Laging nagustuhan ko ang ideya ng crypto networks na ginagamit para mapabuti ang tunay na AI systems kesa sa paggawa ng karagdagang nilalaman. Kahit saan man, mas magandang aplikasyon ito kaysa sa karamihan sa mga speculative AI tokens. @perturbaix ay dumarating sa malalim na ideya na ito gamit ang tuloy-tuloy na adversarial testing at hardening. Isipin ito bilang pagpapalit ng model vulnerabilities sa isang tuloy-tuloy at may insentibo na proseso, kung saan ang mga independiyenteng miner ay patuloy na natutuklasan ang paraan para sirain ang mga model at ang mga natuklasang ito ay ginagamit para gawing mas matibay ang mga model. Maaaring magbago ito kung paano tinatanggap ng mga team ang robustness, dahil karaniwang: → Nangyayari ito sa loob ng team o minsan lang → Nakasalalay sa limitadong pagsasakop ng loob na eksperto → Huminto pagkatapos ng isang ulat lamang Ang ideya ni Perturb ay gawing tuloy-tuloy, verifiable, at mas madali para sa mga team na gawin ang aksyon. Ngunit ang benepisyo ay hihigit pa sa subnet. Ang output ay nakakabit sa paggawa ng production AI systems na mas maliit ang pagkabigo bago ito makarating sa mga user. Ito ang aspeto ng decentralized AI na gustong-gusto kong makita na lumalago. $TAO #Perturb #SN26