Багато AI-проектів прагнуть продемонструвати ефект Demo, але Inference Labs обрала інший шлях — вони створюють базову технологічну архітектуру.
Ви помітите цікаву закономірність: вони рідко використовують трендові теми, натомість часто з’являються в технічних спільнотах. Насправді важливі питання дуже серйозні — як можна перевірити результати дедукції? Як зробити так, щоб інші протоколи могли безпосередньо викликати ці можливості? Що робити у разі провалу або шахрайства, як автоматично виявити це?
Ці питання звучать не так захоплююче, але при масштабуванні застосувань кожне з них стає незмінним жорстким обмеженням. З точки зору зворотного зв’язку від спільноти, така інженерна раціональність часто сприяє довгостроковій довірі до екосистеми.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Багато AI-проектів прагнуть продемонструвати ефект Demo, але Inference Labs обрала інший шлях — вони створюють базову технологічну архітектуру.
Ви помітите цікаву закономірність: вони рідко використовують трендові теми, натомість часто з’являються в технічних спільнотах. Насправді важливі питання дуже серйозні — як можна перевірити результати дедукції? Як зробити так, щоб інші протоколи могли безпосередньо викликати ці можливості? Що робити у разі провалу або шахрайства, як автоматично виявити це?
Ці питання звучать не так захоплююче, але при масштабуванні застосувань кожне з них стає незмінним жорстким обмеженням. З точки зору зворотного зв’язку від спільноти, така інженерна раціональність часто сприяє довгостроковій довірі до екосистеми.