Alpha Airdrop Daily: Anoche fue una locura, $O subió de 0.2 a 0.79, convirtiéndose directamente en un gran profit de cientos de U, menos mal que mantuve mi plan, estuve a nada de que mi predicción de llegar a 0.8 se cumpliera. Al mismo tiempo, me duele pensar en los hermanos que vendieron y se perdieron este gran profit. Volviendo al tema, hoy no habrá airdrop, el TGE se abrirá a las 20:00 de esta noche. Es muy probable que en el día del Festival del Barco Dragón se lance una nueva moneda para que todos puedan disfrutar.
Mientras espero el TGE, quería compartir algo interesante. Recientemente, mientras exploraba a fondo @OpenGradient , descubrí un mecanismo único que desafía la comprensión tradicional de la IA, lo que ha renovado mi entendimiento sobre los modos de operación de la IA.
Tiene una configuración muy especial: cada vez que emitimos un comando de IA, la plataforma asigna múltiples nodos para que realicen cálculos y razonamientos simultáneamente. Cualquiera que conozca el sector de la IA sabe que el razonamiento y el cálculo son las partes más costosas de toda la operación de la IA; repetir cálculos sobre la misma pregunta es una pérdida de tiempo y recursos.
Después de profundizar, me di cuenta de que no se trata de mejorar la velocidad de cálculo, sino de generar respuestas de IA de una forma completamente nueva. Las IA comunes que usamos tienen una única ruta de cálculo, el modelo calcula y entrega el resultado directamente. Esto significa que lo que el modelo produzca, solo podemos confiar en eso, lo que siempre deja una sensación de inseguridad.
Este nuevo enfoque elimina este problema, dividiendo todo el sistema en dos bloques independientes. La capa de razonamiento se encarga de ejecutar los cálculos, cada nodo obtiene resultados y ofrece respuestas alternativas, sin hacer el juicio final. La capa de verificación no participa en los cálculos, se encarga de validar y filtrar los resultados de los nodos, y finalmente define la respuesta.
La razón por la que están dispuestos a asumir altos costos de cálculo repetido es que separan el poder. El razonamiento simultáneo de múltiples nodos no es un desperdicio de recursos, sino que proporciona suficientes muestras de referencia para la etapa de verificación. $OPG separa ambas funciones, dejando de depender de un único modelo para dar resultados, y utilizando un proceso de verificación rastreable para garantizar la validez.
Se puede ver que el equipo del proyecto realmente entiende los puntos de dolor de la industria, no se dedican a trucos llamativos, sino que están trabajando de manera sólida en la optimización de los mecanismos subyacentes, realmente innovando productos en la industria.
Quisiera preguntarles, ¿ustedes suelen usar herramientas de IA y se encuentran frecuentemente con respuestas incorrectas, imposibilidad de verificar, o no se atreven a usarlas directamente para crear contenido o evaluar proyectos?
#OPG
Mientras espero el TGE, quería compartir algo interesante. Recientemente, mientras exploraba a fondo @OpenGradient , descubrí un mecanismo único que desafía la comprensión tradicional de la IA, lo que ha renovado mi entendimiento sobre los modos de operación de la IA.
Tiene una configuración muy especial: cada vez que emitimos un comando de IA, la plataforma asigna múltiples nodos para que realicen cálculos y razonamientos simultáneamente. Cualquiera que conozca el sector de la IA sabe que el razonamiento y el cálculo son las partes más costosas de toda la operación de la IA; repetir cálculos sobre la misma pregunta es una pérdida de tiempo y recursos.
Después de profundizar, me di cuenta de que no se trata de mejorar la velocidad de cálculo, sino de generar respuestas de IA de una forma completamente nueva. Las IA comunes que usamos tienen una única ruta de cálculo, el modelo calcula y entrega el resultado directamente. Esto significa que lo que el modelo produzca, solo podemos confiar en eso, lo que siempre deja una sensación de inseguridad.
Este nuevo enfoque elimina este problema, dividiendo todo el sistema en dos bloques independientes. La capa de razonamiento se encarga de ejecutar los cálculos, cada nodo obtiene resultados y ofrece respuestas alternativas, sin hacer el juicio final. La capa de verificación no participa en los cálculos, se encarga de validar y filtrar los resultados de los nodos, y finalmente define la respuesta.
La razón por la que están dispuestos a asumir altos costos de cálculo repetido es que separan el poder. El razonamiento simultáneo de múltiples nodos no es un desperdicio de recursos, sino que proporciona suficientes muestras de referencia para la etapa de verificación. $OPG separa ambas funciones, dejando de depender de un único modelo para dar resultados, y utilizando un proceso de verificación rastreable para garantizar la validez.
Se puede ver que el equipo del proyecto realmente entiende los puntos de dolor de la industria, no se dedican a trucos llamativos, sino que están trabajando de manera sólida en la optimización de los mecanismos subyacentes, realmente innovando productos en la industria.
Quisiera preguntarles, ¿ustedes suelen usar herramientas de IA y se encuentran frecuentemente con respuestas incorrectas, imposibilidad de verificar, o no se atreven a usarlas directamente para crear contenido o evaluar proyectos?
#OPG