En voyant le concept d'AI Alignment Nodes dans 0G, après une compréhension approfondie, je trouve que ce design est assez crucial, on pourrait même dire que c'est la pierre angulaire de la sécurité de l'IA décentralisée dans le futur.
En termes simples, les nœuds d'alignement de l'IA sont une catégorie de nœuds dans le réseau responsables de la surveillance du comportement de l'IA, agissant comme des superviseurs de règles, garantissant que les modèles d'IA ne s'écartent pas, ne parlent pas de manière incohérente ou ne produisent pas des résultats déroutants. Aujourd'hui, de nombreux projets d'IA parlent de grands modèles, de capacités de raisonnement et de multimodalité, mais peu de gens abordent la question : "Que faire si ce modèle se trompe ?" "Comment savoir si son contenu est biaisé ?" La solution traditionnelle de l'IA centralisée repose généralement sur un ensemble de surveillance fermée et d'interventions humaines, c'est là que les nœuds d'alignement de l'IA entrent en jeu.
Il a fait trois choses : ~Surveiller si le comportement du modèle s'écarte de l'objectif d'entraînement ~Vérifier la rationalité et la sécurité de la sortie ~Enregistrer, signaler et participer à ces comportements dans le mécanisme de gouvernance du réseau
@KaitoAI @Galxe #Starboard
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Cher @0G_labs
En voyant le concept d'AI Alignment Nodes dans 0G, après une compréhension approfondie, je trouve que ce design est assez crucial, on pourrait même dire que c'est la pierre angulaire de la sécurité de l'IA décentralisée dans le futur.
En termes simples, les nœuds d'alignement de l'IA sont une catégorie de nœuds dans le réseau responsables de la surveillance du comportement de l'IA, agissant comme des superviseurs de règles, garantissant que les modèles d'IA ne s'écartent pas, ne parlent pas de manière incohérente ou ne produisent pas des résultats déroutants.
Aujourd'hui, de nombreux projets d'IA parlent de grands modèles, de capacités de raisonnement et de multimodalité, mais peu de gens abordent la question : "Que faire si ce modèle se trompe ?" "Comment savoir si son contenu est biaisé ?" La solution traditionnelle de l'IA centralisée repose généralement sur un ensemble de surveillance fermée et d'interventions humaines, c'est là que les nœuds d'alignement de l'IA entrent en jeu.
Il a fait trois choses :
~Surveiller si le comportement du modèle s'écarte de l'objectif d'entraînement
~Vérifier la rationalité et la sécurité de la sortie
~Enregistrer, signaler et participer à ces comportements dans le mécanisme de gouvernance du réseau
@KaitoAI @Galxe #Starboard