HEER_18

اعتدت أن أظن أن أفضل وكيل للذكاء الاصطناعي هو ببساطة من يحقق أذكى الصفقات.

لكنني لم أعد متأكدًا من ذلك.

كلما استكشفت الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة، أدركت أكثر أن الأداء لا يهم إلا إذا كان الناس يثقون فعليًا بالنظام الذي يقف وراءه. منح وكيل ذكاء اصطناعي وصولًا إلى محفظتك ليس قرارًا بسيطًا. حتى لو كان أداؤه جيدًا، فسأتردد إن لم أستطع أن أفهم بوضوح ما الذي يُسمح له بفعله.

لهذا السبب تحديدًا كنت أبحث في <@NewtonProtocol > و$NEWT . ما لفت انتباهي لم يكن تسويقًا لامعًا، بل فكرة جعل صلاحيات التفويض والأذونات أكثر شفافية. إذا كان من المقرر أن تتولى وكلاء الذكاء الاصطناعي التعامل مع أصول حقيقية في المستقبل، فأعتقد أن المستخدمين سيهتمون بالأمان والمساءلة بقدر اهتمامهم بالعوائد.

لقد ارتكبت أخطاء كافية في عالم العملات المشفرة لأعرف أن مطاردة الأداء وحده قد تكون مكلفة. في هذه الأيام، أقضي وقتًا أكثر في السؤال عن كيفية حماية النظام للمستخدمين بدلًا من السؤال فقط عن مقدار ما يمكن أن يدرّه.

ربما هنا يبدأ نوع المنافسة الحقيقي القادم—ليس مع أكثر ذكاءً في الذكاء الاصطناعي، بل مع من يشعر الناس بالراحة وهم يثقون به.

ما الذي يهمك أكثر عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة: أداء أعلى أم ثقة أقوى؟
<@NewtonProtocol > <$NEWT > <#Newt >

<>

ما الأهم بالنسبة للذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة؟

لا أعتقد أن مستقبل تداول الذكاء الاصطناعي سيُحسم بواسطة من يحقق أكبر الأرباح.

أعتقد أنه سيتحدد بواسطة من يثق به الناس فعلاً.

خلال العام الماضي، اختبرتُ أدوات تداول مختلفة وقضيتُ وقتًا أكبر في استكشاف الذكاء الاصطناعي في عالم العملات الرقمية. كانت هناك نقطة واحدة تُقلقني باستمرار: معظم النقاشات تركز على العوائد، لكن قلة قليلة تتحدث عما يحدث عندما يحصل الذكاء الاصطناعي على وصول إلى محفظتك.

غيّر ذلك الطريقة التي أنظر بها إلى الأتمتة.

يعني وجود استراتيجية مربحة شيئًا قليلًا إذا لم تكن الأذونات التي تدعمها آمنة. قد يؤدي قبول واحد غير مدروس أو تفويض ضعيف واحد إلى محو شهور من التداول الجيد. تعلمت هذه الدرس بالطريقة الصعبة، والآن أصبحت الأمان من أول الأشياء التي أبحث عنها قبل تجربة أي منصة جديدة.

لهذا السبب لفتتني مشاريع مثل @NewtonProtocol . بدلًا من المطاردة فقط لتنفيذ أسرع أو أداء أفضل، فهم أيضًا يفكرون في الثقة والتفويض الآمن ومنح المستخدمين مزيدًا من الاطمئنان عندما يكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من العملية.

بالنسبة لي، هذا هو معنى التقدم الحقيقي. أرباح أفضل أمر رائع، لكنها لا تعني شيئًا إذا لم يشعر المستخدمون بالأمان بما يكفي للاستمرار في استخدام المنتج.

ما الأكثر أهمية بالنسبة لك عندما يتعلق الأمر بتداول الذكاء الاصطناعي: عوائد أعلى أم ثقة وأمان أقوى؟
#NewtonProtocol
@NewtonProtocol $NEWT #Newt

ما الذي يهمك أكثر في تداول الذكاء الاصطناعي؟

يتحدث معظم الناس عن تداول الذكاء الاصطناعي وكأن الخوارزمية هي أكبر ميزة.

لكن برأيي، السؤال الأهم هو: من يتحكم في المفاتيح خلف الذكاء الاصطناعي؟

بعد مشاهدة أدوات كريبتو مختلفة تعمل بالذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي، أصبحت حقيقة واحدة واضحة لي. حتى الاستراتيجية الذكية لا تعني شيئًا تقريبًا إذا كانت صلاحيات المحفظة واسعة جدًا، أو إذا كان بإمكان مفتاح واحد مخترق سحب كل شيء. لقد ارتكبت خطأً بالموافقة على عقود دون فحصها بعناية، وغيرت تلك التجربة تمامًا الطريقة التي أنظر بها إلى الأتمتة.

لذلك يلفتني بروتوكول نيوتن. الجزء المثير للاهتمام ليس مجرد أن الذكاء الاصطناعي ينفذ صفقات—بل التركيز على التفويض الآمن. إذا كان بإمكان وكيل ذكاء اصطناعي تنفيذ إجراءات فقط تمت الموافقة عليها صراحةً بدل أن يكون لديه وصول غير محدود، فإن ملف المخاطر يتغير بشكل كبير. تصبح الأمان جزءًا من الاستراتيجية، لا مجرد فكرة لاحقة.

في عالم الكريبتو، كل طبقة جديدة من الأتمتة تضيف أيضًا طبقة جديدة من المسؤولية. التنفيذ الأسرع قيمة، لكن حماية الأصول هي ما يجعلك في السوق بما يكفي للاستفادة من تلك الفرص. أعتقد أن المشاريع التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي وضوابط صلاحيات قوية ستكون لديها فرصة أكبر بكثير لكسب ثقة المستخدمين على المدى الطويل مقارنةً بالمشاريع التي تتنافس فقط على السرعة.

بالنسبة لي، كانت الدروس الأكبر بسيطة: لم أعد أحكم على أدوات تداول الذكاء الاصطناعي فقط بناءً على الأداء. أحكم عليها بناءً على مدى حمايتها لرأسمالي عندما يحدث خطأ ما.

هل تعتقد أن الأمان سيصبح العامل الأهم في تبني تداول الذكاء الاصطناعي، أم سيظل معظم المستخدمين يركزون فقط على الأرباح؟
@NewtonProtocol $NEWT #Newt


ما الذي سيهم أكثر في تبني تداول الذكاء الاصطناعي؟

أظل أفكر في سؤال واحد: ماذا يحدث عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي بإدارة مليارات الدولارات على السلسلة بدلًا من مجرد مساعدة الناس على تحليل الأسواق؟

هذا التحول يغيّر طبيعة الحديث بالكامل. السرعة والأتمتة مثيرتان للإعجاب، لكن لا شيء منهما يهم إذا كان بإمكان وكيل ذكاء اصطناعي تنفيذ المعاملات دون حدود واضحة. بعد متابعة بروتوكول نيوتن لفترة، أدركت أن المشروع لا يحاول بناء أذكى ذكاء اصطناعي. بل يركز على بناء طبقة الأمان التي تخبر الذكاء الاصطناعي بما يمكنه وما لا يمكنه فعله.

إحدى الدروس التي تعلمتها من عالم التشفير هي أن معظم الخسائر لا تأتي من المعاملات البطيئة. تأتي من صلاحيات ضعيفة، وقرارات متسرعة، وأنظمة لا يستطيع المستخدمون التحقق منها لاحقًا. لذلك لفتتني فكرة السياسات القابلة للبرمجة. إذا كانت كل عملية على السلسلة لها قواعد محددة مسبقًا ويمكن التحقق منها بشكل مستقل، يصبح نموذج الثقة أقوى بكثير.

أنا لا أفترض أن هذا يضمن الاعتماد الجماعي. غالبًا ما تستغرق مشاريع البنية التحتية وقتًا أطول لإثبات نفسها مقارنةً بتطبيقات المستهلكين. لكن إذا أصبح الوكلاء المستقلون شائعين في التمويل اللامركزي، فقد تصبح الأمانات والتفويضات بنفس أهمية نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها.

أكبر ما خرجت به بسيط: أنا أولي اهتمامًا أكبر للمشاريع التي تحل مشكلات البنية التحتية الغد أكثر من دوّامات الضجيج اليوم. وهذه إحدى الأسباب التي تجعلني أراقب$NEWT عن كثب.

هل تعتقد أن التفويض الآمن سيصبح شرطًا لتمويل مدعوم بالذكاء الاصطناعي، أم أننا ما زلنا مبكرين جدًا؟
@NewtonProtocol $NEWT #Newt

اعتدتُ أن أتحقق من مخططات التوكن كل بضع ساعات، معتقدًا أنها ستخبرني بكل ما أحتاج إلى معرفته. ومع مرور الوقت، أدركت أن القصة الأكبر غالبًا ما تكون تحدث في مكان آخر.

مع $NEWT ، لا أعتقد أن أكبر المعركة هي السعر. بل هي التوازن بين العرض والطلب.

وأثناء قراءة معلومات عن @NewtonProtocol ، كنت أطرح على نفسي سؤالًا بسيطًا: هل سيحتاج الناس فعليًا إلى هذا التوكن إذا نما الشبكة؟ هذا هو ما يهمني الآن. قد يحمل التوكن إعلانات مثيرة، لكن إذا لم تكن هناك أسباب حقيقية لاستخدامه أو الاحتفاظ به، فإن الحماس غالبًا ما يبهت أسرع مما يتوقعه المرء.

والعكس صحيح أيضًا. إذا بدأ المزيد من المطورين والمشغلين والمستخدمين بالاعتماد على الشبكة، فقد يصبح الطلب أقوى تدريجيًا. بالطبع، ما زال من الضروري مراقبة أي إمدادات جديدة تدخل السوق. لهذا أحاول النظر إلى الجانبين بدلًا من أن أتفاعل مع كل شمعة خضراء أو حمراء.

لم يكن هذا هو أسلوبي في الاستثمار عندما دخلت عالم الكريبتو لأول مرة. كنتُ ألاحق الزخم وأتجاهل الأساسيات أكثر من مرة، وقد دفعت ثمن تلك الأخطاء. الآن أقضي وقتًا أطول في فهم كيف يخلق المشروع قيمة قبل التفكير في سعره.

لهذا السبب أتابع $NEWT بصبر بدلًا من التوقعات.

ما رأيك: ما الذي يؤثر أكثر على مستقبل التوكن—نمو الطلب أم محدودية العرض؟

@NewtonProtocol $NEWT #Newt

كنت أعتقد أن أكبر تحدٍّ يواجه الذكاء الاصطناعي في عالم العملات المشفّرة هو جعله أكثر ذكاءً. لكن كلما تابعت المجال أكثر، أدركت أن الذكاء ليس الجزء الأصعب—بل الثقة هي الجزء الأصعب.

قبل بضعة أشهر، كنت أختبر أدوات ذكاء اصطناعي مختلفة وأقرأ عن استراتيجيات onchain المؤتمتة. كان هناك شيء يزعجني باستمرار: إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي نقل الأموال أو الموافقة على المعاملات، فكيف أعرف أنه يتصرف ضمن الحدود التي وضعتها له أنا فعلًا؟

هذا ما دفعني إلى قضاء وقتٍ أطول في البحث في @NewtonProtocol . ما شدّ انتباهي لم يكن تسويقًا مبهرًا أو وعودًا جريئة. بل كانت الفكرة: تنفيذٌ آمن وصلاحيات شفافة. إذا كان الذكاء الاصطناعي سيتولى إدارة قيمة حقيقية، فيجب أن تكون كل عملية قابلة للتحقق، لا أن تكون مخفية خلف «صندوق أسود».

لا أعتقد أن هذا مجرد تفصيل تقني. إنه نوع البنية التحتية التي قد تصبح—بهدوء—ضرورية مع تولّي وكلاء الذكاء الاصطناعي أدوارًا أكبر في العملات المشفّرة. السرعة أمرٌ رائع، لكن السرعة دون مسؤولية قد تؤدي إلى أخطاء مكلفة.

ومن الدروس التي تعلمتها في هذا السوق أن أقوى المشاريع غالبًا ما تحل مشكلات لا يقدّرها الناس بالكامل إلا بعد أن تصبح مستحيلة التجاهل. بالنسبة لي، يبدو الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة كإحدى تلك المشكلات.
#SupremeCourtBlocksTrumpFromRemovingFedCook #DowHitsRecordClose
#YenHitsFourDecadeLowVsDollar
#GoldHoldsDeclin $NFP $VELVET $NEWT #Newt
هل تعتقد أن الصلاحيات الشفافة ستصبح معيارًا للذكاء الاصطناعي في العملات المشفّرة، أم أننا ما زلنا مبكرين جدًا لندرك قيمتها؟

أظل أسمع الناس يقولون إن الذكاء الاصطناعي سيغيّر التداول إلى الأبد. ربما سيحدث ذلك. لكن بالنسبة لي، لم تكن أبداً المشكلة هي مدى سرعة قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرار. السؤال الحقيقي هو: هل يمكنني الوثوق بهذا القرار من الأساس؟

في وقت مضى، أمضيت بعض الوقت في اختبار أدوات تداول مختلفة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. بدا بعضها مثيراً للإعجاب في البداية، لكن كانت لدي دائماً نفس الفكرة في ذهني: كيف أعرف أن هذا يفعل بالضبط ما يفترض أن يفعله؟ إذا كان الذكاء الاصطناعي يقوم بتحريك أموال أو تنفيذ صفقات، فيجب أن توجد طريقة للتحقق من من الذي منحه الإذن، وما إذا كانت القواعد قد تغيّرت.

لهذا السبب برز بروتوكول Newton بالنسبة لي.

ما يعجبني ليس وعود «ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً». بل هو التركيز على بناء طبقة ثقة للتمويل المدعوم بالذكاء الاصطناعي. إذا كان الذكاء الاصطناعي سيتفاعل مع المحافظ وDeFi والأصول على السلسلة، فإن الشفافية والتفويض ليست خياراً—إنها ضرورة.

كنت في عالم العملات الرقمية منذ وقت كافٍ لأتوقف عن مطاردة كل سردية لامعة. في هذه الأيام، أولي اهتماماً أكبر للمشاريع التي تحاول معالجة مشاكل البنية التحتية الحقيقية، لأن هذه الأمور غالباً ما تصبح مهمة بعد أن يزول الضجيج.

ما زلت أتعلم، ولا أعرف أي المشاريع سيفوز. لكني أعتقد أن الثقة ستصبح واحدة من أكبر المواضيع في تداول الذكاء الاصطناعي، ولهذا سأظل أراقب $NEWT .

ما رأيك—هل ستكون الثقة هي الميزة الأهم لتداول الذكاء الاصطناعي؟

@NewtonProtocol $NEWT #Newt $SYN

@NewtonProtocol $NEWT #Newt
أعود إلى هذا السؤال باستمرار لأن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا من تقريبًا كل شيء في عالم العملات المشفرة.

لقد جرّبت بعض أدوات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بدافع الفضول في الغالب. أحيانًا كانت النتائج جيدة بشكل مدهش، خصوصًا عندما كان اتجاه السوق واضحًا. لكن بمجرد أن أصبحت الأمور غير قابلة للتنبؤ، لاحظت أن الذكاء الاصطناعي يمكنه الاستجابة بسرعة دون أن يتخذ بالضرورة القرار الذي كنت سأختاره أنا.

هذا جعلني أدرك شيئًا. السرعة مفيدة، لكن الثقة أهم من ذلك بكثير.

ومن بين الأسباب التي تدفعني للمتابعة @NewtonProtocol and $NEWT . إذا كان الذكاء الاصطناعي سيُنفّذ صفقات، أو ينقل أصولًا، أو يتفاعل مع التمويل اللامركزي (DeFi)، فأنا لا أريد فقط رؤية النتيجة. أريد أن أعرف ما الذي حدث خلف الكواليس. هل تم تفويض كل إجراء؟ وهل يمكن التحقق منه؟ إذا كانت الإجابة نعم، فسأشعر براحة أكبر بكثير عند السماح للذكاء الاصطناعي بتولي مسؤوليات أكبر.

أنا لست ضد استبدال الذكاء الاصطناعي للأعمال المتكررة. أعتقد بالفعل أنه يمكن أن يجعل العملات المشفرة أسهل للجميع. لكني لا أعتقد أننا يجب أن نتعامل مع الذكاء الاصطناعي كشيء لا يحتاج أبدًا إلى أن يُساءَل عنه.

بالنسبة لي، فالمستقبل ليس صراعًا بين الذكاء الاصطناعي والبشر. بل هو ذكاء اصطناعي يمكن للناس أن يثقوا به فعليًا لأن أفعاله شفافة ويمكن محاسبتها.

ما رأيك—هل الثقة هي الجزء الناقص قبل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إدارة أصولنا على نطاق واسع؟
$SYN $AIGENSYN

#opg I كدت أتخطّى قراءة مستندات OpenGradient.

ليس لأنني اعتقدت أنها سيئة. بل لأنني وصلت إلى المرحلة التي تبدأ فيها الكثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي تبدو متشابهة بعد فترة. توقعت أن أقرأ بسرعة بضع صفحات، وألتقط الفكرة الأساسية، ثم أنتقل إلى ما بعدها.

لكن هذا لم يحدث فعلاً.

كان هناك شيء واحد يواصل سحبي للعودة. يبدو أنهم لا يفترضون أن تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي وإثبات أنه تصرّف بشكل صحيح ينبغي أن تُدار من نفس جزء الشبكة. لم أكن قد تساءلت عن ذلك من قبل.

كلما جلست مع هذا الأمر، ذكّرني بشيء بسيط. إذا قال لي صديق إنه حلّ مشكلة صعبة، فليس دائماً يلزمني أن أُعيد كل خطوة بنفسي. كل ما أحتاجه هو قدر كافٍ من الأدلة لأصدق أنه فعلاً فعل ذلك. يبدو هذا فرقاً صغيراً، لكنني أعتقد أنه مهم.

كما أدركت كم مرة أستخدم الذكاء الاصطناعي دون أن أسأل نفسي لماذا أثق بالرد أساساً. عادةً، إذا بدا الرد مقنعاً، أمضي قدماً. ربما أصبح ذلك عادة سيئة.

ما زلت غير مقتنع تماماً بما إذا كانت هذه المقاربة ستصمد عندما تصبح الشبكة مزدحمة. تبدو فكرة التحقق منطقية حتى تبدأ آلاف الطلبات بضربها في الوقت نفسه. هذه هي النقطة التي لم أستطع الإجابة عنها بالاعتماد على المستندات وحدها.

إذا كان شخص ما قد بحث في كيفية تجنب أن تتحول إلى عنق زجاجة، فأنا حقاً أرغب في سماع رأيك.
@OpenGradient
$OPG
#OPG

#opg لدي رأي مختلف تمامًا حول OpenGradient ($OPG ) عندما صادفته لأول مرة.
افترضت أنه مشروع آخر يحاول دمج الذكاء الاصطناعي والتمويل المشفر لأن هذا هو المكان الذي تتجه إليه الأنظار. لكن بعد قراءة بنيته المعمارية، وجدت نفسي أفكر في مشكلة مختلفة تمامًا.
لقد أصبحنا مهووسين بجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. يتم قياس كل نموذج جديد بمدى أدائه الأفضل مقارنةً بالذي سبقه. لكنني نادرًا ما أرى من يسأل سؤالًا بسيطًا: كيف نعرف أن الذكاء الاصطناعي قد فعل فعلًا ما يدّعي أنه فعله؟
كانت هذه أكبر نقطة خرجت بها من OpenGradient. فهو لا يركز فقط على توليد مخرجات الذكاء الاصطناعي—يبدو أنه يركز على جعل تلك المخرجات قابلة للتحقق. وكلما فكرت في الأمر أكثر، شعرت أنه جزء مفقود. إذا كان من المقرر في النهاية الوثوق بالذكاء الاصطناعي في المعاملات المالية أو أتمتة الأعمال أو وكلاء رقميين يتصرفون نيابةً عنا، فمن المحتمل ألا تكون الثقة العمياء كافية.
كما أقدر أن المشروع لا يحاول لا مركزية كل شيء لمجرد رواية قصصية. فصل الحوسبة عن التحقق يبدو قرارًا هندسيًا عمليًا أكثر من كونه قرارًا تسويقيًا.
هذا لا يعني أنه مضمون النجاح. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أصبحت مزدحمة، والهندسة المعمارية الجيدة لا تهم إلا إذا بنى المطورون فعلاً عليها. سيحدد التبنّي ما إذا كانت هذه الأفكار ستصبح مهمة أم ستبقى مجرد نقاشات تقنية.
بالنسبة لي، غيّر OpenGradient السؤال الذي أطرحه عند النظر إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي. لم أعد أسأل: "ما مدى ذكاء النموذج؟" بل أسأل: "بكم يمكنني الثقة في النتيجة؟"
هل لدى أي شخص آخر نفس التحول في طريقة التفكير؟
@OpenGradient
$OPG
#OPG

#opg لقد دخلت في @OpenGradient متوقعًا سردًا آخر عن الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة.

خرجت وأنا أفكر في الثقة.

المشكلة هي أن الذكاء الاصطناعي يتحسن في تقديم الإجابات، لكن هذا لا يجعل تلك الإجابات موثوقة تلقائيًا. في معظم الأوقات، لا يزال يُتوقع منا أن نأخذ الناتج على محمل الجد ونستمر.

هذا ما جعل @OpenGradient مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.

بدلاً من التركيز فقط على جعل الذكاء الاصطناعي أسرع أو أذكى، يبدو أنه يركز على شيء يحصل على اهتمام أقل بكثير: التحقق. ليس فقط "إليك إجابة"، بل "إليك طريقة للتحقق من سبب وجود هذه الإجابة."

ما برز لي هو أن المشروع لا يعامل الثقة كشعار تسويقي. إنه يحاول بناءها في البنية التحتية نفسها.

أنا أيضًا أحب أن التصميم لا يبدو أنه يضحي بالسهولة من أجل التحقق. الردود السريعة مهمة. لا أحد يريد الانتظار إلى الأبد لكل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي. ولكن إذا كان سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حيث القرارات مهمة فعلًا، يجب أن يوجد مستوى من المساءلة أيضًا.

بالطبع، الاختبار الحقيقي ليس التكنولوجيا. إنه التبني. يحتاج المطورون إلى سبب لاستخدامه، ويحتاج المستخدمون إلى الاهتمام بالتحقق بما يكفي ليصبح ذا قيمة.

ومع ذلك، بعد قضاء بعض الوقت في البحث، أعتقد أن @OpenGradient ينظر إلى مشكلة لم يقدرها الكثير من الناس بالكامل بعد.

مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، هل ستفترض الثقة - أم ستحتاج إلى إثبات؟
$BTC $ETH
@OpenGradient
$OPG
#OPG

#opg واحدة من الأشياء التي لاحظتها بعد قضاء وقت حول كل من العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي هي أن الناس غالباً ما يخلطون بين اللامركزية والتكرار.
في البداية، اعتقدت أن الشبكة الأكثر أماناً في الذكاء الاصطناعي اللامركزي ستكون حيث يعيد كل عقدة تشغيل كل استدلال. وكلما بحثت في الأمر، بدا أن هذه الفكرة أقل عملية. نماذج الذكاء الاصطناعي تزداد حجماً، وطلب وحدات معالجة الرسومات في تزايد، وإعادة نفس الحساب عبر شبكة كاملة يبدو وكأنه طريقة باهظة لإثبات الثقة.
هذا هو ما جعلني أركز على OpenGradient ($OPG ).
بدلاً من محاولة لامركزية كل خطوة، تفصل الشبكة التنفيذ عن التحقق. تتولى عقد الحوسبة التعامل مع الاستدلال، بينما يحدث التحقق بشكل منفصل من خلال الإثباتات وآليات التسوية. يبدو الأمر بسيطاً، لكن أعتقد أنه يعكس فهمًا أعمق لمكان وجود عنق الزجاجة الحقيقي.
ما لفت انتباهي هو أن هذا النهج لا يعامل الأداء والثقة كأهداف متعارضة. تميل معظم المشاريع بشدة نحو جانب واحد. يبدو أن OpenGradient تحاول تحقيق توازن بين الاثنين.
أعود دائماً إلى سؤال بسيط: إذا كان من المحتمل أن ينافس الذكاء الاصطناعي اللامركزي مزودي الخدمات السحابية التقليديين، هل يمكنه تحمل تكاليف جعل كل مشارك يقوم بكل قطعة من العمل؟ أنا لست مقتنعًا بأنه يستطيع.
بالطبع، لا يزال يتعين على النموذج إثبات نفسه مع مرور الوقت. ستحتاج طبقة التحقق إلى أن تظل موثوقة مع زيادة النشاط. لكن من منظور التصميم، هذا هو أحد أكثر النهج تفكيرًا التي واجهتها مؤخرًا.
أود أن أعرف ما إذا كان الآخرون يرون أن فصل التنفيذ والتحقق سيصبح معمارية قياسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
@OpenGradient
$OPG
#OPG