Веб про «довіру, що можна перевірити», обчислення без довіри, програмовані транзакції та те, як @anoma перебудовує кожну частину стека OSI – все це було висвітлено @akxsha у нещодавньому виступі. Інформаційно насичена презентація починається з історії з її роботи в American Express, і причин, через які клієнт-серверні архітектури, на яких був побудований Інтернет, почали нас підводити. Нарешті представлена її робота в Concordance: середовище виконання, схоже на NodeJS, для створення децентралізованих додатків без складності або компромісів, з якими сьогодні стикається крипторозробник. 00:00:50 - FCRA & Dodd-Frank: Жодних законів для управління банківськими даними 00:01:40 - Індустрія агрегаторів даних на $400 мільярдів перепродає ваші дані 00:02:10 - Архітектура клієнт-сервер позбавляє персональної автономності 00:03:00 - Банки володіють вашими даними - вибіркове розголошення неможливе 00:03:30 - Створення дієвої альтернативи: відмова від Web2 00:04:10 - Обчислення без довіри проти обчислень, які можна перевірити 00:05:30 - Блокчейни як автомати кінцевих детермінованих станів 00:06:20 - HTTP: надсилання довільних повідомлень через Інтернет 00:07:30 - Наміри: еквівалент HTTP-запитів у Web3 00:08:30 - Anoma переосмислює кожен шар інтернет-стеку 00:11:40 - Кроссчейн торгівля: Popcat до USDC 00:13:00 - Виявлення контрагента за запитами на збіг 00:14:00 - Вибіркове розкриття інформації 00:15:40 - Компонування: мережеві маршрути навколо зловмисників 00:16:50 - Solvers: компенсація обчислень від вузьких місць блокчейну 00:21:30 - Програмовані транзакції: доступний Web3 для розробників 00:23:00 - Concordance: написання серверного коду для Web3 infra 00:24:30 - Базові технології

Це історія про двох дослідників зі Стенфорду – @jakub_smekal (KB7) і @InferenceActive (KB5) – які досліджують одну з найбільш всеосяжних структур у галузі штучного інтелекту. Система активного висновку Карла Фрістона описує, як всі організми мінімізують «вільну енергію» - різницю між очікуваними станами і відчутною реальністю. «Ми досліджуємо світ, щоб гарантувати, що наші прогнози стануть самоздійснюваним пророцтвом», — написав одного разу Фрістон. Активне висновування знаходиться в діалозі з іншими парадигмами штучного інтелекту, такими як навчання з підкріпленням і прогнозна обробка. Даніель і Якуб є співавторами кількох наукових робіт на цю тему, включаючи Generalized Notation Notation (GNN), стандартизовану текстову мову, яка поєднує теорію та реалізацію в різних науках і дисциплінах. Докторська дисертація Якуба виросла з активного висновування в моделі глибокого державного простору (SSM). «Велика частина моєї роботи полягає в мінімізації невизначеності», — сказав нам Якуб, перш ніж задуматися: «Я думаю, це гра, в яку всі (в штучному інтелекті) грають». Від клітин до моделей штучного інтелекту та суспільств – ми всі поглиблюємо наші стосунки з несподіванками. Приготуйтеся до несподіванок.