Vitalik เผยความคืบหน้าล่าสุดของ LLM พร้อมไฮไลต์การขยายจุดตัดระหว่าง Ethereum และ AI ในวันที่ 28 พฤษภาคม

ตามรายงานของ PANews เมื่อวันที่ 28 พฤษภาคม Vitalik Buterin ได้แชร์อัปเดตเกี่ยวกับการตั้งค่าโมเดลภาษาของตัวเองแบบอัตโนมัติ (LLM) โดยเน้นย้ำถึงความเชื่อมโยงที่เพิ่มขึ้นระหว่างโครงสร้างพื้นฐานของ Ethereum และปัญญาประดิษฐ์ เขาระบุว่าเวอร์ชันที่ถูกควอนไทซ์ขนาด 2-bit ของ Deepseek V4 ใช้หน่วยความจำ 90GB ภายในราว 35 โทเคนต่อวินาทีบนฮาร์ดแวร์ของ Apple แต่ได้เพียง 7 โทเคนต่อวินาทีบน AMD พร้อมย้ำว่าการรองรับหลายผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เป็นกุญแจสำคัญในการแยกความแตกต่างระหว่าง “decentralized AI” กับ “CROPS AI” ในทำนองเดียวกัน โมเดล Leanstral ของ Mistral ซึ่งเน้นการเขียนโค้ดแบบ Lean ก็รันได้ในหน่วยความจำ 70GB และมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 1T

Vitalik ได้ขยายถึงบทบาทของการพิสูจน์ความถูกต้องอย่างเป็นทางการในการยกระดับความปลอดภัยของโค้ด โดยเสนอว่า “การพิสูจน์ความถูกต้องอย่างเป็นทางการ” ที่ช่วยโดย AI ช่วยให้ทำ proof ความปลอดภัยแบบ “end-to-end” ได้ซึ่งใช้ได้กับ STARKs อัลกอริทึมฉันทามติ และส่วนประกอบของ EVM เขายังชี้ให้เห็นว่า blockchain และ ZK-SNARKs มอบความสามารถในการตรวจสอบได้แบบเปิดและการปรับขนาดด้านความเป็นส่วนตัว ในขณะที่ AI ที่ผสานกับการพิสูจน์ความถูกต้องอย่างเป็นทางการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโค้ด พร้อมทั้งคืนความแม่นยำ และก่อให้เกิดสแต็กเทคโนโลยีที่เสริมกัน