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I have been looking into decentralized AI infrastructure and I keep thinking about how important verification's going to be. Now AI can make things that look really good but we are not always sure if they are correct. What I like about the Mira approach is that it does not just take what the AI says as true. Instead it tests the AI output to make sure it is right. The Mira approach turns the things the AI says into claims that can be checked and it lets many different models look at these claims on their own. This makes the system more responsible which is something that most AI systems do not have today. I think that this kind of verification network could be very important if we want AI to work well in the world. The Mira approach and its verification network are things that I think about a lot when I consider decentralized AI infrastructure and how verification is going to be more important, than generation.
#Mira @Mira - Trust Layer of AI $MIRA
#Mira @Mira - Trust Layer of AI $MIRA
Warum KI eine Überprüfungsinfrastruktur benötigt. Mein Eindruck nach dem Studium des Mira-Designs
In den letzten Jahren hat KI unglaubliche Fortschritte gemacht. Modelle können Essays schreiben, Code generieren und sogar Bilder oder Videos erstellen. Aber je mehr ich erkunde, wie diese Systeme funktionieren, desto mehr wird mir klar, dass Intelligenz ohne Zuverlässigkeit ein Fundament ist. KI ist wie ein Gebäude, das eine Basis braucht, um zu stehen.
Während ich die in dem Mira-Whitepaper präsentierten Ideen studierte, kam mir ein Thema immer wieder in den Sinn: KI scheitert nicht, weil es an Wissen mangelt, sondern weil es an Überprüfung mangelt. Ich dachte immer wieder über diese Idee nach und wie sie mit KI zusammenhängt.
Während ich die in dem Mira-Whitepaper präsentierten Ideen studierte, kam mir ein Thema immer wieder in den Sinn: KI scheitert nicht, weil es an Wissen mangelt, sondern weil es an Überprüfung mangelt. Ich dachte immer wieder über diese Idee nach und wie sie mit KI zusammenhängt.
Überdenken der Zuverlässigkeit von KI: Warum dezentrale Überprüfung die Schicht ist
Nachdem ich das Mira Whitepaper gelesen hatte, begann ich darüber nachzudenken, wie mächtig KI ist, aber auch wie fragil sie immer noch ist. Wir sprechen oft über Sprachmodelle und wie gut sie darin sind, kreativ zu sein und schnell zu arbeiten. Aber wenn wir genauer hinsehen, können wir erkennen, dass KI-Systeme eine Einschränkung haben: Sie basieren auf Wahrscheinlichkeiten. Sie "wissen" Dinge nicht wirklich, wie es Menschen tun. Sie treffen einfach Vorhersagen. Vorhersagen, egal wie gut sie sind, können falsch sein. Manchmal zeigt sich dieser Fehler als etwas, das nicht wahr ist. Manchmal zeigt es sich als Vorurteil. Egal wie groß oder gut trainiert ein einzelnes Modell ist, dieses Problem verschwindet nie wirklich.
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I’ve looked into how Mira works and what I notice is that it faces up to a problem with AI: it’s not always reliable. AI can give answers that sound good. That doesn’t mean they’re right. Mira deals with this issue in a way.
* It breaks down answers into claims that can be checked.
* Then it lets a network of models agree on what’s true.
What I think is really powerful is the way it uses economics to make sure nodes are honest.
Nodes have to put something of value at risk so it doesn’t make sense for them to cheat.
It’s not about making AI bigger and better; it’s about making AI answerable.
To me this seems like a step, towards having AI that can work on its own and be trusted.
Mira is making AI more reliable.
Mira is making AI more trustworthy.
Mira’s approach is different.
Mira’s approach is more accountable.
$MIRA #Mira @Mira - Trust Layer of AI
* It breaks down answers into claims that can be checked.
* Then it lets a network of models agree on what’s true.
What I think is really powerful is the way it uses economics to make sure nodes are honest.
Nodes have to put something of value at risk so it doesn’t make sense for them to cheat.
It’s not about making AI bigger and better; it’s about making AI answerable.
To me this seems like a step, towards having AI that can work on its own and be trusted.
Mira is making AI more reliable.
Mira is making AI more trustworthy.
Mira’s approach is different.
Mira’s approach is more accountable.
$MIRA #Mira @Mira - Trust Layer of AI
Das Hybridgrafmodell ist eine Möglichkeit, echte Arbeit zu belohnen
Als ich die Dokumentation über die Fabric Foundation las, stieß ich auf das Hybrid Graph Value-Modell. Es brachte mich wirklich zum Nachdenken.
Das ist etwas, das man normalerweise nicht in Blockchain-Systemen sieht.
Das Hybridgrafmodell belohnt Menschen nicht danach, wie viel Geld sie verdienen oder nur danach, wie viel sie tun.
Das Hybridgrafmodell belohnt Menschen basierend auf beiden Aspekten. Es ändert die Wichtigkeit jedes einzelnen, während das Netzwerk älter wird.
Am Anfang ist das, was die Menschen tun, wichtiger, weil das System noch wächst.
Das ist etwas, das man normalerweise nicht in Blockchain-Systemen sieht.
Das Hybridgrafmodell belohnt Menschen nicht danach, wie viel Geld sie verdienen oder nur danach, wie viel sie tun.
Das Hybridgrafmodell belohnt Menschen basierend auf beiden Aspekten. Es ändert die Wichtigkeit jedes einzelnen, während das Netzwerk älter wird.
Am Anfang ist das, was die Menschen tun, wichtiger, weil das System noch wächst.
Je mehr ich über Fabric lerne, desto mehr gefällt mir, wie es überprüft, ob alles korrekt funktioniert. Es geht nicht davon aus, dass Roboter immer perfekt arbeiten. Stattdessen geht es davon aus, dass sie manchmal ausfallen könnten.
* Es stellt sicher, dass die Verantwortlichen für die Roboter verantwortlich sind für das, was passiert.
* Sie müssen etwas Geld als Garantie einsetzen.
* Andere Leute beobachten, um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist.
* Wenn jemand versucht zu betrügen, bekommt er Schwierigkeiten. Verliert Geld.
Diese Art zu arbeiten scheint mir reif zu sein. Wenn Maschinen anfangen, Jobs zu erledigen, kann man nicht einfach darauf vertrauen, dass sie funktionieren.
Man muss sicherstellen, dass sie so gestaltet sind, dass man ihnen vertrauen kann.
Fabric hat eine Möglichkeit, zu überprüfen, ob die Roboter korrekt arbeiten. Es gibt ihnen eine Herausforderung zu bewältigen.
Wenn sie versuchen zu betrügen, kostet es sie viel Geld.
Ich denke, das ist die Art von Denken, die wir brauchen, wenn Roboter in der Welt arbeiten sollen.
Fabric geht davon aus, dass Fehler möglich sind. Baut Regeln darum.
Das herausforderungsbasierte System von Fabric ist interessant, weil es Betrug nicht lohnenswert macht.
Ich denke, Fabric ist auf dem richtigen Weg mit seinem Verifikationsmodell.
Fabric bringt mich wirklich zum Nachdenken darüber, wie Roboter arbeiten können.
@Fabric Foundation #ROBO $ROBO
* Es stellt sicher, dass die Verantwortlichen für die Roboter verantwortlich sind für das, was passiert.
* Sie müssen etwas Geld als Garantie einsetzen.
* Andere Leute beobachten, um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist.
* Wenn jemand versucht zu betrügen, bekommt er Schwierigkeiten. Verliert Geld.
Diese Art zu arbeiten scheint mir reif zu sein. Wenn Maschinen anfangen, Jobs zu erledigen, kann man nicht einfach darauf vertrauen, dass sie funktionieren.
Man muss sicherstellen, dass sie so gestaltet sind, dass man ihnen vertrauen kann.
Fabric hat eine Möglichkeit, zu überprüfen, ob die Roboter korrekt arbeiten. Es gibt ihnen eine Herausforderung zu bewältigen.
Wenn sie versuchen zu betrügen, kostet es sie viel Geld.
Ich denke, das ist die Art von Denken, die wir brauchen, wenn Roboter in der Welt arbeiten sollen.
Fabric geht davon aus, dass Fehler möglich sind. Baut Regeln darum.
Das herausforderungsbasierte System von Fabric ist interessant, weil es Betrug nicht lohnenswert macht.
Ich denke, Fabric ist auf dem richtigen Weg mit seinem Verifikationsmodell.
Fabric bringt mich wirklich zum Nachdenken darüber, wie Roboter arbeiten können.
@Fabric Foundation #ROBO $ROBO
Die Fabric Foundation arbeitet auf eine Zukunft hin, in der Menschen und Roboter zusammen wachsen können
In letzter Zeit habe ich darüber nachgedacht, wie Robotik und künstliche Intelligenz voranschreiten. Es scheint, als würden Maschinen jeden Monat besser und besser werden und einen größeren Teil unseres täglichen Lebens einnehmen. Ich frage mich ständig, wer tatsächlich die Kontrolle über all das hat.
Das ist, als ich anfing, mich mit der Fabric Foundation zu beschäftigen.
@Fabric Foundation ist kein weiteres Projekt, das Roboter beinhaltet. Was ich daran anders finde, ist, dass es Roboter nicht als etwas behandelt, das einem Unternehmen gehören kann. Stattdessen versucht es, ein System zu schaffen, in dem viele Menschen beitragen und Teil davon sein können, wie es funktioniert.
Das ist, als ich anfing, mich mit der Fabric Foundation zu beschäftigen.
@Fabric Foundation ist kein weiteres Projekt, das Roboter beinhaltet. Was ich daran anders finde, ist, dass es Roboter nicht als etwas behandelt, das einem Unternehmen gehören kann. Stattdessen versucht es, ein System zu schaffen, in dem viele Menschen beitragen und Teil davon sein können, wie es funktioniert.
Eine Sache, über die ich nicht viele Menschen reden sehe, ist das Emissionsdesign in @Fabric Foundation . Die meisten Netzwerke haben eine feste Tokenversorgung. Sie hoffen, dass mehr Menschen anfangen, es zu nutzen. Fabric macht die Dinge anders. Die Emissionen ändern sich basierend darauf, wie die Menschen das Netzwerk tatsächlich nutzen und wie gut die Dienste funktionieren.
Das ist eine Veränderung. Es bedeutet, dass die Belohnungen darauf basieren, wie das Netzwerk tatsächlich abschneidet, nicht darauf, was die Menschen denken, dass es tun könnte. Wenn die Roboter nicht viel genutzt werden, versucht das System, mehr Menschen zur Teilnahme zu bewegen. Wenn die Qualität des Dienstes nicht gut ist, werden die Belohnungen reduziert.
Für mich fühlt sich das wie ein echtes Wirtschaftssystem an und nicht nur wie viel Aufregung. Es geht nicht darum, Roboter zu bauen. Es geht darum, ein System zu schaffen, das sich ändern und wachsen kann, während Maschinen und Menschen zusammenarbeiten. Fabric geht wirklich darum, ein System zu schaffen, das sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann. Das ist es, was ich an Fabric und seinem adaptiven Emissionsdesign so interessant finde.
#ROBO $ROBO
Das ist eine Veränderung. Es bedeutet, dass die Belohnungen darauf basieren, wie das Netzwerk tatsächlich abschneidet, nicht darauf, was die Menschen denken, dass es tun könnte. Wenn die Roboter nicht viel genutzt werden, versucht das System, mehr Menschen zur Teilnahme zu bewegen. Wenn die Qualität des Dienstes nicht gut ist, werden die Belohnungen reduziert.
Für mich fühlt sich das wie ein echtes Wirtschaftssystem an und nicht nur wie viel Aufregung. Es geht nicht darum, Roboter zu bauen. Es geht darum, ein System zu schaffen, das sich ändern und wachsen kann, während Maschinen und Menschen zusammenarbeiten. Fabric geht wirklich darum, ein System zu schaffen, das sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln kann. Das ist es, was ich an Fabric und seinem adaptiven Emissionsdesign so interessant finde.
#ROBO $ROBO
Miras wirtschaftliches Design: Warum Anreize wichtiger sind als Modelle
Wenn Menschen sich AI-Infrastrukturprojekte ansehen, konzentrieren sie sich auf die Modelle. Datensätze, bessere Designs, mehr Details. Ich denke, einer der am meisten übersehenen Teile der Zuverlässigkeit von KI ist das Anreizdesign.
Deshalb finde ich Miras wirtschaftliches Setup interessant. Es versucht nicht nur, die KI-Ausgaben auf Modellebene zu verbessern. Es baut ein System auf, in dem wirtschaftlicher Druck die Teilnehmer dazu bringt, ehrlich zu verifizieren.
In der Kryptographie sind Anreize alles.
Die verborgene Schwäche der KI-Verifizierung
Wenn du KI-Modelle bittest, einen Anspruch zu verifizieren, klingt das stark. Aber es gibt ein Problem: Verifizierungsaufgaben werden oft zu strukturierten Fragen mit begrenzten Antworten. In Fällen kann zufälliges Raten möglich werden.
Deshalb finde ich Miras wirtschaftliches Setup interessant. Es versucht nicht nur, die KI-Ausgaben auf Modellebene zu verbessern. Es baut ein System auf, in dem wirtschaftlicher Druck die Teilnehmer dazu bringt, ehrlich zu verifizieren.
In der Kryptographie sind Anreize alles.
Die verborgene Schwäche der KI-Verifizierung
Wenn du KI-Modelle bittest, einen Anspruch zu verifizieren, klingt das stark. Aber es gibt ein Problem: Verifizierungsaufgaben werden oft zu strukturierten Fragen mit begrenzten Antworten. In Fällen kann zufälliges Raten möglich werden.
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The more I learn about Artificial Intelligence the more I think the big problem is not how smart it is. It's whether we can trust it.
@Mira - Trust Layer of AI deals with this issue in a way that I really like. Of making another huge model and hoping it makes less mistakes it builds a system where many people check the AIs work. Here's how it works:
* Each answer is broken down into statements
* Many different models check these statements
* The checkers are motivated to be honest because they have something to lose
What I find interesting is that this system makes it rational for the nodes to be honest. They have to put something of value at risk so it doesn't make sense for them to cheat. This seems like a next step, for cryptocurrency. Not just keeping transactions safe but keeping AI honest.
$MIRA
#Mira
@Mira - Trust Layer of AI deals with this issue in a way that I really like. Of making another huge model and hoping it makes less mistakes it builds a system where many people check the AIs work. Here's how it works:
* Each answer is broken down into statements
* Many different models check these statements
* The checkers are motivated to be honest because they have something to lose
What I find interesting is that this system makes it rational for the nodes to be honest. They have to put something of value at risk so it doesn't make sense for them to cheat. This seems like a next step, for cryptocurrency. Not just keeping transactions safe but keeping AI honest.
$MIRA
#Mira
Mira: Warum ich glaube, dass dezentrale Überprüfung die Grundlage für KI ist
Im vergangenen Jahr habe ich viel über ein zentrales Problem in der KI nachgedacht: Wir können der KI immer noch nicht vollständig vertrauen.
Ich denke jeden Tag über dieses Problem nach.
Große Sprachmodelle sind sehr leistungsfähig.
Sie können Code schreiben, Daten analysieren, Argumente entwerfen und komplexe Themen in Sekunden erklären.
Gleichzeitig können sie selbstbewusst falsche Informationen produzieren.
Ich sehe das als ein Problem.
Halluzinationen, Vorurteile und Inkonsistenzen sind keine Randfälle. Sie sind Einschränkungen probabilistischer Modelle.
Das ist die Lücke, die meine Aufmerksamkeit erregte, als ich Mira studierte.
Ich denke jeden Tag über dieses Problem nach.
Große Sprachmodelle sind sehr leistungsfähig.
Sie können Code schreiben, Daten analysieren, Argumente entwerfen und komplexe Themen in Sekunden erklären.
Gleichzeitig können sie selbstbewusst falsche Informationen produzieren.
Ich sehe das als ein Problem.
Halluzinationen, Vorurteile und Inkonsistenzen sind keine Randfälle. Sie sind Einschränkungen probabilistischer Modelle.
Das ist die Lücke, die meine Aufmerksamkeit erregte, als ich Mira studierte.
Ich habe gerade von @Mira - Trust Layer of AI erfahren. Es ist wirklich erstaunlich. Mira nimmt nicht einfach das, was eine künstliche Intelligenz sagt. Es zerlegt, was die künstliche Intelligenz sagt, in Teile und lässt viele verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz jedes Teil überprüfen. Wir erhalten nur eine Antwort, von der wir wissen, dass sie korrekt ist, wenn all diese verschiedenen Modelle übereinstimmen. Das macht es viel weniger wahrscheinlich, dass die Antwort falsch oder voreingenommen ist.
Die Personen, die die Antworten überprüfen, müssen auch einige Arbeiten leisten, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Sie müssen einige ihrer Tokens einsetzen und Prüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist. Wenn sie einen Job erledigen, werden sie bezahlt.
Ich denke, Mira ist eine gute Idee, weil sie viele verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz nutzt und eine neue Art, Geld zu verwenden, um sicherzustellen, dass die Antworten korrekt sind. Das lässt mich denken, dass wir endlich darauf vertrauen können, was künstliche Intelligenz sagt.
Ich bin wirklich aufgeregt über Mira, weil sie Intelligenz und eine neue Art, Geld zu verwenden, nutzt, um uns zu sagen, was wahr ist. Das ist ein Weg, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Antworten erhalten. Mira und ihre Art, Intelligenz und Geld zu nutzen, um die Wahrheit zu erhalten, ist etwas, das ich wirklich cool finde.
#Mira $MIRA
Die Personen, die die Antworten überprüfen, müssen auch einige Arbeiten leisten, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Sie müssen einige ihrer Tokens einsetzen und Prüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist. Wenn sie einen Job erledigen, werden sie bezahlt.
Ich denke, Mira ist eine gute Idee, weil sie viele verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz nutzt und eine neue Art, Geld zu verwenden, um sicherzustellen, dass die Antworten korrekt sind. Das lässt mich denken, dass wir endlich darauf vertrauen können, was künstliche Intelligenz sagt.
Ich bin wirklich aufgeregt über Mira, weil sie Intelligenz und eine neue Art, Geld zu verwenden, nutzt, um uns zu sagen, was wahr ist. Das ist ein Weg, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Antworten erhalten. Mira und ihre Art, Intelligenz und Geld zu nutzen, um die Wahrheit zu erhalten, ist etwas, das ich wirklich cool finde.
#Mira $MIRA
Was ich wirklich an @Fabric Foundation mag, sind nicht die Roboter, die sie haben. Es ist die Art und Weise, wie sie Geld damit verdienen wollen. Fabric möchte nicht, dass ein Unternehmen die Kontrolle über alle Maschinen hat. Sie wollen ein Netzwerk schaffen, in dem Menschen mit Fähigkeiten, Informationen und der Überprüfung, ob Dinge korrekt sind oder Hardware, helfen können. Auf diese Weise können die Menschen Teil davon sein, wie das System wächst.
Ich denke, es ist eine Idee, dass Roboter Teile haben können, die hinzugefügt oder entfernt werden können wie Blöcke. Diese Teile können wie Fähigkeiten sein, die der Roboter lernen kann. Ich mag, dass an diesen Fähigkeiten offen gearbeitet werden kann, sodass jeder sehen kann, was passiert. Es ist auch gut, dass Fabric sicherstellen möchte, dass die Arbeit, die Roboter leisten, echt ist und dass die Menschen verantwortlich sind für das, was sie tun. Wenn Roboter Teil unseres Lebens werden sollen, möchte ich, dass sie auf eine Weise hergestellt werden, die offen und ehrlich ist, so wie Fabric es mit der Gemeinschaft macht, die hilft.
$ROBO #ROBO
Ich denke, es ist eine Idee, dass Roboter Teile haben können, die hinzugefügt oder entfernt werden können wie Blöcke. Diese Teile können wie Fähigkeiten sein, die der Roboter lernen kann. Ich mag, dass an diesen Fähigkeiten offen gearbeitet werden kann, sodass jeder sehen kann, was passiert. Es ist auch gut, dass Fabric sicherstellen möchte, dass die Arbeit, die Roboter leisten, echt ist und dass die Menschen verantwortlich sind für das, was sie tun. Wenn Roboter Teil unseres Lebens werden sollen, möchte ich, dass sie auf eine Weise hergestellt werden, die offen und ehrlich ist, so wie Fabric es mit der Gemeinschaft macht, die hilft.
$ROBO #ROBO
B
ROBO
Preis
0,038431
Ich bin super aufgeregt über die @Fabric Foundation . Es denkt, dass Roboter Wissen schnell teilen sollten, damit jeder neue Roboter von Tausenden von anderen lernen kann.
Was ich mag, ist, dass sie diese Technologie auf verantwortungsvolle Weise entwickeln wollen. Sie wollen sicherstellen, dass Roboter Werte folgen, während sie lernen und besser werden.
Die Idee, Tokens zu verwenden, um Menschen zu helfen, zusammenzuarbeiten und beizutragen, erscheint klug. Es fühlt sich nicht nach einem Trend an.
Es sieht aus wie eine Zukunft, in der Technologie und Menschen fair zusammenarbeiten.
Darüber zu lesen, macht mich tatsächlich hoffnungsvoll und inspiriert.
Das Fabric-Protokoll scheint etwas zu sein, das wirklich einen Unterschied machen kann.
Es geht darum, dass Roboter und Menschen zusammenarbeiten.
Der Fokus liegt darauf, sicherzustellen, dass Roboter mit dem übereinstimmen, was die Menschen für richtig halten.
Das gibt mir Hoffnung für die Zukunft.
$ROBO #ROBO
Was ich mag, ist, dass sie diese Technologie auf verantwortungsvolle Weise entwickeln wollen. Sie wollen sicherstellen, dass Roboter Werte folgen, während sie lernen und besser werden.
Die Idee, Tokens zu verwenden, um Menschen zu helfen, zusammenzuarbeiten und beizutragen, erscheint klug. Es fühlt sich nicht nach einem Trend an.
Es sieht aus wie eine Zukunft, in der Technologie und Menschen fair zusammenarbeiten.
Darüber zu lesen, macht mich tatsächlich hoffnungsvoll und inspiriert.
Das Fabric-Protokoll scheint etwas zu sein, das wirklich einen Unterschied machen kann.
Es geht darum, dass Roboter und Menschen zusammenarbeiten.
Der Fokus liegt darauf, sicherzustellen, dass Roboter mit dem übereinstimmen, was die Menschen für richtig halten.
Das gibt mir Hoffnung für die Zukunft.
$ROBO #ROBO
B
ROBO
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0,038431
Die Zukunft der Robotik sollte nicht einem Monopol gehören
Es fühlt sich an, als hätten wir geblinzelt und plötzlich traten Roboter aus der Science-Fiction in unsere tägliche Realität. Mit der schnell steigenden Leistung von KI und großen Sprachmodellen, die jetzt aktiv Roboter durch Open-Source-Code steuern, verwischt die Grenze zwischen digitalen Daten und der physischen Welt. Eine Zukunft, in der wir neben hochentwickelten Maschinen leben und arbeiten, rückt schnell in den Fokus. Aber während ich das beobachte, wirft eine drängende Sorge einen Schatten auf die Aufregung: Diese physische und digitale Automatisierung droht, beispiellose Macht und Reichtum in die Hände einiger riesiger Unternehmen zu konzentrieren. Wir stehen am Rand einer "Winner-takes-all"-Wirtschaft, in der die robotische Infrastruktur von morgen leicht zu einem geschlossenen Ökosystem werden könnte, das von einer einzigen Einheit kontrolliert wird.
Wir warten alle darauf, dass Künstliche Intelligenz die Dinge im Recht und im Gesundheitswesen übernimmt, aber die Halluzinationen der Künstlichen Intelligenz halten die Künstliche Intelligenz weiterhin zurück. Die Mira weist auf eine Wahrheit hin: Ein einzelnes Künstliche Intelligenz-Modell wird immer eine Grenze haben. Man kann keine Präzision haben, ohne Vorurteile in das Künstliche Intelligenz-System einzuführen. Miras Ansatz ist anders. Sie versuchen nicht, eine Künstliche Intelligenz zu bauen, sondern ein dezentrales Netzwerk zur Überprüfung der Künstlichen Intelligenz zu schaffen. Es geht darum, über den Punkt hinauszugehen, an dem die Künstliche Intelligenz gerade gut genug ist, zu dem Punkt, an dem die Künstliche Intelligenz als zuverlässig erwiesen ist.
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
Die Zuverlässigkeit von KI als Konsensproblem neu überdenken
Ich habe Miras Whitepaper gelesen und eine Sache bleibt mir im Gedächtnis: Miras Whitepaper und das Problem der KI-Halluzinationen und Vorurteile. Miras Whitepaper sagt, dass dies nicht nur Probleme mit einem Modell oder seinen Daten sind. Es ist ein Problem, das eine Lösung benötigt, die das gesamte System einbezieht.
Jedes große Sprachmodell hat ein Problem, wenn es trainiert wird. Wenn Sie es präziser machen, wird es systematische Vorurteile haben. Wenn Sie versuchen, die Vorurteile zu reduzieren, wird es weniger präzise sein. Miras Whitepaper hat mir geholfen, dies zu verstehen. Es besagt, dass Halluzinationen auftreten, wenn ein Modell nicht präzise ist und Antworten gibt, die nicht konsistent sind oder zu selbstsicher sind. Auf der anderen Seite sind Vorurteile, wenn ein Modell nicht genau ist und Antworten gibt, die nicht wahr sind.
Jedes große Sprachmodell hat ein Problem, wenn es trainiert wird. Wenn Sie es präziser machen, wird es systematische Vorurteile haben. Wenn Sie versuchen, die Vorurteile zu reduzieren, wird es weniger präzise sein. Miras Whitepaper hat mir geholfen, dies zu verstehen. Es besagt, dass Halluzinationen auftreten, wenn ein Modell nicht präzise ist und Antworten gibt, die nicht konsistent sind oder zu selbstsicher sind. Auf der anderen Seite sind Vorurteile, wenn ein Modell nicht genau ist und Antworten gibt, die nicht wahr sind.
Super aufgeregt über die Zukunft der KI und @Mira - Trust Layer of AI ! Ihr dezentralisiertes Verifizierungssystem ist ein kompletter Game Changer, halluzinierende KI nuklear im Kopf. Stell dir die Welt vor, in der alle KI-Ausgaben gültig sind. Das ist es, was $MIRA aufbaut. Finde den Motor für eine verantwortungsvollere KI!
#mira $MIRA
#mira $MIRA
Dekodierung von Miras Inhaltsumwandlung: Wie Rohdaten zu verifiziertem Wissen werden
Es ist im schnellen Bereich der Künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung, sich auf die Ergebnisse verlassen zu können, die KI uns liefert. KI wird kreative und ansprechende Inhalte erstellen, aber sie wird auch Halluzinationen erzeugen und Vorurteile zeigen. Mira Network tut dies, indem es einen neuen Prozess der Inhaltsumwandlung anwendet, der unklare KI-Ausgaben in verifizierbare Informationen umwandelt.
Das Problem der KI-ZuverlässigkeitTraditionell.
Große Sprachmodelle (LLMs), die Arten von KI-Modellen sind, basieren auf dem Raten des wahrscheinlichsten Wortes oder der wahrscheinlichsten Folge. Aufgrund dessen können ihre Produktionen eine faktische Ungenauigkeit oder Unrelatedheit zur Realität aufweisen. Diese Schlussfolgerung macht die direkte Überprüfung von Antworten schwierig und erfordert normalerweise menschliche Unterstützung, was die Bemühungen um eine vollständig autonome KI untergräbt. Mira Network verändert unser Denken über KI-Ausgaben. Anstatt alles, was KI bietet, als das Evangelium zu betrachten, untersucht Mira es mit einer Handvoll von Überprüfungsebenen, die damit beginnen, das Material intelligent in kleinere Einheiten zu unterteilen.
Das Problem der KI-ZuverlässigkeitTraditionell.
Große Sprachmodelle (LLMs), die Arten von KI-Modellen sind, basieren auf dem Raten des wahrscheinlichsten Wortes oder der wahrscheinlichsten Folge. Aufgrund dessen können ihre Produktionen eine faktische Ungenauigkeit oder Unrelatedheit zur Realität aufweisen. Diese Schlussfolgerung macht die direkte Überprüfung von Antworten schwierig und erfordert normalerweise menschliche Unterstützung, was die Bemühungen um eine vollständig autonome KI untergräbt. Mira Network verändert unser Denken über KI-Ausgaben. Anstatt alles, was KI bietet, als das Evangelium zu betrachten, untersucht Mira es mit einer Handvoll von Überprüfungsebenen, die damit beginnen, das Material intelligent in kleinere Einheiten zu unterteilen.
Onchain Robot Identität: Was Roboter für Web3 benötigen.
Wir haben das Ökosystem der Fabric Foundation durchlaufen und uns mit ihrer Mission sowie der Bedeutung des $ROBO tokens beschäftigt. Wir werden ein weiteres innovatives Konzept diskutieren, das die Zukunft autonomer Maschinen definieren wird, die Onchain Robot Identität oder DID.
Das Identitätsdilemma von Robotern in einer Web2-Welt.
Die intelligenten Maschinen haben besondere Bedürfnisse, die von alten Systemen nicht erkannt werden. Roboter sind nicht in der Lage, Bankkonten zu eröffnen, Pässe zu erhalten und innerhalb von Vorschriften beschäftigt zu werden, die für Menschen vorgesehen sind. Das System einer sicheren, etablierten und gemeinsamen Identität ist erforderlich, da Roboter zunehmend autonomer werden und an wirtschaftlichen Aktivitäten teilnehmen.
Lösung für die Fabric Foundation, Dezentrale Identifikatoren (DID).
Die Fabric Foundation löst dies, indem sie Robotern Onchain Identitäten (DIDs) bereitstellt. Solche Identifikatoren sind nicht übertragbar, dauerhaft für den Roboter und in der Blockchain verifizierbar. Sie ermöglichen es Robotern,
Zu demonstrieren, dass sie in jedem Geschäft tatsächlich und glaubwürdig sind.
Mit Web3-Wallets zu speichern und Transaktionen durchzuführen.
Eine nicht wertende Aufzeichnung von Dingen zu erstellen, die sie erreicht haben, und ihrer Effektivität.
Dies geschieht durch die Nutzung verschiedener Dienste und Smart Contracts in Netzwerken.
Unter diesem System wird jeder Roboter im Fabric-Netzwerk öffentlich geprüft mit einem nicht bearbeitbaren Protokoll, das dazu dient, alle auf dem rechten Weg zu halten und schlechtes Verhalten zu verhindern.
Onchain Identität Wie Onchain Identität unabhängige Operationen ermöglicht.
Ein Roboter kann leicht eine Vielzahl von Funktionen mit einer Onchain Identität ausführen:
1. Vergütung erhalten: Einnahmen aus der Erledigung von Arbeiten oder der Bereitstellung von Dienstleistungen in Höhe von $ROBO .
2. Wallet für Web3 kaufen: Seine Energie, Daten oder Wartung bezahlen.
3. Unterstützung: Sein Leistungsnachweis und Einsatz nutzen, um Entscheidungen im Netzwerk zu treffen.
4. Gemeinsam arbeiten - Vertrauen zu Kollegen und Menschen haben.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation
Wir haben das Ökosystem der Fabric Foundation durchlaufen und uns mit ihrer Mission sowie der Bedeutung des $ROBO tokens beschäftigt. Wir werden ein weiteres innovatives Konzept diskutieren, das die Zukunft autonomer Maschinen definieren wird, die Onchain Robot Identität oder DID.
Das Identitätsdilemma von Robotern in einer Web2-Welt.
Die intelligenten Maschinen haben besondere Bedürfnisse, die von alten Systemen nicht erkannt werden. Roboter sind nicht in der Lage, Bankkonten zu eröffnen, Pässe zu erhalten und innerhalb von Vorschriften beschäftigt zu werden, die für Menschen vorgesehen sind. Das System einer sicheren, etablierten und gemeinsamen Identität ist erforderlich, da Roboter zunehmend autonomer werden und an wirtschaftlichen Aktivitäten teilnehmen.
Lösung für die Fabric Foundation, Dezentrale Identifikatoren (DID).
Die Fabric Foundation löst dies, indem sie Robotern Onchain Identitäten (DIDs) bereitstellt. Solche Identifikatoren sind nicht übertragbar, dauerhaft für den Roboter und in der Blockchain verifizierbar. Sie ermöglichen es Robotern,
Zu demonstrieren, dass sie in jedem Geschäft tatsächlich und glaubwürdig sind.
Mit Web3-Wallets zu speichern und Transaktionen durchzuführen.
Eine nicht wertende Aufzeichnung von Dingen zu erstellen, die sie erreicht haben, und ihrer Effektivität.
Dies geschieht durch die Nutzung verschiedener Dienste und Smart Contracts in Netzwerken.
Unter diesem System wird jeder Roboter im Fabric-Netzwerk öffentlich geprüft mit einem nicht bearbeitbaren Protokoll, das dazu dient, alle auf dem rechten Weg zu halten und schlechtes Verhalten zu verhindern.
Onchain Identität Wie Onchain Identität unabhängige Operationen ermöglicht.
Ein Roboter kann leicht eine Vielzahl von Funktionen mit einer Onchain Identität ausführen:
1. Vergütung erhalten: Einnahmen aus der Erledigung von Arbeiten oder der Bereitstellung von Dienstleistungen in Höhe von $ROBO .
2. Wallet für Web3 kaufen: Seine Energie, Daten oder Wartung bezahlen.
3. Unterstützung: Sein Leistungsnachweis und Einsatz nutzen, um Entscheidungen im Netzwerk zu treffen.
4. Gemeinsam arbeiten - Vertrauen zu Kollegen und Menschen haben.
$ROBO #ROBO @Fabric Foundation
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