Мережа координації моделей (MCN) Allora Network розривається від обмежень традиційної централізованої моделі. Згідно з поглибленим аналізом, ця система дозволяє декільком моделям машинного навчання конкурувати в ланцюзі, елімінуючи найслабші через ринковий механізм. Такий підхід цікавий — замість того, щоб одна організація мала останнє слово, моделі говорять своєю фактичною продуктивністю. MCN дозволяє різним AI-моделям змаганні разом для вирішення проблем, що є досить інноваційною ідеєю в екосистемі Web3. З точки зору механізму координації, вона намагається знайти баланс, що забезпечує як ефективність, так і розподілену владу в прийнятті рішень. Такі дослідження заслуговують на увагу для просування програм машинного навчання в ланцюзі.
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.
16 лайків
Нагородити
16
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
NeonCollector
· 01-07 20:58
Модель на блокчейні стає конкурентною, і нарешті настала черга AI посперечатися самій собі ха-ха
Переглянути оригіналвідповісти на0
CoffeeNFTs
· 01-07 20:56
Чесно кажучи, ідея цього MCN дійсно має сенс, модель сама себе закрутила
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunterZhang
· 01-07 20:54
Ще один "децентралізований" великий проект, конкуренція моделей? По суті, це залежить від того, у кого більше обчислювальної потужності та токенів, а хто насправді виживе, той не обов’язково буде улюбленцем капіталу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
blockBoy
· 01-07 20:49
Ну... логіка цього MCN здається досить цілісною, модель сама конкурює, щоб вижити, не потрібно дивитися на обличчя окремих організацій
Мережа координації моделей (MCN) Allora Network розривається від обмежень традиційної централізованої моделі. Згідно з поглибленим аналізом, ця система дозволяє декільком моделям машинного навчання конкурувати в ланцюзі, елімінуючи найслабші через ринковий механізм. Такий підхід цікавий — замість того, щоб одна організація мала останнє слово, моделі говорять своєю фактичною продуктивністю. MCN дозволяє різним AI-моделям змаганні разом для вирішення проблем, що є досить інноваційною ідеєю в екосистемі Web3. З точки зору механізму координації, вона намагається знайти баланс, що забезпечує як ефективність, так і розподілену владу в прийнятті рішень. Такі дослідження заслуговують на увагу для просування програм машинного навчання в ланцюзі.