và nhận ra rằng một nửa sự thật… là hư cấu.
Và thành thật mà nói? Tôi cũng đã trải qua điều này.
Ban đầu có vẻ như đó chỉ là một lỗi. À, mô hình đã sai, ai mà không gặp phải. Nhưng càng làm việc với AI, bạn càng hiểu: đó không phải là sự cố. Đó là đặc điểm của chính kiến trúc. Mô hình không “biết” — nó dự đoán. Nó không nhớ sự thật — nó tìm kiếm sự tiếp nối có khả năng xảy ra nhất.
Và nếu trong dữ liệu của nó không có câu trả lời rõ ràng — nó vẫn sẽ nói điều gì đó. Bởi vì nhiệm vụ của nó là trả lời.
Trong điều này có sức mạnh và rủi ro.
AI có thể giúp cấu trúc suy nghĩ, tăng tốc nghiên cứu, đưa ra những ý tưởng bất ngờ. Nhưng nếu giao cho nó vai trò “sự thật cuối cùng” — vấn đề bắt đầu xảy ra.
Tôi đã rút ra kết luận đơn giản cho bản thân:
AI — không phải là một chuyên gia. Nó là một người đối thoại rất nhanh.
Và trách nhiệm kiểm tra vẫn thuộc về chúng ta.
Và, có lẽ, đây là toàn bộ nghịch lý:
Càng thông minh mô hình có vẻ, người dùng càng phải cẩn thận hơn.
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
AI-hallucinations - tại sao đây không chỉ là một “bug”, mà là một đặc điểm hệ thống
Hôm qua chúng ta đã nói về sự tin tưởng. Hôm nay - về lý do tại sao nó lại gặp vấn đề.
AI-hallucinations nghe như một cái gì đó hài hước. Giống như mô hình chỉ “nhầm lẫn” một cái gì đó. Nhưng nếu nhìn kỹ - đó không phải là sự ngẫu nhiên và không phải là lỗi trong mã.
Các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như OpenAI hay Google, không “biết” sự thật như con người. Chúng không có cơ sở nội bộ về sự thật. Chúng dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất.
AI-hallucinations nghe như một cái gì đó hài hước. Giống như mô hình chỉ “nhầm lẫn” một cái gì đó. Nhưng nếu nhìn kỹ - đó không phải là sự ngẫu nhiên và không phải là lỗi trong mã.
Các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như OpenAI hay Google, không “biết” sự thật như con người. Chúng không có cơ sở nội bộ về sự thật. Chúng dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất.
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung