Autores: Jesse Walden (cofundador de Variant) y Alana Levin (socia de riesgo, Variant); Traducción: Golden Finance xiaozou
Se ha convertido en un consenso que la inteligencia artificial está cambiando el mundo.
Pero podría decirse que la única área en la que aún no han surgido nuevas aplicaciones significativas de la IA es la cadena de bloques. Al menos, no todavía. Esto se debe a que la barrera de entrada para poner modelos de ML (aprendizaje automático) en la cadena es mayor que la del software tradicional: las cadenas de bloques actúan como máquinas de confianza globales transparentes, y la capacidad de verificar los cálculos que afectan el comportamiento del usuario es fundamental para el funcionamiento de las cadenas de bloques. Pero hasta ahora, esto ha sido difícil de hacer para el campo de la IA: la mayoría de los modelos de ML se ejecutan en servidores opacos y los algoritmos de caja negra se ajustan mediante configuraciones de operador relativamente libres. En un mundo en el que se valida la hipótesis de confianza dominante, los mecanismos actuales de ML no cumplen los requisitos.
Sin embargo, Modulus llena este vacío. Se centra en el aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML): modelos de aprendizaje automático con cálculos demostrablemente correctos, independientemente de si el cálculo se procesa en un entorno abierto o en un servidor central privado. ¿El resultado? Los agentes de IA y los modelos de ML ahora pueden ser extensiones naturales de la lógica de los contratos inteligentes. Específicamente, creemos que zkML puede ayudar a desbloquear protocolos descentralizados más avanzados al minimizar la necesidad de gobernanza humana de funciones dinámicas complejas.
Los primeros experimentos exploratorios realizados por Modulus, un bot de trading on-chain y un motor de ajedrez a prueba de conocimiento cero, son dos de los primeros ejemplos de este nuevo paradigma. Otro caso de uso podría implicar algo como un protocolo de préstamos, aprovechando la IA para gestionar los ratios de garantías de préstamos (a menudo coordinados por humanos) y aprovechando las pruebas de conocimiento cero para garantizar que el modelo se comporte de una manera específica.
En general, esperamos que surjan aplicaciones más innovadoras, especialmente a medida que los desarrolladores se familiaricen con la tecnología Modulus y los bucles de retroalimentación.
Modulus Labs recaudó USD 6.3 millones en una ronda inicial el 1 de noviembre, liderada por Variant y 1Kx. Es por eso que estamos emocionados de liderar la ronda de semillas de Modulus.
Sus cofundadores son los ex alumnos de la Universidad de Stanford Daniel Shorr y Ryan Cao, y el ingeniero de big data Nick Cosby. El destacado criptógrafo Giorgos Zirdelis se une a la multitud. La experiencia del equipo en investigación de IA, criptografía de vanguardia e ingeniería de productos es particularmente adecuada para construir este campo emergente. Esperamos que el equipo continúe ofreciendo aplicaciones innovadoras y estamos entusiasmados de apoyarlos".
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Módulo: Incorporación de zkML a la cadena
Autores: Jesse Walden (cofundador de Variant) y Alana Levin (socia de riesgo, Variant); Traducción: Golden Finance xiaozou
Se ha convertido en un consenso que la inteligencia artificial está cambiando el mundo.
Pero podría decirse que la única área en la que aún no han surgido nuevas aplicaciones significativas de la IA es la cadena de bloques. Al menos, no todavía. Esto se debe a que la barrera de entrada para poner modelos de ML (aprendizaje automático) en la cadena es mayor que la del software tradicional: las cadenas de bloques actúan como máquinas de confianza globales transparentes, y la capacidad de verificar los cálculos que afectan el comportamiento del usuario es fundamental para el funcionamiento de las cadenas de bloques. Pero hasta ahora, esto ha sido difícil de hacer para el campo de la IA: la mayoría de los modelos de ML se ejecutan en servidores opacos y los algoritmos de caja negra se ajustan mediante configuraciones de operador relativamente libres. En un mundo en el que se valida la hipótesis de confianza dominante, los mecanismos actuales de ML no cumplen los requisitos.
Sin embargo, Modulus llena este vacío. Se centra en el aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML): modelos de aprendizaje automático con cálculos demostrablemente correctos, independientemente de si el cálculo se procesa en un entorno abierto o en un servidor central privado. ¿El resultado? Los agentes de IA y los modelos de ML ahora pueden ser extensiones naturales de la lógica de los contratos inteligentes. Específicamente, creemos que zkML puede ayudar a desbloquear protocolos descentralizados más avanzados al minimizar la necesidad de gobernanza humana de funciones dinámicas complejas.
Los primeros experimentos exploratorios realizados por Modulus, un bot de trading on-chain y un motor de ajedrez a prueba de conocimiento cero, son dos de los primeros ejemplos de este nuevo paradigma. Otro caso de uso podría implicar algo como un protocolo de préstamos, aprovechando la IA para gestionar los ratios de garantías de préstamos (a menudo coordinados por humanos) y aprovechando las pruebas de conocimiento cero para garantizar que el modelo se comporte de una manera específica.
En general, esperamos que surjan aplicaciones más innovadoras, especialmente a medida que los desarrolladores se familiaricen con la tecnología Modulus y los bucles de retroalimentación.
Modulus Labs recaudó USD 6.3 millones en una ronda inicial el 1 de noviembre, liderada por Variant y 1Kx. Es por eso que estamos emocionados de liderar la ronda de semillas de Modulus.
Sus cofundadores son los ex alumnos de la Universidad de Stanford Daniel Shorr y Ryan Cao, y el ingeniero de big data Nick Cosby. El destacado criptógrafo Giorgos Zirdelis se une a la multitud. La experiencia del equipo en investigación de IA, criptografía de vanguardia e ingeniería de productos es particularmente adecuada para construir este campo emergente. Esperamos que el equipo continúe ofreciendo aplicaciones innovadoras y estamos entusiasmados de apoyarlos".