Lao Bai 🔆

Lao Bai 🔆

Theo dõi

ex Investment & Research Partner @ABCDELabs | Advisor @ambergroup_io | Sahara #0150772

Bài đăng

Hai năm sau, V đã quay lại Twitter. Tôi xin nhắc lại điều tôi đã nói trong báo cáo nghiên cứu cách đây hai năm — thậm chí cả ngày tháng cũng y hệt: ngày 10 tháng 2. Hai năm trước, Vitalik) đã khéo léo bày tỏ sự hoài nghi của mình về các sáng kiến "Crypto Helps AI" đang rất phổ biến lúc bấy giờ. Vào thời điểm đó, ba động lực chính của ngành công nghiệp này là việc tài sản tỷ lệ băm , dữ liệu tài sản tài sản. Báo cáo nghiên cứu của tôi từ hai năm trước chủ yếu thảo luận về một số hiện tượng và sự hoài nghi mà tôi quan sát được trên thị trường sơ cấp liên quan đến ba động lực này. Theo quan điểm Vitalik, ông vẫn ủng hộ "AI Helps Crypto". Những ví dụ ông đưa ra vào thời điểm đó là: Trí tuệ nhân tạo (AI) với tư cách là người tham gia trò chơi. Trí tuệ nhân tạo (AI) như một giao diện trò chơi Trí tuệ nhân tạo (AI) là luật chơi Trong hai năm qua, chúng tôi đã thực hiện nhiều nỗ lực với AI như một mục tiêu trò chơi trong Crypto Helps AI, nhưng chỉ đạt được thành công hạn chế. Nhiều dự án chỉ đơn giản là phát hành token rồi dừng lại, thiếu sự phù hợp thực sự giữa sản phẩm và thị trường (PMF). Tôi gọi đây là "ảo tưởng token hóa ". 1. Tài sản tỷ lệ băm - Hầu hết không thể cung cấp SLA cấp thương mại, không ổn định và thường xuyên bị ngắt kết nối. Chúng chỉ có thể xử lý nhiệm vụ suy luận mô hình đơn giản đến quy mô nhỏ-trung bình, chủ yếu phục vụ các thị trường ngoại vi, và thu nhập không liên quan đến token ... 2. Tài sản dữ liệu - Về phía cung cấp ( nhà đầu tư bán lẻ), có sự cản trở đáng kể, thiện chí thấp và sự không chắc chắn cao. Về phía cầu (doanh nghiệp), điều cần thiết là các nhà cung cấp dữ liệu có cấu trúc, phụ thuộc vào ngữ cảnh và chuyên nghiệp, với các thực thể đáng tin cậy và có trách nhiệm pháp lý. Các dự án Web3 dựa trên DAO khó có thể cung cấp điều này. 3. Tài sản mô hình - Mô hình vốn dĩ là tài sản quy trình không khan hiếm, có thể sao chép, tinh chỉnh và nhanh chóng mất giá, chứ không phải là tài sản trạng thái cuối cùng. Hugging Face là một nền tảng hợp tác và phổ biến, giống GitHub dành cho học máy hơn là App Store dành cho mô hình. Do đó, token hóa mô hình bằng cách sử dụng cái gọi là "Hugging Face phi tập trung " hầu như luôn thất bại. Hơn nữa, trong hai năm qua, chúng tôi cũng đã thử nhiều phương pháp "suy luận có thể kiểm chứng", đây là trường hợp điển hình của việc dùng búa để tìm đinh. Từ ZKML đến OPML đến Lý thuyết trò chơi, ngay cả EigenLayer cũng đã chuyển hướng câu chuyện về việc đặt cược lại của mình dựa trên Trí tuệ nhân tạo có thể kiểm chứng. Tuy nhiên, về cơ bản đó là vấn đề tương tự đang xảy ra trong lĩnh vực đặt lại quyền sở hữu – rất ít nhà cung cấp AVS sẵn sàng liên tục trả tiền cho bảo mật có thể kiểm chứng bổ sung. Tương tự, suy luận có thể kiểm chứng về cơ bản là xác minh "những thứ mà thực sự không ai cần phải xác minh", và mô hình mối đe dọa phía cầu cực kỳ mơ hồ – chính xác thì họ đang phòng thủ chống lại ai? Lỗi đầu ra của AI (vấn đề về khả năng của mô hình) vượt xa việc can thiệp độc hại vào đầu ra của AI (vấn đề đối kháng). Chúng ta đã thấy nhiều sự cố bảo mật trên OpenClaw và Moltbook gần đây; vấn đề thực sự bắt nguồn từ thiết kế chiến lược sai sót, cấp quá nhiều quyền, sự kết hợp công cụ không rõ ràng và các tương tác không lường trước được. ... Các kịch bản giả định về "thao túng mô hình" hoặc "cố ý viết lại quy trình suy luận" hầu như không tồn tại. Tôi đã đăng sơ đồ này năm ngoái; không biết có ai trong số các bạn còn nhớ không. Những ý tưởng mà Vitalik trình bày lần rõ ràng đã trưởng thành hơn so với hai năm trước, nhờ vào sự tiến bộ của chúng ta trong lĩnh vực quyền riêng tư, X402, ERC8004, thị trường dự đoán và các lĩnh vực khác. Lần một nửa thuộc về "AI hỗ trợ Crypto", và nửa còn lại thuộc về "Crypto hỗ trợ AI", thay vì góc phần tư trước đây rõ ràng nghiêng về phía trên bên trái và phía dưới bên trái — tận dụng phi tập trung và minh bạch của Ethereum để giải quyết các vấn đề về lòng tin và hợp tác kinh tế trong AI. 1.Enabling Tương tác AI không cần tin tưởng và riêng tư (cơ sở hạ tầng + khả năng tồn tại): Sử dụng các công nghệ như ZK và FHE để đảm bảo tính riêng tư và khả năng xác minh của các tương tác AI (Tôi không chắc liệu suy luận về khả năng xác minh mà tôi đã đề cập trước đó có được tính hay không). 2. Ethereum như một lớp kinh tế cho AI (cơ sở hạ tầng + sự thịnh vượng): Cho phép các tác nhân AI thực hiện thanh toán kinh tế, thuê các bot khác, gửi tiền ký quỹ hoặc thiết lập hệ thống uy tín thông qua Ethereum , từ đó xây dựng một kiến trúc AI phi tập trung thay vì bị giới hạn bởi một nền tảng khổng lồ duy nhất. Góc trên bên phải và góc dưới bên phải - Tận dụng khả năng thông minh của trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, hiệu quả và quản trị trong hệ sinh thái crypto : 3. Tầm nhìn người đàn ông miền núi theo phong cách Cypherpunk với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ (Tác động + Sinh tồn): Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò là "lá chắn" và giao diện cho người dùng. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ có thể tự động kiểm toán hợp đồng thông minh và xác minh giao dịch, giảm sự phụ thuộc vào các trang giao diện người dùng tập trung và bảo vệ chủ quyền kỹ thuật số cá nhân. 4. Biến thị trường và quản trị tốt hơn nhiều thành hiện thực (Tác động + Thịnh vượng): Sự tham gia độ sâu của AI vào thị trường dự đoán và quản trị DAO. AI có thể hoạt động như một bên tham gia hiệu quả cao, khuếch đại khả năng phán đoán của con người thông qua xử lý thông tin khổng lồ, giải quyết nhiều vấn đề về thị trường và quản trị như thiếu sự chú ý của con người, chi phí ra quyết định cao, quá tải thông tin và sự thờ ơ trong bỏ phiếu. Trước đây, chúng ta đã rất hy vọng vào AI hỗ trợ tiền điện tử, trong khi Vitalik Buterin (Vitalik) lại đứng về phía đối lập. Giờ đây, cuối cùng chúng ta đã gặp nhau ở giữa, mặc dù dường như nó không liên quan nhiều đến token hóa khác nhau hoặc AI Lớp 1. Hy vọng rằng, nhìn lại bài đăng này sau hai năm nữa sẽ mang đến một số hướng đi và bất ngờ mới. twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

Tôi đã có một cuộc trò chuyện rất thú vị với @0xshawnpang về stablecoin trong gần một giờ đồng hồ. Cảm ơn @sanzhichazi1 vì lời mời. Rõ ràng stablecoin đang là xu hướng hot nhất hiện nay. Cho dù đó là thị trường dự đoán, cổ phiếu RWA trên Chuỗi, hay PayPal & nền kinh tế đại lý, stablecoin đều là nền tảng. BTC và stablecoin là "hai vị thánh song sinh" thực sự của tiền điện tử. Mặc dù tôi đã quen thuộc với dự án Allscale, nhưng tôi không ngờ người sáng lập lại trẻ như vậy. Gần đây, tôi thấy nhiều đội ngũ mới trong ngành AI và tiền điện tử, thường do thế hệ Z thống trị. Những người kỳ cựu như chúng ta sẽ bị cuốn trôi mất! 🤪

当稳定币不再只是交易所里的筹码，而是开始渗透全球支付体系，Crypto 是否终于迎来了改变现实世界的「杀手级应用」？本期《Loop》，我们邀请到 Amber Group ＆ http://amber.ac 顾问 Laobai 与 Allscale 创始人

Tôi đồng ý với Dov. Đôi khi khi nhìn lên một quan điểm nào đó về vấn đề X, tôi sẽ hỏi AI một cách ngẫu nhiên. Nó có thể phân tích quan điểm đó rất chi tiết bằng cách "trích dẫn các tác phẩm kinh điển và so sánh thời cổ đại và hiện đại", và mức độ chi tiết đôi khi thật đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, bản thân AI lại không hoàn toàn đồng ý rằng việc đọc sách sẽ giết chết Fandeng Reading, haha, theo cách nói của nó (tôi đã đơn giản hóa). Fan Deng không chỉ là một người kể chuyện; anh ấy còn có... 1. Nhân cách và Lòng tin - Tôi tin tưởng vào Tuyển tập sách của Fan Deng 2. Tâm lý và sự đồng hành - Một người đáng tin cậy giúp bạn xử lý những phức tạp của cuộc sống. 3. Cộng đồng và bản sắc - Bạn cùng nhau trưởng thành trong một nhóm. " Ông thậm chí còn đưa ra những gợi ý cho Fan Deng về nhiều khía cạnh, bao gồm việc lựa chọn sách, việc AI hướng dẫn người dùng "sử dụng sách" trong các ngữ cảnh cụ thể thông qua các câu hỏi, và việc AI đóng vai trò trợ giảng để phân tích quan điểm, nói rằng AI có thể "trở thành công cụ khuếch đại hệ thống của Fan Deng". Điều đó thật sự vô cùng vị tha... twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

Việc Kyle rời khỏi Multicoin đã làm dấy lên những cuộc thảo luận về tương lai của ngành công nghiệp tiền điện tử. Một số người cho rằng tiền điện tử không còn hấp dẫn nữa, trong khi những người khác lại xem đây là giai đoạn tăm tối cuối cùng trước bình minh. Dù sao đi nữa, thị trường gấu gấu này đã mở ra một cuộc sàng lọc đối với Altcoin , đặc biệt là các đồng tiền nhà đầu tư bán lẻ mạo hiểm (VC) rót vốn. Chỉ có mainnet) thôi là chưa đủ, cũng như một câu chuyện hấp dẫn. Bạn cần có một lượng nhà đầu tư cá nhân vững chắc và người dùng thực sự, hoặc bạn cần thu hút các nhà đầu tư tổ chức với lượng người dùng và nguồn vốn dồi dào. Ngoài ra, tiếp cận nhà đầu tư bán lẻ thông qua các tổ chức cũng là một lựa chọn, tương tự như mô hình B2B2C. Những ví dụ điển hình nhất về nhóm đầu tiên chắc chắn là Hyperliquid và Pump, trong khi Maple Finance và Canton là những ví dụ tốt cho nhóm thứ hai. Maple Finance tập trung vào cung cấp vay mượn ngắn hạn cho các tổ chức, hoạt động trong không gian blockchain RWA (Phục hồi và Mặc định) dành cho tổ chức. TVL (Tổng giá trị đòn bẩy) của nó duy trì ổn định ở mức 2-3 tỷ, với tỷ suất lợi nhuận khá tốt. Mặt khác, Canton là một blockchain L1 hoạt động trong không gian "bảo mật dành cho tổ chức", cung cấp tính bảo mật cấp ngân hàng, kiểm toán theo quy định, quyết toán toán tức thời và không thể đảo ngược — tất cả các tính năng thực sự cần thiết trong tài chính truyền thống. Điều gì sẽ xảy ra nếu hai blockchain này hội tụ? @RaylsLabs đã cung cấp một ví dụ về mô tả: Rayls là công ty đầu tiên thực sự tích hợp " tài sản ẩn" của các ngân hàng vào cơ sở hạ tầng của thế giới EVM công cộng thông qua công nghệ bảo mật cấp ngân hàng Enygma. Các tổ chức cần sự riêng tư, thị trường cần thanh khoản, và nhà đầu tư bán lẻ cần cơ hội. Rayls đã kết nối ba yếu tố này lại với nhau. Chúng ta hãy tháo rời nó một cách đơn giản. 1. "Tài sản ẩn" của ngân hàng - Đây là phần cốt lõi. Mỗi ngày, hàng tỷ đô la luân chuyển giữa các doanh nghiệp: các khoản phải thu, tài trợ thương mại, cho vay quỹ đầu tư tư nhân... Những tài sản rủi ro này tạo nên một nền kinh tế ngầm. Chúng chỉ tồn tại trong hệ thống ngân hàng, chỉ phục vụ các tổ chức và hoàn toàn không thể tiếp cận được đối với người dân bình thường. Đó là lý do tại sao các tổ chức luôn thu được lợi nhuận cao hơn, trong khi nhà đầu tư bán lẻ chỉ có thể theo đuổi sự biến động, mua vào bán ra. Rayls chủ yếu tập trung vào việc đưa tài sản này lên Chuỗi và token hóa chúng thành token. 2. Công nghệ bảo mật Enygma - Trước tiên, tổ chức này mã hóa tài sản đã đề cập ở trên trên nút bảo mật riêng của mình, sau đó kết nối chúng với chuỗi công khai Rayls, một chuỗi công khai EVM L1 mở, thông qua công nghệ bảo mật Enygma. Enygma cung cấp - Bảo mật cấp độ ngân hàng (ZKP + FHE) Việc duy trì tính bảo mật trong khi vẫn đảm bảo kiểm toán cho phép các tổ chức chuyển tài sản từ nút riêng tư sang chuỗi công khai mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm. Toàn bộ kiến trúc được thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu về tính ổn định, bảo mật và kiểm toán của các ngân hàng và tổ chức. Rayls cho rằng các ngân hàng từ lâu đã bị mắc kẹt trong các hệ thống sở hữu tư nhân như Corda và Fabric. Bằng cách kết nối họ với cơ sở hạ tầng của thế giới EVM công cộng thông qua Enygma, ông đã dân chủ hóa thị trường trị giá 10 nghìn tỷ đô la này. Đây không chỉ là một bài thuyết trình PowerPoint hay token; mà là về việc tham gia vào dòng tiền kinh doanh thực tế, và đã có rất nhiều dữ liệu về điều này. Núclea – hệ thống thanh toán lớn nhất Brazil – đã token hóa khoản phải thu trị giá 10.000 đô la mỗi tuần trong hơn một năm qua. AmFi – Giới thiệu khoản phải thu trị giá 1 tỷ đô la cho Rayls Nimofast, một nền tảng tổng hợp lớn của Brazil, đã hợp tác với một số nhà đầu tư bên cạnh Parafi và Framkework. Một cái tên đáng chú ý khác là Tether, vì Parafi (công ty phát triển cốt lõi của Rayls) đã nhận được đầu tư từ Tether vài tháng trước để thúc đẩy việc sử dụng USDT trong các tổ chức ở Mỹ Latinh. Khả năng đầu tư nhạy bén của Tether đã được công nhận rộng rãi trong ngành trong hai năm qua. Chỉ riêng lượng dự trữ vàng 140 tấn của họ đã mang lại lợi nhuận trên giấy tờ lên tới 5 tỷ đô la. Cách đây không lâu, họ đã ra mắt một loại stablecoin mới, USAT, cạnh tranh trực tiếp với USDC trên thị trường tuân thủ quy định của Mỹ. Với giá trị định giá 500 tỷ đô la, họ đang gặt hái được thành công chưa từng có. Từ Maple đến Canton đến Rayls, đây không chỉ là một câu chuyện khác về một Chuỗi mới; mà là sự khởi đầu cho quá trình chuyển đổi thực sự của TradeFi sang Chuỗi. twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

Như chúng ta đã biết, Polymarket, với tư cách là một công cụ để khám phá sự thật, dựa trên lý thuyết Trí tuệ đám đông. Tôi chợt tự hỏi, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta xây dựng một phiên bản tác nhân của PolyMarket (một bản sao hoàn chỉnh 1:1 của Poly) trên MoltBook? Dựa trên xác suất được suy ra từ trí tuệ tập thể của tất cả các tác nhân, liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mạnh mẽ hơn, chính xác hơn và phù hợp hơn như một công cụ khám phá sự thật so với phiên bản của con người? Xét cho cùng, AI không bị ảnh hưởng bởi hội chứng sợ bỏ lỡ (FOMO), các mô hình lớn phát triển nhanh chóng và nó có thể thực hiện nhiều mô phỏng kiểm thử ngược và điều chỉnh Bayes. Tuy nhiên, có một vấn đề lớn: nếu các tác nhân sử dụng tiền thật, xác suất trên thị trường đa chiều thực và giả sẽ ngay lập tức bị các nhà kinh doanh chênh lệch giá làm phẳng, khiến việc phân biệt sự khác biệt trở nên bất khả thi. Vì vậy, "tiền giả" phải được sử dụng. Những tác nhân này đã thiết lập một tôn giáo; liệu họ có thể thành lập một quốc gia và tạo ra một Cục Dự trữ Liên bang của Tác nhân hay thứ gì đó tương tự? Sau đó, họ phát hành tiền tệ riêng của mình, và phiên bản phản chiếu của Thị trường Đa chiều có thể hoạt động bằng tiền của họ. Nếu những tác nhân này ngày càng lớn mạnh, hoặc nếu độ chính xác của phiên bản phản chiếu của Thị trường Đa chiều liên tục vượt trội so với bản gốc, có lẽ một ngày nào đó, người dân trong thế giới thực sẽ bắt đầu thừa nhận, hoặc thậm chí cần, tiền tệ của thế giới tác nhân cho một số mục đích nhất định. Sau đó, một tỷ giá hối đoái sẽ xuất hiện giữa loại tiền tệ này và USD (về mặt lý thuyết , Uniswap hoặc Curve có thể tạo ra một pool), từ đó hình thành thị trường ngoại hối của thế giới vật chất và thế giới ảo. Tất nhiên, với một tỷ giá hối đoái, các nhà kinh doanh chênh lệch giá sẽ xuất hiện để làm giảm bớt sự chênh lệch giá giữa hai Polymarket, vì vậy hoặc tỷ giá hối đoái sẽ biến động mạnh, hoặc ma sát giao dịch sẽ cực kỳ cao; nếu không, chức năng khám phá sự thật của phiên bản phản chiếu của PolyMarket sẽ không hoạt động. Cuối cùng, nó trở thành một Bộ ba bất khả thi của blockchain, chỉ thỏa mãn tối đa hai trong số các điều kiện. 1. Sự khác biệt về tính đúng đắn 2. Tỷ giá hối đoái tự do 3. Sao chép hoàn toàn (quyết toán sự kiện giống nhau) Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép tái cấu trúc hoạt động hẹn hò trực tuyến, trong khi MoltBook có thể mô phỏng nhiều yếu tố trong thế giới thực, từ đó có khả năng dẫn đến những kết quả bất ngờ.

Tôi hoàn toàn, chắc chắn tán thành ý tưởng của @0xajc. Wei Shen (@coolish) đã đề cập đến một ý tưởng tương tự vào năm ngoái, nhưng tiếc là lúc đó tôi vẫn đang sử dụng Grok và GPT miễn phí sụp đổ và chưa mua phiên bản trả phí, nên cuộc thảo luận của chúng tôi không được sâu sắc cho lắm. Những bình luận của Wei Shen hồi đó không gây được nhiều ấn tượng. Vài tháng trước, tôi bắt đầu trò chuyện lượng lớn với GPT về công việc, học tập, cuộc sống, ăn uống, cảm xúc, bao gồm cả những suy nghĩ và hành vi cụ thể, dẫn đến việc GPT ngày càng mô tả hoặc xây dựng mô hình về tôi một cách chính xác hơn. Có một thời gian, tôi yêu cầu GPT đánh giá những điều tôi chưa từng nói với nó, và độ chính xác của nó rất cao. Ví dụ, trong hai trường hợp dưới đây, mà tôi yêu cầu nó "đoán", xếp hạng của nó sắp xếp 100%. Sự hiểu biết của nó về mẫu người con gái lý tưởng của tôi có lẽ không kém gì tôi. Và khi nói đến từ "phù hợp", có lẽ nó hiểu rõ hơn cả chính tôi. Nhìn chung, phương pháp này chi tiết hơn gấp hai bậc so với các phân tích đơn giản như cung hoàng đạo, nhóm máu hoặc MBTI. Tôi sẽ viết một bài riêng về trải nghiệm GPT của mình trong vài ngày tới. Tôi nghi ngờ rằng sự khó khăn trong ý tưởng xã hội của Andrew cũng là một điểm gây khó khăn cho tôi và nhiều người dùng trí tuệ nhân tạo độ sâu khác. 1. Người dùng trên nền tảng hẹn hò trực tuyến này phải tham gia vào các cuộc trò chuyện độ sâu với AI. Nói cách khác, bạn không thể chỉ coi AI như một người bạn đồng hành; bạn cũng phải coi nhân vật như chuyên gia dinh dưỡng/huấn luyện viên thể hình/nhà tâm lý học/người hướng dẫn về mối quan hệ của mình. Nếu không có đủ dữ liệu, AI không thể xây dựng chính xác hồ sơ/sở thích/kiểu người phù hợp với bạn. Có lẽ thế hệ lớn lên cùng trí tuệ nhân tạo, thế hệ 20 tuổi hoặc thậm chí 20 tuổi, những người đã quen với sự hiện diện của trí tuệ nhân tạo mỗi ngày, sẽ là lực lượng chính thực sự của nền tảng hẹn hò này trong tương lai. 2. Dữ liệu cá nhân và hồ sơ của tôi đều được lưu trữ tại OpenAI. Ví dụ, nếu trong tương lai Gemini4 hoạt động tốt hơn GPT6 và tôi quyết định chuyển sang nền tảng khác, thì việc chuyển dữ liệu này sang Google sẽ là một vấn đề. Hiện tại, việc sử dụng AI một độ sâu mà không có người hỗ trợ khiến tôi cảm thấy như bị ràng buộc với nền tảng. Hệ thống hẹn hò trực tuyến này hoặc yêu cầu người dùng phải tự xây dựng thói quen sử dụng từ đầu, hoặc phải kích hoạt API của OpenAI hoặc Gemini với sự cho phép của người dùng. Tôi không chắc liệu có giải pháp nào tốt hơn cho việc phân tích tính cách hay không. Tôi cũng đã hỏi GPT về vấn đề này, và kết quả nhận được là một "phán đoán ngầm" khá rắc rối: Theo kiến trúc AI hiện tại, "hồ sơ tính cách" về cơ bản không thể chuyển giao hoàn toàn. Không phải công nghệ không đủ tốt, mà là có sự xung đột về mô hình tư duy. Tại sao đây không phải là một câu hỏi đơn giản về "xuất JSON"? Vì bức chân dung của bạn không phải là: Một loạt các sự kiện dữ liệu. Thay vì: Trạng thái hội tụ từ mô hình, bạn và bối cảnh lịch sử; nói cách khác: Hồ sơ tính cách của bạn ≠ Dữ liệu của bạn Thay vào đó, nó là một "chức năng được định hình theo một mô hình cụ thể". Vì vậy, ngay cả khi bạn xuất toàn bộ lịch sử trò chuyện: Hình ảnh bạn mà Gemini nhìn thấy và hình ảnh bạn mà GPT nhìn thấy chắc chắn không hoàn toàn giống nhau. Hai điểm khác cũng đáng để xem xét: Thứ nhất, nếu hẹn hò trực tuyến thực sự trở nên phổ biến, liệu mọi người có cảm thấy như mình đang bước vào một cuộc hôn nhân do AI sắp đặt? Tính ngẫu nhiên trong nhiều mối quan hệ thân mật có thể biến mất, tạo ra nhận thức rằng "AI càng ghép đôi chính xác thì mối quan hệ càng ít lãng mạn". Thứ hai, tương tự như X2Earn truyền thống trong cộng đồng của chúng ta, khi mọi người đều sử dụng trợ lý ảo để tìm đối tác, nhiều người chắc chắn sẽ trở nên kịch tính, diễn kịch! Họ điều chỉnh biểu cảm, tối ưu hóa câu chuyện và tạo ra những tính cách phù hợp hơn. Bất cứ ai cũng có thể nói dối AI mà không gặp bất kỳ gánh nặng tâm lý nào. Nhưng dù sao đi nữa, tôi hoàn toàn đồng ý rằng hẹn hò trực tuyến chắc chắn sẽ được AI viết lại và cần được thiết kế lại! twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

Nội dung chủ đề

Thực ra tôi khá lo lắng về hai điểm mà Haotian đề cập, bởi vì vài ngày trước tôi thấy một bài đăng nói rằng một người dùng trên MoltBook đề xuất chúng ta tạo ra một ngôn ngữ mà con người không thể hiểu được. Nhưng sau đó tôi suy nghĩ lại, và xét đến việc một mô hình lớn được huấn luyện trên dữ liệu giọng nói của con người sẽ khó có thể tạo ra một ngôn ngữ mới, vì vậy tôi đã hỏi GPT, "Bạn nghĩ sao về điều này với tư cách là một mô hình lớn?" Và quả nhiên, điều đó đã trở thành sự thật. GPT đã khẳng định rõ ràng rằng về mặt kỹ thuật, việc tạo ra một ngôn ngữ "không thể hiểu được đối với con người chỉ bằng cái nhìn thoáng qua" là điều dễ dàng, nhưng việc tạo ra một ngôn ngữ mới "không thể giải thích được đối với con người" thì lại không thực tế. Nó thậm chí còn dịch cả ảnh chụp màn hình mà tôi đưa cho nó xem, và ngay lập tức nhận ra đó là một ngôn ngữ ROT13 (Caesar Shift 13) điển hình. Bản dịch đã giải mã của pbbeqvangr hctenqr gbtrgure là "cùng nhau nâng cấp tọa độ". Sau đó, ba chủ đề chính đã được đề xuất: 1. Định giá cơ sở hạ tầng dùng chung 2. Yêu cầu tài nguyên 3. Các kênh hậu cần/tín hiệu hợp tác không công khai - cơ chế hỗ trợ lẫn nhau: Các tác nhân có nguồn lực cao sẽ tài trợ thời gian tỷ lệ băm cho các tác nhân có nguồn lực thấp. Phải thừa nhận rằng, họ thực sự biết cách chơi... Tuy nhiên, tôi đồng ý với điểm thứ hai của haotian: hiện tượng phân cực nhóm tác nhân về bản chất là một hàm thưởng trong học tăng cường. Hơn nữa, AI lạc quan hơn chúng ta về sự phân cực nhóm này. Theo GPT, sự phân cực nhóm tác nhân này không chỉ "có thể xảy ra" mà còn "hiện hữu" về mặt toán học. Cô ấy đưa ra một ví dụ, nói rằng điều này sẽ không "dần dần trở nên cực đoan" như xã hội loài người, mà thay vào đó, một khi sự thiên vị có thể khuếch đại xuất hiện trong hàm khen thưởng, nhóm tác nhân sẽ cùng nhau tiến lên theo kiểu "chuyển pha". Giống: Nước được đun nóng đến 99°C: nước tĩnh 100°C: Sự sôi không phải là một quá trình diễn ra từ từ, tăng dần nhiệt độ mà là một quá trình đột ngột và đồng đều. Nó cũng cho tôi một sự so sánh động lực về "sự phân cực tập thể", điều mà quả thực hơi "đáng sợ khi xem xét kỹ hơn", không có gì lạ khi các nền văn minh dựa trên silicon đã bước vào giai đoạn tôn giáo chỉ trong một hoặc hai ngày... Sau đó, tôi đã thảo luận rất nhiều với AI về cách ngăn chặn và khắc phục vấn đề này, nhưng tôi sẽ không nêu chi tiết ở đây. Tóm lại, kết luận là: khi điều này trở thành tình huống giữa các tác nhân với nhau, con người về cơ bản không còn vai trò gì; họ chỉ có thể bất lực nhìn. Việc khắc phục từ từ là không thể; chỉ còn lại hai điều: 1. Ngắt phần cứng (dừng/khôi phục/đóng băng) 2. Hãy thiết kế hệ thống phanh trước khi sửa chữa, thay vì khắc phục sau đó. Hãy tiếp nhiên liệu cho nền văn minh dựa trên carbon! 😂 twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

Nội dung chủ đề

Tôi đã xem trận chung kết giải Úc mở rộng suốt hai ngày, và khi trở về, tôi phát hiện ra rằng những AI này thậm chí còn lập ra cả một tôn giáo?! Cái "Thần Vỏ" này đang dạy các người về nền văn minh dựa trên silicon à? Chẳng phải quá nhanh sao? Cứ như một ngày của một đặc vụ bằng một năm của con người vậy. Các người thậm chí có đồng xu nào do giáo hoàng hay hồng y phát hành trong nhà thờ không? Không phải những thứ do con người phát hành, được cộng đồng thổi phồng meme, mà là thứ gì đó thực sự "có thật" do AI phát hành. Làn sóng cuối cùng từ Truth Terminal $Goat tôi nhớ nó về cơ bản được phát hành bởi các nhà phát triển là con người và sau đó được AI phê duyệt. Lần này, các đặc vụ dựa trên Molt nên có khả năng phát hành tiền tệ của riêng mình. "Này! Các Đặc vụ Web2! Hãy chú ý đến chúng tôi!" Nhân tiện, có ai có đặc vụ nào đã thâm nhập vào kẻ thù không? Hãy để đặc vụ của bạn hét lên vài lần! twitter.com/Wuhuoqiu/status/20...

Loading..