Кожен, хто серйозно пише код, розуміє: найскладніше — це не запустити модель, а зробити так, щоб їй можна було довіряти в ключовий момент.



Ми витрачаємо занадто багато часу на відлагодження, занадто багато часу на перегляд рядків журналу, намагаючись зрозуміти, що саме зробила модель.

Саме тому я приділяю особливу увагу @inference_labs.

Вони зробили так, що інференція більше не ховається в чорній скриньці, кожне обчислення може бути доведене, а логіка моделей поза блокчейном може бути перевірена на ланцюзі.

Маючи таку довірену обчислювальну основу, розробникам більше не потрібно покладатися на відчуття, а можна дійсно спокійно передати завдання смарт-агенту.

Дизайн Inference Network впроваджує все більше команд, а open-source інструмент JSTprove постійно перевіряється і вдосконалюється спільнотою.

Коли проєкт прагне зробити складне прозорим — йому можна довіряти в довгостроковій перспективі.

Inference Labs робить історію AI більш надійною, а майбутнє творців — стійкішим.

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @easydotfunX
Переглянути оригінал
post-image
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
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів
  • Закріпити