AI menjadi lebih bermanfaat ketika memahami konteks di balik kebutuhan seseorang. AI dapat mengingat preferensi, mengikuti proyek yang sedang berjalan, dan menyesuaikan diri dengan cara seseorang bekerja. Namun, konteks saja tidak selalu cukup. Saat agen AI perlu mengandalkan suatu fakta untuk menyelesaikan tugas, mengingat informasi dan membuktikan kebenarannya adalah dua hal yang berbeda.
ZetaChain menangani bagian pertama melalui AnumaAI dan Private Memory Layer-nya. Konteks pengguna dienkripsi dan dirancang agar dapat berpindah antar-model AI, sehingga beralih ke model lain tidak berarti harus memulai dari awal. Tujuannya adalah menjadikan AI lebih personal sambil tetap menempatkan memori di bawah kendali pengguna.
verona_dev berfokus pada hal yang terjadi ketika informasi perlu diverifikasi. Melalui Truth Engine, fakta dapat diverifikasi dari sumbernya dan diubah menjadi bukti yang dapat digunakan kembali. Agen AI yang berwenang dapat menggunakan bukti tersebut tanpa perlu mengakses data asli yang mendasarinya. Ini menciptakan cara berbeda bagi AI untuk mengandalkan informasi tanpa mengungkapkan lebih banyak detail pribadi daripada yang diperlukan.
Verona dan ZetaChain saling melengkapi: memori AI privat dipadukan dengan fakta yang benar-benar dapat diverifikasi. Memori membantu AI mempertahankan konteks, sementara verifikasi memberinya bukti untuk diandalkan ketika suatu tugas bergantung pada fakta tertentu. Bersama-sama, pendekatan ini mengarah pada agen AI yang lebih personal dan memiliki informasi yang lebih baik, tanpa menganggap semua yang diingatnya otomatis benar.
Pertanyaan yang lebih besar adalah di mana orang ingin menetapkan batasannya.
Apa yang seharusnya diingat AI?
Apa yang tidak boleh disimpannya?
Siapa yang menentukan apa yang boleh dibagikan?
Apa yang terjadi ketika izin dicabut?
Verona dan ZetaChain tengah mengeksplorasi pertanyaan-pertanyaan ini melalui studi bersama yang terbuka bagi siapa pun yang menggunakan AI. Survei ini anonim, dan hasilnya diperkirakan akan tersedia pada bulan November.
Ikut serta sebelum 27 Oktober
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
ZetaChain menangani bagian pertama melalui AnumaAI dan Private Memory Layer-nya. Konteks pengguna dienkripsi dan dirancang agar dapat berpindah antar-model AI, sehingga beralih ke model lain tidak berarti harus memulai dari awal. Tujuannya adalah menjadikan AI lebih personal sambil tetap menempatkan memori di bawah kendali pengguna.
verona_dev berfokus pada hal yang terjadi ketika informasi perlu diverifikasi. Melalui Truth Engine, fakta dapat diverifikasi dari sumbernya dan diubah menjadi bukti yang dapat digunakan kembali. Agen AI yang berwenang dapat menggunakan bukti tersebut tanpa perlu mengakses data asli yang mendasarinya. Ini menciptakan cara berbeda bagi AI untuk mengandalkan informasi tanpa mengungkapkan lebih banyak detail pribadi daripada yang diperlukan.
Verona dan ZetaChain saling melengkapi: memori AI privat dipadukan dengan fakta yang benar-benar dapat diverifikasi. Memori membantu AI mempertahankan konteks, sementara verifikasi memberinya bukti untuk diandalkan ketika suatu tugas bergantung pada fakta tertentu. Bersama-sama, pendekatan ini mengarah pada agen AI yang lebih personal dan memiliki informasi yang lebih baik, tanpa menganggap semua yang diingatnya otomatis benar.
Pertanyaan yang lebih besar adalah di mana orang ingin menetapkan batasannya.
Apa yang seharusnya diingat AI?
Apa yang tidak boleh disimpannya?
Siapa yang menentukan apa yang boleh dibagikan?
Apa yang terjadi ketika izin dicabut?
Verona dan ZetaChain tengah mengeksplorasi pertanyaan-pertanyaan ini melalui studi bersama yang terbuka bagi siapa pun yang menggunakan AI. Survei ini anonim, dan hasilnya diperkirakan akan tersedia pada bulan November.
Ikut serta sebelum 27 Oktober
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI