¡Acabo de lanzar 🤖 - un mapa de proyectos de IA descentralizada activos! ¡Me gustaría ver este ecosistema crecer 10X! La privacidad por sí sola no impulsa la adopción. Necesitamos igualar y superar la experiencia de usuario de la IA centralizada. Los conectores de fuentes de datos y la memoria son las barreras. Los costos de cambio de las aplicaciones de IA se dispararán en los próximos 2 años. ¿Por qué? Mejores fuentes de datos → mayor uso → historia más rica → memoria más valiosa que se pierde completamente al cambiar de proveedores → barreras más altas. Por eso debemos actuar rápido. Hoy en la Cumbre DeAI en @UCBerkeley presenté el "Bartender Stack" para resolver esto, manteniendo la misma experiencia de usuario para usuarios y desarrolladores: Abstracción de inferencia: Los desarrolladores deberían simplemente llamar a una función de inferencia genérica, y el dispositivo del usuario decide a qué modelo dirigirla, ya sea utilizando TEEs remotos o inferencia local. Actualmente, los desarrolladores deben traer su propio modelo para la inferencia local o proporcionar sus propios TEEs que preserven la privacidad, lo cual es una locura, ¡por eso recurren a las APIs de inferencia centralizadas! Lo que propongo es en realidad lo que ya hacemos con la computación general: solo le pides al núcleo que haga los cálculos, abstraiendo completamente el procesador, la memoria, etc. Esto permite a los desarrolladores centrarse en lo que hace distintiva a su aplicación de IA: la interfaz y la ingeniería de prompts + contexto. Memoria entre aplicaciones: Destruir la "barrera de memoria" compartiendo automáticamente el contexto entre aplicaciones, logrando la misma experiencia de usuario que BigAI. El mismo enrutador local que abstrae la inferencia "extiende" el contexto. Las nuevas startups que construyen aplicaciones de IA locales se benefician de toda tu memoria desde el primer día en lugar de ser penalizadas. Bolsas de datos: Control granular y local de herramientas y compartición de datos entre aplicaciones. Configura una vez, no por aplicación. La memoria es propiedad de los usuarios y se comparte con las aplicaciones de IA, no es propiedad de las aplicaciones de IA. TEEs sin estado: Los prompts y contextos se generan localmente y se comparten en el momento de la inferencia. Los TEEs no almacenan datos, resolviendo el problema de las claves de UX de los TEEs y las suposiciones de confianza. Reputación distribuida para Agentes: Las redes de agentes necesitan puntos de entrada para acceder a la reputación sin permisos para decidir en qué agentes confiar. Sin esto, las personas siempre recurrirán a las grandes IA o marcas famosas. Para los agentes, la confianza es la barrera. ¡Quiero que las IA sean como los bartenders! Locales. Reemplazables. Olvidadizas. Escuchan cuando los necesito, desaparecen cuando me voy y nunca mantienen un registro de mi historial de pedidos. ¡Demasiado profesionales para recordar lo que dije después de 🍹mi segunda bebida! Diseño completo de la arquitectura aquí: cc @BerkeleyRDI, 🦊@MetaMask

Solicitud de puesta en marcha: * Quiero poder escribir proyectos en texto de forma libre y escribir algunas tareas pendientes * Quiero una tabla de tareas generada automáticamente en todos los proyectos (con filtros, clasificación, agrupación) * Si una tarea se marca como hecha, se actualiza en todas partes IA, por favor, haz esto.

¿Tengo amigos que van a Defcon este año?

Aleo utiliza la amortización anidada para hacer que las pruebas recursivas sean prácticas. En lugar de volver a ejecutar cada transacción en cada nodo, los validadores verifican pruebas sucintas. Este es el cambio de la computación central a la computación personal para blockchains.

El arte de trabajar con humanos será un lujo, es probable que olvidemos cómo hacerlo

Alex y yo estamos en una búsqueda para comprender cómo podemos usar la criptografía más allá de los sistemas digitales. ¿Cuáles son los nuevos bloques de construcción de confianza que podemos construir con la naturaleza? ¿Cómo podemos utilizar la criptografía para proteger las interacciones físicas? Estoy muy contento de @ARIA_research sea el hogar de este esfuerzo

Un agradecimiento a mis coautores @iamnotnicola y Sarath, a @harryfjenkins, @ilangur, @EngineerEdith, Joshua por su ayuda en la elaboración de este documento, y a las muchas personas dentro de ARIA y externamente que generosamente compartieron sus comentarios 🙏 ¡adelante! PD: a continuación algunos recursos interesantes

Holding gestionado por IA

.@RobinhoodApp está apostando por las criptomonedas, y está impulsada por Arbitrum. La noticia de hoy es un gran momento para Arbitrum, un gran momento para Ethereum y un gran momento para las criptomonedas. He aquí por qué es importante🧵

Los criptógrafos de Bitcoin resolverán literalmente el cifrado de testigos en lugar de ir a terapia.