这里的核心思想是什么?用神经网络来取代传统的物理计算,承担繁重的计算任务。
想象一下——与其用老派的方法运行复杂的物理仿真或共识验证,不如训练一个模型来预测结果、处理验证或优化网络行为。这对可扩展性来说可能是巨大的突破。想象区块链节点用AI模拟交易流,或者DeFi协议利用神经网络来建模流动性动态,而无需巨大的计算开销。
当然这不是完美无缺的。训练数据的质量很重要。极端情况可能会让模型出错。但其潜力在于什么?在保持准确性的同时大幅缩短处理时间——这就是赌注。我们已经看到这种方法在其他领域悄然出现。为什么不可以应用到去中心化系统呢?
不过现在还只是早期阶段。大多数项目还在探索这种方式是否真的有意义,超越概念验证阶段。但如果有人能攻克这个难题?将会彻底改变我们搭建去中心化基础设施的方式。
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