Chúng tôi đang làm việc trên một điều mà toàn bộ cộng đồng sẽ được hưởng lợi. Bây giờ là thời điểm để chú ý đến House of ZK.

Chúng tôi báo cáo về tiến trình của những nhà xây dựng hàng đầu trong hệ sinh thái Xác minh Chứng cứ, ghi lại những phát hành quan trọng gần đây, những đột phá kỹ thuật và các cập nhật chung. Có sự tham gia của: @ZKVProtocol, @alignedlayer, @Pi_Squared_Pi2, @NovaNet_zkp, & @primus_labs 🔽

AI đang bắt đầu hoạt động như một hệ thống tự trị. Nhưng nếu AI đang tạo ra dữ liệu của riêng nó và phát triển hành vi của riêng nó, làm thế nào chúng ta đảm bảo rằng nó vẫn phù hợp với ý định của con người? Tại Tour Đại học New York của chúng tôi, @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) đã lập luận rằng thách thức cốt lõi là sự phù hợp của dữ liệu. Dữ liệu không chỉ ghi lại thực tế nữa, mà nó còn hình thành trí thông minh chính nó. Khi các tác nhân AI có tự do hành động, độ khó trong việc làm sạch và hạn chế dữ liệu huấn luyện tăng lên theo cấp số nhân, đặc biệt khi AI bắt đầu sản xuất dữ liệu của riêng nó. Nếu không có các biện pháp bảo vệ mới, sự trôi dạt và ảo giác trở nên không thể tránh khỏi. Trong bài thuyết trình của mình, Daniel giới thiệu cách tiếp cận của LazAI: các đường ống dữ liệu đã được xác minh (sử dụng TEE + chứng minh ZK), Token Neo Dữ liệu để liên kết tài sản AI ngoài chuỗi với trạng thái trên chuỗi, và các DAO tập trung vào cá nhân để quản lý từng tập dữ liệu, mô hình hoặc tác nhân. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng ý tưởng cốt lõi thì đơn giản: nếu AI là tự trị, chúng ta phải xác minh không chỉ đầu ra của nó, mà còn cả dữ liệu và chính sách điều khiển chúng. Hãy khám phá bài thuyết trình đầy đủ của Daniel để hiểu giải pháp một cách chi tiết: