MemGovern: Cách Các Trình Code AI Học Tốt Hơn Qua Quản Trị Phù Hợp Với Con Người

Một sự thay đổi thú vị trong phát triển AI—các trình code ngày càng thông minh hơn nhờ học hỏi từ trải nghiệm của con người được quản lý. Phương pháp MemGovern gợi ý rằng khi các trình này hoạt động trong khung quản trị rõ ràng, chúng có thể hấp thụ các mẫu và thực hành tốt nhất một cách hiệu quả hơn.

Điều gì làm cho phương pháp này nổi bật? Thay vì để các trình code hoạt động tự do, quản trị có cấu trúc tạo ra các giới hạn giúp chúng xác định những gì thực sự hiệu quả. Nó tương tự như cách các nhà giao dịch học hỏi từ các quy tắc quản lý rủi ro hoặc cách các nhà phát triển cải thiện qua quy trình xem xét mã nguồn.

Cơ chế: các trình quan sát quá trình ra quyết định của con người dưới các giới hạn quản trị, trích xuất các mẫu ý nghĩa, và áp dụng những bài học đó để giải quyết vấn đề một cách thông minh hơn. Điều này có thể định hình lại cách chúng ta nghĩ về việc xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy—không chỉ qua các quy tắc cứng nhắc, mà còn qua sự phù hợp học được từ các quy trình làm việc thực tế của con người.

Ảnh hưởng đối với phát triển Web3 và blockchain là rất lớn: các hệ thống phi tập trung và tự động hóa hợp đồng thông minh có thể hưởng lợi từ các trình được huấn luyện theo cách này, đảm bảo chúng hoạt động dự đoán được ngay cả trong các tình huống mới.