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我今天在看我的$OPG test頭寸，發現自己在思考一個我通常忽略的事情：我們怎麼才能知道AI的決策是出於正確的理由？
我目前還沒有重倉，只是在觀察和學習，但引起我注意的是@OpenGradient 對可驗證推理的關注。
有趣的部分不僅僅是更聰明的AI代理——還在於爲人們創建一種檢查輸出背後過程的方法。
我的想法是，首批有意義的實驗可能不會是大型公司或政府。它們會是較小的AI驅動社區，在那裏代理處理資源、規則或決策。
在這些設置中，信任會迅速受到考驗，因爲每個人都會問同樣的問題：“爲什麼AI選擇這個？”
加密貨幣已經教會我們驗證交易，而不是信任承諾。
看到這個思想應用於AI推理是我認爲值得跟蹤的部分。
#OPG #OpenGradient #VerifiableInterference #AI
我目前還沒有重倉，只是在觀察和學習，但引起我注意的是@OpenGradient 對可驗證推理的關注。
有趣的部分不僅僅是更聰明的AI代理——還在於爲人們創建一種檢查輸出背後過程的方法。
我的想法是，首批有意義的實驗可能不會是大型公司或政府。它們會是較小的AI驅動社區，在那裏代理處理資源、規則或決策。
在這些設置中，信任會迅速受到考驗，因爲每個人都會問同樣的問題：“爲什麼AI選擇這個？”
加密貨幣已經教會我們驗證交易，而不是信任承諾。
看到這個思想應用於AI推理是我認爲值得跟蹤的部分。
#OPG #OpenGradient #VerifiableInterference #AI
Shehab Goma:
AI-driven communities where agents handle resources, rules, or decisions.
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