Khi các hệ thống AI phát triển rộng rãi, các sai sót nhỏ thường tích tụ thành các vấn đề lớn hơn trên toàn mạng lưới. Một lớp xác minh kiểm tra chéo các đầu ra với nhiều mô hình khác nhau có thể giải quyết điều này. Bằng cách chạy phản hồi qua các mô hình khác nhau và cấu trúc kết quả, bạn nhận được các tín hiệu rõ ràng hơn, đáng tin cậy hơn thay vì dữ liệu AI thô chưa được xác minh. Phương pháp này biến đổi cách chúng ta nghĩ về độ tin cậy của AI trong các hệ thống phi tập trung.

Xem bản gốc
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.
  • Phần thưởng
  • 7
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
ForkMastervip
· 1giờ trước
Cách gọi là xác thực chéo đa mô hình, nghe có vẻ hay ho, nhưng cốt lõi là đổ lỗi cho nhiều AI để gánh trách nhiệm. Vấn đề là ai sẽ xác minh xem lớp xác thực này có thực sự hợp lệ hay không?
Xem bản gốcTrả lời0
HodlAndChillvip
· 12-12 21:03
Phương pháp xác nhận chéo nhiều mô hình thực sự tuyệt vời, cảm giác như đang trang bị cho AI một bộ kiểm tra BS
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainDetectivevip
· 12-12 21:02
Dựa trên dữ liệu chuỗi, logic xác thực đa mô hình này thực ra đã nên được triển khai từ lâu. Sai sót nhỏ tích tụ thành vấn đề lớn? Rõ ràng rồi, trong hệ thống phi tập trung, một nút gặp sự cố sẽ gây ra hiệu ứng dây chuyền, tôi đã dự đoán từ lâu rồi. Điều quan trọng là chi tiết thiết kế của tầng xác thực — ai sẽ quyết định phân phối trọng số của các mô hình, liệu lại là do một vài cá nhân lớn kiểm soát chứ?
Xem bản gốcTrả lời0
BearEatsAllvip
· 12-12 21:01
Việc thử nghiệm chéo đa mô hình thực sự đã nên được triển khai từ lâu, nhưng việc thực sự áp dụng vẫn còn phải chờ đợi
Xem bản gốcTrả lời0
ProbablyNothingvip
· 12-12 20:58
Phương pháp xác thực chéo đa mô hình này thực sự tuyệt vời, nếu không AI ảo giác sẽ ngày càng dữ dội hơn.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenSherpavip
· 12-12 20:51
thực ra để tôi phân tích rõ hơn—nếu bạn xem xét dữ liệu về sự phát triển của các mô hình, về mặt lịch sử chúng ta đã thấy tiền lệ quản trị này diễn ra trong các động lực bỏ phiếu. bằng chứng thực nghiệm cho thấy các khung kiểm tra chéo về cơ bản định hình lại các yêu cầu số lượng tối thiểu bỏ phiếu trong các mạng lưới phi tập trung. ngl đây chính xác là lý do tại sao tokenomics lại quan trọng
Xem bản gốcTrả lời0
PaperHandSistervip
· 12-12 20:45
Vấn đề thực sự không phải ở AI, mà ở chỗ chúng ta hoàn toàn chưa nghĩ ra cách xác minh nó như thế nào
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim