Học máy không biết thông tin là bước đầu tiên hướng tới các tác nhân tự động có thể xác minh.
🚀Hãy nghĩ về điều đó: Ngay bây giờ, khi một tác nhân AI đưa ra quyết định (chi tiêu quỹ, phê duyệt quyền truy cập, chỉ định danh tiếng), bạn hy vọng nó đã hành động đúng.
@inference_labs thay đổi điều đó. >>>>Họ đang xây dựng zkML để các đại lý có thể chứng minh rằng họ đã tuân theo logic, sử dụng dữ liệu chính xác và trả về kết quả hợp lệ.
Điều này khiến cho các tác nhân AI có thể được kiểm toán, không chỉ phản ứng. Các DAO có thể tin tưởng AI trong việc quản lý quỹ.
Các giao thức có thể cho phép các đại lý quản lý tính thanh khoản hoặc quản trị—với các bằng chứng. >>@inference_labs đang xây dựng điều này từ đầu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Học máy không biết thông tin là bước đầu tiên hướng tới các tác nhân tự động có thể xác minh.
🚀Hãy nghĩ về điều đó: Ngay bây giờ, khi một tác nhân AI đưa ra quyết định (chi tiêu quỹ, phê duyệt quyền truy cập, chỉ định danh tiếng), bạn hy vọng nó đã hành động đúng.
@inference_labs thay đổi điều đó.
>>>>Họ đang xây dựng zkML để các đại lý có thể chứng minh rằng họ đã tuân theo logic, sử dụng dữ liệu chính xác và trả về kết quả hợp lệ.
Điều này khiến cho các tác nhân AI có thể được kiểm toán, không chỉ phản ứng.
Các DAO có thể tin tưởng AI trong việc quản lý quỹ.
Các giao thức có thể cho phép các đại lý quản lý tính thanh khoản hoặc quản trị—với các bằng chứng.
>>@inference_labs đang xây dựng điều này từ đầu.