مؤخرا، شهدت زيادة ملحوظة في الاهتمام ب@inference_labs. ليس بسبب السعر أو النشاط، بل لأنها بدأت تظهر كثيرا في دوائر صغيرة لا تنتمي إلى دائرة العملات الرقمية. قبل عدة أيام، رأيت موضوع Inference Labs يناقش بشكل منفصل من قبل وسائل الإعلام التجارية مثل "Entrepreneur"، والموضوع ليس مدى قوة الذكاء الاصطناعي، بل سؤال حقيقي جدا: عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي باتخاذ القرارات بشكل مستقل، من سيكون المسؤول؟ كيف تتحمل المسؤولية؟ يستخدم المقال سيناريوهات الجهد العالي مثل المطارات كمثال - التعاون متعدد الأنظمة، عدم استقرار الشبكات، والتدخل غير المأهول في الوقت الحقيقي. في هذه الحالة، إذا حدث خطأ ما في الاستنتاج الذي قدمه الذكاء الاصطناعي، "النتيجة صحيحة" لم تعد كافية، يجب أن تكون قادرة على شرح "لماذا يتم ذلك". هذا في الواقع يعكس أكبر نقطة ضعف في الذكاء الاصطناعي الآن: معظم عمليات التفكير هي صناديق سوداء. يمكنك فقط رؤية المخرج، وليس العملية، ولا يمكنك التحقق من ذلك. إذا كان الذكاء الاصطناعي فقط يولد محتوى، فهذه ليست مشكلة كبيرة؛ ولكن بمجرد أن تبدأ في الدخول إلى السلسلة، وإدارة الأموال، وتشغيل البروتوكولات، وعندما ينفذ الوكيل المعاملات تلقائيا، هذا الغموض يكاد يكون قاتلا. هذا ما أجده مثيرا للاهتمام حقا في مختبرات الاستدلال. هم لا يقارنون معايير النموذج أو أداء النفخ. بدلا من ذلك، ركز على: 👉 كيف تجعل عملية التفكير في الذكاء الاصطناعي حقيقة "قابلة للتحقق، وقابلة للتدقيق، ومحاسبة". أفعالهم الأخيرة في نظام بيتنسور البيئي وصلت فعليا إلى هذه المرحلة. خصوصا إطلاق Subnet 2: DSperse. ما يفعله DSperse بسيط: التفكير الذكاء الاصطناعي ليس "ثق بي"، بدلا من ذلك، كل مخرج يأتي مع برهان zk, العملية متصلة بالسلسلة، قابلة للتحقق وغير محمية ضد العبث. والأهم من ذلك، يمكن أيضا مشاركة أوزان النماذج مشفرة—— البعض الآخر يمكنه استخدام نموذجك، لكنهم لا يستطيعون رؤية المعايير الأساسية لديك. هذه نقطة انكسار واقعية جدا لأولئك الذين يصنعون نماذج فعلية:...