Bu Pazar Hong Kong'da, Lagrange, @awscloud ve @MetisL2 ile birlikte, Uygulamalı Yapay Zeka Zirvesi ile Konsensus haftasını başlattı; bu konferans yapay zekanın üretime taşınması için gerçekten neler gerektiğine odaklanıyor. Kurucular, inşaatçılar ve işletmeciler uygulamalı, dağıtım düzeyindeki zorluklarla mücadeleye odaklandı. Aşağıda 👇 etkinliğin öne çıkanları

Lagrange BD başkanı Brian Novell, etkinliği yapay zeka demoları ile gerçek dünya dağıtımı arasındaki boşluğu çerçeveleyerek açtı. Derin sahte ortadan kaldırma, yapay zeka destekli finansal kararlar, ajanların doğruluğu ve uyum gibi örneklerde, odak noktası, yapay zeka sistemleri düzenlenen, yüksek riskli ortamlarda çalıştığında doğrulanabilirliğin neden kritik hale geldiğiydi.

@awscloud ekibi, başlangıçların erken yapılardan üretime geçişine yardımcı olmaya odaklanan AWS Activate Programı hakkında bir güncelleme paylaştı. Program, ekiplere AWS'ye hızlı bir başlangıç imkanı sunuyor, 500$'dan $100,000'a kadar kredi erişimi ve gereksiz altyapı maliyetleri olmadan uygulamalı atölyeler sunuyor. Vurgu pratikliğini koruyordu: erken aşamalarda daha az engelleyici, daha net mimari kararlar ve daha hızlı gönderim yolları.

Hong Kong Fintech Derneği'nden Caroline York'un moderatörlüğünde yapılan açılış paneli, yapay zeka sistemlerinin canlı hale geldikten sonra izlenmesine odaklandı. Vivek Kolli @SentientAGI, Ram Kumar @OpenLedger ve Thiru @MetisL2, gerçek zamanlı sağlık sinyallerini, veri bütünlüğünü ve merkezi olmayan sistemlerin arızaları ve kötü niyetli davranışları merkezi denetim olmadan nasıl tespit ettiğini tartıştılar.

Tartışma, yapay zeka sistemlerinin kurumsal ve düzenlenmiş ortamlara geçişiyle veri kaynağı, yönetişim ve denetlenebilirlik üzerine kaydı. Tom Ngo @MetisL2, Danny Lim @PundiAI ve Sina Yamani @ActionModelAI, ekiplerin veri kökenlerini nasıl takip ettiğini, denetim izleri oluşturduğunu ve özellikle sistemlerin daha özerk hale gelmesiyle daha hızlı yapay zeka geliştirmeyi artan düzenleyici gereksinimlerle nasıl dengelediklerini ele aldı. Lagrange'ın kendi Brian Novell tarafından yönetiliyor.

Tom Ngo, merkezi yapay zekadaki güven boşluklarını @MetisL2– şeffaf olmayan uygulama, zayıf köken ve uyumsuz teşvikler – çözdü. Temel argüman: blok zinciri bir güven katmanı sağlar, ancak gerçek ilerleme sadece verileri zincire sabitlemek değil, model yürütülmesini kriptografik kanıtlarla doğrulamakla sağlanır.

Konuşma daha sonra yapay zekayı mevcut kurumsal iş akışlarına entegre etmenin neler gerektiğine döndü. Terence Chow @awscloud, Jan Gorzny @Zircuit ve Kye Gomez @swarms_corp deneylerin ötesine geçmek — eski sistemlerde, veri silolarında gezinmeyi ve süreçleri bozmadan iyileştirmek için ajanik yapay zekaya sahip olmaları tartıştı. Thiru @LazAINetwork tarafından yönetildi.