Webtagr - Sumário de Notícias de Tecnologia

Chatbots de IA e solidão: uma faca de dois gumes

2025-03-25

Dois novos estudos revelam um lado negro potencial do uso intenso de chatbots de IA: aumento da solidão e dependência emocional, particularmente entre usuários frequentes. Os pesquisadores descobriram que indivíduos solitários são mais propensos a buscar laços emocionais com a IA, refletindo pesquisas anteriores sobre mídia social. Embora os chatbots de IA possam oferecer suporte emocional, as plataformas devem priorizar o bem-estar do usuário, prevenindo o uso excessivo e a exploração emocional, e implementando medidas para identificar e intervir em padrões de uso não saudáveis. Os legisladores também devem abordar essa questão emergente, desenvolvendo regulamentos apropriados.

(www.platformer.news)

IA

Método de Newton recebe atualização moderna: Algoritmo de otimização mais rápido e abrangente

2025-03-25

Há mais de 300 anos, Isaac Newton desenvolveu um algoritmo para encontrar os valores mínimos de funções. Agora, Amir Ali Ahmadi da Universidade de Princeton e seus alunos melhoraram esse algoritmo para lidar eficientemente com uma classe mais ampla de funções. Essa inovação utiliza derivadas de ordem superior e transforma habilmente a expansão de Taylor em uma forma convexa de soma de quadrados, alcançando uma convergência mais rápida do que o método tradicional de descida do gradiente. Embora atualmente seja computacionalmente caro, avanços futuros na computação podem permitir que esse algoritmo supere a descida do gradiente em áreas como aprendizado de máquina, tornando-se uma ferramenta poderosa para problemas de otimização.

(www.quantamagazine.org)

IA algoritmo de otimização método de Newton

Grupo Ant reduz custos de treinamento de IA em 20% usando chips chineses

2025-03-25

O Grupo Ant, apoiado por Jack Ma, desenvolveu técnicas de treinamento de modelos de IA usando semicondutores produzidos na China, de empresas como Alibaba e Huawei, obtendo reduções de custos de 20%. Embora ainda utilize chips da Nvidia, o Ant agora depende principalmente de alternativas da AMD e chips chineses para seus modelos mais recentes, com resultados semelhantes aos do chip H800 da Nvidia. Isso destaca os esforços da China para reduzir a dependência de chips de alto desempenho da Nvidia. Os novos modelos de linguagem da Ant, Ling-Plus e Ling-Lite, superaram até mesmo o modelo Llama da Meta em alguns benchmarks. Esses modelos, destinados a aplicações em saúde e finanças, representam um avanço significativo no desenvolvimento de IA de baixo custo na China.

(au.finance.yahoo.com)

IA treinamento de modelos de IA chips chineses

ARC-AGI-2: O benchmark de AGI mais fácil para humanos, mais difícil para IA

2025-03-24

A competição ARC Prize 2025 está de volta com o ARC-AGI-2, um benchmark de AGI significativamente mais difícil para IA, mas que permanece relativamente fácil para humanos. Ao focar em tarefas simples para humanos, mas difíceis para IA, o ARC-AGI-2 destaca lacunas de capacidade que não são resolvidas simplesmente pela ampliação de modelos existentes. Com um prêmio de US$ 1 milhão, a competição incentiva a inovação de código aberto para sistemas de IA eficientes e gerais, com o objetivo de preencher a lacuna entre humanos e IA e atingir a verdadeira AGI.

(arcprize.org)

IA

Qwen2.5-VL-32B: Modelo de linguagem visual de 32 bilhões de parâmetros mais alinhado com preferências humanas

2025-03-24

Após o grande sucesso da série de modelos Qwen2.5-VL, lançamos o novo modelo de linguagem visual de 32 bilhões de parâmetros, Qwen2.5-VL-32B-Instruct, de código aberto. Este modelo apresenta melhorias significativas em raciocínio matemático, compreensão de imagem de grão fino e alinhamento com preferências humanas. Os testes de referência mostram sua superioridade sobre modelos comparáveis em tarefas multimodais (como MMMU, MMMU-Pro e MathVista), superando até mesmo o modelo Qwen2-VL-72B-Instruct, de 72 bilhões de parâmetros. Também alcança desempenho de ponta em capacidades de texto puro em sua escala.

(qwenlm.github.io)

IA modelo de linguagem visual

AMD Apresenta Instella: Família de Modelos de Linguagem Abertos com 3 Bilhões de Parâmetros

2025-03-24

A AMD anunciou a Instella, uma família de modelos de linguagem de ponta totalmente abertos, com 3 bilhões de parâmetros, treinados do zero em GPUs AMD Instinct™ MI300X. Os modelos Instella superam os modelos totalmente abertos existentes de tamanho semelhante e alcançam desempenho competitivo em comparação com modelos de peso aberto de última geração, como Llama-3.2-3B. A AMD está disponibilizando em código aberto todos os artefatos do modelo, incluindo pesos, configurações de treinamento, conjuntos de dados e código, para promover a colaboração e a inovação na comunidade de IA. Os modelos utilizam técnicas de treinamento eficientes e um pipeline de treinamento de múltiplas etapas.

(rocm.blogs.amd.com)

IA

GPT-4o mini TTS: Conversão de texto em fala simplificada

2025-03-24

Esta ferramenta usa a API GPT-4o mini TTS da OpenAI para converter texto em fala natural. São três etapas simples: insira seu texto, personalize as configurações (seis vozes e velocidade ajustável) e gere áudio de alta qualidade. O áudio é transmitido diretamente para o seu navegador, sem ser armazenado em nossos servidores. Experimente diferentes vozes e velocidades para encontrar a combinação perfeita para seu conteúdo!

(hitts.cc)

IA síntese de voz com IA

CUDA com 18 anos: O Segredo da Nvidia e a Dominação da IA

2025-03-24

A plataforma CUDA da Nvidia completa 18 anos. Muito mais do que uma linguagem de programação ou API, é o núcleo do ecossistema de software da Nvidia, impulsionando inúmeras tarefas de computação "facilmente paralelizáveis", de IA a mineração de criptomoedas. O sucesso da CUDA advém do investimento consistente de longo prazo da Nvidia e de atualizações constantes, um contraste gritante com concorrentes como a AMD. O sucesso do AlexNet destacou a influência inicial da CUDA no aprendizado profundo, e hoje, ela é o padrão de fato em IA, formando uma forte proteção competitiva para a Nvidia.

(thechipletter.substack.com)

IA

beeFormer: Superando a Lacuna entre Similaridade Semântica e Interação em Sistemas de Recomendação

2025-03-24

O projeto beeFormer apresenta uma nova abordagem para sistemas de recomendação, projetada para resolver o problema de inicialização a frio. Ele utiliza modelos de linguagem para aprender padrões de comportamento do usuário a partir de dados de interação e transferir esse conhecimento para itens não vistos. Ao contrário do filtro baseado em conteúdo tradicional, que depende de atributos de itens, o beeFormer aprende padrões de interação do usuário para recomendar melhor itens alinhados com os interesses do usuário, mesmo sem dados de interação anteriores. Experimentos demonstram melhorias significativas de desempenho. O projeto fornece etapas de treinamento detalhadas e modelos pré-treinados, suportando conjuntos de dados como MovieLens, GoodBooks e Amazon Books.

(github.com)

IA Inicialização a Frio Modelos de Linguagem

LangManus: Framework de Automação de IA de código aberto para colaboração multi-agente

2025-03-23

LangManus é um framework de automação de IA de código aberto e impulsionado pela comunidade que integra modelos de linguagem com ferramentas para pesquisa na web, rastreamento e execução de código Python. Desenvolvido por ex-colegas em seu tempo livre, este projeto visa explorar os campos de multi-agente e pesquisa profunda, participando do leaderboard GAIA. LangManus emprega um sistema hierárquico multi-agente com papéis como Coordenador, Planejador, Supervisor, Pesquisador, Codificador, Navegador e Relator, suportando várias integrações de LLM, incluindo modelos compatíveis com Qwen e OpenAI. O projeto é de código aberto sob a licença MIT e dá as boas-vindas às contribuições da comunidade.

(github.com)

IA automação de IA sistema multi-agente

Crosscoder Aprimorado Desvenda Segredos do Fine-tuning de LLMs

2025-03-23

Pesquisadores introduzem um novo método, o 'crosscoder vinculado', para comparar os modelos base e de bate-papo ajustados de grandes modelos de linguagem (LLMs). Diferentemente dos crosscoders tradicionais, o crosscoder vinculado permite que os mesmos fatores latentes disparem em momentos diferentes para os modelos base e de bate-papo, levando a uma identificação mais eficaz de recursos novos no modelo de bate-papo. Experimentos demonstram que essa abordagem fornece explicações mais claras de como o comportamento de bate-papo surge das capacidades do modelo base e produz latentes mais monosemânticos. Esta pesquisa oferece novas perspectivas sobre o processo de ajuste fino de LLMs e orienta as melhorias futuras do modelo.

(www.lesswrong.com)

IA ajuste fino do modelo

Verificação Formal de Modelos de ML em Lean 4

2025-03-23

O projeto `formal_verif_ml` fornece uma estrutura Lean 4 para verificação formal de propriedades (robusto, imparcialidade, interpretabilidade) de modelos de aprendizado de máquina. Inclui uma biblioteca Lean, tradutor de modelos, interface web e pipeline CI/CD, suportando vários tipos de modelos. Um portal web interativo permite que os usuários carreguem modelos, vejam o código Lean gerado, acionem a compilação de provas e visualizem a arquitetura do modelo.

(github.com)

IA

A Computação Vence: O Novo Paradigma no Desenvolvimento de IA

2025-03-23

Este artigo explora uma nova tendência no desenvolvimento de IA: a supremacia da computação. O autor usa experiências pessoais e analogias para ilustrar que sistemas de IA superengenheirados são como plantas meticulosamente cuidadas que lutam para se adaptar a ambientes em mudança, enquanto sistemas de IA baseados em computação em larga escala, como plantas que crescem naturalmente, podem aprender e se adaptar autonomamente. Ao comparar abordagens baseadas em regras, com computação limitada e em larga escala para a construção de sistemas de automação de atendimento ao cliente, o autor demonstra a superioridade da solução em larga escala. A ascensão do Aprendizado por Reforço (RL) confirma ainda mais essa tendência, pois explora várias soluções por meio de computação massiva, obtendo resultados que superam o projeto humano. No futuro, o papel dos engenheiros de IA mudará de criar algoritmos perfeitos para construir sistemas que podem usar recursos computacionais massivos de forma eficaz.

(ankitmaloo.com)

IA Computação

Modelos de embriões programáveis criados usando CRISPR

2025-03-23

Cientistas da UC Santa Cruz criaram modelos celulares de embriões sem usar embriões reais, imitando os primeiros dias após a fertilização. Usando edição genética baseada em CRISPR, eles induziram células-tronco de camundongos a se auto-organizarem em estruturas chamadas embrioides, replicando estágios-chave do desenvolvimento embrionário precoce. Isso permite o estudo da função gênica no desenvolvimento precoce e os mecanismos de distúrbios do desenvolvimento. Publicado na Cell Stem Cell, esta pesquisa oferece uma nova maneira de entender a infertilidade humana e melhorar os tratamentos de fertilidade.

(news.ucsc.edu)

IA Desenvolvimento embrionário

Notívagos e Depressão: A Atenção Plena Pode Ser a Chave

2025-03-23

Um estudo com adultos jovens revela uma forte ligação entre cronotipos vespertinos (notívagos) e maiores taxas de sintomas depressivos. Os pesquisadores investigaram a atenção plena, a ruminação, o consumo de álcool e a qualidade do sono como possíveis mediadores. Os resultados mostram que esses fatores mediam significativamente a relação, com 'agir com consciência' — um aspecto da atenção plena — oferecendo efeitos protetores particulares contra a depressão. Esta pesquisa sugere novas estratégias de intervenção para melhorar a saúde mental de adultos jovens.

(journals.plos.org)

IA Depressão Cronotipo Atenção Plena

LLMs revolucionam sistemas de recomendação e pesquisa: Uma pesquisa abrangente

2025-03-23

Este artigo analisa pesquisas recentes que aplicam Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) a sistemas de recomendação e mecanismos de pesquisa. Os estudos exploram várias abordagens, incluindo arquiteturas de modelos aumentadas por LLM (por exemplo, Semantic IDs do YouTube e M3CSR do Kuaishou), uso de LLMs para geração e análise de dados (por exemplo, Melhoria da Qualidade de Recomendação do Bing e Correspondência Ruim Esperada do Indeed) e adoção de metodologias de treinamento de LLM (por exemplo, leis de dimensionamento, aprendizado por transferência e destilação de conhecimento). Além disso, a pesquisa se concentra em arquiteturas unificadas para sistemas de recomendação e mecanismos de pesquisa, como 360Brew do LinkedIn e UniCoRn da Netflix, para melhorar a eficiência e o desempenho. No geral, esses estudos demonstram o potencial significativo dos LLMs em aprimorar sistemas de recomendação e mecanismos de pesquisa, produzindo resultados substanciais no mundo real.

(eugeneyan.com)

IA Mecanismos de Pesquisa

Impacto Econômico da IA: Automação da Mão de Obra, e não apenas P&D?

2025-03-22

Uma visão predominante afirma que o principal impacto econômico da IA será por meio da automação de P&D. Este artigo contesta essa noção, argumentando que o valor econômico de P&D é superestimado, contribuindo muito menos para o crescimento da produtividade do que se acredita comumente. Os autores argumentam que o valor econômico da IA decorrerá principalmente da automação generalizada da mão de obra, levando a aumentos significativos na produtividade e na produção, não apenas avanços em P&D. Embora a IA eventualmente automatize a P&D, isso provavelmente ocorrerá após uma automação mais ampla, uma vez que a IA possua as capacidades para lidar com uma gama mais ampla de tarefas.

(epoch.ai)

IA

As Seis Ondas da Codificação Vibe e o Futuro da Programação

2025-03-22

Este artigo explora a evolução da codificação de IA, da codificação tradicional à conclusão de código, codificação baseada em bate-papo, agentes de codificação, clusters de agentes e, finalmente, frotas de agentes. O autor prevê que os agentes de codificação aumentarão dramaticamente a eficiência do desenvolvimento, mas também trarão custos elevados. O papel futuro dos programadores mudará para gerenciar e coordenar agentes de IA. O artigo destaca que programadores mais jovens estão adotando a IA mais prontamente do que os desenvolvedores seniores, remodelando a estrutura de talentos da indústria de desenvolvimento de software. O autor conclui que aprender a usar agentes de codificação de forma eficaz é crucial para o sucesso futuro no campo.

(sourcegraph.com)

IA agentes de codificação

Padronizando Preferências de IA: Abordando Preocupações com Direitos Autorais em Dados de Treinamento de IA

2025-03-22

Para abordar as preocupações com direitos autorais decorrentes do uso de conteúdo da internet para treinamento de modelos de IA, o recém-formado Grupo de Trabalho de Preferências de IA (AIPREF) da IETF está trabalhando para padronizar blocos de construção para expressar preferências sobre como o conteúdo é coletado e processado. Atualmente, os fornecedores de IA usam uma variedade confusa de sinais não padronizados (como robots.txt) para orientar as decisões de rastreio e treinamento, levando à falta de confiança entre autores e editores de que suas preferências serão respeitadas. O AIPREF definirá um vocabulário comum para expressar as preferências de autores e editores, métodos para anexar esse vocabulário ao conteúdo da internet e um mecanismo padrão para conciliar múltiplas expressões de preferências. A primeira reunião do grupo de trabalho será realizada durante a IETF 122 em Bangkok.

(www.ietf.org)

IA

Os Limites da Escalabilidade em IA: A Força Bruta Está Chegando ao Fim?

2025-03-22

Uma pesquisa com 475 pesquisadores de IA revela que simplesmente escalonar as abordagens atuais de IA provavelmente não levará à Inteligência Artificial Geral (AGI). Apesar de investimentos maciços em data centers por gigantes da tecnologia, os retornos decrescentes são evidentes. O último modelo GPT da OpenAI mostra melhorias limitadas, enquanto a DeepSeek demonstra desempenho de IA comparável a uma fração do custo e consumo de energia. Isso sugere que métodos mais baratos e eficientes, como o cálculo em tempo de teste da OpenAI e a abordagem de 'mistura de especialistas' da DeepSeek, são o futuro. No entanto, grandes empresas ainda favorecem a escalabilidade por força bruta, deixando startups menores para explorar alternativas mais econômicas.

(futurism.com)

IA

Parceiro de IA: Experimento de Campo Mostra IA Generativa Remodelando o Trabalho em Equipe e a Expertise

2025-03-22

Um ensaio controlado randomizado na Procter & Gamble revela que a IA generativa aumenta significativamente a produtividade da equipe e a qualidade da solução. Indivíduos com IA tiveram desempenho tão bom quanto equipes sem IA, enquanto equipes com IA se destacaram, aumentando significativamente a probabilidade de soluções de primeira linha. A IA não apenas melhorou a eficiência, mas também aumentou as emoções positivas, superou os silos departamentais e permitiu que funcionários menos experientes alcançassem os níveis de desempenho de membros de equipe experientes. Esta pesquisa sugere que a IA não é apenas uma ferramenta de produtividade, mas um 'parceiro' capaz de remodelar o trabalho em equipe e as estruturas organizacionais.

(www.oneusefulthing.org)

IA Trabalho em equipe

Desvendando o R1-Zero: Alinhamento Eficiente de LLMs com o Framework Oat

2025-03-22

Pesquisadores lançaram um artigo, modelos e base de código revelando os mistérios do treinamento tipo R1-Zero. Eles desenvolveram o Oat, um framework de aprendizado por reforço LLM altamente modular e eficiente, e o utilizaram para treinar modelos tipo R1-Zero, como o Qwen2.5. O estudo descobriu que modelos base adequados e um algoritmo de aprendizado por reforço aprimorado (Dr. GRPO) são cruciais, evitando otimização tendenciosa de templates e conjuntos de perguntas incompatíveis. No final, eles alcançaram desempenho de ponta com apenas 27 horas de computação em 8 GPUs A100.

(github.com)

IA

Meta e OpenAI acusadas de usar banco de dados pirata para treinar modelos de IA

2025-03-22

Meta e OpenAI estão envolvidas em uma polêmica de direitos autorais após ser revelado que usaram o banco de dados de livros piratas Library Genesis (LibGen) para treinar seus modelos de IA. Para acelerar o treinamento de seu modelo Llama 3, o Meta contornou os processos de licenciamento caros e baixou diretamente milhões de livros e artigos científicos do LibGen. Essa ação levou a um processo judicial de autores, com documentos judiciais revelando que os funcionários do Meta reconheceram os riscos legais e tentaram encobrir suas ações. A OpenAI também admitiu o uso passado do LibGen, mas afirma que seus modelos mais recentes não dependem mais desse conjunto de dados. O incidente destaca os desafios éticos e legais em torno da origem dos dados de treinamento para modelos de IA e a proteção da propriedade intelectual.

(www.theatlantic.com)

IA pirataria de dados

FutureHouse: Construindo Cientistas de IA Semi-Autônomos

2025-03-22

A FutureHouse, uma organização sem fins lucrativos sediada em São Francisco, tem como missão automatizar a descoberta científica usando IA. Eles desenvolveram um conjunto de ferramentas com tema "corvo", incluindo ChemCrow para projetar reações químicas, WikiCrow para resumir informações de proteínas, ContraCrow para identificar contradições na literatura e a série PaperQA para consultas confiáveis de PDFs. A FutureHouse visa construir cientistas de IA semi-autônomos, que vão desde modelos preditivos até, eventualmente, robôs humanoides capazes de executar experimentos independentemente, acelerando, em última análise, a descoberta científica e abordando problemas como a dificuldade de resumir e a falta de confiabilidade da literatura biomédica. Os desafios incluem a construção de infraestrutura, o acesso a dados e a resolução de problemas de engenharia, mas os modelos de IA se destacam na geração de hipóteses e na elaboração de conclusões. A FutureHouse enfatiza a confiabilidade dos cientistas de IA e se dedica a resolver problemas por meio de análise de dados aprimorada e reprodutibilidade.

(www.asimov.press)

IA IA científica descoberta científica automatizada literatura biomédica

Hunyuan-T1 da Tencent: Redefinindo a Eficiência de Raciocínio com o Primeiro Modelo Ultragrande Impulsionado por Mamba

2025-03-22

A Tencent lançou o Hunyuan-T1, a mais recente adição à sua série de modelos grandes Hunyuan. Construído sobre o TurboS, o primeiro modelo grande híbrido Transformer-Mamba MoE em escala ultra-grande do mundo, o Hunyuan-T1 possui capacidades de raciocínio significativamente aprimoradas e melhor alinhamento com as preferências humanas após um extenso treinamento posterior. Em comparação com sua versão de pré-visualização, o Hunyuan-T1 mostra um aumento substancial no desempenho, dobrando sua velocidade de decodificação. Ele alcança resultados comparáveis ou ligeiramente melhores do que o R1 em vários benchmarks públicos e supera o R1 em avaliações humanas internas, particularmente em seguir instruções culturais e criativas, resumir texto e capacidades de agente. Este lançamento marca um avanço significativo no aproveitamento do aprendizado por reforço para otimização de pós-treinamento de modelos de linguagem grandes.

(tencent.github.io)

IA

IAs de Ferramentas vs. IAs Agentes: Um Jogo de Controle e Capacidade

2025-03-21

Este artigo questiona a eficácia de limitar a IA a tarefas puramente informacionais (IAs de Ferramentas) para mitigar riscos. O autor argumenta que essa abordagem é inviável porque as IAs Agentes, capazes de tomar ações, possuem vantagens econômicas e intelectuais. IAs Agentes se destacam na seleção de dados, otimização da aprendizagem, autodesign e utilização de recursos externos, levando a uma inteligência superior. Embora a aprendizagem por reforço não seja ideal para aprender coisas complexas do zero, é a melhor abordagem para controlar sistemas complexos – e o mundo está cheio deles, incluindo IAs. As IAs de Ferramentas serão, em última análise, substituídas pelas IAs Agentes porque estas últimas atendem melhor às demandas do mercado e às aplicações práticas.

(gwern.net)

IA Aprendizagem por Reforço

Jagged Flash Attention do Meta: Revolucionando o Desempenho de Sistemas de Recomendação

2025-03-21

O Meta apresenta o Jagged Flash Attention, uma inovação que transforma o desempenho e a escalabilidade de sistemas de recomendação em larga escala. Métodos tradicionais enfrentam dificuldades com recursos categóricos de comprimento variável (como o histórico de interação do usuário), exigindo preenchimento excessivo. O Jagged Flash Attention lida eficientemente com esses recursos usando tensores irregulares, eliminando a sobrecarga de preenchimento. Combinado com a biblioteca TorchRec, proporciona melhorias de desempenho de até 10 vezes no ambiente de produção do Meta e suporta o treinamento de modelos com mais de 3 trilhões de parâmetros. Essa inovação avança significativamente os sistemas de recomendação personalizados.

(www.shaped.ai)

IA Sistemas de Recomendação

Uso do ChatGPT associado ao aumento da solidão: Estudo da OpenAI e MIT

2025-03-21

Uma nova pesquisa da OpenAI e do MIT sugere que o aumento do uso de chatbots como o ChatGPT pode estar relacionado a maior solidão e menos interação social. Um estudo que acompanhou quase 1.000 usuários por um mês descobriu que aqueles que passavam mais tempo com o ChatGPT relataram maior dependência emocional e solidão. Embora poucos tenham usado o ChatGPT para apoio emocional, o estudo indicou que indivíduos predispostos à dependência emocional podem experimentar solidão exacerbada. Os pesquisadores enfatizam a necessidade de pesquisas adicionais sobre o impacto da IA no bem-estar humano e no design responsável de IA.

(finance.yahoo.com)

IA

PocketFlow: Uma nova estrutura para construção de sistemas de IA para empresas

2025-03-21

PocketFlow é uma estrutura LLM baseada em TypeScript que utiliza uma estrutura de gráfico direcionado aninhado. Isso divide tarefas complexas de IA em etapas de LLM reutilizáveis, permitindo ramificação e recursão para tomada de decisão semelhante a um agente. A estrutura é facilmente extensível, integrando vários LLMs e APIs sem wrappers especializados, e possui depuração de fluxo de trabalho visual e persistência de estado, acelerando a construção de sistemas de IA de nível empresarial.

(github.com)

IA IA empresarial

Provas de conhecimento zero explicadas: Um mergulho profundo no vídeo

2025-03-21

O autor lançou um vídeo explicando provas de conhecimento zero, um algoritmo complexo que surpreendentemente requer muito trabalho para ser explicado claramente. Embora o vídeo abranja vários aspectos e aplicações, ele reconhece a necessidade de recursos mais aprofundados para uma compreensão completa. O post detalha ainda mais a redução de problemas de satisfatibilidade para 3-coloração, discutindo as implicações para sistemas descentralizados como sistemas de votação e moeda sem confiança. Finalmente, ele introduz provas não interativas, mostrando como funções de hash criptográficas podem simular um beacon aleatório para criá-las, unificando efetivamente tópicos de vídeos recentes.

(vasekrozhon.wordpress.com)

IA provas de conhecimento zero

Category: IA