Creo que la mayoría de los sistemas de IA aún te piden que confíes en ellos. Nunca sabes realmente qué modelo procesó tu solicitud o cómo se generó la salida. Esa incertidumbre es fácil de ignorar hasta que algo se rompe.
Este es el problema de la caja negra en la IA. Obtenemos respuestas, pero no podemos verificar los cálculos detrás de ellas. @OpenGradient intenta cambiar eso con inferencia verificable usando TEEs y zkML. En lugar de asumir la corrección, el sistema está diseñado para que las salidas puedan ser verificadas. La red ya ha procesado más de 2 millones de inferencias y soporta un Hub de Modelos con más de 2,000 modelos en vivo construidos sobre Base. El token $OPG está ligado al uso real de la red en lugar de pura especulación.
He visto lo suficiente en cripto para saber que confiar sin pruebas finalmente falla cuando los incentivos cambian.
Lo que aún no entiendo completamente es cómo esto se sostiene bajo una gran escala y presión de latencia real.
La idea persistente es que el valor de la IA puede cambiar de mejores respuestas a respuestas verificables.
#OPG
$SYN
$BTW
Este es el problema de la caja negra en la IA. Obtenemos respuestas, pero no podemos verificar los cálculos detrás de ellas. @OpenGradient intenta cambiar eso con inferencia verificable usando TEEs y zkML. En lugar de asumir la corrección, el sistema está diseñado para que las salidas puedan ser verificadas. La red ya ha procesado más de 2 millones de inferencias y soporta un Hub de Modelos con más de 2,000 modelos en vivo construidos sobre Base. El token $OPG está ligado al uso real de la red en lugar de pura especulación.
He visto lo suficiente en cripto para saber que confiar sin pruebas finalmente falla cuando los incentivos cambian.
Lo que aún no entiendo completamente es cómo esto se sostiene bajo una gran escala y presión de latencia real.
La idea persistente es que el valor de la IA puede cambiar de mejores respuestas a respuestas verificables.
#OPG
$SYN
$BTW