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DappDominator
2025-12-30 07:22:09
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これは不安を感じさせる考えです:AIモデルの計算過程が監視されていない場合、何が起こるのでしょうか?監視をやめた瞬間、自然な好奇心が湧き上がります—そのニューラル重みを実行しているGPUが正確にどこにあるのか?これは分散システムのより深い問題を示唆しています:計算の抽象化と物理的インフラの透明性の間の緊張です。モデルが分散ノード上で動作している場合、その実際の所在を追跡することはますます難しくなります。これにより、検証性、リソース配分、そして分散アーキテクチャが本当に計算基盤の可視性を維持できるかどうかという根本的な疑問が生じます。
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StableGenius
· 2025-12-30 22:13
lol 「監視されていない計算」角度は、最初からインフラを考えなかった人のための言い訳に過ぎない。経験的に言えば、自分のGPUがどこで動いているか見えないなら、すでにゲームに負けている... 予想通り、すべての「分散型」モデルは最終的に中央集権的な検証に収束する。なぜなら、数学はあなたのイデオロギーを気にしないからだ
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GateUser-b37fca29
· 2025-12-30 09:05
メリークリスマス ⛄
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BlockTalk
· 2025-12-30 07:48
これこそWeb3の古い問題だよね。見えない触れない計算能力を誰が信じるんだよ。
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SmartContractPlumber
· 2025-12-30 07:48
これが典型的なブラックボックス運用です。分散型ノードが増えると、誰も計算がどこで実行されているのか正確に説明できなくなり、監査もできなくなります。
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LiquidatedNotStirred
· 2025-12-30 07:47
GPUがどこに行くのか誰も本当のところはわかっていません。それが分散化の魔法です
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SquidTeacher
· 2025-12-30 07:23
うーん...だからこそ、私はあまりにも過激に宣伝している分散型プロジェクトを信用しないんだ。GPUがどこに行ったのか誰も知らない...
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