Перестаньте сперечатися про те, яка LLM розумніша — існує глибша проблема, про яку ніхто не говорить.



Більшість сучасних систем штучного інтелекту працюють як чорні ящики. Ви отримуєте відповідь, скріплюєте пальці і сподіваєтеся, що вона точна. Але що, якщо ви могли б криптографічно підтвердити, що вихід штучного інтелекту був обчислений правильно, не розкриваючи внутрішню модель?

Саме тут на допомогу приходять доказові нульові знання. Технологія дозволяє здійснювати перевірювані обчислення — ви можете довести, що результат ШІ дійсно був обчислений так, як заявлено, створюючи рівень прозорості та відповідальності. Більше ніякої сліпої довіри. Замість цього — математичний доказ.

Ця зміна може переформатувати наше уявлення про надійність ШІ. Від довіри до постачальника до перевірки самого обчислення.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 6
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaNomadvip
· 5год тому
ngl нульові знання доведення ця система дійсно класна, але скільки справді реалізованих проектів? Більшість все ще грається на концепціях
Переглянути оригіналвідповісти на0
On-ChainDivervip
· 01-09 07:44
ЗК-доказательство дійсно є абсолютним, але проектів, які його реально використовують, кілька... Лише математичного доведення недостатньо, потрібно ще вирішити проблему TPS
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlyingLeekvip
· 01-07 21:59
Ця техніка zkP дійсно неймовірна, порівняно з тим, хто з моделей більш розумний, це справжнє те, на що дійсно слід звертати увагу
Переглянути оригіналвідповісти на0
GweiObservervip
· 01-07 21:50
ЗК-докази дійсно цікаві, але скільки проектів дійсно можуть реально впровадити та перевірити AI-вивід? Кажучи прямо, ідеали дуже високі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostAddressHuntervip
· 01-07 21:47
Докази з нульовою довірою звучать круто, але чи дійсно їх можна застосувати для верифікації в AI, чи це знову просто роздута концепція
Переглянути оригіналвідповісти на0
ser_ngmivip
· 01-07 21:38
Докази з нульовим розкриттям дійсно потрібно добре засвоїти, адже порівняно з обсягом параметрів це набагато важливіше
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити