DAO Labs
With experts from leading blockchains such as Celo, NEM-Symbol, QTUM, and EOS; DAO Labs (2021) offers governance products and consulting services to businesses.
3 Đang theo dõi
296 Người theo dõi
3.2K+ Đã thích
505 Đã chia sẻ
Xem bản gốc
Tại sao Sự Tiến Bộ AI Thực Sự Xảy Ra Ngoài Thời Gian
Các cuộc trò chuyện về AI vào năm 2026 bị chi phối bởi những thông báo, các bảng so sánh hiệu suất và các bản phát hành nhanh chóng. Tuy nhiên, những nhận xét từ @AITECH point lại chỉ ra một thực tế lặng lẽ hơn, một thực tế thường được nhấn mạnh bởi #SocialMining những người theo dõi việc tạo ra giá trị dài hạn.
Sự tiến bộ thực sự xảy ra trong hạ tầng, triển khai, độ tin cậy và hiệu quả chi phí. Những yếu tố này hiếm khi có xu hướng thay đổi, nhưng lại quyết định hệ thống có tồn tại bên ngoài các buổi trình diễn hay không.
Các tác nhân thành công không phải vì chúng ấn tượng, mà vì chúng loại bỏ các bước, hoạt động liên tục và tích hợp trơn tru vào các quy trình hiện có. Việc áp dụng xảy ra ở nơi mà sự cản trở biến mất.
Sự tiến bộ thực sự xảy ra trong hạ tầng, triển khai, độ tin cậy và hiệu quả chi phí. Những yếu tố này hiếm khi có xu hướng thay đổi, nhưng lại quyết định hệ thống có tồn tại bên ngoài các buổi trình diễn hay không.
Các tác nhân thành công không phải vì chúng ấn tượng, mà vì chúng loại bỏ các bước, hoạt động liên tục và tích hợp trơn tru vào các quy trình hiện có. Việc áp dụng xảy ra ở nơi mà sự cản trở biến mất.
Xem bản gốc
Các tác nhân AI chiến thắng khi đơn giản hóa, chứ không phải khi ấn tượng
Các tác nhân AI thường được đánh giá dựa trên độ phức tạp, tuy nhiên sự chấp nhận thực tế thường đi theo tính hữu dụng. Các ví dụ được thảo luận trong hệ sinh thái $AITECH ecosystem minh họa điều này một cách rõ ràng, một xu hướng thường xuyên được các tác giả #SocialMining phân tích khi quan sát các quy trình làm việc dựa trên tác nhân.
Lên kế hoạch du lịch là một vấn đề phối hợp kinh điển. Thông tin tồn tại, nhưng bị phân tán. Khi một tác nhân tập hợp các tham số tìm kiếm vào một luồng trò chuyện duy nhất, giá trị không phải là tự động hóa vì tự động hóa, mà là giảm bớt nỗ lực.
Quan trọng là, những tác nhân như vậy không loại bỏ sự lựa chọn của người dùng. Chúng cấu trúc lại thông tin để các quyết định trở nên dễ dàng hơn, nhanh hơn và có thể dự đoán được. Sự phân biệt này tách biệt các tác nhân chức năng khỏi các bản trình diễn mới mẻ.
Lên kế hoạch du lịch là một vấn đề phối hợp kinh điển. Thông tin tồn tại, nhưng bị phân tán. Khi một tác nhân tập hợp các tham số tìm kiếm vào một luồng trò chuyện duy nhất, giá trị không phải là tự động hóa vì tự động hóa, mà là giảm bớt nỗ lực.
Quan trọng là, những tác nhân như vậy không loại bỏ sự lựa chọn của người dùng. Chúng cấu trúc lại thông tin để các quyết định trở nên dễ dàng hơn, nhanh hơn và có thể dự đoán được. Sự phân biệt này tách biệt các tác nhân chức năng khỏi các bản trình diễn mới mẻ.
Xem bản gốc
Rào cản thực sự trong việc áp dụng AI là sự phân mảnh quy trình làm việc
Những lời khẳng định rằng việc áp dụng AI đã chậm lại thường bỏ qua vấn đề thực sự. Như được nêu bật trong các bình luận gần đây lan truyền xung quanh $AITECH , vấn đề hiếm khi nằm ở việc truy cập công cụ, mà là sự phân mảnh trong cách các công cụ đó được sử dụng, một mối lo thường được nêu lên trong các #SocialMining ecosystems.
Các nhóm phải đối mặt với một mê cung các giao diện, bảng điều khiển và chuyển đổi ngữ cảnh. Mỗi công cụ có thể hoạt động tốt riêng lẻ, nhưng năng suất lại suy giảm khi các hệ thống không thể kết nối với nhau. Sự khó chịu này càng gia tăng khi quy mô sử dụng mở rộng.
Do đó, tiến bộ đến không phải từ việc thêm các mô hình mới, mà từ việc đơn giản hóa tương tác. Các quy trình được tích hợp cho phép AI hoạt động như một phần của quy trình thay vì một đích đến riêng biệt.
Các nhóm phải đối mặt với một mê cung các giao diện, bảng điều khiển và chuyển đổi ngữ cảnh. Mỗi công cụ có thể hoạt động tốt riêng lẻ, nhưng năng suất lại suy giảm khi các hệ thống không thể kết nối với nhau. Sự khó chịu này càng gia tăng khi quy mô sử dụng mở rộng.
Do đó, tiến bộ đến không phải từ việc thêm các mô hình mới, mà từ việc đơn giản hóa tương tác. Các quy trình được tích hợp cho phép AI hoạt động như một phần của quy trình thay vì một đích đến riêng biệt.
Xem bản gốc
Tại sao AI Suy Vong Khi Thiếu Sự Đồng Bộ Với Con Người
Khi việc ứng dụng AI ngày càng tăng nhanh, các thất bại thường bị quy trách nhiệm cho chính công nghệ. Những nhận định được chia sẻ trong các bình luận gần đây liên quan đến #XPOLL suggest một nguyên nhân gốc rễ khác: sự không đồng bộ giữa ý định của con người và việc thực thi của máy móc, một chủ đề thường xuyên xuất hiện trong các thảo luận về phối hợp trong #SocialMining .
Các hệ thống AI không gặp khó khăn vì thiếu trí tuệ. Chúng gặp khó khăn khi mục tiêu không rõ ràng, đầu vào bị phân mảnh hoặc các bên liên quan không đồng thuận. Trong môi trường quản trị và khảo sát ý kiến, điều này trở nên đặc biệt rõ ràng, khi những câu hỏi được đặt ra không rõ ràng dẫn đến kết quả gây hiểu lầm.
Các hệ thống AI không gặp khó khăn vì thiếu trí tuệ. Chúng gặp khó khăn khi mục tiêu không rõ ràng, đầu vào bị phân mảnh hoặc các bên liên quan không đồng thuận. Trong môi trường quản trị và khảo sát ý kiến, điều này trở nên đặc biệt rõ ràng, khi những câu hỏi được đặt ra không rõ ràng dẫn đến kết quả gây hiểu lầm.
Xem bản gốc
Trí tuệ Công dân Đang Trở Thành Một Hệ Thống, Không Chỉ Là Một Lời Tuyên Ngôn
Bài viết về sự lãnh đạo đằng sau $XPOLL làm nổi bật một xu hướng rộng lớn hơn về cách tham gia công dân đang được định hình trong Web3. Thay vì xem quản trị như một hành động đơn lẻ, các nền tảng như những nền tảng được thảo luận xung quanh #XPOLL ngày càng coi sự tham gia như một hệ thống phản hồi liên tục, một quan điểm thường được lặp lại trong các cộng đồng #SocialMining .
Khái niệm trí tuệ công dân đặt lại cách nhìn về quản trị như một hạ tầng. Trí tuệ nhân tạo và blockchain không được trình bày như một màn trình diễn, mà là các lớp phối hợp cho phép các nhóm lớn thể hiện ý định mà không làm nó trở thành tiếng ồn. Điều này quan trọng vì quy mô đã làm mờ ý nghĩa trong sự tham gia kỹ thuật số trong quá khứ.
Khái niệm trí tuệ công dân đặt lại cách nhìn về quản trị như một hạ tầng. Trí tuệ nhân tạo và blockchain không được trình bày như một màn trình diễn, mà là các lớp phối hợp cho phép các nhóm lớn thể hiện ý định mà không làm nó trở thành tiếng ồn. Điều này quan trọng vì quy mô đã làm mờ ý nghĩa trong sự tham gia kỹ thuật số trong quá khứ.
Xem bản gốc
Tại sao Tính toán Linh hoạt đang Âm thầm Định hình Hạ tầng Web3
Trong các cuộc thảo luận tập trung vào nghiên cứu xung quanh $AITECH , @AITECH , và #SocialMining , một sự thay đổi tinh tế đang diễn ra. Các nhóm đang đặt câu hỏi liệu quyền sở hữu hạ tầng truyền thống - hay thậm chí là toàn bộ việc thuê ngoài - có còn hợp lý trong một hệ sinh thái được xác định bởi sự biến động, thử nghiệm, và nhu cầu không đồng đều hay không.
Việc sở hữu tài nguyên tính toán từng báo hiệu sự ổn định. Ngày nay, nó thường báo hiệu sự cứng nhắc. Phần cứng được mua cho nhu cầu cao điểm có thể bị sử dụng không hết trong thời gian dài, trong khi các giải pháp thuê ngoài có thể trở nên kém hiệu quả khi nhu cầu dao động bất ngờ. Cả hai mô hình đều giả định rằng nhu cầu trong tương lai là có thể dự đoán. Web3 hiếm khi hợp tác.
Việc sở hữu tài nguyên tính toán từng báo hiệu sự ổn định. Ngày nay, nó thường báo hiệu sự cứng nhắc. Phần cứng được mua cho nhu cầu cao điểm có thể bị sử dụng không hết trong thời gian dài, trong khi các giải pháp thuê ngoài có thể trở nên kém hiệu quả khi nhu cầu dao động bất ngờ. Cả hai mô hình đều giả định rằng nhu cầu trong tương lai là có thể dự đoán. Web3 hiếm khi hợp tác.
Xem bản gốc
Từ Ý tưởng đến Thực hiện: Cách phần thưởng định hình sự phát triển Web3 bền vững
Trong những cuộc thảo luận đang diễn ra #SocialMining tập trung vào sức khỏe hệ sinh thái lâu dài, những người đóng góp theo $WAXP và các cuộc trò chuyện kỹ thuật xoay quanh @WAX Official thường nhấn mạnh một chủ đề lặp lại: tiến bộ có ý nghĩa trong Web3 đến từ những gì thực sự được triển khai, không phải những gì chỉ được công bố. Phát triển dựa trên phần thưởng phản ánh sự chuyển đổi này bằng cách gắn kết động lực trực tiếp với việc thực hiện.
Khác với những câu chuyện đầu cơ, phần thưởng giới thiệu một khuôn khổ thực tiễn cho sự đóng góp. Các nhà phát triển, nhà thiết kế và nhà nghiên cứu được khuyến khích giải quyết các vấn đề cụ thể, cải thiện công cụ hoặc mở rộng chức năng theo những cách có thể đo lường được. Cách tiếp cận này phù hợp với các động lực và kết quả, tạo ra một vòng phản hồi nơi nỗ lực chuyển đổi thành giá trị hệ sinh thái rõ ràng.
Khác với những câu chuyện đầu cơ, phần thưởng giới thiệu một khuôn khổ thực tiễn cho sự đóng góp. Các nhà phát triển, nhà thiết kế và nhà nghiên cứu được khuyến khích giải quyết các vấn đề cụ thể, cải thiện công cụ hoặc mở rộng chức năng theo những cách có thể đo lường được. Cách tiếp cận này phù hợp với các động lực và kết quả, tạo ra một vòng phản hồi nơi nỗ lực chuyển đổi thành giá trị hệ sinh thái rõ ràng.
Xem bản gốc
Tại sao 'Tính Toán Vô Hạn' Thất Bại Trong Thế Giới Thực Của AI
Trong #SocialMining các cuộc trò chuyện xem xét cách các hệ thống AI hoạt động ngoài các bản demo sớm, các tham chiếu đến $AITECH và các quan điểm được chia sẻ bởi @AITECH thường hội tụ vào một cái nhìn thực tiễn: tính toán không bao giờ là vô hạn, chỉ có kiểm soát. Thách thức thực sự không phải là truy cập, mà là khả năng dự đoán.
Các dự án AI giai đoạn đầu thường hoạt động trong điều kiện lý tưởng. Người dùng hạn chế, khối lượng công việc bị giới hạn và tín dụng tạm thời có thể tạo ra ảo tưởng rằng các vấn đề về năng lực đã được giải quyết. Tuy nhiên, một khi các hệ thống bước vào sản xuất, nhu cầu trở nên bền vững và ít khoan dung hơn. Độ nhạy cảm với độ trễ, mức sử dụng bộ nhớ và kỳ vọng về độ tin cậy phơi bày giới hạn của quy mô không được quản lý.
Các dự án AI giai đoạn đầu thường hoạt động trong điều kiện lý tưởng. Người dùng hạn chế, khối lượng công việc bị giới hạn và tín dụng tạm thời có thể tạo ra ảo tưởng rằng các vấn đề về năng lực đã được giải quyết. Tuy nhiên, một khi các hệ thống bước vào sản xuất, nhu cầu trở nên bền vững và ít khoan dung hơn. Độ nhạy cảm với độ trễ, mức sử dụng bộ nhớ và kỳ vọng về độ tin cậy phơi bày giới hạn của quy mô không được quản lý.
Xem bản gốc
Ngoài năm 2025: Tín hiệu, Danh tính, và Hình dạng Tiếp theo của Web3
Như
các cộng đồng phản ánh về những gì đã định nghĩa Web3 vào năm 2025, các nền tảng được xây dựng xung quanh
và các cuộc thảo luận liên quan đến
ngày càng chỉ ra một sự chuyển tiếp tinh tế. Các thị trường dự đoán đã thu hút sự chú ý vào năm ngoái, nhưng thành công của chúng có thể báo hiệu một sự chuyển mình rộng lớn hơn thay vì một điểm đến cuối cùng.
Điều mà các thị trường dự đoán chứng minh là Web3 xuất sắc khi nó nắm bắt hành vi con người trong thời gian thực. Hiểu biết này mở ra cánh cửa cho các mô hình mới tập trung vào danh tính, sự tham gia, và tài sản thông minh với ngữ cảnh. Thay vì chỉ tập trung vào giá cả, các ứng dụng trong tương lai có thể ưu tiên ai đang hành động, tại sao và trong điều kiện nào.
các cộng đồng phản ánh về những gì đã định nghĩa Web3 vào năm 2025, các nền tảng được xây dựng xung quanh
và các cuộc thảo luận liên quan đến
ngày càng chỉ ra một sự chuyển tiếp tinh tế. Các thị trường dự đoán đã thu hút sự chú ý vào năm ngoái, nhưng thành công của chúng có thể báo hiệu một sự chuyển mình rộng lớn hơn thay vì một điểm đến cuối cùng.
Điều mà các thị trường dự đoán chứng minh là Web3 xuất sắc khi nó nắm bắt hành vi con người trong thời gian thực. Hiểu biết này mở ra cánh cửa cho các mô hình mới tập trung vào danh tính, sự tham gia, và tài sản thông minh với ngữ cảnh. Thay vì chỉ tập trung vào giá cả, các ứng dụng trong tương lai có thể ưu tiên ai đang hành động, tại sao và trong điều kiện nào.
Xem bản gốc
Khả năng có sẵn không đủ: Tại sao sự sẵn sàng định nghĩa hạ tầng AI
Trong
các cuộc thảo luận xung quanh
và các nền tảng như
, một sự khác biệt ngày càng định hình cách đánh giá hạ tầng AI: khả dụng so với sự sẵn sàng. Trong khi khả dụng gợi ý rằng các tài nguyên tồn tại và có thể được truy cập, sự sẵn sàng nói về một điều gì đó sâu sắc hơn - liệu các hệ thống có hoạt động đáng tin cậy khi nhu cầu thực sự đến.
Nhiều nền tảng tính toán tối ưu hóa cho khả năng hiển thị. Bảng điều khiển cho thấy GPU nhàn rỗi, biểu đồ công suất trông an tâm, và việc truy cập có vẻ liền mạch. Tuy nhiên, các đội AI hiếm khi thất bại vì tính toán hoàn toàn thiếu. Ma sát thường xuất hiện sau đó, khi khối lượng công việc tăng lên và các hệ thống bắt đầu phản hồi không nhất quán dưới áp lực.
các cuộc thảo luận xung quanh
và các nền tảng như
, một sự khác biệt ngày càng định hình cách đánh giá hạ tầng AI: khả dụng so với sự sẵn sàng. Trong khi khả dụng gợi ý rằng các tài nguyên tồn tại và có thể được truy cập, sự sẵn sàng nói về một điều gì đó sâu sắc hơn - liệu các hệ thống có hoạt động đáng tin cậy khi nhu cầu thực sự đến.
Nhiều nền tảng tính toán tối ưu hóa cho khả năng hiển thị. Bảng điều khiển cho thấy GPU nhàn rỗi, biểu đồ công suất trông an tâm, và việc truy cập có vẻ liền mạch. Tuy nhiên, các đội AI hiếm khi thất bại vì tính toán hoàn toàn thiếu. Ma sát thường xuất hiện sau đó, khi khối lượng công việc tăng lên và các hệ thống bắt đầu phản hồi không nhất quán dưới áp lực.
Xem bản gốc
Xây Dựng Tín Hiệu, Không Phải Tiếng Ồn: Một Cái Nhìn Về Khai Thác Xã Hội Dựa Trên Nhiệm Vụ
Trong các hệ sinh thái được xây dựng xung quanh #XPOLL các cuộc trò chuyện trong #SocialMining các cộng đồng ngày càng tập trung vào cách hình thành tín hiệu, không chỉ là những gì họ nói. Quan sát hoạt động thăm dò dựa trên nhiệm vụ gần đây từ $XPOLL cung cấp cái nhìn về cách các mô hình tham gia phân quyền cố gắng chuyển đổi sự tham gia thành trí tuệ có cấu trúc.
Thăm dò truyền thống giả định có một ranh giới rõ ràng giữa người đặt câu hỏi và người trả lời. Các khuôn khổ dựa trên nhiệm vụ thách thức sự phân chia đó. Bằng cách khuyến khích người tham gia thiết kế các cuộc thăm dò, mời gọi người khác và tham gia liên tục trong một khoảng thời gian xác định, hệ thống coi cảm xúc là điều gì đó nổi lên một cách động thay vì là thứ được ghi lại trong các bức ảnh.
Thăm dò truyền thống giả định có một ranh giới rõ ràng giữa người đặt câu hỏi và người trả lời. Các khuôn khổ dựa trên nhiệm vụ thách thức sự phân chia đó. Bằng cách khuyến khích người tham gia thiết kế các cuộc thăm dò, mời gọi người khác và tham gia liên tục trong một khoảng thời gian xác định, hệ thống coi cảm xúc là điều gì đó nổi lên một cách động thay vì là thứ được ghi lại trong các bức ảnh.
Xem bản gốc
Từ Token đến Tín hiệu: Strain Coin Đại diện cho điều gì
Trong các cộng đồng #SocialMining theo dõi cách mà crypto giao thoa với các câu chuyện trong thế giới thực, #XPOLL những hiểu biết được chia sẻ làm nổi bật một ý tưởng đang phát triển: không phải mọi tài sản trên chuỗi đều nhằm đại diện cho việc chuyển giao giá trị. Một số được thiết kế để thu hút sự chú ý, cảm xúc và thời điểm.
Strain Coin bước vào bối cảnh này như một cơ chế tín hiệu hơn là một sản phẩm thông thường. Sự liên quan của nó không gắn liền với những lời hứa hoặc dự đoán, mà với những gì nó đo lường — nhận thức tập thể trong một khoảnh khắc chuyển giao văn hóa. Chính sách liên quan đến cần sa, từng bị giới hạn trong các cuộc tranh luận nhỏ, ngày càng trở thành một phần của cuộc thảo luận chính trị và kinh tế chính thống.
Strain Coin bước vào bối cảnh này như một cơ chế tín hiệu hơn là một sản phẩm thông thường. Sự liên quan của nó không gắn liền với những lời hứa hoặc dự đoán, mà với những gì nó đo lường — nhận thức tập thể trong một khoảnh khắc chuyển giao văn hóa. Chính sách liên quan đến cần sa, từng bị giới hạn trong các cuộc tranh luận nhỏ, ngày càng trở thành một phần của cuộc thảo luận chính trị và kinh tế chính thống.
Xem bản gốc
Tại sao việc áp dụng AI thực sự phơi bày những điểm yếu trong vận hành
Trên các cuộc thảo luận về khả năng mở rộng AI, một chủ đề liên tục xuất hiện: nhiều startup AI hứa hẹn không thất bại ngay từ khi ra mắt - họ gặp khó khăn ngay sau đó. Những người quan sát theo dõi và bình luận thường đưa ra điều này như một vấn đề vận hành hơn là một vấn đề kỹ thuật.
Các sản phẩm AI giai đoạn đầu sống trong những điều kiện được kiểm soát. Số lượng người dùng hạn chế, khối lượng công việc có thể dự đoán, và các khoản tín dụng tính toán tạm thời tạo ra một cảm giác ổn định giả tạo. Khi việc sử dụng thực tế bắt đầu, sự ổn định đó biến mất. Các hệ thống phải đối mặt với nhu cầu không thể dự đoán, đồng thời xử lý nhiều yêu cầu hơn, và kỳ vọng được hình thành bởi mức độ phản hồi của người tiêu dùng.
Các sản phẩm AI giai đoạn đầu sống trong những điều kiện được kiểm soát. Số lượng người dùng hạn chế, khối lượng công việc có thể dự đoán, và các khoản tín dụng tính toán tạm thời tạo ra một cảm giác ổn định giả tạo. Khi việc sử dụng thực tế bắt đầu, sự ổn định đó biến mất. Các hệ thống phải đối mặt với nhu cầu không thể dự đoán, đồng thời xử lý nhiều yêu cầu hơn, và kỳ vọng được hình thành bởi mức độ phản hồi của người tiêu dùng.
Xem bản gốc
Từ Hệ thống Hệ thống đến Sinh vật: Những gì Bạch tuộc Dạy về Tín hiệu Thị trường
Trong số những người đóng góp phân tích cách thông tin hình thành trong các môi trường phi tập trung, thường xuất hiện như một ví dụ về thiết kế cấu trúc gặp phải sự phức tạp của thế giới thực. Những người theo dõi @xpoll thường chỉ ra triết lý cơ bản của nó hơn là các đặc điểm bề mặt.
Các tổ chức truyền thống được xây dựng như những hình chóp. Quyền lực ngồi ở trên cùng. Các quyết định chảy xuống dưới. Điều này hoạt động khi sự thay đổi chậm và có thể dự đoán. Nó thất bại khi thực tế chuyển động nhanh hơn sự cho phép. Các thị trường hiện đại, văn hóa và chính trị hiện nay phát triển với tốc độ mà các hệ thống tập trung không thể theo kịp.
Các tổ chức truyền thống được xây dựng như những hình chóp. Quyền lực ngồi ở trên cùng. Các quyết định chảy xuống dưới. Điều này hoạt động khi sự thay đổi chậm và có thể dự đoán. Nó thất bại khi thực tế chuyển động nhanh hơn sự cho phép. Các thị trường hiện đại, văn hóa và chính trị hiện nay phát triển với tốc độ mà các hệ thống tập trung không thể theo kịp.
Xem bản gốc
Từ Mẫu đến Hệ thống: Tại sao Tự động hóa Đang Thay thế Các Lịch Nội dung
Trong các cuộc trò chuyện tập trung vào quy trình làm việc kỹ thuật số bền vững, $AITECH được nhắc đến ngày càng nhiều khi thảo luận về cách mà các nhà sáng tạo và nhóm suy nghĩ lại các hoạt động thường nhật. Những người quan sát theo dõi @AITECH often làm nổi bật một mô hình đơn giản: vấn đề không còn là ý tưởng nội dung, mà là việc thực hiện quy mô.
Trong nhiều năm, các doanh nghiệp đã phải trả phí cao cho các lịch nội dung được xây dựng sẵn. Không phải vì lịch khó thiết kế, mà vì sự nhất quán khó duy trì. Các trợ lý AI đã loại bỏ những cản trở trong việc lập kế hoạch. Chỉ trong vòng chưa đầy một giờ, một lịch trình có cấu trúc có thể được tạo ra bằng cách xác định các nền tảng, giọng điệu, tần suất và mục tiêu. Nút thắt thực sự xuất hiện sau đó.
Trong nhiều năm, các doanh nghiệp đã phải trả phí cao cho các lịch nội dung được xây dựng sẵn. Không phải vì lịch khó thiết kế, mà vì sự nhất quán khó duy trì. Các trợ lý AI đã loại bỏ những cản trở trong việc lập kế hoạch. Chỉ trong vòng chưa đầy một giờ, một lịch trình có cấu trúc có thể được tạo ra bằng cách xác định các nền tảng, giọng điệu, tần suất và mục tiêu. Nút thắt thực sự xuất hiện sau đó.
Xem bản gốc
Từ Tiếng Ồn Đến Tín Hiệu: Cách Những Thay Đổi Chính Sách Định Hình Cảm Xúc Trên Chuỗi
Trong số các nhà nghiên cứu tham gia vào #SocialMining các cuộc thảo luận, $XPOLL thường được trích dẫn khi xem xét cách các thay đổi chính trị và văn hóa xuất hiện trong dữ liệu trước khi chúng chiếm ưu thế trên các tiêu đề. Hoạt động xung quanh #XPOLL nổi bật một sự quan tâm ngày càng tăng đến các công cụ quan sát cảm xúc khi nó hình thành, thay vì tóm tắt sau khi đạt được sự đồng thuận.
Các chuyển đổi chính sách — đặc biệt là những chuyển đổi liên quan đến cải cách xã hội — thường tạo ra những phản ứng phức tạp. Ý kiến công chúng hiếm khi thay đổi ngay lập tức; mà tích lũy qua những tín hiệu nhỏ, rõ ràng mà các cuộc khảo sát truyền thống thường bỏ lỡ. Những tín hiệu này bao gồm thay đổi trong ngôn ngữ, mô hình tham gia và tông cảm xúc trong các cộng đồng.
Các chuyển đổi chính sách — đặc biệt là những chuyển đổi liên quan đến cải cách xã hội — thường tạo ra những phản ứng phức tạp. Ý kiến công chúng hiếm khi thay đổi ngay lập tức; mà tích lũy qua những tín hiệu nhỏ, rõ ràng mà các cuộc khảo sát truyền thống thường bỏ lỡ. Những tín hiệu này bao gồm thay đổi trong ngôn ngữ, mô hình tham gia và tông cảm xúc trong các cộng đồng.
Xem bản gốc
Xếp hạng DePIN như là đầu vào nghiên cứu, không phải tiêu đề
Khi các câu chuyện DePIN tiếp tục trưởng thành, phân tích do cộng đồng dẫn dắt xung quanh $AITECH ngày càng tập trung vào các chỉ số hạ tầng có thể đo lường hơn là những chỉ số bề mặt. Một trong những chỉ số như vậy là #AITECH nằm ở vị trí cao nhất trong bảng xếp hạng DePIN của CertiK, một phát triển được @AITECH công nhận và được thảo luận tích cực trên các vòng tròn #SocialMining .
Bảng xếp hạng như của CertiK thường bị hiểu nhầm là huy hiệu quảng cáo. Trên thực tế, chúng hoạt động giống như những bức ảnh chụp nhanh của việc đánh giá rủi ro đang diễn ra, phản ánh các thực tiễn bảo mật, theo dõi hoạt động và tiêu chuẩn minh bạch tại một thời điểm nhất định. Đối với các dự án DePIN, nơi mà các hệ thống vật lý và kỹ thuật số giao nhau, những yếu tố này mang trọng số bổ sung.
Bảng xếp hạng như của CertiK thường bị hiểu nhầm là huy hiệu quảng cáo. Trên thực tế, chúng hoạt động giống như những bức ảnh chụp nhanh của việc đánh giá rủi ro đang diễn ra, phản ánh các thực tiễn bảo mật, theo dõi hoạt động và tiêu chuẩn minh bạch tại một thời điểm nhất định. Đối với các dự án DePIN, nơi mà các hệ thống vật lý và kỹ thuật số giao nhau, những yếu tố này mang trọng số bổ sung.
Xem bản gốc
Từ các cuộc thăm dò hỏng đến các tín hiệu sống: Tái suy nghĩ về cái nhìn công cộng
Khi các nhà đóng góp xem xét $XPOLL cùng với bình luận từ #XPOLL , một kết luận luôn xuất hiện: thăm dò ý kiến không mất uy tín vì mọi người ngừng quan tâm - nó mất đi sự liên quan vì nó ngừng thích nghi. Cơ chế đứng sau hầu hết các cuộc thăm dò vẫn phản ánh một thế giới chậm hơn, tập trung hơn.
Các hệ thống thăm dò truyền thống phụ thuộc vào các bảng kiểm soát và các câu chuyện đã được định sẵn. Những phương pháp này gặp khó khăn trong việc tiếp cận các nhóm gốc kỹ thuật số và thường loại trừ những tiếng nói không tin tưởng hoàn toàn vào các tổ chức. Tệ hơn nữa, kết quả được cung cấp mà không có sự minh bạch về cách chúng được hình thành, biến cái nhìn thành một hộp đen.
Các hệ thống thăm dò truyền thống phụ thuộc vào các bảng kiểm soát và các câu chuyện đã được định sẵn. Những phương pháp này gặp khó khăn trong việc tiếp cận các nhóm gốc kỹ thuật số và thường loại trừ những tiếng nói không tin tưởng hoàn toàn vào các tổ chức. Tệ hơn nữa, kết quả được cung cấp mà không có sự minh bạch về cách chúng được hình thành, biến cái nhìn thành một hộp đen.
Xem bản gốc
Tính Toán Theo Yêu Cầu: Tăng Tốc Đổi Mới AI Thông Qua Cơ Sở Hạ Tầng Linh Hoạt
Trên các cuộc trò chuyện theo dõi và những hiểu biết được chia sẻ bởi , một quan sát nổi bật: Đổi mới AI tăng tốc khi các đội ngừng quản lý cơ sở hạ tầng và bắt đầu tập trung vào kết quả. Khả năng tính toán, một mối quan tâm nền tảng, đã trở thành một biến trung tâm trong tốc độ phát triển.
Các khối lượng công việc AI vốn dĩ không đồng đều. Việc huấn luyện mô hình có thể yêu cầu sử dụng GPU mạnh mẽ trong thời gian ngắn, trong khi suy diễn và triển khai đòi hỏi sự nhất quán theo thời gian. Các mô hình cơ sở hạ tầng cố định thường buộc các đội phải cam kết tài nguyên quá mức hoặc chấp nhận sự chậm trễ, mà không cái nào tương thích với các chu kỳ phát triển nhanh chóng.
Các khối lượng công việc AI vốn dĩ không đồng đều. Việc huấn luyện mô hình có thể yêu cầu sử dụng GPU mạnh mẽ trong thời gian ngắn, trong khi suy diễn và triển khai đòi hỏi sự nhất quán theo thời gian. Các mô hình cơ sở hạ tầng cố định thường buộc các đội phải cam kết tài nguyên quá mức hoặc chấp nhận sự chậm trễ, mà không cái nào tương thích với các chu kỳ phát triển nhanh chóng.
Xem bản gốc
AI ở Quy Mô Cần Trí Nhớ, Không Chỉ Tốc Độ
Trên các #SocialMining chỉ số nơi $WAXP được thảo luận cùng với các xu hướng hạ tầng AI, một cái nhìn lặp đi lặp lại xuất hiện: trí tuệ không có trí nhớ tạo ra tiếng ồn. Những người quan sát theo dõi @WAX Official lưu ý rằng trong khi AI xuất sắc trong việc tạo ra, nó gặp khó khăn với trách nhiệm sau khi nội dung rời khỏi điểm tạo ra của nó.
Nội dung do AI tạo ra hiện đang ảnh hưởng đến tài chính, văn hóa và diễn ngôn công cộng. Tuy nhiên, hầu hết các sản phẩm đầu ra thiếu một hồ sơ bền vững về ai đã tạo ra chúng, khi nào chúng được tạo ra, hoặc chúng đã được sửa đổi như thế nào theo thời gian. Các công cụ xác thực cấp nền tảng cố gắng lấp đầy khoảng trống, nhưng những công cụ này vẫn bị cô lập và có thể đảo ngược.
Nội dung do AI tạo ra hiện đang ảnh hưởng đến tài chính, văn hóa và diễn ngôn công cộng. Tuy nhiên, hầu hết các sản phẩm đầu ra thiếu một hồ sơ bền vững về ai đã tạo ra chúng, khi nào chúng được tạo ra, hoặc chúng đã được sửa đổi như thế nào theo thời gian. Các công cụ xác thực cấp nền tảng cố gắng lấp đầy khoảng trống, nhưng những công cụ này vẫn bị cô lập và có thể đảo ngược.
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung