@OpenGradient
Eran más de las 11 PM. La cena aún estaba en la mesa, a medio comer... Me dije a mí mismo que comería después de chequear "una cosa" en mi teléfono.
Eso fue hace una hora. 😅
Estaba tratando de añadir la testnet de OpenGradient a MetaMask. ID de cadena 10740, URL RPC, lo de siempre. Se conectó bien. Pero luego empecé a leer la documentación y, sinceramente, me confundí de una manera que no esperaba.
x402 manejando la inferencia de LLM, TEE haciendo la verificación, OPG liquidando pagos en Base. Suena completo, ¿verdad? Eso pensé yo también. Luego lo vi. La testnet alfa tenía inferencia de ML en cadena, ejecución de PIPE, integración de SolidML. La testnet principal no tiene nada de eso aún. Dejado de lado por un lado, "en desarrollo" por el otro.
Entonces, ¿por dónde empieza un desarrollador hoy en día? Honestamente no lo sé... Y no creo que la documentación lo sepa tampoco. 🤔
Tres modos de verificación también. ZKML, TEE, Vanilla. Leí todo tratando de entender cuándo elegirías uno sobre otro. Aún no estoy seguro. Nadie explica el “por qué”... solo enumera el “qué.”
Casi cerré la pestaña.
Pero no lo hice, porque una cosa seguía atrayéndome. Si la inferencia de IA se vuelve verificable, como realmente comprobable en cadena, toda la conversación sobre “confianza” cambia. No tendrías que creer lo que te dice una IA. Podrías comprobarlo. Eso es diferente de cualquier cosa que tengamos en este momento. 🔥
La cena se enfrió. Aún estoy aquí.
La brecha entre lo que OpenGradient promete y dónde está realmente hoy es real. Pero también lo es la idea. Y a veces una idea es lo que te impide cerrar la pestaña... 💭
#OPG
$BEAT
$ESPORTS
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Eran más de las 11 PM. La cena aún estaba en la mesa, a medio comer... Me dije a mí mismo que comería después de chequear "una cosa" en mi teléfono.
Eso fue hace una hora. 😅
Estaba tratando de añadir la testnet de OpenGradient a MetaMask. ID de cadena 10740, URL RPC, lo de siempre. Se conectó bien. Pero luego empecé a leer la documentación y, sinceramente, me confundí de una manera que no esperaba.
x402 manejando la inferencia de LLM, TEE haciendo la verificación, OPG liquidando pagos en Base. Suena completo, ¿verdad? Eso pensé yo también. Luego lo vi. La testnet alfa tenía inferencia de ML en cadena, ejecución de PIPE, integración de SolidML. La testnet principal no tiene nada de eso aún. Dejado de lado por un lado, "en desarrollo" por el otro.
Entonces, ¿por dónde empieza un desarrollador hoy en día? Honestamente no lo sé... Y no creo que la documentación lo sepa tampoco. 🤔
Tres modos de verificación también. ZKML, TEE, Vanilla. Leí todo tratando de entender cuándo elegirías uno sobre otro. Aún no estoy seguro. Nadie explica el “por qué”... solo enumera el “qué.”
Casi cerré la pestaña.
Pero no lo hice, porque una cosa seguía atrayéndome. Si la inferencia de IA se vuelve verificable, como realmente comprobable en cadena, toda la conversación sobre “confianza” cambia. No tendrías que creer lo que te dice una IA. Podrías comprobarlo. Eso es diferente de cualquier cosa que tengamos en este momento. 🔥
La cena se enfrió. Aún estoy aquí.
La brecha entre lo que OpenGradient promete y dónde está realmente hoy es real. Pero también lo es la idea. Y a veces una idea es lo que te impide cerrar la pestaña... 💭
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