मुझे हमेशा से यह विचार पसंद आया है कि क्रिप्टो नेटवर्क्स का उपयोग अधिक सामग्री बनाने के बजाय वास्तविक AI सिस्टम्स को बेहतर बनाने के लिए किया जाए। कम से कम, यह अधिकांश स्पेक्युलेटिव AI टोकन्स की तुलना में अधिक उपयोगी अनुप्रयोग है। @perturbaix इस विचार को लगातार विरोधी परीक्षण और मजबूती के साथ काफी आगे ले जा रहे हैं। इसे ऐसे समझिए कि मॉडल की कमजोरियों को एक लगातार, प्रोत्साहित प्रक्रिया में बदल दिया जा रहा है, जहाँ स्वतंत्र माइनर्स मॉडल्स को तोड़ने के तरीके लगातार ढूंढते रहते हैं और इन खोजों का उपयोग मॉडल्स को मजबूत बनाने के लिए किया जाता है। इससे टीम्स का मजबूती के प्रति दृष्टिकोण बदल सकता है, क्योंकि विरोधी परीक्षण आमतौर पर: → आंतरिक रूप से या कभी-कभी होता है → सीमित आंतरिक विशेषज्ञता पर निर्भर करता है → एकल रिपोर्ट के बाद बंद हो जाता है Perturb का विचार है कि इस दबाव को लगातार, सत्यापित और टीम्स के लिए कार्रवाई करने में आसान बनाया जाए। लेकिन लाभ सबनेट से परे भी है। आउटपुट का संबंध प्रोडक्शन AI सिस्टम्स को उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने से पहले कमजोर बनने से बचाने से है। यही decentralized AI का पहलू है, जिसके विकास की मैं कल्पना करना पसंद करूँगा। $TAO #Perturb #SN26