ИИ становится полезнее, когда понимает контекст потребностей человека. Он может запоминать предпочтения, следить за текущими проектами и подстраиваться под стиль работы. Но одного контекста не всегда достаточно. Когда ИИ-агенту нужно опереться на факт, чтобы выполнить задачу, запомнить информацию и доказать её достоверность — не одно и то же.
ZetaChain подходит к первой задаче с помощью AnumaAI и своего слоя приватной памяти. Контекст пользователя шифруется и предназначен для переноса между моделями ИИ, поэтому переход на другую модель не означает, что всё придётся начинать с нуля. Цель — сделать ИИ более персонализированным, сохраняя контроль над памятью за пользователем.
verona_dev фокусируется на том, что происходит, когда информацию нужно проверить. С помощью своего Truth Engine факты можно проверять у первоисточника и превращать в доказательства, которые можно использовать повторно. Авторизованный ИИ-агент может использовать такое доказательство, не получая доступа к исходным данным. Это позволяет ИИ опираться на информацию, не раскрывая больше личных данных, чем необходимо.
Verona и ZetaChain дополняют друг друга: приватная память ИИ сочетается с фактами, которые действительно можно проверить. Память помогает ИИ сохранять контекст, а проверка даёт ему доказательства, на которые можно опереться, если задача зависит от конкретного факта. Вместе эти подходы указывают на будущее, в котором ИИ-агенты смогут быть более персонализированными и лучше осведомлёнными, не считая всё запомненное автоматически истинным.
Главный вопрос — где люди хотят провести границы.
Что ИИ должен запоминать?
Что ему никогда не следует сохранять?
Кто решает, чем можно делиться?
Что происходит, когда разрешение отзывают?
Verona и ZetaChain изучают эти вопросы в рамках совместного исследования, принять участие в котором может каждый пользователь ИИ. Опрос анонимный, результаты ожидаются в ноябре.
Примите участие до 27 октября
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI
ZetaChain подходит к первой задаче с помощью AnumaAI и своего слоя приватной памяти. Контекст пользователя шифруется и предназначен для переноса между моделями ИИ, поэтому переход на другую модель не означает, что всё придётся начинать с нуля. Цель — сделать ИИ более персонализированным, сохраняя контроль над памятью за пользователем.
verona_dev фокусируется на том, что происходит, когда информацию нужно проверить. С помощью своего Truth Engine факты можно проверять у первоисточника и превращать в доказательства, которые можно использовать повторно. Авторизованный ИИ-агент может использовать такое доказательство, не получая доступа к исходным данным. Это позволяет ИИ опираться на информацию, не раскрывая больше личных данных, чем необходимо.
Verona и ZetaChain дополняют друг друга: приватная память ИИ сочетается с фактами, которые действительно можно проверить. Память помогает ИИ сохранять контекст, а проверка даёт ему доказательства, на которые можно опереться, если задача зависит от конкретного факта. Вместе эти подходы указывают на будущее, в котором ИИ-агенты смогут быть более персонализированными и лучше осведомлёнными, не считая всё запомненное автоматически истинным.
Главный вопрос — где люди хотят провести границы.
Что ИИ должен запоминать?
Что ему никогда не следует сохранять?
Кто решает, чем можно делиться?
Что происходит, когда разрешение отзывают?
Verona и ZetaChain изучают эти вопросы в рамках совместного исследования, принять участие в котором может каждый пользователь ИИ. Опрос анонимный, результаты ожидаются в ноябре.
Примите участие до 27 октября
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5
#AI