У меня был небольшой момент, который задержался во мне дольше, чем я ожидал. Я читал whitepaper OpenGradient, и нарисованная им картина казалась огромной. Там говорилось о том, как ИИ применяется в DeFi, для оптимизации AMM, в DePIN, для выявления сибилов и в нескольких других областях крипто. Пока я читал, было легко представить, что все эти элементы уже существуют вместе.

Затем я открыл Model Hub. Я начал искать то, о чём только что прочитал. Я не пытался ничего доказывать — мне просто было интересно. Через какое-то время я заметил кое-что, что изменило мой взгляд. В некоторых областях уже были реальные модели. Другие больше напоминали заглушки. Идеи были, но фактические реализации всё ещё были ограничены.

Меня это не смущало. Я достаточно раз видел, как ранние проекты растут, чтобы понимать: почти никогда всё начинается с каждой детали на месте. Дорожная карта обычно опережает продукт. Это нормально. Но внимание привлекло кое-что более мелкое. Когда видение и текущее состояние показывают так близко друг к другу, удивительно легко мозгу размыть границу между ними.

С тех пор я стал замедляться, когда читаю документы вроде этого. Я трачу меньше времени на восхищение списком будущих возможностей и больше — на проверку того, чем люди реально могут пользоваться уже сегодня. Я обнаружил, что расстояние между этими двумя вещами часто говорит мне больше, чем каждая из них в отдельности. Именно к этой мысли я снова и снова возвращаюсь.

@OpenGradient $OPG #OPG

$VELVET


$MYX


$OPG