När AI rör sig in i robotar, flyg och kirurgi är en fråga viktigare än prestation: Vem är ansvarig när något går fel? Denna intervju med @inference_labs medgrundare @colingagich går in på verifierbar inferens, kryptografiska garantier och varför förtroende är det saknade lagret för fysisk AI. TIDSSTÄMPLAR: 00:00 — Introduktion till Inference Labs och dess uppdrag 03:29 — Kärnsystem för AI-verifiering och granskning 05:51 — Varför Web3 behövs för AI-förtroende 11:28 — Robotik, säkerhet och ansvarstagande 18:52 — Människa–robot-förtroende och framtiden

Likviditeten är splittrad, tidslinjer är giftiga och de flesta nya användare kan inte hitta riktiga projekt längre. I denna intervju @RickCrosschain @ggdotxyz från bröd varför upptäckt är trasigt, och hur kuraterade tesflöden + samordnade incitament kan fixa tidigt intresse 👇 TIDSSTÄMPLAR 00:47 — Vad är gg. xyz 03:51 — Är uppskjutningsramper problemet? 06:07 — Hur gg .xyz fungerar 10:57 — Övertygelse denna cykel?

CT brukade vara fullt av riktiga forskningstrådar. Idag är det mest buller, tyvärr. Kort sagt, @RickCrosschain förklarar hur @ggdotxyz bygger upp en kurerad ström av högkvalitativa signaler Hela intervjun publiceras snart 👇