Auteurs : Jesse Walden (cofondateur de Variant) et Alana Levin (partenaire de capital-risque, Variant) ; Traduction : Finance d’or xiaozou
Il est devenu un consensus sur le fait que l’intelligence artificielle est en train de changer le monde.
Mais on peut dire que le seul domaine où de nouvelles applications significatives de l’IA n’ont pas encore émergé est la blockchain. Du moins, pas encore. En effet, la barrière à l’entrée pour mettre des modèles ML (machine learning) sur la chaîne est plus élevée que celle des logiciels traditionnels – les blockchains agissent comme des machines de confiance mondiales transparentes, et la capacité à vérifier les calculs qui affectent le comportement des utilisateurs est essentielle au fonctionnement des blockchains. Mais jusqu’à présent, cela a été difficile à faire dans le domaine de l’IA : la plupart des modèles de ML s’exécutent sur des serveurs opaques, et les algorithmes de boîte noire sont réglés par des paramètres d’opérateur relativement peu contraints. Dans un monde où l’hypothèse de confiance dominante est validée, les mécanismes actuels de ML ne répondent pas aux exigences.
Cependant, Modulus comble cette lacune. Il se concentre sur l’apprentissage automatique à connaissance nulle (zkML) : des modèles d’apprentissage automatique avec des calculs dont l’exactitude est prouvée, que le calcul soit traité dans un environnement ouvert ou sur un serveur central privé. Le résultat ? Les agents d’IA et les modèles d’apprentissage automatique peuvent désormais être des extensions naturelles de la logique des contrats intelligents. Plus précisément, nous pensons que zkML peut aider à débloquer des protocoles décentralisés plus avancés en minimisant le besoin de gouvernance humaine de fonctions dynamiques complexes.
Les premières expériences exploratoires menées par Modulus, un robot de trading on-chain et un moteur d’échecs à connaissance nulle, sont deux exemples précoces de ce nouveau paradigme. Un autre cas d’utilisation pourrait impliquer quelque chose comme un protocole de prêt, tirant parti de l’IA pour gérer les ratios de garantie des prêts (souvent coordonnés par des humains) tout en tirant parti de preuves à divulgation nulle de connaissance pour s’assurer que le modèle se comporte d’une manière spécifique.
Dans l’ensemble, nous nous attendons à ce que davantage d’applications innovantes voient le jour, en particulier à mesure que les développeurs se familiarisent avec la technologie Modulus et les boucles de rétroaction.
Modulus Labs a levé 6,3 millions de dollars lors d’un tour de table le 1er novembre, mené par Variant et 1Kx. C’est pourquoi nous sommes ravis de mener le tour de table de Modulus.
Ses cofondateurs sont Daniel Shorr et Ryan Cao, anciens élèves de l’Université de Stanford, et Nick Cosby, ingénieur en big data. L’éminent cryptographe Giorgos Zirdelis se joint à la foule. L’expertise de l’équipe en matière de recherche sur l’IA, de cryptographie de pointe et d’ingénierie de produits est particulièrement bien adaptée à la construction de ce domaine émergent. Nous sommes impatients de voir l’équipe continuer à fournir des applications innovantes et nous sommes ravis de les soutenir.
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Module : Amener zkML sur la chaîne
Auteurs : Jesse Walden (cofondateur de Variant) et Alana Levin (partenaire de capital-risque, Variant) ; Traduction : Finance d’or xiaozou
Il est devenu un consensus sur le fait que l’intelligence artificielle est en train de changer le monde.
Mais on peut dire que le seul domaine où de nouvelles applications significatives de l’IA n’ont pas encore émergé est la blockchain. Du moins, pas encore. En effet, la barrière à l’entrée pour mettre des modèles ML (machine learning) sur la chaîne est plus élevée que celle des logiciels traditionnels – les blockchains agissent comme des machines de confiance mondiales transparentes, et la capacité à vérifier les calculs qui affectent le comportement des utilisateurs est essentielle au fonctionnement des blockchains. Mais jusqu’à présent, cela a été difficile à faire dans le domaine de l’IA : la plupart des modèles de ML s’exécutent sur des serveurs opaques, et les algorithmes de boîte noire sont réglés par des paramètres d’opérateur relativement peu contraints. Dans un monde où l’hypothèse de confiance dominante est validée, les mécanismes actuels de ML ne répondent pas aux exigences.
Cependant, Modulus comble cette lacune. Il se concentre sur l’apprentissage automatique à connaissance nulle (zkML) : des modèles d’apprentissage automatique avec des calculs dont l’exactitude est prouvée, que le calcul soit traité dans un environnement ouvert ou sur un serveur central privé. Le résultat ? Les agents d’IA et les modèles d’apprentissage automatique peuvent désormais être des extensions naturelles de la logique des contrats intelligents. Plus précisément, nous pensons que zkML peut aider à débloquer des protocoles décentralisés plus avancés en minimisant le besoin de gouvernance humaine de fonctions dynamiques complexes.
Les premières expériences exploratoires menées par Modulus, un robot de trading on-chain et un moteur d’échecs à connaissance nulle, sont deux exemples précoces de ce nouveau paradigme. Un autre cas d’utilisation pourrait impliquer quelque chose comme un protocole de prêt, tirant parti de l’IA pour gérer les ratios de garantie des prêts (souvent coordonnés par des humains) tout en tirant parti de preuves à divulgation nulle de connaissance pour s’assurer que le modèle se comporte d’une manière spécifique.
Dans l’ensemble, nous nous attendons à ce que davantage d’applications innovantes voient le jour, en particulier à mesure que les développeurs se familiarisent avec la technologie Modulus et les boucles de rétroaction.
Modulus Labs a levé 6,3 millions de dollars lors d’un tour de table le 1er novembre, mené par Variant et 1Kx. C’est pourquoi nous sommes ravis de mener le tour de table de Modulus.
Ses cofondateurs sont Daniel Shorr et Ryan Cao, anciens élèves de l’Université de Stanford, et Nick Cosby, ingénieur en big data. L’éminent cryptographe Giorgos Zirdelis se joint à la foule. L’expertise de l’équipe en matière de recherche sur l’IA, de cryptographie de pointe et d’ingénierie de produits est particulièrement bien adaptée à la construction de ce domaine émergent. Nous sommes impatients de voir l’équipe continuer à fournir des applications innovantes et nous sommes ravis de les soutenir.