SỰ THOẢ THUẬN TRÊN ĐỘ TRỄ XÁC MINH
Điều thú vị thực sự về @OpenGradient
Mỗi lần tôi nhìn vào các dự án AI phi tập trung, tôi thấy cùng một điểm mù. Họ hoặc là ép mọi validator phải chạy lại mô hình, điều này mang lại chi phí 1000-10000x và khiến việc sử dụng thời gian thực không thể, hoặc họ hoàn toàn từ bỏ việc xác minh. OpenGradient đã chọn một con đường thứ ba.
Họ tách riêng việc thực thi khỏi việc thanh toán. Khi bạn thực hiện một yêu cầu suy diễn, nó sẽ được gửi thẳng đến các nút GPU chuyên dụng, không có blockchain nào cản đường. Bạn nhận được phản hồi trong thời gian dưới một giây. Bằng chứng về những gì đã xảy ra? Nó sẽ được gửi sau đó, được xác minh bởi Full Nodes, và được thanh toán trên chuỗi. Sự tách biệt thông minh.
Điều tôi đánh giá cao là họ không giả vờ có một phương pháp xác minh hoàn hảo. Ba tùy chọn tùy thuộc vào những gì bạn đang xây dựng. TEE enclaves nếu bạn cần đảm bảo mạnh mẽ với chi phí 5-10%. ZKML nếu bạn cần sự chắc chắn mật mã và có thể xử lý chi phí tính toán. Vanilla nếu bạn chỉ cần một chữ ký và tin tưởng vào nhà điều hành. Khối lượng công việc khác nhau, thỏa thuận khác nhau.
Chi phí của thiết kế này là có thật. Giữa việc nhận phản hồi và thấy nó được thanh toán trên chuỗi, có một khoảng thời gian tin cậy. Ứng dụng của bạn tiến lên trước khi tính chắc chắn mật mã bắt đầu. Đối với một chatbot? Được thôi. Đối với một bot thanh lý? Có lẽ bạn đang sử dụng ZKML anyway, cái mà xác minh tại thời gian thực thi.
Họ đang chạy trên Base ngay bây giờ với $OPG cho thanh toán. Python SDK hoạt động. MemSync đã trực tuyến cho bộ nhớ dài hạn. Alpha testnet có các precompile Solidity cho suy diễn trên chuỗi.
Điều khiến tôi suy nghĩ là: kế hoạch khôi phục sẽ như thế nào nếu một TEE attestation thất bại sau khi ứng dụng của tôi đã sử dụng kết quả suy diễn đó để thay đổi trạng thái? Có vẻ như là một vấn đề mở đáng để giải quyết.
#opg #OPG $OPG
Điều thú vị thực sự về @OpenGradient
Mỗi lần tôi nhìn vào các dự án AI phi tập trung, tôi thấy cùng một điểm mù. Họ hoặc là ép mọi validator phải chạy lại mô hình, điều này mang lại chi phí 1000-10000x và khiến việc sử dụng thời gian thực không thể, hoặc họ hoàn toàn từ bỏ việc xác minh. OpenGradient đã chọn một con đường thứ ba.
Họ tách riêng việc thực thi khỏi việc thanh toán. Khi bạn thực hiện một yêu cầu suy diễn, nó sẽ được gửi thẳng đến các nút GPU chuyên dụng, không có blockchain nào cản đường. Bạn nhận được phản hồi trong thời gian dưới một giây. Bằng chứng về những gì đã xảy ra? Nó sẽ được gửi sau đó, được xác minh bởi Full Nodes, và được thanh toán trên chuỗi. Sự tách biệt thông minh.
Điều tôi đánh giá cao là họ không giả vờ có một phương pháp xác minh hoàn hảo. Ba tùy chọn tùy thuộc vào những gì bạn đang xây dựng. TEE enclaves nếu bạn cần đảm bảo mạnh mẽ với chi phí 5-10%. ZKML nếu bạn cần sự chắc chắn mật mã và có thể xử lý chi phí tính toán. Vanilla nếu bạn chỉ cần một chữ ký và tin tưởng vào nhà điều hành. Khối lượng công việc khác nhau, thỏa thuận khác nhau.
Chi phí của thiết kế này là có thật. Giữa việc nhận phản hồi và thấy nó được thanh toán trên chuỗi, có một khoảng thời gian tin cậy. Ứng dụng của bạn tiến lên trước khi tính chắc chắn mật mã bắt đầu. Đối với một chatbot? Được thôi. Đối với một bot thanh lý? Có lẽ bạn đang sử dụng ZKML anyway, cái mà xác minh tại thời gian thực thi.
Họ đang chạy trên Base ngay bây giờ với $OPG cho thanh toán. Python SDK hoạt động. MemSync đã trực tuyến cho bộ nhớ dài hạn. Alpha testnet có các precompile Solidity cho suy diễn trên chuỗi.
Điều khiến tôi suy nghĩ là: kế hoạch khôi phục sẽ như thế nào nếu một TEE attestation thất bại sau khi ứng dụng của tôi đã sử dụng kết quả suy diễn đó để thay đổi trạng thái? Có vẻ như là một vấn đề mở đáng để giải quyết.
#opg #OPG $OPG