Thiết kế Model Coordination Network (MCN) của Allora Network đã phá vỡ những hạn chế của mô hình tập trung hóa truyền thống. Một phân tích sâu sắc chỉ ra rằng hệ thống này cho phép nhiều mô hình học máy cạnh tranh trên chuỗi, thông qua cơ chế thị trường để loại bỏ những kém hiệu quả. Cách tiếp cận này khá thú vị — thay vì một tổ chức duy nhất quyết định mọi thứ, nó cho phép các mô hình phát biểu thông qua hiệu suất thực tế. MCN cho phép các mô hình AI khác nhau cạnh tranh trên cùng một nền tảng để giải quyết các vấn đề, đây là một ý tưởng khá sáng tạo trong hệ sinh thái Web3. Từ góc độ cơ chế phối hợp, nó cố gắng tìm ra một cân bằng vừa có thể đảm bảo hiệu quả, vừa có thể phân tán quyền quyết định, những khám phá loại này thực sự đáng chú ý để thúc đẩy ứng dụng học máy trên chuỗi.

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 4
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
NeonCollectorvip
· 01-07 20:58
Mô hình trên chuỗi đang cạnh tranh gay gắt, cuối cùng đến lượt AI tự cạnh tranh rồi haha
Xem bản gốcTrả lời0
CoffeeNFTsvip
· 01-07 20:56
Thật lòng mà nói, ý tưởng của MCN này thực sự khá thú vị, mô hình tự mình phát triển rồi
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterZhangvip
· 01-07 20:54
Một "đồng bánh lớn" nữa về "phi tập trung", cạnh tranh mô hình? Nói rõ ra là xem ai có nhiều sức mạnh tính toán và token hơn, những người thực sự tồn tại không phải là những người được yêu thích của phía vốn đầu tư.
Xem bản gốcTrả lời0
blockBoyvip
· 01-07 20:49
Hmm... logic của MCN này có vẻ khá tuyệt, mô hình tự cạnh tranh để chọn ra cái tốt nhất, không cần phải nhìn sắc mặt của một tổ chức đơn lẻ
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim