Her zaman kripto ağlarının, sadece daha fazla içerik üretmek yerine, gerçek AI sistemlerini geliştirmek için kullanılması fikrini sevdim. En azından, bu, çoğu spekülatif AI tokenından daha kullanışlı bir uygulama. @perturbaix, sürekli rakip test ve sertleştirme ile bu fikri oldukça ileri taşıyor. Model zayıflıklarını, bağımsız madencilerin modelleri kırmak için sürekli yollar bulduğu ve bu bulguların modelleri daha güçlü hale getirmek için kullanıldığı, teşvikli bir süreç haline getirmek olarak düşünün. Bu, takımların dayanıklılık yaklaşımını değiştirebilir, çünkü rakip testleri genellikle: → Dahili olarak veya nadiren gerçekleşir → Sınırlı dahili uzmanlığa dayanır → Tek bir rapor sonrası durur Perturb’ın fikri, bu baskıyı sürekli, doğrulanabilir ve takımların harekete geçmesi için daha kolay hale getirmektir. Ancak avantaj, alt ağa sınırlı değildir. Çıktı, üretim AI sistemlerinin kullanıcılarla buluşmadan önce daha az kırılgan hale getirilmesiyle ilişkilidir. Bu, gelişmesini görmek istediğim dağıtık AI’nın yönüdür. $TAO #Perturb #SN26