De-AI（去中心化人工智能）会成为像Elon Musk所预言的那样统治我们生活的人工智能机器人独裁者，还是会成为丰富且不那么物质化的未来的生产工具？由加密货币的间歇性牛市及其各自的区块链推动的去中心化点对点技术的改进，正在产生可以改善去中心化人工智能（De-AI）的生产环境。
De-AI 的问题就和区块链一样，一个单一的系统将面临突然停用该计算机系统的非常艰巨的风险，因为节点将分布在许多国家/地区，并且系统中内置了经济激励措施。参与 De-AI 网络的已部署节点将获得加密货币奖励。与当前许多的 AI 应用程序一样，De-AI 上将提供 AI 应用程序，但它们不会由单个人类实体控制，而是由受经济激励措施引导的验证者社区控制。
一位X用户参与SEI四个测试网只获得了1.39 SEI空投，对此表示不满:金色财经报道，一位X用户（前Twitter）表示，他参与了该项目的所有四个测试网，并推广了该协议10个月。然而，他只获得了1.39 SEI，按今天的汇率计算为0.25美元。
作为奖励，平台分配了总发行量的3% —3亿SEI。最初，这笔钱应该分配到50万个地址，但后来，由于“需求旺盛”，数量增加到了150万个。Sei表示，这是一次“真正的跨链赠品”，来自以太坊、Polygon、Arbitrum、BNB Chain、Solana、Optimism和Osmosis网络的用户都参与了。
一位化名Crypto Telugu的博主指出了空投的几个主要缺点。其中，他列举了少量分布式代币、非测试者的“白名单”、隐藏的代币经济以及不明确的接收代币标准。[2023/8/17 18:06:43]
Layer 2区块链被设计为可大规模扩展，是部署机器学习算法的自然目标，但可能需要一种更原生的方法，包括高速计算。Layer 2区块链，如 Optimism、Arbitrum 和 Starkware，有特定的编程语言（最常见的是 Solidity，Cairo 即将出现在StarkWare）不适合人工智能的高性能计算。
美国怀俄明州正在寻找一位执行董事来领导稳定币工作:金色财经报道，美国怀俄明州稳定代币委员会正在寻找一位执行董事来领导该州的“稳定代币”（stable token）工作。 该委员会于三月份成立，其任务是发行可以兑换一美元的“稳定代币”。据政府网站称，发行代币的资金将被存入一个信托账户，该账户将“专门投资于美国国库券” 。
根据招聘启事，执行董事将实施稳定代币计划，包括监管分析、会计和营销等任务。帖子称，理想的候选人将带来他们在区块链行业的现有关系网和专业知识，以及非常熟悉怀俄明州立法程序。[2023/7/25 15:56:31]
零知识 (ZK) 是加密生成的简短证明，证明有一些数据或计算已经完成，而没有透露数据或计算的所有细节。有用的 ZK 证明还必须在短时间内可验证。未来零知识技术的高速改进（StarkWare 使用了这种ZK技术）将允许对区块链进行高性能计算。
Polygon首席安全官：每家大公司都该聘请一位密钥管理人员:金色财经报道，Polygon 区块链首席安全官 (CSO) Mudit Gupta近日在接受采访时建议所有区块链公司和大企业都应该招募传统安全团队，以防止黑客攻击，他透露最近加密领域的所有黑客攻击都可能与 Web2 安全性中存在的漏洞有关，其中包括私钥管理中的漏洞和网络钓鱼攻击以获取对钱包的登录访问权限，以及其他安全策略。Mudit Gupta称自己一直在推动所有区块链公司和大企业至少聘请一位真正知道密钥管理的专业安全人员，同时应该有适当的审计跟踪记录和适当的风险管理，但许多加密公司都忽略这个问题。（samacharcentral）[2022/9/12 13:24:10]
区块链的主要问题是用户需要任何交易计算都可以由其他节点快速验证，而 ZK 允许验证比计算本身快得多。
一位以太坊用户在参与StripsFinance公募时支付了53.5万美元交易费但却没购买成功:10月14日消息，在昨日去中心化利率互换衍生品DEXStripsFinance在代币销售平台Miso公募（荷兰拍卖）时，一位以太坊用户支付了123枚ETH（约43万美元）交易费却没有购买成功，该用户后来再次发起交易又决定取消，在取消第二次交易时又花费了30枚ETH（约10.5万美元）。（The Block）[2021/10/14 20:28:08]
我们可以考虑哪些机器学习系统最适合首先迁移到去中心化系统中，这包括：
**1）推荐系统：**当用户消费不同的项目时，它被注册并被评估以建议未来要消费的项目。从技术上讲，你需要估计到其他项目的距离。这种类型的技术非常适合将推荐算法数据应用到多个节点中。你不需要将所有用户偏好、过去消费的项目都存储在一台计算机上。
美国纽约东区检察官指控一位居民涉嫌加密货币投资欺诈:据coindesk消息，纽约东区检察官办公室周一表示，纽约居民Blake Kantor（也被称为Bill Gordon）被指控实施电汇欺诈，误导了投资者投资一个没有价值的加密货币，作为其更广泛的投资欺诈计划的一部分。根据检察官办公室，Kantor为投资者提供了一个“ATMCoin”，并将投资者资金转换为该加密货币。Kanto还使用别名和其他人的身份信息在岛国圣基茨和尼维斯开设了银行账户，进一步将投资者投资于ATMCoin的资金转移。ATMCoin是一种毫无价值的加密货币，但Kantor却误导投资者该加密货币很值钱。据报道，通过该计划，Kantor在三年内从700多名投资者手中筹集了210万美元。[2018/4/18]
**2）聚类/非结构化分类：**鉴于聚类是将数据集分类为自发的新类别的问题，似乎比结构化分类（固定数量的类别）更容易去中心化。如果你将类别想象为地理区域，你会发现没有必要将所有数据点都存储在一台计算机中。特别是广义聚类算法中的应用于大脑图像的去中心化聚类算法。
现在人工智能或机器学习中缺少的工具是结构化分类器。基于固定数量的类别，算法必须猜测一条数据属于哪个类别（例如，这篇文章是用英语还是中文写的？）。与强化学习密切相关，强化学习就像分类器的闭环，为机器人或游戏生成动作。
深度学习是多层结构化分类器（因此，深度分层）的组合，以获得更复杂的自动化学习体验。这种类型的 AI 工具的问题在于，你需要所有训练数据集的全局视图，因为输出使用的是经过训练的权重或变量形式的数据合成汇总。你需要训练权重来生成输出、类别、机器人动作。
矩阵乘法是做大量的数值乘法和加法。海量矩阵乘法是结构化分类器、深度学习和强化学习中涉及的主要操作。正如我们之前提到的，对这些操作的验证（以避免作弊）是 De-AI 将面临的主要挑战。我们为去中心化人工智能 (De-AI) 设想了这三种场景：
**1）原生高性能区块链或侧链：**当比特币被认为是无用的，因为“浪费”了每秒验证 5 笔交易的无意识计算量，许多有远见的人提出，区块的挖掘涉及更多有用的计算。这是区块链难题的圣杯，将帮助人类。
要参与区块链网络中交易的验证，你将必须进行矩阵乘法和复杂的机器学习操作，这些操作将由其他节点验证，并最终被接受为挖矿的一部分加密货币。这种方法仅限于特定操作或静态深度学习架构。Filecoin 和其他存储区块链可以通过仅存储数据但没有太多或没有转换的方式在此类别中看到。WekaCoin解决方案提出了一系列多样化的机器学习算法参与共识，使挖矿更加智能。
**2）更快的 Layer2 区块链：**利用现有的高性能和廉价的Layer 2区块链，其中大多数基于以太坊网络协议，是实现去中心化人工智能的自然方法。使用 Solidity 作为编程语言可能不是最快的，但该技术具有构建去中心化 AI 乐高的所有要素。
构建可重复用的机器学习代码块，这些代码是开放且免费的（如果你支付网络费用）。这种方法的主要限制是区块链通常具有有限的计算能力，可以包含在单个区块中。然后，如果你分叉像 Arbitrum、Optimism 或 Starkware 这样的Layer 2，你必须准备好大量增加最大区块大小，并准备好为网络中的验证器设置最低性能阈值。
**3）用于 AI 的专用零知识平台：**这种替代方案类似于前面提到的 StarkWare Layer 2方法，但也涉及针对矩阵乘法和深度学习的 ZK 智能合约（例如使用Cairo编程语言）的特定开发。这可以在智能合约层中完成，例如在 StarkWare 中，或者在较低的共识层中完成。目标是进行大量繁重的计算，可以很容易地被网络中的其他节点验证。此外，包括灵活的智能合约操作组合允许不同算法的互操作性。
*此处表达的观点和意见作者的观点和意见，不一定反映SparkDAO的观点。每一项投资和交易都涉及风险，在做出决策時，你应该有自己的判断！
来源：bress
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