🚗 مساهمة @inference_labs في صناعة القيادة الذاتية ليست "جعل النماذج أكثر ذكاء"، بل في جعل القرارات نفسها قابلة للإثبات. المشكلة الحقيقية في القيادة الذاتية ليست أبدا الإدراك أو قوة الحوسبة، ولكن بعد الحادث، لا أحد يستطيع أن يقول لماذا حكم النظام على الأمر بهذه الطريقة. تستخدم مختبرات الاستدلال @inference_labs التشفير وبراهين المعرفة الصفرية لتلخيص عملية الإدراك والاستدلال والتحكم بأكملها في سجلات قابلة للتحقق من العبث المقاوم، وهو ما يشبه إلى حد كبير تثبيت "صندوق أسود بالمعنى الرياضي" للقيادة الذاتية، والذي لا يمكن فقط تشغيله، بل يمكن أيضا التحقق من أصالته. والأكثر إثارة للاهتمام هو @inference_labs فهم مقياس الوكيل: تشغيل عدد كبير من العوامل بالتوازي ليس عن تجاوز المؤشرات، بل عن كشف حدود التحيز، تراكم الأخطاء، وفشل السياسات بشكل منهجي. هذه عقلية اختبار إجهاد، وليست عقلية نمو. يبدو أن الموسم الأول كان "فاشلا"، لكن الجوهر هو توليد بيانات الأعطال؛ يستمر الربع الثاني في المعايرة، مما يشير إلى أن الهدف دائما هو وضع معيار موضوعي. في المستقبل، عندما يتصرف وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، لن يحققوا الكثير من خلال السرد والحوافز، وفقط في بيئة يمكن فيها ملاحظة الأخطاء حقا ستصبح الدقة المؤشر الوحيد للبقاء. #inference #KaitoYap @KaitoAI

ترك إدارة أموال DAOs لوكلاء الذكاء الاصطناعي هو في الأساس تعهيد "الثقة" لقطعة من الكود. إذا أخبرك أنك أنفقت 50,000 دولار بشكل متوافق تحت نموذج الصندوق الأسود، فلا يوجد لك خيار ثان سوى اختيار التصديق. ولكن بمجرد توسيع حجم الأموال، يصبح هذا "الاعتقاد" مخاطرة نظامية: هل يفرض رسوما إضافية؟ هل تم التلاعب بالسجلات؟ لا أحد يستطيع إعطاء إجابة قاطعة. أعتقد أن جهاز x402b الذي @brevis_zk وأطلقته @pieverse_io أمر بالغ الأهمية. قم بتوليد إيصالات إثبات المعرفة الصفرية بشكل متزامن عند الدفع عبر pieUSD، مع ترقية "لقد فعلتها" إلى "يمكن إثبات أنني فعلتها" دون التضحية بالخصوصية. يمكن @brevis_zkAI توليد شهادات قابلة للتدقيق، وجاهزة للتعويض، وجاهزة للضرائب تلقائيا، مما يسمح بتتبع السلوك على السلسلة. مع تزايد تورط وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر في تدفق الأموال، لا تحتاج منظمات DAO إلى وكلاء أكثر ذكاء بل إلى قيود أكثر موثوقية. الإيصالات القابلة للتحقق، التي أصبحت الحد الأدنى من التكوين في عصر التمويل الذكاء الاصطناعي، ليست ميزة. #Brevis #kaito #kaitoyap @KaitoAI

فكر الآن في التفكير الذكاء الاصطناعي، الذي أصبح الآن شائعا، مثل الدردشة، كتابة الكود، إجراء التنبؤات، وحتى التكهنات التي تستخدمها الروبوتات الذكاء الاصطناعي. لكن السؤال هو: من سيثبت أن الذكاء الاصطناعي لا يتحدث هراء؟ هل الناتج صحيح أم خاطئ، فكل شيء يعتمد على النموذج نفسه؟ هذه هي نقطة الألم الشديدة التي @miranetwork يريد حلها. تقوم Mira @miranetwork ببناء طبقة بيانات موثوقة عالمية تربط فعلا بيانات البلوك تشين وأنظمة الذكاء الاصطناعي. في الماضي، كانت البيانات على السلسلة موزعة عبر سلاسل وتطبيقات DApp مختلفة، وكانت نماذج الذكاء الاصطناعي منفصلة تماما عن الواقع. ميرا @miranetwork يشبه "مكتبة شاملة + مترجم في الوقت الحقيقي" مشترك: يفهرس، ويحقق، ويوحيد البيانات على السلسلة، مما يسمح الذكاء الاصطناعي بفهم المعاملات الحقيقية، والسيولة، والتصويت الحوكامي، وسلوك السلسلة بشكل مباشر، بدلا من التدريب على ضوضاء الشبكة المتزاحمة. الكثير من الناس يخلطون بين "المنطق" و"التحقق"، لكنهما ليسا نفس الشيء على الإطلاق. الاستدلال هو إعطاء إجابة، والتحقق هو إثبات صحة الإجابة. تركز Mira @miranetwork على الاستدلال الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق: حيث تصبح الذكاء الاصطناعي المخرجات تأكيدات قابلة للتدقيق على السلسلة، مما يضمن الصراحة من خلال توافق متعدد النماذج، وعقوبات التخزين، والتحقق اللامركزي. الطبقة الأساسية تستخدم مزيج من PoW + PoS + إثبات المعرفة الصفرية + الإجماع اللامركزي، ولم تعد الدقة مقامرة. هذا ليس ضجة الذكاء الاصطناعي، بل بنية تحتية قائمة على الثقة القابلة للبرمجة. اليوم، مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، من يتقن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق سيتقن المستقبل. #mira #KaitoYap @KaitoAI #Yap