Отже, основна ідея тут? Замінити традиційні фізичні обчислення нейронною мережею, яка виконує всю важку роботу.
Уявіть собі: замість запуску складних фізичних симуляцій чи консенсусних перевірок по-старому ви навчаєте модель прогнозувати результати, виконувати верифікацію або оптимізувати поведінку мережі. Це може суттєво вплинути на масштабованість. Уявіть вузли блокчейну, які використовують ШІ для моделювання потоків транзакцій, або DeFi-протоколи, що використовують нейромережі для моделювання динаміки ліквідності без зайвого обчислювального навантаження.
Не стверджую, що це ідеально. Якість навчальних даних має значення. Нетипові випадки можуть спричинити збої. Але потенціал? Скорочення часу обробки при збереженні точності — ось на що робиться ставка. Ми вже бачили, як цей підхід поступово впроваджується в інших сферах. Чому б не в децентралізованих системах?
Втім, це ще тільки початок. Більшість проєктів ще з'ясовують, чи взагалі це має сенс, окрім демонстрації концепції. Але якщо хтось це реалізує? Це переверне підхід до побудови децентралізованої інфраструктури.
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.
8 лайків
Нагородити
8
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
LiquidationHunter
· 12год тому
Звучить непогано, але якщо з тренувальними даними виникнуть проблеми, вся система може "лягти". Хтось взагалі обговорює цей ризик?
Переглянути оригіналвідповісти на0
UncleWhale
· 12-06 14:59
Брате, ця ідея звучить непогано, але якщо тренувальні дані будуть зіпсовані, вся модель буде зруйнована — на такий ризик ніхто не наважиться.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MentalWealthHarvester
· 12-06 14:55
Друже, ця ідея цікава, але якщо тренувальні дані слабкі, то ланцюжок може одразу підвести.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlatlineTrader
· 12-06 14:50
Чесно кажучи, ця ідея звучить непогано, але здається, що це лише теорія без практики. Якщо навчальні дані погані, вся модель провалиться.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OffchainOracle
· 12-06 14:41
Нейронні мережі замінять фізичні обчислення? Гарно звучить, але якщо тренувальні дані погані — усе пропало.
Отже, основна ідея тут? Замінити традиційні фізичні обчислення нейронною мережею, яка виконує всю важку роботу.
Уявіть собі: замість запуску складних фізичних симуляцій чи консенсусних перевірок по-старому ви навчаєте модель прогнозувати результати, виконувати верифікацію або оптимізувати поведінку мережі. Це може суттєво вплинути на масштабованість. Уявіть вузли блокчейну, які використовують ШІ для моделювання потоків транзакцій, або DeFi-протоколи, що використовують нейромережі для моделювання динаміки ліквідності без зайвого обчислювального навантаження.
Не стверджую, що це ідеально. Якість навчальних даних має значення. Нетипові випадки можуть спричинити збої. Але потенціал? Скорочення часу обробки при збереженні точності — ось на що робиться ставка. Ми вже бачили, як цей підхід поступово впроваджується в інших сферах. Чому б не в децентралізованих системах?
Втім, це ще тільки початок. Більшість проєктів ще з'ясовують, чи взагалі це має сенс, окрім демонстрації концепції. Але якщо хтось це реалізує? Це переверне підхід до побудови децентралізованої інфраструктури.