John Hoopes 📍 Założyciel, Astral Tożsamość, Czas, Działanie, Lokalizacja „Jeśli spojrzę na mój telefon i wrócę do ostatnich 10 aplikacji, z których korzystałem, połowa z nich jest oparta na lokalizacji” – powiedział John Hoopes (KB0) w rozmowie z Kernel. W łańcuchu bloków lokalizacja jest w dużej mierze pomijana, a jej zaniedbanie stanowi fundamentalne ograniczenie. Systemy Proof of Location (PoL) oferują podpisane, strukturalne roszczenia, które opisują miejsce, czas i tożsamość. Zespoły takie jak Flashbots badają „zachęty do współlokalizacji” i „geograficzną decentralizację” w nowej erze badań nad kryptosystemami, a obszerne badania nad rolą lokalizacji w kryptowalutach trwają od dawna. @AstralProtocol stosuje różne strategie dowodów lokalizacji – systemy oparte na sieci, takie jak FOAM, podejścia bliskiego zasięgu z wykorzystaniem chipów NFC lub Bluetooth, strategie społeczne poprzez potwierdzenie przez rówieśników oraz weryfikację opartą na autorytecie, taką jak rejestracja na wydarzeniach – co pozwala ich dowodom lokalizacji zyskać trwałość. Proszę cieszyć się tą sesją z @johnx25bd na temat „lokalizacji” oraz kontekstów związanych z kryptowalutami, w których dokładnie możemy znaleźć znaczenie.

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, dlaczego refren piosenki jest tak zapadający w pamięć? @InferenceActive (KB5) i @jakub_smekal (KB7) to obaj doktorzy z Uniwersytetu Stanforda, którzy poszukują w piosenkach uniwersalnych zasad uczenia się. Daniel studiował ekologię i ewolucję, a Jakub obecnie bada AI, fizykę i neurobiologię. Spotkali się w Kernel i wspólnie napisali dwa artykuły badające „Aktywną Inferencję”, dyscyplinę skoncentrowaną na zjednoczonym badaniu tego, jak „otrzymywanie bodźców sensorycznych poprzez działanie” i „aktualizowanie swojego wewnętrznego modelu świata” można zrozumieć jednocześnie. Rozkładają matematykę stojącą za 'znajomym zaskoczeniem'. Przechodzą między aktywną inferencją, zasadą wolnej energii, kwantyfikowaniem niepewności w modelach głębokiego uczenia oraz ideą 'deschool' Iwana Illicha. Mamy nadzieję, że spodoba Ci się aktywna, ciągła historia dwóch utalentowanych badaczy i ich pracy. 00:01:00 - Wprowadzenia i tła 00:02:00 - Jak Daniel i Jakub spotkali się przez DeSci 00:03:00 - Praca Daniela nad ekosystemami epistemicznymi i strukturami zachęt 00:04:00 - Definiowanie „Aktywnej inferencji” 00:05:00 - Jakub dodaje wyjaśnienie ramy inferencji Bayesa 00:06:00 - Zasada wolnej energii i minimalizowanie zaskoczenia 00:07:00 - Szczegóły techniczne: przybliżenie gradientu i granice dowodowe 00:09:00 - Zastosowanie aktywnej inferencji w blockchainie i systemach komunikacyjnych 00:11:00 - Aktywna Blockference i modelowanie oparte na agentach 00:13:00 - Kontekst DeSchool i połączenie z Kernel 00:15:00 - Pochodzenie pracy GNN (Generalized Notation) i luka między prozą a kodem 00:18:00 - Założenie Instytutu Aktywnej Inferencji 00:20:00 - Aktywna inferencja zastosowana do muzyki/sztuki i "znajome zaskoczenie" 00:22:00 - Oczekiwania kulturowe i filtrowanie uwagi w muzyce 00:24:00 - Kwantyfikowanie muzycznego zaskoczenia i dynamika bazy fanów 00:26:00 - „Problem ciemnego pokoju” i zachowanie poszukujące nowości 00:28:00 - Badania doktoranckie Jakuba nad głębokim uczeniem 00:31:00 - Wyzwania kalibracji modeli i kwantyfikacji niepewności 00:33:00 - Ciągłe zaangażowanie Daniela w Kernel/DeSchool i skupienie na społeczności 00:34:00 - Wizja DeSchool i filozofia edukacyjna 00:36:00 - Zakończenie myśli