Останнім часом, оглядаючи GitHub NEAR, я натрапив на цікаву річ: Команда NEAR AI відкрила код тесту, у якому вони за допомогою китайської відкритої великої моделі DeepSeek успішно розв’язали 672 дуже складні математичні доведення. Запитавши AI, я дізнався, що ці завдання називаються PutnamBench — це найскладніші математичні задачі з найпрестижнішого студентського математичного конкурсу Північної Америки. Просто кажучи, здатність пройти цей тест свідчить про надзвичайно строгу логічну міркувальну здатність штучного інтелекту. За повідомленням @MSBIntel, вартість проходження всіх 672 завдань за допомогою рішення NEAR становить лише 0,17 долара США за завдання, а загальна вартість — трохи більше 110 доларів США. Для порівняння: у інших рішеннях, що отримали ідеальний результат, середня вартість одного завдання з використанням моделей OpenAI становить 44,5 долара США, а Claude — 3,52 долара США. Але навіщо блокчейну взагалі потрібні такі складні математичні задачі? Справа в тому, що справжньою метою таких зусиль є безпека смарт-контрактів — зокрема, формальна верифікація. Тобто використання математичної логіки для поетапної перевірки коду на наявність уразливостей. Якщо за допомогою недорогих відкритих AI-обчислень можна знизити вартість верифікації коду до копійок — майбутнє може принести таку можливість: навіть проекти та звичайні розробники зможуть забезпечувати безпеку своїх смарт-контрактів за дуже низьку ціну. Хоча це й не має прямого впливу на ціну токена near:native, це все ж свідчить про те, що команда проекту діє.