Gần đây tôi đã xem qua các đề án của @inference_labs, càng suy nghĩ càng nhận ra rằng họ có thể đã thực sự mang AI phi tập trung đến một hướng đi mới. Trước đây, khi chạy inference các mô hình lớn, luôn cảm thấy việc đưa mọi thứ vào các nhà cung cấp đám mây tập trung là một điều không tối ưu, giá cao, độ minh bạch thấp, chưa kể đến việc đảm bảo dữ liệu của bạn không bị ai đó tùy ý thay đổi.

Nhưng phương pháp của họ khá phản trực giác, chia một nhiệm vụ inference thành nhiều mảnh nhỏ, để các nút mạng trên toàn thế giới cùng nhau phân công, mỗi nút xử lý một phần nhỏ. Sau khi tính xong, không gửi trực tiếp kết quả trở lại mà còn kèm theo một bằng chứng toán học nhẹ nhàng, chứng minh rằng phần của bạn đã được tính đúng, chính xác, tất cả đều có thể kiểm tra được. Khi toàn bộ đều qua kiểm tra, kết quả mới được ghép lại, cuối cùng là đầu ra inference có dấu chứng thực.

Điều tôi quan tâm hơn là sự thay đổi về logic đằng sau, sức mạnh tính toán không còn tập trung trong tay số ít ông lớn, dữ liệu luôn có thể do người dùng tự kiểm soát, kết quả không còn dựa vào niềm tin để duy trì trật tự, mà dựa vào toán học để xác định thắng thua trực tiếp. Xét về lâu dài, chỉ cần cơ chế thúc đẩy được thiết lập tốt, mọi người đều có thể trở thành nhà cung cấp sức mạnh tính toán, cả hệ sinh thái inference sẽ trở nên mở, linh hoạt, ai cũng có thể tham gia.

Điểm đặc biệt của công nghệ này là chuyển đổi các tính toán có thể xác minh được từ các bài báo thành hệ thống kỹ thuật có thể chạy, có thể sử dụng một cách thực tế. Có thể đây chính là bước ngoặt đưa AI phi tập trung từ khái niệm đến thực tiễn, xứng đáng để theo dõi liên tục.

#Yap @KaitoAI #KaitoYap