@OpenGradient $OPG #OPG
Miałem dziwny moment, czytając wczoraj wieczorem przepływ wniosków OpenGradient.

Sieć może kryptograficznie udowodnić, że miało miejsce wnioskowanie AI. Może zweryfikować, który TEE to wykonał, jak dowód się osadził, a nawet który węzeł obsługiwał zapytanie. Ale ciągle zastanawiałem się nad czymś głębszym:

co się stanie, gdy systemy autonomiczne staną się weryfikowalne, zanim staną się zrozumiałe?

To napięcie wydaje się być prawdziwą historią tutaj.

Większość zdecentralizowanych projektów AI wciąż obsesyjnie koncentruje się na mocy obliczeniowej. Szybsze GPU, większe modele, mniejsza latencja. OpenGradient wydaje się podchodzić do problemu z przeciwnego kierunku. Zamiast zmuszać każdego walidatora do ponownego uruchamiania kosztownego wnioskowania, wykonanie odbywa się off-chain, podczas gdy dowody i zaświadczenia osiedlają się oddzielnie przez konsensus.

Technicznie rzecz biorąc, to znacznie bardziej skalowalny projekt.

Ale to, co ze mną zostało, to to, co to oznacza w dłuższej perspektywie. Architektura zakłada, że zaufanie staje się wąskim gardłem, zanim moc obliczeniowa stanie się problemem. Nie chodzi o to, czy AI może wygenerować odpowiedź, ale czy ktokolwiek może niezależnie zweryfikować, jak ta odpowiedź powstała.

To wydaje się mniej jak łańcuch AI, a bardziej jak wczesna infrastruktura dla systemów autonomicznych, na których ludzie mogą w końcu musieć polegać.

$CLO $EVAA
{future}(EVAAUSDT)
{future}(CLOUSDT)
{future}(OPGUSDT)