لطالما أعجبتني فكرة استخدام شبكات التشفير لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي الحقيقية بدلاً من توليد محتوى إضافي فقط. على الأقل، إنها تطبيق أكثر فائدة من معظم رموز الذكاء الاصطناعي الطموحة. يأخذ @perturbaix هذه الفكرة إلى أبعد الحدود من خلال الاختبارات التنافسية المستمرة والتقوية. تخيلها كتحويل ثغرات النموذج إلى عملية مستمرة ومُحفَّزة، حيث يواصل المعدّون المستقلون اكتشاف طرق لخرق النماذج، وتُستخدم هذه النتائج لجعل تلك النماذج أقوى. يمكن أن يغيّر هذا كيفية تعامل الفرق مع المتانة، لأن الاختبارات التنافسية عادةً: → تحدث داخليًا أو نادرًا → تعتمد على خبرة داخلية محدودة → تتوقف بعد تقرير واحد فقط فكرة Perturb هي جعل هذا الضغط مستمرًا وقابلًا للتحقق منه وأسهل للفرق في اتخاذ إجراءات بشأنه. لكن المكاسب تتجاوز الشبكة الفرعية. فالنتيجة مرتبطة بجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية أقل هشاشة قبل وصولها إلى المستخدمين. هذه هي جانب الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي أحب أن أراه ينمو. $TAO #Perturb #SN26