隨著 AI 進入機器人、航空和外科手術，有一個問題比性能更重要： 當事情出錯時，誰負責？ 這次與 @inference_labs 的聯合創始人 @colingagich 的訪談深入探討了可驗證推理、密碼學保證，以及為什麼信任是物理 AI 缺失的層面。 時間戳： 00:00 — Inference Labs 及其使命介紹 03:29 — 核心 AI 驗證和審計系統 05:51 — 為什麼 Web3 對 AI 信任是必要的 11:28 — 機器人技術、安全性和責任 18:52 — 人類與機器人的信任及未來

流動性分散，時間表有毒，大多數新用戶再也找不到真正的項目了。 在這次訪談中，@RickCrosschain 來自 @ggdotxyz 解析了為什麼發現機制失效，以及如何通過策劃的論文供應和對齊的激勵來修復早期階段的注意力 👇 時間戳 00:47 — gg.xyz 是什麼 03:51 — 啟動平台是問題嗎？ 06:07 — gg.xyz 如何運作 10:57 — 這一周期的信念？

CT 曾經充滿了真正的研究討論串。今天它大多是噪音，令人遺憾。在這段短片中， @RickCrosschain 分析了 @ggdotxyz 如何重建一個精選的高品質信號流。 完整的訪談將很快上線 👇