👀 家人們,每天看行情、刷大佬觀點,卻從來不開口說兩句?你的觀點可能比你想的更有價值!
廣場新人 & 回歸福利正式上線!不管你是第一次發帖還是久違回歸,我們都直接送你獎勵!🎁
每月 $20,000 獎金等你來領!
📅 活動時間: 長期有效(月底結算)
💎 參與方式:
用戶需爲首次發帖的新用戶或一個月未發帖的回歸用戶。
發帖時必須帶上話題標籤: #我在广场发首帖 。
內容不限:幣圈新聞、行情分析、曬單吐槽、幣種推薦皆可。
💰 獎勵機制:
必得獎:發帖體驗券
每位有效發帖用戶都可獲得 $50 倉位體驗券。(注:每月獎池上限 $20,000,先到先得!如果大家太熱情,我們會繼續加碼!)
進階獎:發帖雙王爭霸
月度發帖王: 當月發帖數量最多的用戶,額外獎勵 50U。
月度互動王: 當月帖子互動量(點讚+評論+轉發+分享)最高的用戶,額外獎勵 50U。
📝 發帖要求:
帖子字數需 大於30字,拒絕純表情或無意義字符。
內容需積極健康,符合社區規範,嚴禁廣告引流及違規內容。
💡 你的觀點可能會啓發無數人,你的第一次分享也許就是成爲“廣場大V”的起點,現在就開始廣場創作之旅吧!
gWarden ✌️
AI驗證中的真正問題不在於信任……而在於確定性
大多數系統期望相同的輸入總是產生相同的輸出……但在真正的LLM任務中,這一點會崩潰,因為輸出可能會有所不同
舊式的ZKML是為具有可預測結果的小型模型和大量加密檢查而設計的
現代AI代理則被設計成輸出會變化
最近吸引我注意的是來自@wardenprotocol 👌的SPEX
它不將一切強制轉入嚴格的證明,而是對過程本身進行抽樣……不需要完整重跑或長時間的ZK證明💯
只需要:
-> 執行 → 保存狀態 → 抽樣 → 檢查
成本保持低廉且平穩,而非飆升👌
對於像LLM思考、代理選擇或非可重複計算這類事情,這比完美理論更重要💯
它不取代ZKML,但在成本和技術上實際上可以擴展
如果專注於AI的網絡是未來,這可能是首次在大規模驗證它們的真正嘗試💯
gWarden ✌️