📝 Pinapagana na ng Perturb ang tuloy-tuloy na adversarial scanning at pagtuturo ng ilang buwan. Maaaring ito ay isa sa mga pinakapraktikal na AI security experiment sa Bittensor hanggang ngayon. @perturbaix ay naging live noong nakaraang taon at nasa labas na ng pure attack discovery. Ayon sa mga kamakailang update: - Ang adversarial scanning at pagtuturo ay nasa parehong live na track - Maaari na ngayon ang mga miner na fine-tune ang mga model gamit ang mga attack na kanilang nilikha - Opisyal na nagsisimula ang product phase pagkatapos ng ~5 buwan ng subnet work - Ang robustness scores, datasets, at sertipiko ang mga pangunahing output – Nangyayari na ang alpha buybacks at owner lockups – Layunin ang commercial launch sa mga darating na linggo Ano ang nagpapagalaw sa pagkakabuo nito? Ang Perturb ay nagiging isang incentivized competition ang paghahanap ng model failures, at ginagamit ang mga napatunayang adversarial examples para sa totoong hardening, hindi lang para mag-publish ng report at tumigil. Ang ideya ay ang tuloy-tuloy na external pressure, hindi lang isang beses na audit. Naiintindihan ko kung bakit maaaring pansinin ng mga koponan na gumagawa ng production AI. Gayunpaman, ang setup ay dapat pa ring mas mabuting tingnan. Hindi awtomatikong nangangahulugan ang subnet activity at attack success rates na magbibili ang mga enterprise sa produkto, at ang pag-scale sa labas ng kasalukuyang vision models ay magtataglay ng totoong gawain. Bukod dito, ang emissions at early traction ay hindi nagjamin ng sustainable revenue kapag nagsisimula na ang commercial layer. Tinutugunan ko kung paano talaga nagkakasulat ang product launch. Kung maaaring i-convert ng Perturb ang tuloy-tuloy na adversarial data sa isang bagay na binabayaran at ginagamit nang maaasahan ng mga kumpanya, maaaring maging mahalagang experiment ito sa decentralized AI security. #Bittensor $TAO #Perturb