Я слежу за @OpenGradient и, честно говоря, это выглядит как один из тех проектов, которые всё ещё разбираются, но с ясным направлением.
Основная идея проста... вместо того чтобы ИИ модели работали только внутри больших централизованных систем, они хотят, чтобы модели работали в децентрализованной сети, где выводы также можно проверить или подтвердить. Это то, что отличает их от просто очередной истории "ИИ + блокчейн".
#OPG
У них также есть OpenGradient Chat, который кажется базовой, но важной тестовой площадкой. Он показывает, как система ведёт себя в реальном использовании, а не только в теории. Сейчас это всё ещё рано, так что видно, что это ещё не совсем гладко или массово, но направление ясное.
#opg
Честно говоря, идея интересная, а не идеальная на данный момент. Вся эта тема "проверенной ИИ интерпретации" звучит полезно, особенно если ИИ продолжает использоваться в серьёзных приложениях, где важна доверие. Но в то же время, им всё ещё нужно доказать, что они могут оставаться быстрыми и простыми для обычных разработчиков.
Что мне интересно, так это то, что они пытаются сбалансировать две сложные вещи: децентрализацию и реальную пригодность. Большинство проектов выбирают одно и борются с другим.
$OPG $TNSR $ALICE
Будет интересно увидеть, смогут ли они на самом деле сделать этот баланс работающим на практике, или же сложность в итоге замедлит процесс.
Основная идея проста... вместо того чтобы ИИ модели работали только внутри больших централизованных систем, они хотят, чтобы модели работали в децентрализованной сети, где выводы также можно проверить или подтвердить. Это то, что отличает их от просто очередной истории "ИИ + блокчейн".
#OPG
У них также есть OpenGradient Chat, который кажется базовой, но важной тестовой площадкой. Он показывает, как система ведёт себя в реальном использовании, а не только в теории. Сейчас это всё ещё рано, так что видно, что это ещё не совсем гладко или массово, но направление ясное.
#opg
Честно говоря, идея интересная, а не идеальная на данный момент. Вся эта тема "проверенной ИИ интерпретации" звучит полезно, особенно если ИИ продолжает использоваться в серьёзных приложениях, где важна доверие. Но в то же время, им всё ещё нужно доказать, что они могут оставаться быстрыми и простыми для обычных разработчиков.
Что мне интересно, так это то, что они пытаются сбалансировать две сложные вещи: децентрализацию и реальную пригодность. Большинство проектов выбирают одно и борются с другим.
$OPG $TNSR $ALICE
Будет интересно увидеть, смогут ли они на самом деле сделать этот баланс работающим на практике, или же сложность в итоге замедлит процесс.