📝 يُجري Perturb مسحًا وتدريبًا عدائيًا مستمرًا منذ أشهر. قد يكون أحد أكثر تجارب أمان الذكاء الاصطناعي عملية حتى الآن على Bittensor. تم إطلاق @perturbaix في وقت سابق من هذا العام، وقد تجاوز بالفعل اكتشاف الهجمات البحتة. وفقًا لأحدث التحديثات: - يتتبع المسح والتدريب العدائي كلاهما بشكل مباشر - يمكن للمنقبين الآن ضبط النماذج باستخدام الهجمات التي يولدونها - بدء المرحلة المنتجة رسميًا بعد حوالي 5 أشهر من العمل على الشبكة الفرعية - درجات المتانة ومجموعات البيانات والشهادات كالمخرجات الأساسية – تتم بالفعل عمليات شراء للأسهم الأولية وربط الملكية – الهدف هو الإطلاق التجاري في الأسابيع القادمة ما الذي يدفع هذا النهج؟ يحوّل Perturb اكتشاف عيوب النموذج إلى منافسة مشجعة، ثم يستخدم الأمثلة العدائية المؤكدة هذه في تعزيز فعلي بدلاً من نشر تقرير ثم التوقف. الفكرة هي الضغط الخارجي المستمر وليس المراجعات المنفصلة. أفهم لماذا قد تهتم الفرق العاملة على الذكاء الاصطناعي الإنتاجي بهذا الأمر. ومع ذلك، لا يزال الإعداد يستحق نظرة أعمق. لا تعني نشاط الشبكة الفرعية ونسب نجاح الهجمات تلقائيًا أن الشركات ستشتري المنتج، وسيتطلب التوسع خارج نماذج الرؤية الحالية جهدًا حقيقيًا. أيضًا، الانبعاثات والنمو المبكر لا يضمنان إيرادات مستدامة بمجرد إطلاق الطبقة التجارية. أتابع عن كثب كيفية تحويل الإطلاق الفعلي للمنتج. إذا استطاع Perturb تحويل بيانات الهجوم المستمرة إلى شيء تدفع الشركات بثبات مقابل استخدامه، فقد يصبح هذا تجربة ذات معنى في أمان الذكاء الاصطناعي اللامركزي. #Bittensor $TAO #Perturb