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Hadia-BTC
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@Dusk J’avais l’habitude d’envisager la confidentialité de la blockchain de manière assez simple : masquer les détails des transactions, et le problème de confidentialité est résolu.
Mais plus j’ai étudié Dusk, moins cette idée m’a semblé convaincante.
Dans la finance réglementée, on ne peut pas toujours traiter la confidentialité comme « tout cacher ». Un investisseur peut vouloir que son solde et ses activités restent privés, tandis qu’un émetteur, un auditeur ou un superviseur peut avoir besoin d’accéder à des informations spécifiques pour la vérification.
Cela m’a amené à examiner plus attentivement la divulgation sélective.
Dusk aborde cela grâce à des transactions masquées et des preuves à divulgation nulle de connaissance. Phoenix peut conserver les détails des transactions privés, tandis que les clés de consultation offrent un moyen de divulguer des informations spécifiques lorsque un processus autorisé l’exige réellement.
Ce que je trouve intéressant, c’est cet équilibre.
Il ne s’agit pas vraiment de choisir une blockchain totalement ouverte au public, ni une blockchain totalement privée.
Il s’agit plutôt de déterminer qui peut voir quelles informations et à quel moment, comme qui peut consulter la blockchain, et quand il peut le faire.
Cette distinction pourrait avoir énormément d’importance dans de vrais marchés financiers, où les informations sensibles doivent être protégées, mais où la vérification ne peut pas simplement disparaître.
Pour moi, c’est là que Dusk devient plus intéressant. La confidentialité n’est pas l’objectif final. C’est une visibilité contrôlée.
#dusk $DUSK
Mais plus j’ai étudié Dusk, moins cette idée m’a semblé convaincante.
Dans la finance réglementée, on ne peut pas toujours traiter la confidentialité comme « tout cacher ». Un investisseur peut vouloir que son solde et ses activités restent privés, tandis qu’un émetteur, un auditeur ou un superviseur peut avoir besoin d’accéder à des informations spécifiques pour la vérification.
Cela m’a amené à examiner plus attentivement la divulgation sélective.
Dusk aborde cela grâce à des transactions masquées et des preuves à divulgation nulle de connaissance. Phoenix peut conserver les détails des transactions privés, tandis que les clés de consultation offrent un moyen de divulguer des informations spécifiques lorsque un processus autorisé l’exige réellement.
Ce que je trouve intéressant, c’est cet équilibre.
Il ne s’agit pas vraiment de choisir une blockchain totalement ouverte au public, ni une blockchain totalement privée.
Il s’agit plutôt de déterminer qui peut voir quelles informations et à quel moment, comme qui peut consulter la blockchain, et quand il peut le faire.
Cette distinction pourrait avoir énormément d’importance dans de vrais marchés financiers, où les informations sensibles doivent être protégées, mais où la vérification ne peut pas simplement disparaître.
Pour moi, c’est là que Dusk devient plus intéressant. La confidentialité n’est pas l’objectif final. C’est une visibilité contrôlée.
#dusk $DUSK
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Hadia-BTC
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Au-delà des Modèles Uniques : Comment le Consensus Décentralisé Résout la Crise de Précision de l'IA
Nous savons tous que l'intelligence artificielle est puissante, mais elle a un énorme problème de "confiance". Même les meilleurs modèles d'IA aujourd'hui souffrent d'hallucinations (invention de choses) et de biais. Après avoir lu le livre blanc pour @Mira - Trust Layer of AI _réseau, il est clair que l'ancienne méthode de construction d'un énorme modèle "parfait" ne fonctionne tout simplement pas.
Le document explique un "Dilemme de Formation" : lorsque les développeurs essaient de rendre un modèle plus précis, ils ajoutent souvent accidentellement des biais. S'ils le rendent trop diversifié, la précision diminue. C'est un mur qu'un seul modèle d'IA ne peut tout simplement pas gravir seul.
Le document explique un "Dilemme de Formation" : lorsque les développeurs essaient de rendre un modèle plus précis, ils ajoutent souvent accidentellement des biais. S'ils le rendent trop diversifié, la précision diminue. C'est un mur qu'un seul modèle d'IA ne peut tout simplement pas gravir seul.
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