আমি সবসময়ই এই ধারণাটি পছন্দ করেছি যে ক্রিপ্টো নেটওয়ার্কগুলিকে শুধুমাত্র আরও বেশি কনটেন্ট তৈরির জন্য নয়, বরং বাস্তব AI সিস্টেমগুলিকে উন্নত করতে ব্যবহার করা হোক। সবচেয়ে কমই, এটি অধিকাংশ স্পেকুলেটিভ AI টোকেনের চেয়ে একটি বেশি উপযোগী প্রয়োগ। @perturbaix এই ধারণাটিকে অবিরাম বিরোধী পরীক্ষা এবং শক্তিশালীকরণের মাধ্যমে খুব দূরে নিয়ে যাচ্ছেন। এটিকে মডেলের দুর্বলতাগুলিকে একটি অবিরাম, প্রণোদিত প্রক্রিয়াতে পরিণত করা হিসাবে ভাবুন, যেখানে স্বাধীন মাইনারগুলি মডেলগুলি ভাঙার উপায়গুলি খুঁজে পায় এবং সেই ফলাফলগুলি ব্যবহার করে সেই মডেলগুলিকে আরও শক্তিশালী করা হয়। এটি দলগুলিকে দৃढ়তা (robustness) নিয়ে কাজ করার পদ্ধতিরও পরিবর্তন ঘটাতে পারে, কারণ বিরোধী (adversarial) পরীক্ষা সাধারণত: → অভ্যন্তরীণভাবে বা কখনও কখনওই ঘটে →সীমিত অভ্যন্তরীণ বিশেষজ্ঞদেরউপর নির্ভরশীল →একটি একক রিপোর্টেরপরেবন্ধহয়েযায় Perturb-এরধারণাহলঅবিরাম,যাচাইযোগ্যএবংদলগুলিকেকাজকরারজন্যসহজকরা। কিন্তুসুবিধাগুলিশুধুমাত্রসাবনেটপর্যন্তসীমাবদ্ধনয়।আউটপুটটিউৎপাদনমুখীAIসিস্টেমগুলিকেব্যবহারকারীদেরহাতেপৌঁছানোরআগেকমপ্রতিটি(fragile)হতেপ্রতিরোধকরতেসংযুক্ত। এটিইহলডিসেন্ট্রালাইজডAI-এরসেইদিক,যাআমিদেখতেচাই। $TAO #Perturb #SN26