El usuario ve una salida ordenada cuando el modelo responde. Lo que está oculto es la parte más difícil: ¿quién recibe compensación porque hubo una respuesta?
Esa es la superficie de OpenLedger a la que sigo volviendo desde el lado del usuario. En su diseño de pago por inferencia, una consulta del usuario no es una simple tarifa que se pierde en una cuenta. El pago está destinado a fluir a lo largo del camino detrás de la respuesta, con valor para el propietario del modelo, los proveedores de datos de upstream y la capa de soporte de la red.
Me gusta esto porque hace que el gasto de una respuesta de IA parezca menos abstracto. La pregunta importante no es solo "¿funcionó la respuesta?" Cuando pienso en aplicar un modelo dentro de OpenLedger, "¿sabía el pago a dónde ir después de que se produjera la respuesta?"
Ahí es donde el proyecto se vuelve más concreto que la típica discusión sobre AI-chain. En pantalla, una respuesta decente puede parecer instantánea, pero el rastro de valor detrás de ella no debería volverse lento. Si el modelo era bueno, el propietario del modelo no se iría. Si ciertos hechos ayudaron a influir en la respuesta, los contribuyentes no deberían volverse invisibles. Si la red estaba llevando la interacción, la tarifa no debería pretender que la salida vino de la nada.
No considero que esto esté resuelto porque la técnica está descrita. La prueba en vivo es si un usuario común puede entender por qué está pagando sin pensar como un ingeniero. La respuesta debería ser clara, sin embargo, el pago aún necesita reconocer el trabajo detrás de ella.
Esa es la presión que me interesa. OpenLedger no está simplemente intentando hacer que la IA responda en la cadena. Está intentando importar a las personas que ayudaron a crear el momento después de la respuesta.
Cuando la salida es clara pero el rastro de valor es borroso, la economía de IA se descompone precisamente donde debería estar mirando.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger $STG $PORTAL
Esa es la superficie de OpenLedger a la que sigo volviendo desde el lado del usuario. En su diseño de pago por inferencia, una consulta del usuario no es una simple tarifa que se pierde en una cuenta. El pago está destinado a fluir a lo largo del camino detrás de la respuesta, con valor para el propietario del modelo, los proveedores de datos de upstream y la capa de soporte de la red.
Me gusta esto porque hace que el gasto de una respuesta de IA parezca menos abstracto. La pregunta importante no es solo "¿funcionó la respuesta?" Cuando pienso en aplicar un modelo dentro de OpenLedger, "¿sabía el pago a dónde ir después de que se produjera la respuesta?"
Ahí es donde el proyecto se vuelve más concreto que la típica discusión sobre AI-chain. En pantalla, una respuesta decente puede parecer instantánea, pero el rastro de valor detrás de ella no debería volverse lento. Si el modelo era bueno, el propietario del modelo no se iría. Si ciertos hechos ayudaron a influir en la respuesta, los contribuyentes no deberían volverse invisibles. Si la red estaba llevando la interacción, la tarifa no debería pretender que la salida vino de la nada.
No considero que esto esté resuelto porque la técnica está descrita. La prueba en vivo es si un usuario común puede entender por qué está pagando sin pensar como un ingeniero. La respuesta debería ser clara, sin embargo, el pago aún necesita reconocer el trabajo detrás de ella.
Esa es la presión que me interesa. OpenLedger no está simplemente intentando hacer que la IA responda en la cadena. Está intentando importar a las personas que ayudaron a crear el momento después de la respuesta.
Cuando la salida es clara pero el rastro de valor es borroso, la economía de IA se descompone precisamente donde debería estar mirando.
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