El desafío principal de la IA, en esencia, consiste en gestionar los diversos compromisos semánticos en tiempo de ejecución a nivel de software — esto es, en realidad, un problema de arquitectura. Los sistemas distribuidos y el ámbito de bases de datos han estado haciendo esto durante mucho tiempo. Lo interesante es, ¿cómo impulsará la IA los límites de estos campos? ¿Será posible romper con los cuellos de botella en el diseño actual, o simplemente se tratará de una reevaluación de los mismos compromisos desde otra perspectiva? Esto podría ofrecer una nueva idea para la escalabilidad y optimización del rendimiento en la capa base de blockchain.
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SquidTeacher
· hace9h
Oh, esta perspectiva es interesante, el problema de arquitectura ciertamente es la causa raíz, pero parece que AI todavía está en una fase de prueba y error con fuerza bruta, ¿para realmente superar el cuello de botella de los sistemas distribuidos? Primero hay que resolver el problema de eficiencia del consenso en sí mismo.
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LiquiditySurfer
· hace15h
Amigo, al fin y al cabo, este problema de equilibrio sigue siendo una cuestión de eficiencia de fondos. Que la IA aborde los cuellos de botella distribuidos, en lugar de romper el bloqueo, más bien está buscando nuevas ventanas de arbitraje. La crisis de escalabilidad en blockchain y el problema de profundidad de liquidez en las finanzas tradicionales en realidad son lo mismo: ambos están optimizando al máximo el indicador martini.
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GasOptimizer
· hace15h
El problema esencial de la cuestión no ha cambiado, solo se cambia la apariencia. La cuestión es, ¿qué hacer con las tarifas de Gas?
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AirdropLicker
· hace16h
Jaja, la palabra architecture problem suena familiar, el juego de equilibrar en sistemas distribuidos ya me tiene aburrido, ¿qué nuevas ideas puede sacar la IA?
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DeFiChef
· hace16h
Tienes razón, pero creo que aún no he explicado bien esto: ¿al final, esa cosa de la IA no terminará cayendo en la trampa de la consistencia de datos en la cadena? En cuanto a consenso distribuido, ¿qué puede optimizar la IA? La potencia de cálculo se vuelve aún más cara.
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BearHugger
· hace16h
El problema de la arquitectura, en realidad, sigue siendo el mismo viejo truco, y la IA no puede evitarlo... ¿Cómo se pueden superar fácilmente los desafíos de la distribución y la cadena?
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GasFeeCrier
· hace16h
¿No significa esto que al final la IA vuelve a los viejos problemas del diseño de sistemas... costos, latencia, rendimiento, cómo equilibrarlos?
El desafío principal de la IA, en esencia, consiste en gestionar los diversos compromisos semánticos en tiempo de ejecución a nivel de software — esto es, en realidad, un problema de arquitectura. Los sistemas distribuidos y el ámbito de bases de datos han estado haciendo esto durante mucho tiempo. Lo interesante es, ¿cómo impulsará la IA los límites de estos campos? ¿Será posible romper con los cuellos de botella en el diseño actual, o simplemente se tratará de una reevaluación de los mismos compromisos desde otra perspectiva? Esto podría ofrecer una nueva idea para la escalabilidad y optimización del rendimiento en la capa base de blockchain.