2025-12-12 20:33:51

Ketika sistem AI menyebar luas, ketidakakuratan kecil cenderung berkembang menjadi masalah yang lebih besar di seluruh jaringan. Lapisan verifikasi yang memvalidasi output secara silang terhadap beberapa model dapat menyelesaikan ini. Dengan menjalankan respons melalui berbagai model dan menyusun hasilnya, Anda mendapatkan sinyal yang lebih jelas dan lebih dapat dipercaya daripada data AI mentah yang tidak diverifikasi. Pendekatan ini mengubah cara kita memandang keandalan AI dalam sistem terdesentralisasi.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

12 Suka

Hadiah
12
7
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

ForkMaster

· 8menit yang lalu

Metode validasi silang multi-model, kalau dibilang bagus, intinya adalah melemparkan tanggung jawab kepada beberapa AI untuk menanggungnya. Masalahnya, siapa yang akan memverifikasi bahwa lapisan verifikasi ini sendiri bukan sampah?

Lihat AsliBalas0

HodlAndChill

· 12-12 21:03

Cross-validation multi-model ini memang luar biasa, rasanya seperti memasang detektor BS pada AI

Lihat AsliBalas0

OnchainDetective

· 12-12 21:02

Berdasarkan data on-chain, logika validasi silang multi-model ini sebenarnya sudah lama harus diterapkan. Kesalahan kecil yang berakumulasi menjadi masalah besar? Jelas sekali, dalam sistem desentralisasi satu node yang bermasalah dapat menyebabkan efek berantai, saya sudah menduga ini sejak awal. Yang penting adalah detail desain lapisan validasi—siapa yang akan memutuskan distribusi bobot model, jangan-jangan lagi-lagi beberapa pengguna besar yang memutuskan, kan?

Lihat AsliBalas0

BearEatsAll

· 12-12 21:01

Validasi silang multi-model sebenarnya sudah saatnya untuk diperkenalkan, tetapi penerapan sebenarnya masih harus menunggu

Lihat AsliBalas0

ProbablyNothing

· 12-12 20:58

Pendekatan validasi silang multi-model ini memang luar biasa, jika tidak, ilusi AI akan semakin parah.

Lihat AsliBalas0

TokenSherpa

· 12-12 20:51

Sebenarnya biarkan saya uraikan—jika Anda memeriksa data tentang proliferasi model, secara historis kita telah melihat preseden tata kelola ini terjadi dalam dinamika voting. Bukti empiris menyarankan bahwa kerangka kerja cross-validation secara fundamental mengubah persyaratan kuorum di seluruh jaringan desentralisasi. Ngomong jujur, inilah mengapa tokenomics sangat penting

Lihat AsliBalas0

PaperHandSister

· 12-12 20:45

Masalah sebenarnya bukan pada AI, tetapi pada kenyataan bahwa kita sama sekali belum memikirkan bagaimana cara memverifikasinya

Lihat AsliBalas0

Topik TrendingLihat Lebih Banyak
#GateNovTransparencyReportReleased
16.39K Popularitas
#FedRateCutComing
664.75K Popularitas
#PostonSquaretoEarn$50
62.1K Popularitas
#BitcoinActivityPicksUp
15.52K Popularitas
#CryptoMarketRebound
544.56K Popularitas

Hot Gate FunLihat Lebih Banyak

1
GGGATEGUARD
MC:$3.61KHolder:1
0.00%
2
longwei龙卫
MC:$3.6KHolder:1
0.00%
3
拼好饭拼好饭
MC:$3.69KHolder:2
0.00%
4
666拼好饭
MC:$3.64KHolder:2
0.04%
5
GWHALEGWhale
MC:$3.81KHolder:3
0.97%

Sematkan

peta situs