Cửa hàng trà sữa ở đầu khu chung cư trước đây đã tổ chức chương trình "cũ dẫn mới", khách hàng cũ giới thiệu người mới nhận ngay 20k voucher, nhưng chỉ sau vài ngày đã có người nhắm vào kẽ hở này, đăng ký hàng loạt số điện thoại để kiếm tiền, voucher rơi vào tay một vài người. Sau đó, ông chủ đã thay đổi quy tắc: người mới phải nạp tối thiểu 50k mới có thể rút lợi nhuận, ngưỡng vào đã tăng, chi phí đăng ký số cũng cao hơn, những người kiếm tiền nhanh đã rút lui.
Model Hub của OpenGradient đối mặt với vấn đề tương tự, chỉ khác là trong bối cảnh mô hình AI. Các nhà phát triển tải lên mô hình đã được huấn luyện vào kho mô hình phi tập trung này, khi người khác gọi mô hình của bạn để chạy suy luận, bạn sẽ tự động nhận được một khoản OPG, về cơ bản giống như việc phát plugin trong cửa hàng ứng dụng để kiếm hoa hồng, chỉ là chuyển sang thanh toán trên chuỗi. Nhưng khi kho mô hình mở cửa cho việc tải lên, nguy cơ lớn nhất là có người đăng ký hàng loạt tài khoản ảo, nhét vào một đống mô hình rác để tăng lượng gọi và lừa lấy hoa hồng. Giải pháp của OpenGradient giống như cửa hàng trà sữa, không phải kiểm tra danh tính mà là dùng ngưỡng kinh tế để chặn người: tải lên cấu trúc mô hình, kết nối với nút chuyên dụng phải đặt một số lượng OPG nhất định, đồng thời đồng tiền này cũng đóng vai trò như "chìa khóa chống tấn công của phù thủy".
Điều tôi thắc mắc là, ngưỡng này chặn tiền, không phải người. Chỉ cần đủ khả năng đặt cược, vẫn có thể đăng ký nhiều "nút chuyên dụng" để tăng cường yêu cầu, chỉ là chi phí cao hơn một chút. Quan trọng hơn, ngưỡng này là biến động - đặt bao nhiêu OPG mới được xem là đủ cao, phụ thuộc vào giá trị thị trường của OPG vào thời điểm đó. Trong thị trường tăng giá, giá trị đồng coin cao, việc đặt cược một phần đồng tiền đã đắt đỏ, việc đăng ký không còn lợi nữa; nhưng một khi vào thị trường giảm giá, giá đồng coin giảm xuống, chi phí thực tế của ngưỡng đặt cược đó giảm theo, biên an toàn chống lạm dụng cũng sẽ teo lại.
Thay thế kiểm tra danh tính bằng ngưỡng kinh tế, suy nghĩ này không có vấn đề gì, nhưng công cụ có thể sử dụng trên chuỗi cũng chỉ có vậy. Nhưng nếu "chống lạm dụng" hoàn toàn phụ thuộc vào giá coin, thì độ mạnh của hàng rào này thực sự gắn liền với thị trường, trong thị trường tăng giá trông có vẻ vững chắc, nhưng trong thị trường giảm giá chưa chắc đã chịu nổi.
@OpenGradient #opg $OPG
Model Hub của OpenGradient đối mặt với vấn đề tương tự, chỉ khác là trong bối cảnh mô hình AI. Các nhà phát triển tải lên mô hình đã được huấn luyện vào kho mô hình phi tập trung này, khi người khác gọi mô hình của bạn để chạy suy luận, bạn sẽ tự động nhận được một khoản OPG, về cơ bản giống như việc phát plugin trong cửa hàng ứng dụng để kiếm hoa hồng, chỉ là chuyển sang thanh toán trên chuỗi. Nhưng khi kho mô hình mở cửa cho việc tải lên, nguy cơ lớn nhất là có người đăng ký hàng loạt tài khoản ảo, nhét vào một đống mô hình rác để tăng lượng gọi và lừa lấy hoa hồng. Giải pháp của OpenGradient giống như cửa hàng trà sữa, không phải kiểm tra danh tính mà là dùng ngưỡng kinh tế để chặn người: tải lên cấu trúc mô hình, kết nối với nút chuyên dụng phải đặt một số lượng OPG nhất định, đồng thời đồng tiền này cũng đóng vai trò như "chìa khóa chống tấn công của phù thủy".
Điều tôi thắc mắc là, ngưỡng này chặn tiền, không phải người. Chỉ cần đủ khả năng đặt cược, vẫn có thể đăng ký nhiều "nút chuyên dụng" để tăng cường yêu cầu, chỉ là chi phí cao hơn một chút. Quan trọng hơn, ngưỡng này là biến động - đặt bao nhiêu OPG mới được xem là đủ cao, phụ thuộc vào giá trị thị trường của OPG vào thời điểm đó. Trong thị trường tăng giá, giá trị đồng coin cao, việc đặt cược một phần đồng tiền đã đắt đỏ, việc đăng ký không còn lợi nữa; nhưng một khi vào thị trường giảm giá, giá đồng coin giảm xuống, chi phí thực tế của ngưỡng đặt cược đó giảm theo, biên an toàn chống lạm dụng cũng sẽ teo lại.
Thay thế kiểm tra danh tính bằng ngưỡng kinh tế, suy nghĩ này không có vấn đề gì, nhưng công cụ có thể sử dụng trên chuỗi cũng chỉ có vậy. Nhưng nếu "chống lạm dụng" hoàn toàn phụ thuộc vào giá coin, thì độ mạnh của hàng rào này thực sự gắn liền với thị trường, trong thị trường tăng giá trông có vẻ vững chắc, nhưng trong thị trường giảm giá chưa chắc đã chịu nổi.
@OpenGradient #opg $OPG