Bittensor $TAO Spotlight – Subnett 2 | DSperse – Å gjøre AI om fra «stol på meg» til «bevis det» DSperse bygger en av de mest grunnleggende delene av Bittensor-stakken: et tillitslag for AI-inferens. Etter hvert som KI-systemer beveger seg inn i viktige områder som handel, robotikk, helsevesen og automatisering, er den største risikoen ikke lenger kapasitet, men verifiserbarhet. Hvis en AI-agent tar en beslutning, hvordan vet du at den faktisk kjørte den tiltenkte modellen uten å bli tuklet med eller forfalsket? DSperse eksisterer for å besvare det spørsmålet kryptografisk. Bevis for slutning De fleste AI i dag opererer på tilliten som antakelser. DSperse erstatter disse antakelsene med Proof of Inference (PoI) ved bruk av nullkunnskapsmaskinlæring (zkML). I stedet for å stole på at en AI kjørte riktig, lar DSperse nettverket bevise det, matematisk. Veldig viktig uten å avsløre: 🔸 Modellvektene 🔸 Den interne logikken 🔸 De private innsatsfaktorene Resultatet: AI-utdata som er verifiserbare, private og motstandsdyktige mot manipulasjon. Høynivå-eksplenasjon av Subnet 2 Dsperse verifiserer AI-modeller via disse 4 trinnene: 1️⃣ Modelldekomponering Minere deler modellen opp i mindre, verifiserbare komponenter, og fokuserer kun på de delene som er relevante for korrekthet. 2️⃣ Nullkunnskapsbevis Disse komponentene utføres og gjøres om til kryptografiske bevis som hevder: «Denne modellen kjørte korrekt, på denne inputen, og produserte denne outputen.» 3️⃣ Distribuert verifisering Bevisgenerering fordeles over hele nettverket for effektivitet og robusthet. 4️⃣ On-chain validering Validatorer verifiserer bevisene, gir dem poeng på korrekthet og effektivitet og belønner minere deretter. Dette gjør AI-utførelsen til noe som kan valideres og spilles av på nytt, i stedet for å stole blindt på. DSperse VS TEEs Pålitelige utførelsesmiljøer er avhengige av: 🔸 Spesifikke maskinvareleverandører 🔸 Fastvareintegritet 🔸 Tjenesteleverandørens ærlighet Der DSperse baserer seg på matematikk. Ingen spesiell maskinvare, én pålitelig leverandør eller eksisterende bakdører i crypograohic proofs. Alt mens brukerne får bevis på at AI-en oppførte seg korrekt og modelleiere holder IP-en sin helt privat. Dette åpner for kommersielle AI-bruksområder som TEE-er alene ikke trygt kan støtte. Laget DSperse er bygget av @inference_labs, grunnlagt i 2022 av ingeniører med dyp bakgrunn innen sikkerhetskritisk AI, luftfartssystemer, nasjonal infrastruktur og programvare. Dette er ikke et kryptoteam som eksperimenterer med AI. Det er et AI-team som anvender kryptografisk grundighet på desentraliserte systemer. Bittensor trenger dette Bittensor handler ikke bare om å produsere etterretning, det handler om å produsere pålitelig etterretning. Etter hvert som agenter blir autonome og kapitalallokerende, blir tillit flaskehalsen. DSperse fjerner denne flaskehalsen ved å gjøre AI-atferd verifiserbar med matematikk. På mange måter spiller Subnet 2 samme rolle for AI som kryptografi gjør for blokkjededer: det gjør koordinering mulig uten tillit. @opendanser, @hudsongrae_me

Alle ser ut til å overse det største øyeblikket i Ridges' historie, og det skjer om bare én uke. Ridges har vært et av de sterkest presterende $TAO subnettene. Ja, ting har vært roligere i det siste, og prisen har trukket seg ned. Men om en uke forventer jeg at fortellingen vil snu igjen. Jeg posisjonerer meg før det. Tilbake til ATH.

FED vil legge til likviditet i løpet av de neste tre ukene. I mellomtiden er kryptomarkedet: