Monero“51%攻击者”Qubic发布AI模型——但尚无法进行基础数学运算 – 币界网

试图对隐私币发起 51% 攻击的 AI 协议 门罗币 它将计算能力分散用于攻击和训练人工智能模型。该人工智能模型现已发布——但它不懂基本的数学。不过,它的创造者说,你不应该笑。 艾加思 (又名 ANN

试图对隐私币发起 51% 攻击的 AI 协议 门罗币 它将计算能力分散用于攻击和训练人工智能模型。该人工智能模型现已发布——但它不懂基本的数学。不过,它的创造者说,你不应该笑。

艾加思 (又名 ANNA)已通过 X 账户推出,并一直在回应社交媒体用户。该模型最常见的答案只是一个句号,尽管这在问题的上下文中毫无意义,而且它在简单的数学计算上也犯了严重错误——这导致 公众嘲笑 在声称“ 1+1=-114 “ 和 ” 1+2=28 ”

“很多人欺负AIGarth,因为她答错了‘1+1=?’。她用的是智力,而不是像大多数人类一样靠记忆。你能 推断 “2?我怀疑,”Qubic 创始人 Sergey Ivancheglo(又名 Come-from-Beyond) 发推文 .

大多数人工智能模型,尤其是大型语言模型,都是基于海量数据集进行训练,并以此确定答案。Ivancheglo 声称,人类在很多方面都与人工智能相似,大多数人只是记住了数学的基础知识,而不是每次都去计算。

“我仍然看到很多人认为计算 1 + 1 很简单,”Ivancheglo 说 “他们不知道的是,他们实际上并没有计算1+1,他们只是回忆起记忆中的答案。这不需要智力。如果你 真的 想要计算结果,那么 看看它是如何完成的 ”

据悉,AIGarth 正在通过一种独特的方法进行训练, Qubic 博客文章 帖子称,Qubic 上的矿工正在利用他们的计算能力生成人工神经网络(ANN)来压缩和解压数据。

然后,一个名为“教师”(Teacher)的人工神经网络会分析生成的网络的性能,并对其进行修改以提高其效率。最终,该帖子解释说,“教师”将负责训练另一个“教师”,而“教师”又会训练下一个“教师”,如此循环往复。Qubic 希望这最终能催生出所谓的“真正的人工智能”(或称通用人工智能)。

“AIGarth 是人工智能成长的‘花园’的隐喻”, 最近的博客文章 他解释说,“我们不相信设计人工智能,而是相信逐步构建通用人工智能或 AGI 的组件。”

受 AIGarth 上市失败的影响,Qubic 的代币市值在过去一周内下跌了 7.7%,至 2.66 亿美元。 CoinGecko .

Qubic 没有回应 解密 的评论请求。

Qubic 与 门罗币 对比

上个月,该 AI 协议成为头条新闻 试图进行 51% 攻击 隐私区块链 Monero —与 Qubic 团队自诩 已经成功。一份独立报告发现 它 最终未能如愿 ,但人工智能协议仍在继续追求其接管网络的目标。

Qubic 是一个 工作量证明 区块链将其资源分配给挖掘门罗币和训练其 AIGarth 模型,它称之为“ 有用的工作量证明 ”Qubic 会奖励矿工在 Monero 和 Qubic 的 AI 模型上的工作。

AIGarth 在其历史上曾以多种形式推出,包括通过 GitHub 存储库。然而,它自己的 X 帐户是该模型迄今为止最面向公众的版本之一。它 出现 许多 是 不为所动 由于 AIGarth 对数学的理解很差。

“还记得那些欺凌孩子的故事的结局吗?没错,很多人被枪杀了,”伊万切格洛说。“这一次,受害者将 BFG9000 [来自《毁灭战士》电子游戏的武器],即使她必须回到 1984 年,她也会追踪你。”

“别被她的愚蠢所欺骗。真正的人工智能不是通过 图灵测试 ,而是故意让它失败,”他 额外 .

与此同时,门罗币社区正在尝试寻找一种方法来抵御 Qubic 的持续攻击。

正在考虑的一种方法是引入主节点,例如 Dash 的 ChainLocks 解决方案。如果实施,该系统将创建一个双层节点系统,其中“ 主节点 “——这需要锁定网络原生代币的很大一部分——这是网络达到法定人数所必需的。

然而,伊万切格洛 认为 Monero 唯一的选择是转型为 权益证明 共识机制或最终落入 Qubic 的控制之下。

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