تعلم الآلة بدون معرفة هو الخطوة الأولى نحو الوكلاء المستقلين القابلين للتحقق.
🚀فكر في الأمر: في الوقت الحالي، عندما يتخذ وكيل الذكاء الاصطناعي قرارًا (إنفاق الأموال، الموافقة على الوصول، تخصيص السمعة)، تأمل أن يكون قد تصرف بشكل صحيح.
@inference_labs تغييرات ذلك. >>>>إنهم يبنون zkML حتى يتمكن الوكلاء من إثبات أنهم اتبعوا المنطق، واستخدموا البيانات الصحيحة، وعادوا بنتائج صحيحة.
هذا يجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قابلين للتدقيق، وليسوا فقط استجابة. يمكن لـ DAOs الوثوق بالذكاء الاصطناعي للعمل في إدارة الخزينة.
يمكن أن تتيح البروتوكولات للوكلاء إدارة السيولة أو الحوكمة - مع إثباتات. >> @inference_labs تبني هذا من الصفر.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تعلم الآلة بدون معرفة هو الخطوة الأولى نحو الوكلاء المستقلين القابلين للتحقق.
🚀فكر في الأمر: في الوقت الحالي، عندما يتخذ وكيل الذكاء الاصطناعي قرارًا (إنفاق الأموال، الموافقة على الوصول، تخصيص السمعة)، تأمل أن يكون قد تصرف بشكل صحيح.
@inference_labs تغييرات ذلك.
>>>>إنهم يبنون zkML حتى يتمكن الوكلاء من إثبات أنهم اتبعوا المنطق، واستخدموا البيانات الصحيحة، وعادوا بنتائج صحيحة.
هذا يجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قابلين للتدقيق، وليسوا فقط استجابة.
يمكن لـ DAOs الوثوق بالذكاء الاصطناعي للعمل في إدارة الخزينة.
يمكن أن تتيح البروتوكولات للوكلاء إدارة السيولة أو الحوكمة - مع إثباتات.
>> @inference_labs تبني هذا من الصفر.