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tooba raj
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tooba raj

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Déjame preguntarte algo. Hablamos mucho sobre lo inteligente que se está volviendo la IA. Pero hay una pregunta que nadie está haciendo lo suficientemente alto. Cuando un sistema de IA toma una decisión que mueve algo en el mundo real, ¿cómo sabes que realmente hizo lo que se suponía que debía hacer? Este no es un problema pequeño. La IA ya no solo responde preguntas en una pantalla. Está operando robots en almacenes. Está guiando equipos quirúrgicos. Está navegando vehículos de entrega por calles reales. Cuando un modelo de IA toma una decisión errónea en un sistema digital, arreglas el software. Cuando toma una decisión errónea al controlar maquinaria física, las personas pueden salir lastimadas y no siempre puedes deshacer lo que sucedió. La parte aterradora es que la infraestructura actual de IA nunca fue diseñada para manejar esto. Los modelos siguen volviéndose más inteligentes y rápidos, pero nadie agregó una forma de probar que se ejecutó el modelo correcto, que los datos de entrada no fueron manipulados o que la salida no fue alterada antes de que la máquina actuara sobre ella. Esto es exactamente lo que OpenGradient está construyendo con computación verificable. Cada inferencia puede generar una prueba criptográfica que confirma qué modelo se ejecutó, que los datos se mantuvieron limpios y que la salida fue genuina. Por primera vez, los sistemas autónomos pueden pasar de ser confiables a ser verificables. A medida que la IA se apodera de más sistemas físicos, la diferencia entre esas dos cosas importará más que cualquier otra cosa. El rendimiento hace que la IA sea capaz. La verificación la hace segura. $OPG {future}(OPGUSDT) @OpenGradient #OPG #opg $BAS {future}(BASUSDT) $NES {alpha}(560x3131f6b80c26936ab03f7d9d29eb4ddf36ac3fb5) 📊ENCUESTA
Déjame preguntarte algo.
Hablamos mucho sobre lo inteligente que se está volviendo la IA. Pero hay una pregunta que nadie está haciendo lo suficientemente alto. Cuando un sistema de IA toma una decisión que mueve algo en el mundo real, ¿cómo sabes que realmente hizo lo que se suponía que debía hacer?
Este no es un problema pequeño. La IA ya no solo responde preguntas en una pantalla. Está operando robots en almacenes. Está guiando equipos quirúrgicos. Está navegando vehículos de entrega por calles reales. Cuando un modelo de IA toma una decisión errónea en un sistema digital, arreglas el software. Cuando toma una decisión errónea al controlar maquinaria física, las personas pueden salir lastimadas y no siempre puedes deshacer lo que sucedió.
La parte aterradora es que la infraestructura actual de IA nunca fue diseñada para manejar esto. Los modelos siguen volviéndose más inteligentes y rápidos, pero nadie agregó una forma de probar que se ejecutó el modelo correcto, que los datos de entrada no fueron manipulados o que la salida no fue alterada antes de que la máquina actuara sobre ella.
Esto es exactamente lo que OpenGradient está construyendo con computación verificable. Cada inferencia puede generar una prueba criptográfica que confirma qué modelo se ejecutó, que los datos se mantuvieron limpios y que la salida fue genuina. Por primera vez, los sistemas autónomos pueden pasar de ser confiables a ser verificables.
A medida que la IA se apodera de más sistemas físicos, la diferencia entre esas dos cosas importará más que cualquier otra cosa.
El rendimiento hace que la IA sea capaz. La verificación la hace segura.
$OPG


@OpenGradient #OPG

#opg

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Dr Nohawn
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He estado despierto desde las 3 AM cruzando datos de interacción en la cadena con respecto al @OpenGradient whitepaper, café frío en el escritorio, tratando de hacer la tesis del proyecto para este proyecto, antes de que se actualicen las tareas de la campaña.

Un aviso rápido antes de entrar en materia: el airdrop de $NES Alpha se activa hoy a las 3 PM, es una red de computación AI descentralizada, el mismo fundador que el ya lanzado LYN, con una circulación inicial del 25%. Estimando que se necesitan más de 225 puntos con ganancias aproximadas de $60. Vale la pena seguirlo si estás acumulando puntos Alpha activamente.

Pasé la mayor parte de la noche rastreando la capa MemSync dentro de OpenGradient Chat. El mecanismo utiliza fragmentación cifrada por TEE para registrar tu historial de preguntas y respuestas y sesiones de investigación de forma permanente en la cadena, en lugar de borrar el contexto como lo hacen la mayoría de las herramientas de IA. La recuperación de memoria quema una pequeña cantidad de $OPG por llamada y cada transacción es verificable. A partir de un uso diario extendido, la experiencia es genuinamente mejor que cualquier cosa comparable que he probado.

Hmm. El riesgo estructural se presenta con el tiempo. MemSync depende del número de nodos activos en la red OpenGradient para funcionar de manera confiable. Cuando ese conteo cae a niveles promedio, recuperar registros de conversaciones más antiguos muestra un retraso notable. Si se lleva más allá, obtienes lagunas en los datos almacenados en fragmentos por completo. Recuperar esas lagunas cuesta OPG adicional sin ningún mecanismo para compensar al usuario por la pérdida. Eso es una quema de tokens unidireccional sostenida sin un respaldo.

Hasta que la capa de nodo subyacente #OPG se estabilice, las posiciones pesadas llevan una relación riesgo-recompensa que no justifica la exposición. El uso ligero y la participación a corto plazo son donde estoy sentado. ¿Cómo se ve tu latencia de recuperación cuando el conteo de nodos es bajo en OpenGradient Chat?

OpenGradient → MemSync → Memoria AI Persistente → Utilidad OPG → Dependencia de Nodos → Riesgo de Recuperación → Exposición Cautelosa
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Bajista
#opg $OPG Para ser honesto: Últimamente he estado pensando en algo y creo que vale la pena hablar de ello. La mayoría de las personas que utilizan herramientas de IA hoy en día no tienen idea de lo que realmente sucede detrás de escena. Escribes un prompt, obtienes una respuesta y simplemente confías en que el modelo correcto se ejecutó y te dio un resultado honesto. Pero a medida que la IA generativa se vuelve más poderosa y comienza a manejar decisiones más grandes, esa confianza ciega se convierte en un verdadero problema. Los modelos de IA generativa se construyen sobre redes neuronales complejas entrenadas en conjuntos de datos masivos. Hay diferentes tipos, GANs, modelos de difusión, modelos autorregresivos, cada uno diseñado para diferentes tareas. Algunos generan imágenes, otros generan texto, algunos alimentan las herramientas de código que los desarrolladores utilizan cada día. Estos modelos están mejorando rápidamente y encontrando su camino en la atención médica, finanzas, desarrollo de software y casi todas las demás industrias que puedas imaginar. Pero aquí está la cosa de la que nadie habla. A medida que estos modelos se vuelven más poderosos, la cuestión de quién los controla y si sus salidas pueden ser confiables se vuelve más importante que nunca. En este momento, las plataformas centralizadas deciden qué modelos puedes usar, registran todo lo que haces y no te dan ninguna forma de verificar nada. Este es exactamente el problema que OpenGradient fue creado para resolver. Ofrece a los desarrolladores acceso a potentes modelos de IA generativa a través de una infraestructura descentralizada y abierta, donde la inferencia es verificable y tus datos permanecen privados. Sin guardianes. Sin cajas negras. No se requiere confianza ciega. El futuro de la IA es abierto y verificable. OpenGradient lo está construyendo ahora mismo. @OpenGradient #OPG {future}(OPGUSDT) $BEAT {future}(BEATUSDT) $HEI {future}(HEIUSDT)
#opg $OPG Para ser honesto: Últimamente he estado pensando en algo y creo que vale la pena hablar de ello.
La mayoría de las personas que utilizan herramientas de IA hoy en día no tienen idea de lo que realmente sucede detrás de escena. Escribes un prompt, obtienes una respuesta y simplemente confías en que el modelo correcto se ejecutó y te dio un resultado honesto. Pero a medida que la IA generativa se vuelve más poderosa y comienza a manejar decisiones más grandes, esa confianza ciega se convierte en un verdadero problema.
Los modelos de IA generativa se construyen sobre redes neuronales complejas entrenadas en conjuntos de datos masivos. Hay diferentes tipos, GANs, modelos de difusión, modelos autorregresivos, cada uno diseñado para diferentes tareas. Algunos generan imágenes, otros generan texto, algunos alimentan las herramientas de código que los desarrolladores utilizan cada día. Estos modelos están mejorando rápidamente y encontrando su camino en la atención médica, finanzas, desarrollo de software y casi todas las demás industrias que puedas imaginar.
Pero aquí está la cosa de la que nadie habla. A medida que estos modelos se vuelven más poderosos, la cuestión de quién los controla y si sus salidas pueden ser confiables se vuelve más importante que nunca. En este momento, las plataformas centralizadas deciden qué modelos puedes usar, registran todo lo que haces y no te dan ninguna forma de verificar nada.
Este es exactamente el problema que OpenGradient fue creado para resolver. Ofrece a los desarrolladores acceso a potentes modelos de IA generativa a través de una infraestructura descentralizada y abierta, donde la inferencia es verificable y tus datos permanecen privados. Sin guardianes. Sin cajas negras. No se requiere confianza ciega.
El futuro de la IA es abierto y verificable. OpenGradient lo está construyendo ahora mismo.

@OpenGradient

#OPG

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Vale, esto realmente me hizo detenerme a deslizar. Una gran empresa de IA acaba de cambiar su política de privacidad y ahora pueden pedirte tu ID gubernamental, tu cara y tu foto. Solo para usar una herramienta de chat. Leí eso dos veces porque no podía creerlo. Literalmente estamos entregando todo solo para preguntarle algo a una IA. He estado pensando en esto un tiempo. Cada vez que uso una de estas grandes plataformas de IA, mis prompts se están guardando en algún lugar. Alguien los está leyendo. Se están utilizando para entrenar modelos. Y ahora quieren mi cara encima de eso. Se siente como si las paredes se estuvieran cerrando. Entonces me encontré con @OpenGradient y honestamente cambió la forma en que pienso sobre todo esto. Su chat ejecuta tus prompts dentro de un enclave TEE. Eso significa que incluso las personas que construyeron el sistema no pueden ver lo que escribiste. Cada respuesta se firma y verifica antes de que te llegue. Nadie puede conectar tu nombre con tu pregunta. Esa no es una política que escribieron. Eso es matemáticas. Acaban de añadir Nano Banana 2 para la generación de imágenes privadas. La misma calidad superior que esperarías de Gemini, pero tus prompts nunca se registran ni se rastrean de vuelta a ti. Y Veil es una locura. Un cambio de línea en tu entorno y toda tu configuración de agente opera con inferencia privada verificada. No volveré a la forma antigua después de ver esto. $OPG @OpenGradient $ARX #OPG #opg ¿Qué importa más para OPG?
Vale, esto realmente me hizo detenerme a deslizar.
Una gran empresa de IA acaba de cambiar su política de privacidad y ahora pueden pedirte tu ID gubernamental, tu cara y tu foto. Solo para usar una herramienta de chat. Leí eso dos veces porque no podía creerlo. Literalmente estamos entregando todo solo para preguntarle algo a una IA.
He estado pensando en esto un tiempo. Cada vez que uso una de estas grandes plataformas de IA, mis prompts se están guardando en algún lugar. Alguien los está leyendo. Se están utilizando para entrenar modelos. Y ahora quieren mi cara encima de eso. Se siente como si las paredes se estuvieran cerrando.
Entonces me encontré con @OpenGradient y honestamente cambió la forma en que pienso sobre todo esto. Su chat ejecuta tus prompts dentro de un enclave TEE. Eso significa que incluso las personas que construyeron el sistema no pueden ver lo que escribiste. Cada respuesta se firma y verifica antes de que te llegue. Nadie puede conectar tu nombre con tu pregunta. Esa no es una política que escribieron. Eso es matemáticas.
Acaban de añadir Nano Banana 2 para la generación de imágenes privadas. La misma calidad superior que esperarías de Gemini, pero tus prompts nunca se registran ni se rastrean de vuelta a ti.
Y Veil es una locura. Un cambio de línea en tu entorno y toda tu configuración de agente opera con inferencia privada verificada.
No volveré a la forma antigua después de ver esto.
$OPG @OpenGradient

$ARX

#OPG #opg

¿Qué importa más para OPG?
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que todos se unan
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大丽7613
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[Volver a reproducir] 🎙️ ¿Cuánto tiempo se debe hacer long para que explote? ¿Va a explotar si haces long a corto plazo?
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Dr Nohawn
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📅 22 de junio

He estado mirando la página de gobernanza de OPG más tiempo del que probablemente necesitaba esta noche, tratando de averiguar quién está votando en qué en este momento.

Aquí está la cosa que me detuvo. OpenGradient permite a los poseedores de OPG votar sobre actualizaciones del protocolo y decisiones del tesorería hoy, mientras que la selección de validadores sigue siendo autorizada, no abierta. La actualización Supernova es lo que se supone que cambiará eso, abriendo la participación y los espacios para validadores a cualquiera en lugar de a un conjunto fijo.

Hmm. Así que la votación de gobernanza que estás realizando ahora está ocurriendo dentro de un sistema donde las personas que deciden qué cuenta como una prueba de inferencia válida aún no son elegidas por un proceso abierto. No es exactamente un defecto, solo es una cuestión de secuenciación que nadie está forzando a salir a la luz.

Lo sólido es la capa de verificación en sí misma. La red ha producido más de 500,000 atestaciones criptográficas y ha cruzado 263,500 billeteras únicas interactuando con ella, así que el pipeline de prueba de inferencia no es una promesa de libro blanco, ya está funcionando a un volumen real.
La brecha es el tiempo. Las primeras votaciones de gobernanza son decididas por quien posea OPG ahora, principalmente participantes tempranos y asignaciones que aún están bajo vesting. Una vez que Supernova abra el conjunto de validadores, las personas que realmente aseguran la red podrían verse muy diferentes de las personas que votaron sobre las reglas que deben seguir.

Así que sigo volviendo a una pregunta. Cuando Supernova aterrice y la selección de validadores finalmente se abra, ¿se revisita la gobernanza también, o la votación temprana solo bloquea decisiones para un conjunto de validadores que no existía cuando sucedieron esas votaciones?

#Nota Airdrop Alpha Arcium - ARX estará en vivo hoy a la 1 p.m. con 1.5M ARX que se compartirán entre usuarios con 2 o más Puntos Alpha.

@OpenGradient #OPG #opg $OPG

$TNSR

$UB
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Alcista
Un pensamiento seguía surgiendo mientras pasaba más tiempo estudiando OPG. La verdadera innovación puede que no sea una IA más inteligente, sino una IA verificable en el tiempo. Si alguna vez has construido algo con IA, sabes lo complicado que se pone cuando necesitas trabajar con múltiples modelos. Cada proveedor tiene su propia API, su propio proceso de configuración, su propia forma de hacer las cosas. Terminas escribiendo código diferente para GPT-4, código diferente para Gemini, y otro código más para cada modelo que quieras probar o usar. Esto desperdicia tiempo y crea un dolor de cabeza que no debería existir. @OpenGradient soluciona esto con un SDK simple. Un pip install y tienes acceso a GPT-4, Claude, Gemini, Grok y más, todo a través de la misma interfaz. Escribes tu código una vez y funciona en todos los modelos principales sin necesidad de configuración adicional o de cambiar entre plataformas. Pero aquí está lo que realmente lo hace diferente de cualquier otra cosa que hay por ahí. Cada inferencia pasa por una infraestructura verificada por TEE. Eso significa que tus solicitudes se procesan de manera privada dentro de enclaves de hardware y los resultados son verificables. No solo obtienes conveniencia, obtienes confianza descentralizada integrada en cada llamada. Los pagos se realizan a través de tokens OPG, manteniendo todo dentro de un sistema abierto y sin permisos. Un SDK. Cada modelo principal. Verificación completa. Esa es una mejora seria para cualquier desarrollador que esté construyendo con IA hoy en día. @OpenGradient #OPG $TNSR {future}(TNSRUSDT) $UB {future}(UBUSDT) $OPG {future}(OPGUSDT)
Un pensamiento seguía surgiendo mientras pasaba más tiempo estudiando OPG. La verdadera innovación puede que no sea una IA más inteligente, sino una IA verificable en el tiempo.
Si alguna vez has construido algo con IA, sabes lo complicado que se pone cuando necesitas trabajar con múltiples modelos. Cada proveedor tiene su propia API, su propio proceso de configuración, su propia forma de hacer las cosas. Terminas escribiendo código diferente para GPT-4, código diferente para Gemini, y otro código más para cada modelo que quieras probar o usar. Esto desperdicia tiempo y crea un dolor de cabeza que no debería existir.
@OpenGradient soluciona esto con un SDK simple. Un pip install y tienes acceso a GPT-4, Claude, Gemini, Grok y más, todo a través de la misma interfaz. Escribes tu código una vez y funciona en todos los modelos principales sin necesidad de configuración adicional o de cambiar entre plataformas.
Pero aquí está lo que realmente lo hace diferente de cualquier otra cosa que hay por ahí. Cada inferencia pasa por una infraestructura verificada por TEE. Eso significa que tus solicitudes se procesan de manera privada dentro de enclaves de hardware y los resultados son verificables. No solo obtienes conveniencia, obtienes confianza descentralizada integrada en cada llamada.
Los pagos se realizan a través de tokens OPG, manteniendo todo dentro de un sistema abierto y sin permisos.
Un SDK. Cada modelo principal. Verificación completa. Esa es una mejora seria para cualquier desarrollador que esté construyendo con IA hoy en día.
@OpenGradient #OPG

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Wanli一本万利168
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🔥Los agentes inteligentes están aterrizando, más del 60% de la gente necesita replantearse su carrera, ¿es esto una crisis o una oportunidad?

A simple vista, los puestos están siendo sustituídos, la ansiedad por el desempleo está a la orden del día, pero detrás de esa ansiedad se esconde la bonanza de una nueva era. Esto obliga a todos a salir de su zona de confort y aprender nuevas habilidades como la colaboración con IA, la optimización de prompts y la sinergia humano-máquina. Mientras los viejos puestos se eliminan, nuevas áreas como la formación en IA, la operación inteligente y los servicios transversales siguen expandiéndose.

Quien complete primero la iteración de habilidades y utilice los agentes inteligentes como herramientas para aumentar la eficiencia, podrá pasar de ser un desempleado pasivo a convertirse en un talento escaso y multifacético de la nueva era. La crisis es, de hecho, una ventana de oportunidad para la clase trabajadora.

La crisis también es un momento para renacer, crisis, crisis, en el peligro siempre hay una oportunidad, solo hay que saber identificar las oportunidades 💰

En la nueva era de Web3, incluso el DeFi ha sido actualizado, entendiendo los entresijos de Web3, ¡juntos podemos jugar y ganar con MG NFT#MG #NFT #BNB !
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Bajista
Con verificación
Esta semana noté algo interesante. Muchos traders estaban discutiendo sobre los precios de los tokens, pero casi nadie hablaba de si la red misma estaba siendo realmente utilizada. Mi tesis es simple: si @OpenGradient tiene éxito, el OPG Token podría valorarse más por la demanda de utilidad que por la atención especulativa. Eso cambia todo el marco. Siempre ha habido un incómodo compromiso en la IA. Si quieres que tus datos permanezcan privados, evitas los sistemas descentralizados porque demasiadas partes desconocidas están involucradas. Si quieres verificabilidad y transparencia, aceptas que alguien en algún lugar puede ver lo que estás haciendo. Durante mucho tiempo, simplemente no podías tener ambos al mismo tiempo. Este compromiso se convierte en un verdadero problema cuando los datos involucrados son sensibles. Información médica, registros financieros, análisis personal. Estas son cosas que la gente genuinamente no puede permitirse exponer. La mayoría de las personas preferirían obtener un peor resultado de IA que arriesgarse a que sus datos privados sean vistos por un operador de nodo que nunca han conocido y no tienen razón para confiar. @OpenGradient resuelve esto con nodos TEE. TEE significa Entorno de Ejecución Confiable. Tu solicitud va a un enclave de hardware donde se procesa en completa aislamiento. Incluso la persona que ejecuta el nodo no puede ver lo que hay dentro. Los datos permanecen privados a nivel de hardware, no solo a nivel de software donde teóricamente podrían ser eludidos. Al mismo tiempo, el resultado sigue siendo verificable. Aún obtienes la prueba en la cadena de que el modelo correcto se ejecutó y la salida no fue alterada. Privacidad y verificabilidad trabajando juntas, no en contra de cada una. Esto abre casos de uso que antes eran simplemente imposibles. Un médico podría realizar razonamientos médicos en IA descentralizada sin preocuparse por la filtración de datos de pacientes. Un trader podría realizar análisis financieros sin exponer su estrategia a nadie. OpenGradient hizo que el compromiso desapareciera. @OpenGradient #OPG ¿Puede la IA mantenerse por delante de los agricultores Sybil a largo plazo? $OPG {future}(OPGUSDT) {future}(BTWUSDT) $BICO {future}(BICOUSDT)
Esta semana noté algo interesante.

Muchos traders estaban discutiendo sobre los precios de los tokens, pero casi nadie hablaba de si la red misma estaba siendo realmente utilizada.

Mi tesis es simple: si @OpenGradient tiene éxito, el OPG Token podría valorarse más por la demanda de utilidad que por la atención especulativa.

Eso cambia todo el marco.

Siempre ha habido un incómodo compromiso en la IA. Si quieres que tus datos permanezcan privados, evitas los sistemas descentralizados porque demasiadas partes desconocidas están involucradas. Si quieres verificabilidad y transparencia, aceptas que alguien en algún lugar puede ver lo que estás haciendo. Durante mucho tiempo, simplemente no podías tener ambos al mismo tiempo.
Este compromiso se convierte en un verdadero problema cuando los datos involucrados son sensibles. Información médica, registros financieros, análisis personal. Estas son cosas que la gente genuinamente no puede permitirse exponer. La mayoría de las personas preferirían obtener un peor resultado de IA que arriesgarse a que sus datos privados sean vistos por un operador de nodo que nunca han conocido y no tienen razón para confiar.
@OpenGradient resuelve esto con nodos TEE. TEE significa Entorno de Ejecución Confiable. Tu solicitud va a un enclave de hardware donde se procesa en completa aislamiento. Incluso la persona que ejecuta el nodo no puede ver lo que hay dentro. Los datos permanecen privados a nivel de hardware, no solo a nivel de software donde teóricamente podrían ser eludidos.
Al mismo tiempo, el resultado sigue siendo verificable. Aún obtienes la prueba en la cadena de que el modelo correcto se ejecutó y la salida no fue alterada. Privacidad y verificabilidad trabajando juntas, no en contra de cada una.
Esto abre casos de uso que antes eran simplemente imposibles. Un médico podría realizar razonamientos médicos en IA descentralizada sin preocuparse por la filtración de datos de pacientes. Un trader podría realizar análisis financieros sin exponer su estrategia a nadie.
OpenGradient hizo que el compromiso desapareciera.

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¿Puede la IA mantenerse por delante de los agricultores Sybil a largo plazo?

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✅️Yes, Al evolves faster
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🔁It's an endless arms race
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🤷Too early to tell
13%
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