John Hoopes 📍 Gründer, Astral Identität, Zeit, Aktion, Standort „Wenn ich auf mein Handy schaue und dann auf die letzten 10 Apps, die ich verwendet habe, sind die Hälfte davon standortbasiert“, sagte John Hoopes (KB0) zu Kernel. On-Chain wird der Standort weitgehend nicht berücksichtigt, und ihn zu vernachlässigen stellt eine grundlegende Einschränkung dar. Proof of Location (PoL) Systeme bieten signierte, strukturierte Ansprüche, die Ort, Zeit und Identität beschreiben. Teams wie Flashbots erkunden ‚Ko-Standortanreize‘ und ‚geografische Dezentralisierung‘ für die nächste Ära der Forschung in Kryptosystemen, und umfangreiche Forschungen zur Rolle von Standorten in Krypto laufen schon lange. @AstralProtocol verwendet verschiedene Standortnachweisstrategien – netzwerkbasierte Systeme wie FOAM, Nahfeldansätze mit NFC-Chips oder Bluetooth, soziale Strategien durch Peer-Bestätigung und autoritätsbasierte Verifizierung wie Event-Check-ins – wodurch ihre Standortnachweise an Haltbarkeit gewinnen. Bitte genießen Sie diese Sitzung mit @johnx25bd über ‚Standort‘ und die krypto-nativen Kontexte, in denen wir genau Bedeutung finden könnten.

Hast du dich jemals gefragt, warum der Refrain eines Liedes so einprägsam ist? @InferenceActive (KB5) & @jakub_smekal (KB7) sind beide Stanford-PhDs, die in Liedern nach den universellen Prinzipien des Lernens suchen. Daniel hat Ökologie und Evolution studiert, und Jakub studiert derzeit KI, Physik und Neurowissenschaften. Sie trafen sich in Kernel und schrieben gemeinsam zwei Arbeiten, die sich mit ‚Aktiver Inferenz‘ befassen, einer Disziplin, die sich auf das einheitliche Studium konzentriert, wie ‚sensorische Eingaben durch Handlungen zu empfangen‘ und ‚dein internes Modell der Welt zu aktualisieren‘ gleichzeitig verstanden werden kann. Sie zerlegen die Mathematik hinter 'vertrauter Überraschung'. Sie pendeln zwischen aktiver Inferenz, dem Prinzip der freien Energie, der Quantifizierung von Unsicherheit in Deep-Learning-Modellen und Ivan Illichs Idee des ‚Deschooling‘. Wir hoffen, dass du die aktive, fortlaufende Geschichte von zwei talentierten Forschern und ihrer Arbeit genießt. 00:01:00 - Einführungen und Hintergründe 00:02:00 - Wie Daniel und Jakub durch DeSci zusammentrafen 00:03:00 - Daniels Arbeit zu epistemischen Ökosystemen und Anreizstrukturen 00:04:00 - Definition von „Aktiver Inferenz“ 00:05:00 - Jakub fügt eine Erklärung des Bayesian-Inferenzrahmens hinzu 00:06:00 - Prinzip der freien Energie und Minimierung von Überraschungen 00:07:00 - Technische Details: Gradientennäherung und Evidenzgrenzen 00:09:00 - Anwendung aktiver Inferenz auf Blockchain- und Kommunikationssysteme 00:11:00 - Aktive Blockferenz und agentenbasierte Modellierung 00:13:00 - DeSchool-Kontext und Kernel-Verbindung 00:15:00 - Ursprünge der GNN (Generalized Notation)-Arbeit und die Kluft zwischen Prosa und Code 00:18:00 - Gründung des Active Inference Institute 00:20:00 - Aktive Inferenz angewendet auf Musik/Kunst und "vertraute Überraschung" 00:22:00 - Kulturelle Erwartungen und Aufmerksamkeitsfilterung in der Musik 00:24:00 - Quantifizierung musikalischer Überraschung und Dynamik der Fangemeinde 00:26:00 - Das "dunkle Zimmer Problem" und neuheitssuchendes Verhalten 00:28:00 - Jakubs PhD-Forschung zu Deep Learning 00:31:00 - Herausforderungen bei der Modellkalibrierung und Quantifizierung von Unsicherheit 00:33:00 - Daniels fortlaufendes Engagement in Kernel/DeSchool und Fokus auf die Gemeinschaft 00:34:00 - Die Vision von DeSchool und die Bildungsphilosophie 00:36:00 - Abschließende Gedanken