ពេល​អ្នក​និយាយ​ជាមួយ​មិត្តភ័ក្តិ​ដោយ​ផ្ទាល់ អ្នក​អាច​មើល​ឃើញ​គេ ឮ​គេ​ចាប់​ដៃ​គេ។ នៅពេលអ្នកនិយាយជាមួយគំរូ AI អ្នកស្ទើរតែគ្មានការធានាទាំងនោះទេ។ ការស្រាវជ្រាវថ្មីរបស់ Anthropic ផ្តោតលើគម្លាតនោះ៖ ក្រុមហ៊ុនបានបោះពុម្ពផ្សាយវឌ្ឍនភាពលើភស្តុតាងគ្រីបគ្រីបនៃការសន្និដ្ឋាន រួមទាំងប្រព័ន្ធមួយហៅថា FlashProve ដែលអាចបញ្ជាក់ - តាមគណិតវិទ្យា មិនមែនតាមកិច្ចសន្យា - ថាការឆ្លើយតបពិតជាបានមកពីគំរូដែលខ្លួនអះអាងថាជា។

បញ្ហាអាសយដ្ឋាន FlashProve មានរចនាសម្ព័ន្ធស្ងាត់។ អ្នកប្រើប្រាស់ដែលសួរគំរូថ្ងៃនេះមិនអាចពិនិត្យមើលថាការឆ្លើយតបបានមកពីគំរូជាក់លាក់ដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទាមទារកំពុងឆ្លើយតបទេ ផ្ទុយទៅនឹងការជំនួសដោយសម្ងាត់ដោយសេវាកម្មនាំផ្លូវសម្រាប់ហេតុផលតម្លៃ ឬសូម្បីតែដោយអ្នកវាយប្រហារដែលបានរំខានការផ្សាយសញ្ញាសម្ងាត់។ ការវិនិច្ឆ័យពីលទ្ធផលតែមួយមុខគឺមិនគួរឱ្យទុកចិត្តទេ ទោះបីជាចម្លើយមើលទៅល្អឥតខ្ចោះក៏ដោយ។ នៅក្នុងឧស្សាហកម្មដែលបង្អួចជជែកដូចគ្នាអាចធ្វើដំណើរដោយស្ងៀមស្ងាត់ទៅកាន់គំរូតម្លៃថោកក្រោមការផ្ទុក នោះមិនមែនជាការព្រួយបារម្មណ៍ទេ - វាគឺជាគំរូនៃការជឿទុកចិត្តលំនាំដើម។ សម្រាប់ការគ្របដណ្តប់បន្ថែមទៀតនៃការងារដូចនេះ សូមមើល [ព័ត៌មានស្រាវជ្រាវ AI] (https://aibuzzwire.news) របស់យើង។

ហេតុអ្វីបានជាការសន្និដ្ឋានដែលអាចបញ្ជាក់បានគឺពិបាក

គោលដៅនៃការសន្និដ្ឋានដែលអាចបញ្ជាក់បានគឺដើម្បីឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានធនធានគណនាមានកម្រិត - និងគ្មានសិទ្ធិចូលប្រើទម្ងន់ឯកជនរបស់គំរូ - ផ្ទៀងផ្ទាត់ថាការឆ្លើយតបដែលបានផ្តល់ឱ្យត្រូវបានផលិតយ៉ាងពិតប្រាកដដោយគំរូនោះ។ វិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែង ការដំណើរការគំរូឡើងវិញដោយខ្លួនឯង គឺជាការមិនចាប់ផ្តើម៖ ទម្ងន់របស់ម៉ូដែលព្រំដែនត្រូវបានរក្សាទុកជាឯកជន ហើយការត្រួតពិនិត្យការឆ្លើយតបនឹងពួកគេនឹងត្រូវការការគណនាលើសពីអ្វីដែលអ្នកប្រើធម្មតា ឬសូម្បីតែអ្នកវាយតម្លៃដែលមានមូលនិធិគ្រប់គ្រាន់អាចមានលទ្ធភាពទិញបាន។

វិធីសាស្រ្តរបស់ Anthropic ពឹងផ្អែកលើ zkSNARKs ដែលជាក្រុមគ្រួសារនៃភស្តុតាងចំណេះដឹងសូន្យ ជាមួយនឹងលក្ខណៈសម្បត្តិលាក់កំបាំងដ៏រឹងមាំ និងប្រសិទ្ធភាព ដែលធ្វើឲ្យពួកគេស័ក្តិសមសម្រាប់កិច្ចការ។ អ្នកផ្តល់សេវាប្រព្រឹត្តចំពោះគំរូម្តង បន្ទាប់មកបង្កើតភស្តុតាងតូចតាចសម្រាប់ការឆ្លើយតបនីមួយៗដែលចម្លើយត្រូវបានគណនាដោយគំរូដែលបានប្តេជ្ញា - ខណៈដែលភស្តុតាងខ្លួនឯងលាក់ទម្ងន់របស់គំរូ។ ការលាក់ស្ថាបត្យកម្មមិនមែនជាគោលដៅនៃប្រព័ន្ធ; លាក់ទម្ងន់។

លេខ

តួលេខប្រសិទ្ធភាពនៅក្នុងការប្រកាសគឺជាស្នូលបច្ចេកទេសរបស់រឿង ពីព្រោះការបង្កើតភស្តុតាងសម្រាប់ម៉ូដែលធំ ៗ ត្រូវបានបញ្ជាទិញជាប្រវត្តិសាស្ត្រយឺតពេកសម្រាប់បញ្ហា។ សម្រាប់ Llama 4 Maverick ដែលជាគំរូនៃអ្នកជំនាញចម្រុះដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 400 ពាន់លាន NVIDIA H100 GPU តែមួយបង្កើតភស្តុតាងនៅប្រហែល 110 សញ្ញាសម្ងាត់ក្នុងមួយវិនាទីដែលមានទំហំភស្តុតាងប្រហែល 19 MB ក្នុងមួយសំណើ 1,024-token ដោយប្រើ 4-bit quantgerized weights and intetic

ល្បឿននោះមកក្នុងតម្លៃមួយ៖ ការបង្កើតភស្តុតាងត្រូវចំណាយពេលប្រហែល 70 ទៅ 95 ដងនៃពេលវេលា GPU នៃការដំណើរការគំរូដោយខ្លួនវាផ្ទាល់នៅលើ vLLM ដែលជាបណ្ណាល័យប្រភពបើកចំហដែលប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយ។ មានតំលៃថ្លៃ - ប៉ុន្តែជាលើកដំបូងនៅក្នុងលំដាប់នៃរ៉ិចទ័រដូចគ្នាទៅនឹងអ្វីដែលត្រូវបានបង្ហាញ ហើយយោងទៅតាម Anthropic លឿនជាងប្រព័ន្ធប្រភពបើកចំហមុនៗ ដែលយឺតយ៉ាវតាមលំដាប់នៃរ៉ិចទ័រ។

Claude បានសាងសង់វា ហើយ Lean ធ្វើសវនកម្មការទាមទារ

មានរឿងទីពីរបត់នៅខាងក្នុងទីមួយ។ យោងតាមការបង្ហោះ លោក Claude ខ្លួនឯងបានផលិតភាពប្រសើរឡើងនៅលើ zkSNARKs សម្រាប់ការសន្និដ្ឋាន ដោយស្វែងរកវិធីថ្មីដើម្បីអនុវត្តឧបករណ៍ទំនើបបំផុតពីការគ្រីបគ្រីប និងអក្សរសិល្ប៍សុវត្ថិភាព ខណៈពេលដែលពឹងផ្អែកលើគោលការណ៍រចនាដែលបានបង្កើតឡើងយ៉ាងល្អសម្រាប់ប្រព័ន្ធភ័ស្តុតាងគ្រីបគ្រីប។

Anthropic មានភាពច្បាស់លាស់អំពីហានិភ័យដែលមកជាមួយលំហូរការងារនោះ៖ Claude គឺល្អក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព ប៉ុន្តែជារឿយៗធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលពិបាកក្នុងការវាយតម្លៃ ជាពិសេសនៅក្នុងប្រព័ន្ធស្មុគស្មាញធំៗ។ វិធានការប្រឆាំងគឺជាការផ្ទៀងផ្ទាត់ជាផ្លូវការ។ ក្រុមហ៊ុនផ្តល់សេចក្តីថ្លែងការណ៍ដែលអាចធ្វើសវនកម្មកម្រិតកំពូលជាភាសា Lean ដែលជាភាសាផ្ទៀងផ្ទាត់ផ្លូវការសម្រាប់ការធានាសុវត្ថិភាពដែលបានអះអាង — គណិតវិទ្យាដែលត្រួតពិនិត្យដោយម៉ាស៊ីនឈររវាងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដ៏ឆ្លាតវៃរបស់ AI និងអ្នកប្រើប្រាស់ដែលត្រូវជឿជាក់លើពួកគេ។

ជង់ពេញលេញកំពុងត្រូវបានចេញផ្សាយក្រោមអាជ្ញាប័ណ្ណ Apache 2.0៖ ប្រកាសប្លក់ របាយការណ៍បច្ចេកទេសដែលពន្យល់លម្អិតអំពីប្រព័ន្ធ ការពិពណ៌នាអំពីពិធីការ កូដដែលអាចប្រតិបត្តិបាន រួមទាំងអ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ និងអ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ពីរ — កម្មវិធីផ្ទៀងផ្ទាត់រហ័សនៅក្នុង C++ និងអ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ត្រឹមត្រូវនៅក្នុង Lean — បូកនឹងភស្តុតាង Lean ដោយខ្លួនឯង និងអ្នកមើលឃើញអន្តរកម្មដើម្បីជួយដល់សវនកម្ម។

ពីការអនុលោមតាមសន្ធិសញ្ញា AI Pacing

គំនូរព្រាងអនាធិបតេយ្យប្រើករណីដែលមានចាប់ពីទម្លាប់រហូតដល់ភូមិសាស្ត្រនយោបាយ។ អ្នកវាយតម្លៃឯករាជ្យដែលសាកល្បងម៉ូដែល AI មុននិងក្រោយការចេញផ្សាយត្រូវដឹងថាគំរូដែលពួកគេកំពុងវាយតម្លៃគឺជាគំរូដែលកំពុងត្រូវបានបម្រើ។ អតិថិជនដែលចូលប្រើគំរូតាមរយៈសេវាកម្មនាំផ្លូវភាគីទីបី ចង់បានការធានាថា សញ្ញាសម្ងាត់បានមកពីគំរូដែលពួកគេបានបង់។ ហើយនៅក្នុងសេណារីយ៉ូសុវត្ថិភាព អ្នកវាយប្រហារតាមអ៊ីនធឺណិតដែលកែប្រែស្ទ្រីមសញ្ញាសម្ងាត់ខណៈពេលដែលការក្លែងធ្វើជាគំរូដែលបានផ្តល់ឱ្យអាចរកឃើញតាមរបៀបដែលការត្រួតពិនិត្យលទ្ធផលតែមួយមិនអាចសម្រេចបាន។

កម្មវិធីដែលមានមហិច្ឆតាបំផុតដែលមានឈ្មោះក្នុងប្រកាសគឺការផ្ទៀងផ្ទាត់ការអនុលោមតាមលក្ខខណ្ឌតម្រូវនៃ AI - ថ្នាក់ដែលកំពុងលេចឡើងនៃកិច្ចព្រមព្រៀង ស្ម័គ្រចិត្ត និងរដ្ឋាភិបាល ដែលការប៉ុនប៉ងដើម្បីគ្រប់គ្រងថាតើសមត្ថភាពព្រំដែនលឿនប៉ុនណា។ សព្វ​ថ្ងៃ​នេះ ការ​ប្ដេជ្ញា​ចិត្ត​បែប​នេះ​ស្ថិត​នៅ​លើ​ការ​ទុក​ចិត្ត​និង​ការ​ធ្វើ​ឯកសារ។ ភ័ស្តុតាងនៃការសរសេរកូដសម្ងាត់នៃការសន្និដ្ឋានផ្តល់នូវអ្វីដែលកាន់តែជិតទៅនឹងការត្រួតពិនិត្យ៖ វិធីដើម្បីបង្ហាញជាជាងការអះអាង គំរូមួយណាកំពុងបម្រើបន្ទុកការងារដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

អ្នកស្រាវជ្រាវច្បាស់ណាស់ថា នេះគឺជាវឌ្ឍនភាពកម្រិតមធ្យម មិនមែនជារបៀបវារៈនៃការស្រាវជ្រាវដែលបានបញ្ចប់នោះទេ ហើយពួកគេកំពុងបោះពុម្ពផ្សាយជាមួយនឹងគោលដៅដែលបានចែងថា អ្នកផ្សេងទៀតទទួលយកការងារនេះ ហើយកែលម្អវា។ ស៊ុមនោះគឺជាសញ្ញាដោយខ្លួនវាផ្ទាល់៖ ការសន្និដ្ឋានដែលអាចបញ្ជាក់បានបានផ្លាស់ប្តូរពីការពិសោធគំនិតក្នុងសិក្ខាសាលា cryptography ទៅជាបញ្ហាវិស្វកម្ម ដែលមន្ទីរពិសោធន៍ព្រំដែនឥឡូវនេះកំពុងប្រកួតប្រជែងដោយបើកចំហដើម្បីធ្វើឱ្យតម្លៃថោកគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីដាក់ពង្រាយ។

---

ស្នាក់នៅមុន AI

ទទួលបានព័ត៌មាន AI ការវិភាគ និងរបកគំហើញចុងក្រោយបំផុត — ទាំងអស់នៅកន្លែងតែមួយ។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →