Часть @OpenGradient , которая меня больше всего интересует, - это не ИИ
Большинство проектов ИИ говорят о моделях.
Более крупных моделях.
Более быстрых моделях.
Более способных моделях.
OpenGradient привлекло мое внимание по другой причине.
Инфраструктура.
Сеть разделяет обязанности, вместо того чтобы ожидать, что каждый узел будет обрабатывать все.
Узлы вывода запускают модели.
Полные узлы проверяют доказательства.
Данные узлы предоставляют внешнюю информацию.
Хранение обрабатывается отдельно.
Такой подход имеет смысл для меня, потому что рабочие нагрузки ИИ дорогостоящие. Просить каждого участника повторять одни и те же вычисления не кажется практичным в масштабах.
Что меня интересует еще больше, так это акцент на проверяемости.
В криптовалюте мы привыкли проверять транзакции.
С ИИ пользователи часто получают результат, не зная, как он был получен.
Поскольку ИИ становится все более вовлеченным в финансы, автоматизацию и приложения на блокчейне, я думаю, что этот вопрос становится все более важным.
Не каждый проект должен решать эту задачу.
Но проекты, пытающиеся ее решить, заслуживают внимания.
Конечно, архитектура сама по себе не гарантирует успеха.
Адаптация имеет значение.
Разработчики имеют значение.
Использование в реальном мире имеет значение.
Я видел множество технически впечатляющих проектов, которые испытывали трудности, потому что не могли привлечь устойчивое сообщество.
Вот почему я уделяю больше внимания использованию, чем хайпу.
Технология интересна.
Настоящий вопрос в том, будут ли люди продолжать ее использовать, когда волнение утихнет.
Что, по твоему мнению, имеет наибольшее значение для инфраструктуры ИИ?
🔹 Лучшие модели
🔹 Проверяемый ИИ
🔹 Принятие разработчиков
🔹 Децентрализованная инфраструктура
$OPG #opg
#OPG $MUB $TSLAB
Большинство проектов ИИ говорят о моделях.
Более крупных моделях.
Более быстрых моделях.
Более способных моделях.
OpenGradient привлекло мое внимание по другой причине.
Инфраструктура.
Сеть разделяет обязанности, вместо того чтобы ожидать, что каждый узел будет обрабатывать все.
Узлы вывода запускают модели.
Полные узлы проверяют доказательства.
Данные узлы предоставляют внешнюю информацию.
Хранение обрабатывается отдельно.
Такой подход имеет смысл для меня, потому что рабочие нагрузки ИИ дорогостоящие. Просить каждого участника повторять одни и те же вычисления не кажется практичным в масштабах.
Что меня интересует еще больше, так это акцент на проверяемости.
В криптовалюте мы привыкли проверять транзакции.
С ИИ пользователи часто получают результат, не зная, как он был получен.
Поскольку ИИ становится все более вовлеченным в финансы, автоматизацию и приложения на блокчейне, я думаю, что этот вопрос становится все более важным.
Не каждый проект должен решать эту задачу.
Но проекты, пытающиеся ее решить, заслуживают внимания.
Конечно, архитектура сама по себе не гарантирует успеха.
Адаптация имеет значение.
Разработчики имеют значение.
Использование в реальном мире имеет значение.
Я видел множество технически впечатляющих проектов, которые испытывали трудности, потому что не могли привлечь устойчивое сообщество.
Вот почему я уделяю больше внимания использованию, чем хайпу.
Технология интересна.
Настоящий вопрос в том, будут ли люди продолжать ее использовать, когда волнение утихнет.
Что, по твоему мнению, имеет наибольшее значение для инфраструктуры ИИ?
🔹 Лучшие модели
🔹 Проверяемый ИИ
🔹 Принятие разработчиков
🔹 Децентрализованная инфраструктура
$OPG #opg
#OPG $MUB $TSLAB