Trước đây, dịch vụ AI chủ yếu dựa vào sức mạnh tính toán tập trung và hệ thống kín, người dùng chỉ có thể tin vào kết quả mà không thể xác minh quá trình.
@inference_labs có giá trị ở chỗ nó cố gắng thay đổi giả định mặc định này, biến quá trình suy luận trở thành một hành vi có thể chứng minh được, chứ không đơn thuần là đầu ra.
Ý tưởng này đang ảnh hưởng đến tiêu chuẩn đánh giá hạ tầng AI trong ngành, từ việc chỉ tập trung vào hiệu suất và chi phí, chuyển sang chú trọng độ tin cậy và khả năng kết hợp.
Khi kết quả suy luận có thể được tái sử dụng một cách an toàn giữa các hệ thống khác nhau, AI mới thực sự có thể hòa nhập vào mạng lưới mở.
Theo nghĩa này, sự xuất hiện của inference_labs không chỉ là một cập nhật công cụ, mà còn bổ sung một phần quan trọng cho sự phát triển lâu dài của AI phi tập trung.
@KaitoAI #Yap @easydotfunX
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.
Trước đây, dịch vụ AI chủ yếu dựa vào sức mạnh tính toán tập trung và hệ thống kín, người dùng chỉ có thể tin vào kết quả mà không thể xác minh quá trình.
@inference_labs có giá trị ở chỗ nó cố gắng thay đổi giả định mặc định này, biến quá trình suy luận trở thành một hành vi có thể chứng minh được, chứ không đơn thuần là đầu ra.
Ý tưởng này đang ảnh hưởng đến tiêu chuẩn đánh giá hạ tầng AI trong ngành, từ việc chỉ tập trung vào hiệu suất và chi phí, chuyển sang chú trọng độ tin cậy và khả năng kết hợp.
Khi kết quả suy luận có thể được tái sử dụng một cách an toàn giữa các hệ thống khác nhau, AI mới thực sự có thể hòa nhập vào mạng lưới mở.
Theo nghĩa này, sự xuất hiện của inference_labs không chỉ là một cập nhật công cụ, mà còn bổ sung một phần quan trọng cho sự phát triển lâu dài của AI phi tập trung.
@KaitoAI #Yap @easydotfunX