Saya sedang membaca kembali white paper @OpenGradient , dan satu detail tetap melekat pada saya setelah saya menutupnya.
Jaringan ini tidak berusaha membuat setiap validator menjalankan setiap komputasi AI.
Awalnya, saya tidak terlalu memikirkannya.
Lalu saya teringat betapa berbedanya beban kerja AI dibandingkan transaksi blockchain biasa. Transfer token membutuhkan waktu yang sangat sedikit dibandingkan dengan menjalankan model AI. Menperlakukan dua hal itu sama persis akan menimbulkan banyak overhead yang tidak perlu.
Itulah mengapa saya merasa Arsitektur Komputasi AI Hibrid OpenGradient menarik. Alih-alih memaksa setiap node mengulang inferensi yang sama, jaringan memisahkan eksekusi dari verifikasi. Inferensi ditangani oleh node komputasi khusus, sedangkan verifikasi dilakukan melalui jaringan setelahnya.
Saya suka itu karena dimulai dari pertanyaan yang praktis, bukan dari pertanyaan pemasaran.
Apa yang sebenarnya dibutuhkan oleh AI agar bisa bekerja dengan baik di jaringan yang terdesentralisasi?
Kadang jawabannya bukan membuat semuanya terjadi di satu tempat. Kadang jawabannya adalah memberi bagian-bagian berbeda dari jaringan tugas yang berbeda pula.
Gagasan itu terasa semakin masuk akal bagi saya semakin lama saya memikirkannya.
Mungkin itulah sebabnya proyek infrastruktur butuh waktu lebih lama untuk dihargai.
Anda tidak menyadarinya saat pertama kali membaca tentangnya.
Anda menyadarinya ketika Anda mulai bertanya mengapa semuanya dirancang seperti itu sejak awal.
Itulah yang saya dapatkan setelah meluangkan waktu bersama dokumentasi OpenGradient. Bukan pembahasan lain tentang model AI. Ini adalah pembahasan tentang membangun sebuah jaringan sesuai cara AI benar-benar bekerja.
$OPG #OPG #OPG #SaylorHintsStrategyBitcoinBuy $TAC
$SPCXB
Jaringan ini tidak berusaha membuat setiap validator menjalankan setiap komputasi AI.
Awalnya, saya tidak terlalu memikirkannya.
Lalu saya teringat betapa berbedanya beban kerja AI dibandingkan transaksi blockchain biasa. Transfer token membutuhkan waktu yang sangat sedikit dibandingkan dengan menjalankan model AI. Menperlakukan dua hal itu sama persis akan menimbulkan banyak overhead yang tidak perlu.
Itulah mengapa saya merasa Arsitektur Komputasi AI Hibrid OpenGradient menarik. Alih-alih memaksa setiap node mengulang inferensi yang sama, jaringan memisahkan eksekusi dari verifikasi. Inferensi ditangani oleh node komputasi khusus, sedangkan verifikasi dilakukan melalui jaringan setelahnya.
Saya suka itu karena dimulai dari pertanyaan yang praktis, bukan dari pertanyaan pemasaran.
Apa yang sebenarnya dibutuhkan oleh AI agar bisa bekerja dengan baik di jaringan yang terdesentralisasi?
Kadang jawabannya bukan membuat semuanya terjadi di satu tempat. Kadang jawabannya adalah memberi bagian-bagian berbeda dari jaringan tugas yang berbeda pula.
Gagasan itu terasa semakin masuk akal bagi saya semakin lama saya memikirkannya.
Mungkin itulah sebabnya proyek infrastruktur butuh waktu lebih lama untuk dihargai.
Anda tidak menyadarinya saat pertama kali membaca tentangnya.
Anda menyadarinya ketika Anda mulai bertanya mengapa semuanya dirancang seperti itu sejak awal.
Itulah yang saya dapatkan setelah meluangkan waktu bersama dokumentasi OpenGradient. Bukan pembahasan lain tentang model AI. Ini adalah pembahasan tentang membangun sebuah jaringan sesuai cara AI benar-benar bekerja.
$OPG #OPG #OPG #SaylorHintsStrategyBitcoinBuy $TAC
$SPCXB