Tôi từng nghĩ "đã xác minh trên chuỗi" có nghĩa là mọi người có thể dễ dàng chạy lại và kiểm tra.
Nghe có vẻ hay cho đến khi điều đó không phải là chuyển token.
Nó là một mô hình AI ngồi sau màn hình của người dùng.
Tôi cứ hình dung một người dùng chạm vào để lấy điểm rủi ro trước khi thực hiện giao dịch. Câu trả lời có thể hiện ra trong tích tắc. Nhưng nếu xác minh có nghĩa là mỗi validator phải chạy lại một mô hình nặng nề chỉ để đồng ý, thì màn hình kết quả sạch sẽ đó bắt đầu bị trì trệ.
Không phải thất bại.
Mà là trì trệ.
Đó là lý do tại sao OpenGradient trở nên cụ thể hơn với tôi.
Vấn đề không chỉ là liệu mô hình AI có thể đưa ra câu trả lời hay không. Người xây dựng đang mắc kẹt giữa hai lựa chọn tồi tệ. Hiện ra kết quả nhanh và yêu cầu người dùng tin tưởng, hoặc chờ quá trình chứng minh và khiến sản phẩm cảm thấy chậm chạp.
Vì vậy, nút thắt thực sự không phải là đầu ra của mô hình.
Mà là những gì xảy ra sau khi đầu ra tồn tại.
Liệu suy diễn có thể chạy nhanh trong khi dấu vết chứng minh vẫn cho thấy những gì đã chạy, cách nó được kiểm tra, và tại sao kết quả xứng đáng được tin tưởng?
Tôi sẽ gọi đây là Bẫy Chạy Lại.
Nếu xác minh có nghĩa là chạy lại AI nặng nề ở khắp nơi, người dùng sẽ phải chờ. Nếu xác minh bị bỏ qua, người xây dựng sẽ phải gánh chịu rủi ro về lòng tin. Dù sao đi nữa, sản phẩm cũng sẽ gặp trục trặc ở nơi mà người dùng bình thường có thể cảm nhận được.
Đó là lý do tại sao việc tách suy diễn khỏi chứng minh có thể kiểm tra là quan trọng.
Đầu ra nhanh không đủ.
Bài kiểm tra khó hơn là liệu AI có thể sử dụng được mà không biến việc xác minh thành một màn hình tải.
#OPG $OPG @OpenGradient $RE $AXS
Nghe có vẻ hay cho đến khi điều đó không phải là chuyển token.
Nó là một mô hình AI ngồi sau màn hình của người dùng.
Tôi cứ hình dung một người dùng chạm vào để lấy điểm rủi ro trước khi thực hiện giao dịch. Câu trả lời có thể hiện ra trong tích tắc. Nhưng nếu xác minh có nghĩa là mỗi validator phải chạy lại một mô hình nặng nề chỉ để đồng ý, thì màn hình kết quả sạch sẽ đó bắt đầu bị trì trệ.
Không phải thất bại.
Mà là trì trệ.
Đó là lý do tại sao OpenGradient trở nên cụ thể hơn với tôi.
Vấn đề không chỉ là liệu mô hình AI có thể đưa ra câu trả lời hay không. Người xây dựng đang mắc kẹt giữa hai lựa chọn tồi tệ. Hiện ra kết quả nhanh và yêu cầu người dùng tin tưởng, hoặc chờ quá trình chứng minh và khiến sản phẩm cảm thấy chậm chạp.
Vì vậy, nút thắt thực sự không phải là đầu ra của mô hình.
Mà là những gì xảy ra sau khi đầu ra tồn tại.
Liệu suy diễn có thể chạy nhanh trong khi dấu vết chứng minh vẫn cho thấy những gì đã chạy, cách nó được kiểm tra, và tại sao kết quả xứng đáng được tin tưởng?
Tôi sẽ gọi đây là Bẫy Chạy Lại.
Nếu xác minh có nghĩa là chạy lại AI nặng nề ở khắp nơi, người dùng sẽ phải chờ. Nếu xác minh bị bỏ qua, người xây dựng sẽ phải gánh chịu rủi ro về lòng tin. Dù sao đi nữa, sản phẩm cũng sẽ gặp trục trặc ở nơi mà người dùng bình thường có thể cảm nhận được.
Đó là lý do tại sao việc tách suy diễn khỏi chứng minh có thể kiểm tra là quan trọng.
Đầu ra nhanh không đủ.
Bài kiểm tra khó hơn là liệu AI có thể sử dụng được mà không biến việc xác minh thành một màn hình tải.
#OPG $OPG @OpenGradient $RE $AXS