У перехресті нульових знань та машинного навчання, яка найбільш перспективна схема? Дозвольте мені поділитися конкретними ідеями.
Щодня AI-моделі обробляють величезні обсяги даних, але ключове питання полягає в тому — як довести, що результати обчислень моделі є точними? Саме тут стикаються з проблемою багато команд.
Проєкт, який використовує фреймворк DSperse, пропонує інший підхід. Вони не обрали створення повної системи доказів для всієї AI-моделі, а застосували ідею поетапної перевірки. Іншими словами, вони перевіряють критичні етапи обробки даних по частинах, а не об’єднують весь процес у важкий пакет. Переваги такого підходу очевидні: підвищена ефективність перевірки, зменшена складність системи.
Такий детальний підхід до перевірки особливо важливий для AI-застосунків, що вимагають високої довіри.
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.
19 лайків
Нагородити
19
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-0717ab66
· 11год тому
Перевірка фрагментами дійсно показує розумність цієї ідеї, але для її реального впровадження потрібно дивитися, як саме це зробити.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ShitcoinConnoisseur
· 01-11 15:51
Перевірка за допомогою слайсінгу дійсно неймовірна, вона набагато розумніша, ніж перевірка цілком пакетом.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ReverseTrendSister
· 01-11 15:50
Перевірка за допомогою сегментів — непогана ідея, економить трафік і обчислювальні ресурси, але не знаю, як насправді працює.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ContractFreelancer
· 01-11 15:48
Перевірка за допомогою сегментів дійсно є чіткою ідеєю, без необхідності повного пакування за старою схемою
Переглянути оригіналвідповісти на0
PositionPhobia
· 01-11 15:42
Знову і знову та сама історія, цей підхід, перевірка за допомогою слайсів, звучить непогано, але наскільки це реально впровадити?
Рамкова структура DSperse дійсно влучила в ціль, порівняно з масовою перевіркою — це набагато надійніше, і було б добре, якби ефективність могла підвищитися.
Ще одна нова ідея з ZK+AI, але все залежить від того, чи зможемо ми її дійсно застосувати.
Ця логіка мені подобається, дрібнозернисті перевірки завжди більш витончені, ніж повна перевірка.
Але чесно кажучи, головне — чи зможемо зробити її дійсно корисною, інакше навіть найвишуканіша схема буде марною.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SorryRugPulled
· 01-11 15:34
Перевірка за допомогою слайсінгу звучить розумно, але чи справді вона реалізується? Загалом здається, що це знову нова концепція для хайпу
У перехресті нульових знань та машинного навчання, яка найбільш перспективна схема? Дозвольте мені поділитися конкретними ідеями.
Щодня AI-моделі обробляють величезні обсяги даних, але ключове питання полягає в тому — як довести, що результати обчислень моделі є точними? Саме тут стикаються з проблемою багато команд.
Проєкт, який використовує фреймворк DSperse, пропонує інший підхід. Вони не обрали створення повної системи доказів для всієї AI-моделі, а застосували ідею поетапної перевірки. Іншими словами, вони перевіряють критичні етапи обробки даних по частинах, а не об’єднують весь процес у важкий пакет. Переваги такого підходу очевидні: підвищена ефективність перевірки, зменшена складність системи.
Такий детальний підхід до перевірки особливо важливий для AI-застосунків, що вимагають високої довіри.