Dekentralize yapay zekâ hakkında ilginç bulduğum bir şey: GPU'ları dağıtmak konuşmak kolay. Daha zor soru şudur: Bu GPU'ların gerçekten işi yaptığını nasıl bilirsiniz? İşte burada 𝗕𝗧𝗧𝗶𝗻𝗳𝗲𝗿𝗚𝗿𝗶𝗱’𝗶𝗻 𝗖𝗵𝗮𝗹𝗹𝗲𝗻𝗴𝗲-𝗕𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗩𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝗸𝗮𝘀𝘆𝗼𝗻 𝗟𝗮𝘆𝗲𝗿’i devreye giriyor. Her bir Miner’in doğru şeyi yaptığını varsaymak yerine, Validator’lar iş yüküne rastgele zorlama görevleri ekleyebilir. Sistem, üç temel mekanizma etrafında tasarlanmıştır: 1. Olasılıksal Denetim Mekanizması Validator’lar, şunları tespit etmek için iş yüküne rastgele zorlama görevleri ekler: Tembel hesaplama Tahmin atlaması Sahte yanıtlar Yeniden oynama saldırıları 2. Görev Ayırt Edilemezliği Zorlama görevleri, gerçek sorgularla ayırt edilemez olmalıdır. Bu, Miner’ların denetim yapıldığını tahmin etmelerini zorlaştırır. Denetimleri güvenilir şekilde tanımlayamazsanız, hesaplamayı doğru şekilde yapmak daha güvenli strateji olur. 3. Çıktı Değerlendirme Validator’lar, özel gerçek verileri veya doğrulanabilir heuristikleri korur ve Miner çıktılarını beklenen istatistiksel veya semantik özelliklere göre değerlendirir. Temel akış şu şekildedir: Rastgele zorlama → Miner yanıt verir → Validator değerlendirir → Hesaplama doğrulanabilir. Sistem, her iş yükünü bağımsız olarak kontrol etmek yerine olasılıksal denetim kullanır; bu nedenle doğrulama yükü, toplam iş yüküne göre alt-doğrusal kalacak şekilde tasarlanmıştır. Bu önemli bir ayrım. Yapay zekâyı dekentralize etmek, sadece GPU’ları farklı yerlere koymak anlamına gelmez. Ayrıca ağına ödediğiniz hesaplamanın gerçekten yapıldığından emin olmak için bir mekanizma da gerekir. BTTInferGrid’in Challenge-Based Verification Layer’i tam olarak bu sorunu çözmek için tasarlanmıştır. Daha fazla bilgi: https://t.co/hijdAPy3eK #TRONEcoStar @justinsuntron #TRON #BTTInferGrid @BitTorrent