Venom 拉纳
Kreator Terverifikasi
Ranashahbaz620
Perdagangan Terbuka
Pedagang dengan Frekuensi Tinggi
3.1 Tahun
1.6K+ Mengikuti
42.9K+ Pengikut
23.5K+ Disukai
920 Dibagikan
Posting
Portofolio
Semua
Kuotasi
Live
Bagaimana Mira Network Dapat Membuat AI Lebih Aman untuk Pengambilan Keputusan
AI mudah digunakan untuk menulis dan brainstorming karena biaya untuk salah biasanya rendah. Jika sebuah kalimat salah, Anda menulis ulangnya. Jika sebuah fakta terasa tidak pasti, Anda mengabaikannya. Pengambilan keputusan berbeda. Klaim yang salah tidak hanya duduk di halaman. Itu berubah menjadi tindakan. Seseorang menyetujui sesuatu yang seharusnya tidak mereka setujui. Sebuah sistem memicu alur kerja berdasarkan masukan yang buruk. Sebuah tim mengikuti rekomendasi yang terdengar percaya diri tetapi tidak berdasar.
Di situlah risiko sebenarnya berada, dan itulah mengapa Mira Network menarik.
Di situlah risiko sebenarnya berada, dan itulah mengapa Mira Network menarik.
Dari Aplikasi ke Robot: Apa Arti Sebenarnya dari “Jaringan Terbuka”
@Fabric Foundation Ketika orang mendengar “jaringan terbuka,” mereka biasanya berpikir tentang perangkat lunak. Sebuah ekosistem di mana siapa pun dapat membangun, menyambungkan, dan mengirim pembaruan dengan cepat. Di dunia itu, keterbukaan sebagian besar terasa positif. Lebih banyak pengembang, lebih banyak eksperimen, lebih banyak ide yang bergerak lebih cepat.
Robot mengubah makna kata tersebut.
Sebuah robot bukanlah sebuah aplikasi. Ia meninggalkan layar dan memasuki dunia fisik. Jika pembaruan aplikasi bermasalah, seseorang akan merasa kesal. Jika pembaruan robot bermasalah, sesuatu bisa rusak, atau seseorang bisa terluka, atau publik cukup berhenti mempercayai ide tersebut. Jadi, “jaringan terbuka” untuk robot tidak bisa hanya berarti akses terbuka. Itu harus berarti partisipasi terbuka dengan aturan yang cukup kuat untuk menjaga sistem tetap aman.
Robot mengubah makna kata tersebut.
Sebuah robot bukanlah sebuah aplikasi. Ia meninggalkan layar dan memasuki dunia fisik. Jika pembaruan aplikasi bermasalah, seseorang akan merasa kesal. Jika pembaruan robot bermasalah, sesuatu bisa rusak, atau seseorang bisa terluka, atau publik cukup berhenti mempercayai ide tersebut. Jadi, “jaringan terbuka” untuk robot tidak bisa hanya berarti akses terbuka. Itu harus berarti partisipasi terbuka dengan aturan yang cukup kuat untuk menjaga sistem tetap aman.
🚨PEMBERITAAN: Presiden Trump mendesak Kongres untuk mengirimkan AKTA MENYELAMATKAN AMERIKA ke mejanya!
Ingat, Trump juga mengatakan bahwa dia siap untuk menandatangani Akta KEJELASAN. Kita akan memiliki tahun yang luar biasa!
$RLUSD #XRP $XRP #Ripple #BlockAILayoffs #MarketRebound
Ingat, Trump juga mengatakan bahwa dia siap untuk menandatangani Akta KEJELASAN. Kita akan memiliki tahun yang luar biasa!
$RLUSD #XRP $XRP #Ripple #BlockAILayoffs #MarketRebound
@Mira - Trust Layer of AI Saya mulai melihat "AI yang percaya diri" sedikit berbeda. Sebagian besar waktu, kepercayaan tidak berarti model tersebut benar. Itu hanya berarti model tersebut terdengar benar.
Dan di situlah semuanya salah. Kesalahan AI yang paling mahal bukanlah yang jelas. Mereka adalah jawaban yang halus dan dapat dipercaya yang menyelinap ke dalam alur kerja tanpa ada yang memeriksa ulang.
Itu sebabnya Jaringan Mira menonjol bagi saya. Seluruh ide adalah untuk berhenti memperlakukan respons satu model sebagai kebenaran. Pisahkan output menjadi klaim yang lebih kecil, periksa klaim tersebut oleh model independen lainnya, dan hanya simpan apa yang benar-benar terbukti. Itu pada dasarnya adalah apa yang dirancang untuk Mira Verify.
Apa yang terasa baru dan praktis adalah bahwa Mira telah membuat sisi Verify lebih mudah digunakan dalam produk nyata. Satu pembaruan menyebutkan menambahkan dukungan pembayaran x402 untuk membayar API Verify, yang terdengar kecil, tetapi itu adalah jenis hal yang membantu pengembang mengintegrasikan verifikasi tanpa gesekan tambahan.
Bagi saya, poinnya sederhana. AI digunakan untuk lebih dari sekadar menulis sekarang. Ini mendukung keputusan dan tindakan. Di dunia itu, menebak dengan percaya diri adalah risiko nyata. Mira pada dasarnya mencoba membuat "Saya yakin" berarti "Saya telah memeriksa."
#mira $MIRA #Mira
Dan di situlah semuanya salah. Kesalahan AI yang paling mahal bukanlah yang jelas. Mereka adalah jawaban yang halus dan dapat dipercaya yang menyelinap ke dalam alur kerja tanpa ada yang memeriksa ulang.
Itu sebabnya Jaringan Mira menonjol bagi saya. Seluruh ide adalah untuk berhenti memperlakukan respons satu model sebagai kebenaran. Pisahkan output menjadi klaim yang lebih kecil, periksa klaim tersebut oleh model independen lainnya, dan hanya simpan apa yang benar-benar terbukti. Itu pada dasarnya adalah apa yang dirancang untuk Mira Verify.
Apa yang terasa baru dan praktis adalah bahwa Mira telah membuat sisi Verify lebih mudah digunakan dalam produk nyata. Satu pembaruan menyebutkan menambahkan dukungan pembayaran x402 untuk membayar API Verify, yang terdengar kecil, tetapi itu adalah jenis hal yang membantu pengembang mengintegrasikan verifikasi tanpa gesekan tambahan.
Bagi saya, poinnya sederhana. AI digunakan untuk lebih dari sekadar menulis sekarang. Ini mendukung keputusan dan tindakan. Di dunia itu, menebak dengan percaya diri adalah risiko nyata. Mira pada dasarnya mencoba membuat "Saya yakin" berarti "Saya telah memeriksa."
#mira $MIRA #Mira
@Fabric Foundation Saya telah memikirkan tentang Fabric dengan cara yang cukup langsung: robot tidak hanya perlu pintar, mereka perlu dapat diperiksa.
Ketika sebuah robot melakukan langkah yang buruk, kekacauan yang sebenarnya dimulai setelahnya. Orang-orang mengajukan pertanyaan dasar: kode apa yang sedang berjalan, aturan apa yang aktif, dan siapa yang menyetujui pembaruan terakhir? Di sebagian besar sistem, jawaban-jawabannya terletak di log pribadi yang tidak dapat diverifikasi oleh orang luar. Jadi Anda berakhir dengan argumen alih-alih fakta.
Itulah mengapa "komputasi yang dapat diverifikasi" penting dalam dunia Fabric. Intinya bukanlah pemasaran yang lebih baik atau dasbor yang lebih menarik. Intinya adalah bukti. Jika sebuah robot mengambil tindakan, harus ada cara yang jelas untuk menunjukkan apa yang dijalankan dan apa yang diizinkan pada saat itu.
Apa yang juga menarik adalah bahwa Fabric tidak lagi memperlakukan ini sebagai ide penelitian. Mereka telah meluncurkan lapisan partisipasi juga $ROBO, arah tata kelola, dan langkah-langkah onboarding publik yang menunjukkan bahwa mereka ingin jaringan dibentuk oleh banyak kontributor, bukan oleh satu perusahaan.
Bagi saya, inti yang besar adalah sederhana: otonomi menjadi lebih aman ketika Anda dapat mengauditnya seperti sebuah sistem, bukan "percaya padanya" seperti sebuah merek. Jika Fabric dapat membuat itu normal, robot menjadi lebih mudah untuk hidup di tempat nyata, bukan hanya demo.
#robo $ROBO
Ketika sebuah robot melakukan langkah yang buruk, kekacauan yang sebenarnya dimulai setelahnya. Orang-orang mengajukan pertanyaan dasar: kode apa yang sedang berjalan, aturan apa yang aktif, dan siapa yang menyetujui pembaruan terakhir? Di sebagian besar sistem, jawaban-jawabannya terletak di log pribadi yang tidak dapat diverifikasi oleh orang luar. Jadi Anda berakhir dengan argumen alih-alih fakta.
Itulah mengapa "komputasi yang dapat diverifikasi" penting dalam dunia Fabric. Intinya bukanlah pemasaran yang lebih baik atau dasbor yang lebih menarik. Intinya adalah bukti. Jika sebuah robot mengambil tindakan, harus ada cara yang jelas untuk menunjukkan apa yang dijalankan dan apa yang diizinkan pada saat itu.
Apa yang juga menarik adalah bahwa Fabric tidak lagi memperlakukan ini sebagai ide penelitian. Mereka telah meluncurkan lapisan partisipasi juga $ROBO, arah tata kelola, dan langkah-langkah onboarding publik yang menunjukkan bahwa mereka ingin jaringan dibentuk oleh banyak kontributor, bukan oleh satu perusahaan.
Bagi saya, inti yang besar adalah sederhana: otonomi menjadi lebih aman ketika Anda dapat mengauditnya seperti sebuah sistem, bukan "percaya padanya" seperti sebuah merek. Jika Fabric dapat membuat itu normal, robot menjadi lebih mudah untuk hidup di tempat nyata, bukan hanya demo.
#robo $ROBO
Jaringan Mira: Ketika “Saya Tidak Yakin” Adalah Jawaban Terbaik
@Mira - Trust Layer of AI Risiko terbesar dengan AI modern bukanlah bahwa ia membuat kesalahan. Melainkan bahwa ia bisa salah sambil terdengar sangat yakin. Sebuah model mengisi celah dengan mulus. Ia menulis dengan percaya diri. Jika Anda belum tahu tentang topik tersebut, kepercayaan diri itu bisa menyelinap melewati insting Anda. Dalam alur kerja yang nyata, di situlah masalah dimulai.
Itulah mengapa saya menyukai ide di balik Jaringan Mira. Itu menganggap ketidakpastian sebagai sesuatu yang berharga, bukan sesuatu yang harus disembunyikan. Dalam banyak situasi, output terbaik yang dapat diberikan oleh sistem AI hanyalah: Saya tidak yakin.
Itulah mengapa saya menyukai ide di balik Jaringan Mira. Itu menganggap ketidakpastian sebagai sesuatu yang berharga, bukan sesuatu yang harus disembunyikan. Dalam banyak situasi, output terbaik yang dapat diberikan oleh sistem AI hanyalah: Saya tidak yakin.
Fabric dan Celah Akuntabilitas dalam Otonomi
@Fabric Foundation Robot semakin baik, tetapi masalahnya adalah ketika sesuatu yang salah terjadi, tidak ada jawaban yang jelas.
Siapa yang melakukan pembaruan? Versi berapa yang sedang berjalan? Di bawah aturan mana keputusan diambil? Dan apa yang sebenarnya terjadi?
Seringkali keadaannya seperti ini: log di sana-sini, sedikit info di tangan operator, sedikit di tangan perusahaan, dan sisanya 'kami sedang memeriksa.' Lalu permainan saling menyalahkan dimulai, karena bukti tidak lengkap di tangan siapa pun.
Protokol Fabric ingin menangani masalah ini dengan cara yang sederhana. Ide ini adalah agar catatan aktivitas robot dapat diverifikasi, tidak hanya bergantung pada log internal perusahaan. Jika robot mengambil tindakan, maka bisa dilacak kemudian dengan perangkat lunak dan aturan apa yang digunakan.
Siapa yang melakukan pembaruan? Versi berapa yang sedang berjalan? Di bawah aturan mana keputusan diambil? Dan apa yang sebenarnya terjadi?
Seringkali keadaannya seperti ini: log di sana-sini, sedikit info di tangan operator, sedikit di tangan perusahaan, dan sisanya 'kami sedang memeriksa.' Lalu permainan saling menyalahkan dimulai, karena bukti tidak lengkap di tangan siapa pun.
Protokol Fabric ingin menangani masalah ini dengan cara yang sederhana. Ide ini adalah agar catatan aktivitas robot dapat diverifikasi, tidak hanya bergantung pada log internal perusahaan. Jika robot mengambil tindakan, maka bisa dilacak kemudian dengan perangkat lunak dan aturan apa yang digunakan.
@Fogo Official Biaya prioritas adalah salah satu hal yang tidak Anda pedulikan sampai jaringan sibuk dan tiba-tiba Anda peduli.
Di Fogo, biaya normal Anda mendapatkan transaksi ke dalam sistem, tetapi biaya prioritas adalah apa yang Anda tambahkan ketika Anda menginginkan peluang yang lebih baik untuk diproses lebih cepat. Karena Fogo menjalankan model SVM, ini biasanya terlihat seperti membayar harga unit komputasi yang lebih tinggi sehingga validator memiliki alasan untuk memilih transaksi Anda terlebih dahulu saat ada kompetisi.
Poin kuncinya adalah bahwa biaya prioritas tidak untuk "penggunaan sehari-hari." Mereka untuk momen di mana waktu lebih penting daripada biaya. Jika Anda mencoba menutup posisi sebelum likuidasi, membatalkan dan mengganti pesanan dengan cepat, atau mendapatkan perdagangan selama pergerakan pasar yang cepat, biaya prioritas bisa menjadi perbedaan antara "tepat waktu" dan "terlambat." Ketika jaringan tenang, Anda biasanya tidak membutuhkannya.
Topik ini terasa lebih relevan sekarang karena Fogo sudah live di mainnet. Jadi mekanisme ini bukan hanya dokumen lagi, mereka muncul dalam penggunaan nyata dan kemacetan nyata.
#Fogo $FOGO
Di Fogo, biaya normal Anda mendapatkan transaksi ke dalam sistem, tetapi biaya prioritas adalah apa yang Anda tambahkan ketika Anda menginginkan peluang yang lebih baik untuk diproses lebih cepat. Karena Fogo menjalankan model SVM, ini biasanya terlihat seperti membayar harga unit komputasi yang lebih tinggi sehingga validator memiliki alasan untuk memilih transaksi Anda terlebih dahulu saat ada kompetisi.
Poin kuncinya adalah bahwa biaya prioritas tidak untuk "penggunaan sehari-hari." Mereka untuk momen di mana waktu lebih penting daripada biaya. Jika Anda mencoba menutup posisi sebelum likuidasi, membatalkan dan mengganti pesanan dengan cepat, atau mendapatkan perdagangan selama pergerakan pasar yang cepat, biaya prioritas bisa menjadi perbedaan antara "tepat waktu" dan "terlambat." Ketika jaringan tenang, Anda biasanya tidak membutuhkannya.
Topik ini terasa lebih relevan sekarang karena Fogo sudah live di mainnet. Jadi mekanisme ini bukan hanya dokumen lagi, mereka muncul dalam penggunaan nyata dan kemacetan nyata.
#Fogo $FOGO
Rantai Cepat, Aplikasi Lambat: Di Mana Kinerja Sebenarnya Hilang (Pembengkakan Status SVM)
@Fogo Official Sebuah rantai cepat masih dapat menghasilkan aplikasi yang lambat. Kebanyakan orang tidak percaya itu sampai mereka membangun sesuatu dan melihatnya terjadi secara real-time. Pengguna akan menyalahkan jaringan. Pembuat akan menyalahkan kemacetan. Tetapi di rantai SVM, penyebabnya seringkali lebih sederhana dan lebih tidak nyaman. Aplikasi ini membawa terlalu banyak keadaan, dalam bentuk yang salah, di tempat yang salah.
Fogo adalah Layer 1 berkinerja tinggi yang dibangun di atas Mesin Virtual Solana. Dasar SVM itu penting karena dirancang di sekitar eksekusi paralel dan throughput tinggi. Namun, model SVM juga menjelaskan satu hal dengan sangat jelas: “database” aplikasi Anda tidak tersembunyi di balik server yang Anda miliki. Itu diekspos sebagai akun. Setiap baca dan tulis menjadi bagian dari jejak transaksi. Pilihan Anda tentang bagaimana keadaan disimpan bukan hanya detail internal. Mereka adalah bagian dari kinerja.
Fogo adalah Layer 1 berkinerja tinggi yang dibangun di atas Mesin Virtual Solana. Dasar SVM itu penting karena dirancang di sekitar eksekusi paralel dan throughput tinggi. Namun, model SVM juga menjelaskan satu hal dengan sangat jelas: “database” aplikasi Anda tidak tersembunyi di balik server yang Anda miliki. Itu diekspos sebagai akun. Setiap baca dan tulis menjadi bagian dari jejak transaksi. Pilihan Anda tentang bagaimana keadaan disimpan bukan hanya detail internal. Mereka adalah bagian dari kinerja.
Akhirnya 10$ 3 hari Tunggu 🤧🫣 dan kalian semua
Siap untuk berputar semua 😋
@Mira - Trust Layer of AI Saya telah melihat Mira Network karena ini menangani bagian paling menjengkelkan dari AI dengan cara yang praktis: fakta bahwa sebuah model dapat terdengar percaya diri dan tetap salah.
Pendekatan Mira pada dasarnya adalah "jangan percaya pada satu jawaban." Ini memecah respons AI menjadi klaim yang lebih kecil, mengirimkan klaim-klaim tersebut kepada verifier independen, dan hanya menyimpan apa yang selamat dari konsensus. Intinya adalah bahwa Anda tidak bergantung pada kepercayaan satu model atau penilaian satu perusahaan. Anda akan mendapatkan hasil yang dapat didukung oleh bukti kriptografi bahwa verifikasi benar-benar terjadi.
Apa yang terasa baru adalah bahwa Mira telah mendorong sisi pembangun dengan lebih terbuka, terutama seputar integrasi gaya SDK dan menjadikan alur verifikasi sesuatu yang dapat dihubungkan tim ke produk nyata, bukan hanya dibaca sebagai sebuah ide.
Saya suka arah ini karena AI digunakan untuk lebih dari sekadar menulis sekarang. Orang-orang ingin itu memicu tindakan dan mendukung keputusan. Dalam dunia itu, "terdengar benar" tidak cukup baik. Sebuah sistem yang dapat mengatakan "klaim ini bertahan" (atau "tidak") terasa seperti lapisan yang hilang.
#mira $MIRA
Pendekatan Mira pada dasarnya adalah "jangan percaya pada satu jawaban." Ini memecah respons AI menjadi klaim yang lebih kecil, mengirimkan klaim-klaim tersebut kepada verifier independen, dan hanya menyimpan apa yang selamat dari konsensus. Intinya adalah bahwa Anda tidak bergantung pada kepercayaan satu model atau penilaian satu perusahaan. Anda akan mendapatkan hasil yang dapat didukung oleh bukti kriptografi bahwa verifikasi benar-benar terjadi.
Apa yang terasa baru adalah bahwa Mira telah mendorong sisi pembangun dengan lebih terbuka, terutama seputar integrasi gaya SDK dan menjadikan alur verifikasi sesuatu yang dapat dihubungkan tim ke produk nyata, bukan hanya dibaca sebagai sebuah ide.
Saya suka arah ini karena AI digunakan untuk lebih dari sekadar menulis sekarang. Orang-orang ingin itu memicu tindakan dan mendukung keputusan. Dalam dunia itu, "terdengar benar" tidak cukup baik. Sebuah sistem yang dapat mengatakan "klaim ini bertahan" (atau "tidak") terasa seperti lapisan yang hilang.
#mira $MIRA
@Fogo Official Ketika saya berpikir tentang membangun di Fogo, saya tidak hanya berpikir tentang kecepatan. Saya berpikir tentang bagaimana aplikasi saya menyimpan data.
Di rantai SVM, status Anda hidup di dalam akun. Jika Anda membuat satu akun besar dan terus menambahkan lebih banyak kolom, rasanya mudah pada awalnya. Tapi kemudian menjadi lambat untuk dikerjakan, lebih sulit untuk diperbarui, dan lebih mudah untuk membuat kesalahan.
Akun yang lebih kecil biasanya lebih aman. Anda menyentuh lebih sedikit data per transaksi. Anda hanya mengubah apa yang Anda butuhkan. Jika sesuatu rusak, itu rusak di tempat yang lebih kecil, bukan seluruh aplikasi.
Dan peningkatan menjadi kurang menyakitkan juga. Mengubah tata letak kecil lebih mudah daripada memigrasikan satu blob status raksasa.
Jadi bagi saya, “tata letak data” bukanlah topik yang membosankan. Ini adalah salah satu hal yang menentukan apakah sebuah aplikasi tetap lancar atau perlahan-lahan menjadi sakit kepala.
#fogo $FOGO
Di rantai SVM, status Anda hidup di dalam akun. Jika Anda membuat satu akun besar dan terus menambahkan lebih banyak kolom, rasanya mudah pada awalnya. Tapi kemudian menjadi lambat untuk dikerjakan, lebih sulit untuk diperbarui, dan lebih mudah untuk membuat kesalahan.
Akun yang lebih kecil biasanya lebih aman. Anda menyentuh lebih sedikit data per transaksi. Anda hanya mengubah apa yang Anda butuhkan. Jika sesuatu rusak, itu rusak di tempat yang lebih kecil, bukan seluruh aplikasi.
Dan peningkatan menjadi kurang menyakitkan juga. Mengubah tata letak kecil lebih mudah daripada memigrasikan satu blob status raksasa.
Jadi bagi saya, “tata letak data” bukanlah topik yang membosankan. Ini adalah salah satu hal yang menentukan apakah sebuah aplikasi tetap lancar atau perlahan-lahan menjadi sakit kepala.
#fogo $FOGO
Mira Network dan Kesenjangan Keandalan dalam AI
AI itu berguna, tetapi ada satu masalah yang terus muncul. Terkadang ia memberikan jawaban yang terdengar percaya diri tetapi tetap salah. Bukan kesalahan kecil. Sebuah kesalahan nyata yang terlihat bisa dipercaya. Jika Anda hanya berdiskusi, Anda mungkin tidak peduli. Tetapi jika output digunakan dalam pekerjaan nyata, kesalahan itu menjadi berisiko.
Mira Network dibangun di sekitar ide sederhana: jangan anggap jawaban AI sebagai kebenaran akhir. Pecahkan menjadi klaim yang lebih kecil, kemudian periksa klaim tersebut. Jika sebuah klaim terverifikasi, itu dapat dipercaya lebih. Jika tidak jelas, sistem harus dapat mengatakan “tidak jelas” daripada menebak.
Mira Network dibangun di sekitar ide sederhana: jangan anggap jawaban AI sebagai kebenaran akhir. Pecahkan menjadi klaim yang lebih kecil, kemudian periksa klaim tersebut. Jika sebuah klaim terverifikasi, itu dapat dipercaya lebih. Jika tidak jelas, sistem harus dapat mengatakan “tidak jelas” daripada menebak.
BOOOOOM 💥 🇺🇸 Trump mengatakan tarif dapat menggantikan pajak penghasilan.
Jika ide itu pernah bergerak dari pembicaraan ke kebijakan, itu akan menjadi perubahan besar dengan implikasi besar bagi perdagangan, inflasi, dan sentimen pasar secara keseluruhan.
Aset berisiko akan bereaksi terlebih dahulu.
Pedagang crypto sudah mengawasinya sebagai katalis potensial 👀
$XRP included.
#Crypto #XRP #Markets #Tariffs #Macro
Jika ide itu pernah bergerak dari pembicaraan ke kebijakan, itu akan menjadi perubahan besar dengan implikasi besar bagi perdagangan, inflasi, dan sentimen pasar secara keseluruhan.
Aset berisiko akan bereaksi terlebih dahulu.
Pedagang crypto sudah mengawasinya sebagai katalis potensial 👀
$XRP included.
#Crypto #XRP #Markets #Tariffs #Macro
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya