Etter hvert som AI beveger seg inn i roboter, luftfart og kirurgi, er ett spørsmål viktigere enn prestasjon: Hvem er ansvarlig når noe går galt? Dette intervjuet med @inference_labs sin medgründer @colingagich går i dybden på verifiserbar slutning, kryptografiske garantier og hvorfor tillit er det manglende laget for fysisk AI. TIDSSTEMPLER: 00:00 — Introduksjon til Inference Labs og dets oppdrag 03:29 — Kjernesystemer for AI-verifisering og revisjon 05:51 — Hvorfor Web3 er nødvendig for AI-tillit 11:28 — Robotikk, sikkerhet og ansvarlighet 18:52 — Menneske–robot-tilliten og fremtiden

Likviditeten er spredt, tidslinjene er giftige, og de fleste nye brukere finner ikke reelle prosjekter lenger. I dette intervjuet @RickCrosschain fra @ggdotxyz Breadown hvorfor oppdagelse er ødelagt, og hvordan kuraterte avhandlingsfeeds + tilpassede insentiver kan fikse tidlig oppmerksomhet 👇 TIDSSTEMPLER 00:47 — Hva er gg. xyz 03:51 — Er oppskytingsramper problemet? 06:07 — Hvordan gg .xyz fungerer 10:57 — Overbevisning denne syklusen?

CT pleide å være fullt av ekte forskningstråder. I dag er det mest støy, dessverre. I denne korte versjonen, @RickCrosschain forklarer hvordan @ggdotxyz bygger opp en kuratert strøm av høykvalitetssignaler på nytt Hele intervjuet publiseres snart 👇