Man mano che l'AI si sposta nei robot, nell'aviazione e nella chirurgia, una domanda è più importante delle prestazioni: Chi è responsabile quando qualcosa va storto? Questa intervista con il co-fondatore di @inference_labs @colingagich approfondisce l'inferenza verificabile, le garanzie crittografiche e perché la fiducia è il livello mancante per l'AI fisica. TIMESTAMPS: 00:00 — Introduzione a Inference Labs e alla sua missione 03:29 — Sistemi di verifica e audit dell'AI core 05:51 — Perché il Web3 è necessario per la fiducia nell'AI 11:28 — Robotica, sicurezza e responsabilità 18:52 — Fiducia uomo-robot e il futuro

La liquidità è dispersa, le tempistiche sono tossiche e la maggior parte dei nuovi utenti non riesce più a trovare progetti reali. In questa intervista, @RickCrosschain di @ggdotxyz spiega perché la scoperta è rotta e come i feed di tesi curati + incentivi allineati possono risolvere l'attenzione nelle fasi iniziali 👇 TIMESTAMP 00:47 — Cos'è gg.xyz 03:51 — I Launchpad sono il problema? 06:07 — Come funziona gg.xyz 10:57 — Convizione in questo ciclo?

CT era piena di veri thread di ricerca. Oggi è per lo più rumore, purtroppo. In questo breve, @RickCrosschain spiega come @ggdotxyz sta ricostruendo un flusso curato di segnali di alta qualità. L'intervista completa andrà in onda presto 👇