CoinBella

#newt $NEWT Phần lớn những người đang bàn tán về rủi ro của AI dường như bị ám ảnh bởi một điều.
Điều gì xảy ra nếu mô hình đưa ra quyết định sai?
Trước đây tôi cũng nghĩ đó mới là vấn đề lớn.
Sau đó, tôi dành một khoảng thời gian để đọc Newton Protocol, và tôi bị mắc kẹt với một câu hỏi khác.

Điều gì sẽ xảy ra nếu AI đưa ra quyết định đúng... nhưng thực ra ban đầu nó không hề được tạo ra để đưa ra quyết định đó?

Thành thật mà nói, điều đó giống như một kịch bản thất bại thực tế hơn nhiều.
Một AI có thể tạo ra giao dịch đúng. Nó có thể tìm ra tuyến đường tối ưu. Nó có thể tối ưu mọi thứ một cách hoàn hảo.
Tất cả điều đó vẫn không trả lời được một câu hỏi đơn giản.

Ai thực sự là người đã cấp quyền cho nó?

Tôi nghĩ mọi người thường xuyên nhầm lẫn giữa “thông minh” và “thẩm quyền”.
Chúng không phải là một.
Một mô hình có thể vô cùng thông minh và vẫn chẳng có lý do gì để can thiệp vào một ví cụ thể, chuyển một tài sản nhất định, hoặc phê duyệt một giao dịch nào đó.

Đó là điều nổi bật với tôi khi đọc Newton Protocol.
Giao thức này không giả định rằng mọi giao dịch hợp lệ về mặt kỹ thuật đều cần được thực hiện. Nó kiểm tra xem hành động có phù hợp với các chính sách được xác định trước hay không. Giới hạn chi tiêu. Quyền được ủy quyền. Yêu cầu về danh tính. Bất kỳ quy tắc nào mà ứng dụng quyết định áp dụng.

Sự ủy quyền đến trước khi thực thi.
Đó là thời điểm tư duy của tôi thay đổi.
Có lẽ thách thức thật sự không phải là xây dựng một AI không bao giờ mắc lỗi.

Chúc may mắn với điều đó.

Có lẽ vấn đề là đảm bảo rằng một AI không thể hành động vượt ra khỏi thẩm quyền mà nó được cấp—dù về mặt kỹ thuật nó có thể làm được.
Một điều cứ quay lại trong đầu tôi khi đọc tài liệu.

“Trí tuệ” trả lời: “Tôi có làm được việc này không?”

“Ủy quyền” trả lời: “Tôi có được phép làm việc này không?”

Hai câu hỏi đó không phải là một.

Có thể tôi đã sai, nhưng nếu AI sẽ xử lý tiền thật, tôi muốn việc kiểm tra quyền được thực hiện trước trí tuệ, và làm điều đó mọi lúc, mọi lần.

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

#newt $NEWT Ai cũng cứ nói rằng phi tập trung sẽ giải quyết được vấn đề niềm tin. Tôi thì không thật sự tin vậy. Phi tập trung không tự đưa ra quyết định.

Vào một lúc nào đó, vẫn phải có người phê duyệt trước khi một giao dịch được thực hiện.

Chính vì thế @NewtonProtocol đã thu hút sự chú ý của tôi.

Nhiều dự án crypto dựa vào ý tưởng rằng các ưu đãi có thể sửa được mọi thứ. Có thể đúng, có thể không. Newton dường như tiếp cận trực diện hơn.

Nếu bạn là một người vận hành, bạn sẽ đặt chính vốn của mình lên bàn cược. Bạn xem xét các giao dịch, kiểm tra chính sách, và ký xác nhận.

Nếu bạn cứ làm đúng công việc, bạn sẽ tiếp tục được nhận thù lao. Đó là một thỏa thuận khá rõ ràng.

Giờ hãy tưởng tượng ai đó quyết định “gian lận” hệ thống. Phê duyệt một thứ không nên được phê duyệt.

Bỏ qua kiểm tra chính sách. Hy vọng không ai phát hiện. Được thôi... họ có thể thử. Nhưng nếu ai đó phản biện quyết định đó và chứng minh rằng nó sai, phần stake sẽ bị cắt giảm.

Tiền thật. Không phải lời xin lỗi công khai. Không phải việc mọi người lên X gọi tên bạn cả ngày. Bạn thật sự mất thứ mà bạn đã làm ra.

Điều đó thay đổi cách tôi nhìn nhận. Thực ra không phải là chuyện “tin” các nhà vận hành.

Mà là làm cho chi phí để gian lận đủ cao để việc đó không còn đáng để thực hiện.

Một cách nghĩ khác. Có một điều khác tôi nhận ra... người vận hành không chỉ được kỳ vọng nói kiểu: “Tin tôi đi, tôi đã kiểm tra.”

Mỗi lần phê duyệt đều để lại bằng chứng mật mã, chữ ký, biên nhận tuân thủ. Nếu sau này có câu hỏi, sẽ có thứ để đối chiếu thay vì hai người tranh cãi xem chuyện đã diễn ra như thế nào.

Tôi cứ thấy mọi người dùng cụm từ “hệ thống không cần tin tưởng (trustless)”. Tôi không biết... tôi nghĩ “hệ thống tốn kém để gian lận” thì mô tả đúng hơn.

Người ta không tự nhiên thức dậy và tử tế chỉ vì có blockchain.

Họ vẫn trung thực khi việc gian lận có thể xóa sạch hàng tháng, thậm chí hàng năm phần thưởng chỉ vì một quyết định sai.

Đây là phần tôi thật sự thích.

Giao thức không yêu cầu mọi người phải là “thánh”. Nó chỉ khiến lòng tham đi đúng hướng với mạng lưới

#Newt @NewtonProtocol $NEWT

Crypto đã bị ám ảnh bởi cùng một cuộc đua trong nhiều năm.

Chuỗi nhanh hơn. Phí thấp hơn. Khả năng mở rộng tốt hơn.

Mỗi chu kỳ lại có cảm giác quen thuộc. Tên gọi khác nhau, nhưng cùng một “bài quảng cáo”.

Và đúng là tốc độ quan trọng. Không ai muốn cơ sở hạ tầng chậm.

Nhưng tôi cứ nghĩ… liệu phần lớn mọi người có đang tập trung vào lớp sai không?

Tôi không nghĩ cơ hội lớn nhất trong crypto còn nằm ở khâu thực thi nữa.

Tôi nghĩ nó đang chuyển sang niềm tin.

Cụ thể hơn là niềm tin có thể kiểm soát.

Blockchain rất giỏi trong việc thực thi. Khi một giao dịch được phê duyệt, nó sẽ diễn ra đúng như đã được lập trình.

Sạch. Nhanh. Có thể dự đoán.

Nhưng đó không phải là phần khó.

Câu hỏi khó hơn là câu mà đa số người ta bỏ qua.

Ai là người quyết định liệu một giao dịch có nên xảy ra hay không?

Đó là nơi mà crypto vẫn cảm giác như còn thiếu nền tảng.

Và điều này quan trọng hơn bao giờ hết.

Stablecoin đang tăng trưởng. Các tổ chức đang bước vào. Các tác nhân AI cũng bắt đầu dịch chuyển vốn.

Nghe thật hào hứng cho đến khi có thứ gì đó trục trặc.

Bởi vì những quyết định tồi ở tốc độ máy móc vẫn là những quyết định tồi.

Chỉ là nhanh hơn thôi.

Thật lòng, tôi nghĩ vấn đề lớn tiếp theo của crypto sẽ không phải là thanh toán.

Nó sẽ là ủy quyền.

Không phải “liệu việc này có thể xảy ra không?”.

Mà giống như “liệu việc này có nên xảy ra không?”.

Vì vậy mà các hạ tầng như @NewtonProtocol thấy thú vị.

Những ông lớn crypto tiếp theo có thể sẽ không xây dựng các chuỗi nhanh nhất.

Họ có thể xây hệ thống để xác minh niềm tin trước khi thực thi.

Ít dựa vào tính toán.

Nhiều hơn về uy tín.

$NEWT @NewtonProtocol @Binance BiBi #Newt

#newt $NEWT
Người trong ngành crypto rất thích nói về khả năng thực thi không cần niềm tin.

Hợp đồng thông minh.

Các chuỗi nhanh hơn.

Thông lượng tốt hơn.

Phí thấp hơn.

Mỗi chu kỳ lại vẫn là cùng một cuộc trò chuyện.

Và đúng là điều đó quan trọng.

Nhưng tôi nghĩ mọi người đang bỏ sót nơi rủi ro thật sự bắt đầu.

Crypto đã giải quyết phần thực thi theo một cách mạnh mẽ.

Khi một giao dịch đã được đưa lên chuỗi, nó được xác lập dựa trên mã lệnh. Không có quản lý ngân hàng. Không có trung gian. Chỉ có logic.

Phần đó thật sự ấn tượng.

Nhưng thực thi chỉ là một lớp.

Việc ra quyết định vẫn chưa thực sự không cần niềm tin.

Trước khi bất kỳ giao dịch nào xảy ra, sẽ có thứ gì đó quyết định liệu nó có nên được thông qua hay không.

Có thể là một hệ thống backend.

Một API.

Một công cụ tuân thủ (compliance engine).

Hoặc một lớp phê duyệt của con người đóng vai là phi tập trung.

Chính ở đây mọi thứ trở nên thú vị.

Ai cũng nói về lỗ hổng hợp đồng thông minh và lỗi trong giao thức.

Đúng thôi.

Nhưng rất nhiều thiệt hại xảy ra trước cả khi thực thi.

Ví sai được duyệt.

Kẻ xấu có quyền truy cập.

Tiền bị chuyển sang nơi không nên.

Game over.

Chuỗi không hề thất bại.

Việc ra quyết định đã thất bại.

Đó là phần khó chịu.

Hầu hết các hệ thống crypto không thất bại ở khâu thực thi.

Chúng thất bại ở khâu phê duyệt.

Một blockchain có thể thực thi hoàn hảo và hệ thống vẫn có thể bị phá vỡ nếu những quyết định xấu được chấp thuận từ trước.

Rủi ro lớn nhất trong crypto không phải lúc nào cũng là mã lỗi.

Đôi khi đó là quyền truy cập sai.

Vì vậy Newton Protocol đã thu hút sự chú ý của tôi.

Không phải vì “hào quang”.

Mà vì họ có vẻ tập trung vào một câu hỏi khó hơn:

Tại sao giao dịch này lại được phê duyệt ngay từ đầu?

Tôi nghĩ bước chuyển lớn tiếp theo trong crypto có thể đến từ việc khắc phục khâu ra quyết định.

#Newt @NewtonProtocol @Binance BiBi $NEWT

#newt $NEWT
Mọi người hiện đang rất hào hứng với AI trong lĩnh vực tài chính.

Các AI agent có thể giao dịch nhanh hơn con người.

Chúng có thể chuyển vốn chỉ trong vài giây.

Chúng có thể thực hiện thanh toán ngay lập tức và quản lý các tác vụ tài chính 24/7.

Và thành thật mà nói, điều đó nghe thật ấn tượng.

Nhưng tôi nghĩ phần lớn mọi người đang lo lắng về sai vấn đề.

Rủi ro lớn nhất trong tài chính tự động không phải là việc AI trở nên quá mạnh hoặc quá thông minh.

Nguy cơ thực sự lại đơn giản hơn nhiều.

Đó là việc trao cho AI quá nhiều tự do mà không có ranh giới rõ ràng.
Đây mới là điều đáng sợ.

Một AI agent không cần phải có ý đồ xấu vẫn có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng.
Chỉ cần nó có quyền truy cập không bị hạn chế.

Điều đó có nghĩa là nó có thể
gửi tiền đến nơi không nên
tương tác với các giao thức rủi ro hoặc bị liệt vào danh sách đen
vượt giới hạn chi tiêu
ra quyết định tạo ra rủi ro tài chính cực lớn
Và tất cả những điều này có thể xảy ra trong vài giây.

Nhanh hơn bất kỳ con người nào kịp phản ứng.

Chính vì vậy mà AI trong tài chính không thể chỉ được xây dựng dựa trên sự thông minh.
Nó cần các rào chắn.

Nó cần giới hạn.

Nó cần những quy tắc không thể bị bỏ qua.

Đó là lý do tại sao @NewtonProtocol nổi bật.

Newton giới thiệu một điều mà tôi tin sẽ trở nên thiết yếu trong tài chính dựa trên AI: ủy quyền trước khi thực thi.

Không phải sau khi giao dịch đã xảy ra.
Mà là trước khi nó xảy ra.

Vì một khi tiền đã được chuyển đi, các cảnh báo sẽ không giúp ích nhiều.

Đến lúc cảnh báo xuất hiện, có thể thiệt hại đã được gây ra.

AI sẽ tiếp tục ngày càng thông minh hơn.

Nhưng các hệ thống thông minh hơn mà không có ranh giới cũng có thể trở nên nguy hiểm hơn.

Trong tài chính, trí tuệ có quan trọng.

Nhưng việc thực thi có kiểm soát còn có thể quan trọng hơn.

Đó là nơi niềm tin được xây dựng.

$NEWT #Newt

#opg $OPG
Hầu hết mọi người vẫn đánh giá AI bằng những tiêu chí cũ.
Nó thông minh đến đâu, phản hồi nhanh thế nào, và nó có thể tự động hóa được bao nhiêu công việc.

Điều đó có lý khi AI chủ yếu được dùng để trả lời câu hỏi, tạo nội dung hoặc cải thiện năng suất.

Nhưng tôi nghĩ chúng ta đang bước vào một giai đoạn hoàn toàn khác ngay bây giờ.
AI không còn chỉ phản hồi nữa. Nó đang bắt đầu hành động.

Chúng ta đang tiến vào một thế giới nơi AI có thể thực hiện giao dịch, chuyển vốn, phê duyệt quyết định và kích hoạt các hành động với những hệ quả kinh tế thực tế.

Và ngay khi AI bắt đầu vận hành trong các môi trường có mức độ rủi ro cao, cuộc trò chuyện sẽ thay đổi.

Ở thời điểm đó, chỉ năng lực thôi là chưa đủ.

Đánh giá/phán đoán trở nên quan trọng hơn rất nhiều.

Bởi vì những thất bại lớn nhất trong các hệ thống tự động thường không xảy ra vì hệ thống thiếu trí tuệ. Chúng xảy ra khi một hệ thống hành động quá sớm, hành động quá tự tin, hoặc đưa ra quyết định trong những điều kiện chưa đầy đủ.

Đó mới là rủi ro thực sự.
Không phải AI yếu kém.
AI cực kỳ năng lực nhưng phán đoán kém.

Tôi nghĩ đây là chỗ nhiều người vẫn hiểu sai về tương lai của AI.

AI có thể hành động không?

Câu hỏi khó hơn là: AI có biết khi nào không nên hành động không?

Hãy lấy giao dịch làm ví dụ.

Một bot thực hiện mọi tín hiệu không phải là thông minh. Đó là một rủi ro.

Một hệ thống mạnh hiểu sự bất định. Nó nhận ra các tín hiệu yếu, phát hiện bối cảnh chưa đầy đủ và biết khi nào mức độ tin cậy quá thấp để có thể biện minh cho việc hành động.

Đôi khi quyết định thông minh nhất là từ chối hành động.

Kỷ luật kiểu đó còn khó xây dựng hơn nhiều so với năng lực thô.

Tương lai của AI sẽ không chỉ được xác định bởi những gì các hệ thống thông minh có thể làm, mà còn bởi những gì chúng đủ thông minh để từ chối.

#OPG @OpenGradient @Binance BiBi $OPG

Hầu hết mọi người vẫn nghĩ về AI theo một cách rất đơn giản.

Bạn đặt một câu hỏi.
AI đưa ra câu trả lời.
Kết thúc tương tác.

Mô hình đó có ý nghĩa khi AI chủ yếu được dùng để viết, tóm tắt hoặc trả lời các câu nhắc. Nhưng tôi nghĩ chúng ta đang nhanh chóng bước ra khỏi giai đoạn đó.

AI không còn chỉ dừng ở việc phản hồi.

Nó bắt đầu hành động.

Chúng ta đang bước vào một giai đoạn mà các hệ thống AI có thể thực hiện giao dịch, kích hoạt thanh toán, quản lý quy trình công việc và đưa ra quyết định với những hệ quả kinh tế thực sự. Và điều đó làm thay đổi mọi thứ.

Bởi vì ngay khoảnh khắc AI chuyển từ việc tạo ra câu trả lời sang việc đưa ra cam kết, thì mức độ rủi ro sẽ cao hơn rất nhiều.

Một câu trả lời tệ trong chatbot có thể chỉ làm mất vài giây.

Nhưng một quyết định sai từ một hệ thống AI tự động có thể khiến tốn tiền, làm gián đoạn vận hành hoặc kích hoạt các lỗi trên quy mô lớn.

Đó là nơi thách thức thực sự bắt đầu.

AI về bản chất là mang tính xác suất. Nó dự đoán kết quả dựa trên các mẫu, xác suất và hành vi đã được học. Nó không tự nhiên vận hành với mức độ chắc chắn.

Nhưng các hệ thống trong đời thực đòi hỏi một thứ hoàn toàn khác.

Chúng cần trách nhiệm giải trình.

Chúng cần độ tin cậy.

Chúng cần việc đối soát và xác minh rõ ràng.

Điều đó tạo ra một sự giằng co thú vị.

Làm thế nào để xây dựng các hệ thống mang tính quyết định (deterministic) dựa trên một trí tuệ mang tính xác suất?

Làm thế nào để cho phép AI hành động nhưng vẫn đảm bảo những hành động đó có thể được tin cậy, được xác minh và được xử lý đúng cách?

Tôi nghĩ đây là một trong những thách thức về hạ tầng quan trọng nhất của AI hiện nay, và nó vẫn còn bị đánh giá thấp một cách đáng kể.

Bước đột phá lớn tiếp theo của AI có thể không đến từ các mô hình lớn hơn hay suy luận nhanh hơn.

Nó có thể đến từ việc xây dựng các lớp tạo ra độ tin cậy đủ để AI có thể cam kết, chứ không chỉ dừng ở việc phản hồi.

Đó là sự thay đổi mà tôi thấy thú vị nhất.

Tương lai của AI sẽ không chỉ được xác định bởi trí tuệ.

Nó sẽ được xác định bởi cách trí tuệ đó có thể vận hành an toàn và đáng tin cậy trong thế giới thực đến đâu.

#OPG @OpenGradient $OPG @Binance BiBi

Sự trỗi dậy của các nền kinh tế AI tự chủ có lẽ không phải là chuyện xây dựng những hệ thống ngày càng thông minh hơn vô tận.

Điều thú vị hơn nằm ở sự thay đổi trong việc ai thực sự sở hữu trí tuệ, ai dần tạo được niềm tin theo thời gian, và ai có quyền kiểm tra xem các quyết định có xảy ra đúng như chúng phải diễn ra hay không.

@OpenGradient dường như đang hướng tới một mô hình mà ngữ cảnh không còn được coi là thứ “khí thải thừa” từ hoạt động của người dùng, mà giống như một thứ con người giữ lại và mang theo bên mình, thay vì đem giao nó cho các nền tảng tập trung.

Trong bối cảnh đó, việc suy luận không còn cảm giác như vô hình nữa; nó bắt đầu trở thành thứ có thể được soi xét, theo dõi và đem lại giá trị thực sự.

Điểm khiến tôi chú ý là có thể năng lực tính toán thô sẽ không còn là lợi thế chính mãi mãi. Rất nhiều mạng lưới vẫn cho rằng niềm tin đến từ việc buộc mọi người lặp lại cùng một công việc, nhưng điều đó bắt đầu trông kém hiệu quả khi chính việc xác minh trở nên đắt đỏ.

HACA đi theo một hướng khác: làm việc một lần, tạo ra bằng chứng rằng nó đã được thực hiện đúng, và để mọi người kiểm tra kết quả thay vì phải tự tái hiện lại quy trình. Cách này giống ít hơn với một cuộc đua giành cơ sở hạ tầng lớn hơn và giống hơn với một hệ thống mà độ tin cậy được tích lũy theo thời gian.

Nhưng câu hỏi khó hơn có lẽ không mang tính kỹ thuật. Đó là liệu hành vi thực sự có thay đổi hay không. Mọi người ở lại vì có thứ gì đó hữu ích tồn tại, hay vì phần thưởng đang giữ cho hoạt động vẫn “sống”?

Các ưu đãi có thể tạo ra tăng trưởng trên giấy tờ, nhưng khả năng giữ chân thường kể câu chuyện trung thực hơn. Nếu các nền kinh tế tự chủ này thực sự vận hành, những người chiến thắng có thể không phải là các nhóm sở hữu hạ tầng lớn nhất hay có chu kỳ ra mắt ồn ào nhất.

Họ sẽ là những người biến niềm tin thành thứ có thể mang theo, hữu ích và đủ vững mạnh để mọi người vẫn tiếp tục xuất hiện ngay cả khi những phần thưởng bổ sung biến mất.

#OPG @OpenGradient $OPG @Binance BiBi

#opg $OPG
Mọi người cứ bị ám ảnh phải làm các mô hình AI to hơn và chạy nhanh hơn, nhưng thực ra đó không phải là chỗ cuộc chơi diễn ra. Nhóm @OpenGradient đang đi theo một hướng hoàn toàn khác.

Họ không chỉ tăng mạnh sức mạnh tính toán; họ đang xây dựng một “Nền kinh tế AI” thực sự. Nghĩ xem.

Nếu AI có thể tự lưu giữ trí nhớ của mình, tự kiểm chứng công việc và thậm chí được trả tiền trực tiếp cho những gì nó làm thì sao?

Đó là một bước nhảy rất lớn so với các hệ thống kiểu “hộp đen” mà chúng ta đang có hiện nay. Về cơ bản, AI không còn chỉ là một công cụ nữa mà biến thành một “người lao động” số, tự quản sổ sách.

Nhìn thẳng vào sự thật đi: phần lớn các mô hình AI hiện nay giống như cá vàng—quên sạch mọi thứ ngay khi bạn đóng tab.

MemSync của OpenGradient đang khắc phục điều đó bằng cách cung cấp cho chúng bộ nhớ dài hạn thật sự. Thêm vào đó, cơ chế đồng thuận của họ đảm bảo AI không chỉ bịa chuyện hay nói năng vô nghĩa.

Và đúng là có cả tính năng thanh toán để các dev có thể kiếm tiền trực tiếp từ công sức của mình. Tất cả kết hợp lại biến AI thành thứ bạn có thể tin tưởng, và có thể tự gánh việc của chính nó.

Tôi đã đọc qua white paper của họ và thấy rất vững. Những người khác vẫn đang cố nhét AI vào các mô hình SaaS cũ, nhưng cảm giác lần này khác hẳn.

Họ đang xây dựng cả một hệ thống nơi chính AI đóng vai trò như một “đơn vị kinh tế”. Cây cầu giữa Web3 và AI này với tôi trông có vẻ rất đáng chú ý.

Hãy xem chuyện này sẽ đi đến đâu.

#OPG @OpenGradient $OPG @Binance BiBi

#opg $OPG

Một điều khiến tôi cứ phải bận tâm trong các cuộc trò chuyện về AI là: ai cũng tranh luận về chất lượng mô hình, nhưng gần như chẳng ai đặt một câu hỏi cơ bản—làm sao chúng ta biết thứ đó thực sự đã chạy theo đúng cách mà chúng ta nghĩ?

Hiện tại, đa số mọi người vẫn đối xử với AI như một chiếc máy tính bỏ túi. Nhập vào—ra đáp án—xong. Cách đó hoạt động tốt cho đến khi đầu ra bắt đầu ảnh hưởng đến tiền bạc, tự động hóa, hay các quyết định thực tế. Khi đó, cảm giác tin tưởng lại trở nên “đắt đỏ” một cách kỳ lạ.

Có lẽ điều đầu tiên khiến tôi dừng lại ở OpenGradient chính là như vậy.

Không phải vì “lời chào” phi tập trung. Tôi đã thấy đủ nhiều dự án dùng từ đó.

Điều tôi thấy thú vị hơn là ý tưởng rằng chính việc xác minh có thể trở thành một phần của trải nghiệm, thay vì bị giấu ở phía sau. Chỉ là một khác biệt nhỏ trên giấy. Nhưng sẽ là một khác biệt lớn nếu người ta thật sự quan tâm.

Và tôi bắt đầu nghĩ có thể sự chuyển dịch này thậm chí không hẳn là phi tập trung so với tập trung.

Có lẽ là bài toán giữa “tính toán” và “danh tiếng”.

Nếu bất kỳ ai cũng có thể công bố mô hình, thì việc kỹ thuật giỏi thôi chưa đủ về lâu dài. Người ta bắt đầu nhớ mô hình nào thực sự hoạt động. Mô hình nào đã lãng phí thời gian. Mô hình nào vẫn tiếp tục tạo ra đầu ra hữu ích. Nó cảm giác giống việc xây dựng danh tiếng công khai hơn là xếp hạng phần mềm.

Cũng giống với các con số về lượt sử dụng, thành thật mà nói.

Nhiều hoạt động có thể trông “giả giả” được. Động cơ, chiến dịch, dùng miễn phí, bất cứ thứ gì. Chẳng tự động đồng nghĩa với tin cậy.

Việc người ta quay lại mà không bị thúc ép thì thú vị hơn.

MemSync cũng làm tôi nghĩ về điều đó. Bộ nhớ dài hạn nghe thật tuyệt cho đến khi bạn hỏi rằng: bộ nhớ đó thực sự có giúp ích không, hay hệ thống chỉ đang mang ngữ cảnh cũ mãi mãi và gọi đó là trí tuệ.

Tính “giữ chân” (retention) là một trong những chỉ số kiểu như vậy—người ta hay đem ra, nhưng tôi không bao giờ tin hoàn toàn nếu không có ngữ cảnh.

Bộ SDK và lớp chat có lẽ giúp quá trình onboarding. Nhưng tôi không nghĩ phần khó nằm ở khả năng sử dụng.

Tôi tò mò hơn là liệu các nhà phát triển có còn chọn cách thiết lập này khi độ tin cậy đi kèm một cái giá.

Phần đó cảm giác khó làm giả hơn.

#OPG @OpenGradient $OPG @Binance BiBi

Những chiến thắng nhỏ cũng quan trọng 📈✨
Đã đóng lệnh BICO short có lãi với điểm vào tốt và thoát lệnh sạch.
Sự kiên nhẫn, thời điểm và quản lý rủi ro luôn được đền đáp. 💯
+ $1.21 đã chốt. Alhamdulillah 🚀

#cryptouniverseofficial #TrendingTopic #BinanceSquareTalks #BICO/USTD

Mọi người đang đuổi theo sức mạnh GPU và tính toán, nhưng vấn đề thực sự lại nằm ở một chỗ khác.

Sau khi nghiên cứu một chút, tôi nhận ra trò chơi thực sự là Niềm Tin Về Bộ Nhớ.

Chúng ta có thể huấn luyện các mô hình và xây dựng những hệ thống mạnh mẽ, nhưng khi nói đến bộ nhớ của chúng — ngữ cảnh mà chúng cần giữ trong một khoảng thời gian dài — thì đó là nơi mà toàn bộ hệ thống vẫn cảm thấy yếu kém.

Nó không đủ đáng tin cậy.

Hãy nghĩ về điều này. Nếu một tác nhân AI đang lưu trữ dữ liệu cá nhân hoặc tệp của bạn trong bộ nhớ, thì đảm bảo nào có thể chắc chắn rằng bộ nhớ này không bị can thiệp?

Đó chính là lý do tại sao các dự án như OpenGradient trở nên quan trọng.

Chúng ta đã xây dựng các hệ thống thông minh, nhưng lớp bộ nhớ dài hạn của chúng vẫn hoạt động như một hộp đen. AI thường không có cách nào thực sự để xác minh nguồn gốc dữ liệu được lưu trữ hoặc liệu nó có bị thay đổi hay không. Và nếu bản thân bộ nhớ không thể được tin tưởng, vậy thì giá trị của lý luận thực sự là gì?

Niềm tin về bộ nhớ đơn giản có nghĩa là bất cứ điều gì AI nhớ được đều phải có thể xác minh và an toàn.

Hầu hết các nhà phát triển chỉ tập trung vào việc làm cho việc suy luận nhanh hơn. Nhưng nếu không có Tính Toàn Vẹn Bộ Nhớ, bạn sẽ không bao giờ có thể xây dựng những tác nhân hoàn toàn tự chủ mà mọi người có thể tin tưởng mà không do dự.

Cho đến khi bộ nhớ trở thành một phần của cơ sở hạ tầng phi tập trung và có thể xác minh, các mô hình có thể vẫn thông minh, nhưng chúng sẽ không bao giờ đáng tin cậy.

Ngành công nghiệp cần vượt qua sự cuồng nhiệt với tính toán.

Nếu khoảng trống bộ nhớ này không được giải quyết, chúng ta chỉ đang xây dựng AI nhớ những thứ mà không biết liệu những kỷ niệm đó có thực sự hay bị thao túng.

#OPG @OpenGradient $OPG @Binance BiBi

Dạo này, nghe AI ở khắp nơi làm đầu óc chúng ta điên đảo.

Vấn đề không phải là AI không thông minh, mà là làm thế nào để chúng ta tin tưởng nó?

Mọi thứ giống như một cái hộp đen—không ai biết mô hình đã nghĩ gì trước khi đưa ra câu trả lời.

Trong bối cảnh này, tôi đã tình cờ biết đến @OpenGradient .

Nói một cách đơn giản, những người này đang nói rằng AI của bạn giờ đây sẽ có thể kiểm chứng được.

Điều này có nghĩa là bạn sẽ có thể chứng minh toán học rằng bất kỳ điều gì mà mô hình làm là đúng.

Nghe có vẻ hợp lý đấy, ít nhất không có cái vibe "tin tôi đi, anh bạn" ở đây.

Họ đã tạo ra một cái gì đó như "MemSync."

Ai cũng chán ngán với những mô hình tĩnh, nhưng nếu AI thực sự có được bộ nhớ và có thể nhớ lại các sự kiện trong quá khứ và đưa ra quyết định, thì điều đó sẽ rất hữu ích.

Nó đang chạy trên một hạ tầng phi tập trung, vì vậy không có sự kiểm soát từ bất kỳ tập đoàn lớn nào.
Chỉ cần nghĩ xem, nếu bạn đang giao dịch DeFi hoặc quản lý chuỗi cung ứng thì điều gì sẽ xảy ra nếu AI tự làm hỏng mọi thứ?

Những người này đang cố gắng loại bỏ nỗi sợ đó. Theo dõi từng bước của AI và xác minh nó—khái niệm này là đúng.

Chỉ có thời gian mới cho biết có bao nhiêu công việc được thực hiện trên thực địa, nhưng ít nhất những người này đang xây dựng hạ tầng theo hướng đúng đắn.

Phần còn lại chỉ là hype trên thị trường.

#OPG @OpenGradient $OPG @Binance BiBi

Lợi nhuận là lợi nhuận. +$3 đã được khóa ✅

@OpenGradient $OPG #OPG