Cuando los grandes modelos comienzan a "hablar por sí mismos": mi perspectiva sobre la lógica subyacente de OpenLedger.
He estado revisando Binance Square y he visto varios L2 y L3 que se promocionan con la bandera de la IA. Para ser honesto, la gran mayoría de los proyectos no son más que un cambio de terminología en la gestión de servidores, lo que resulta un poco risible. Hace unos días, terminé de leer el whitepaper de @OpenLedger , y la parte sobre el Proof of Attribution (Prueba de Atribución) y la arquitectura de Datanets tiene cierto interés. Pero lo que más me llamó la atención de este proyecto fue un concepto que, aunque está escondido en los detalles técnicos, raramente se menciona: el mecanismo de limpieza de datos sintéticos adversariales (Adversarial Synthetic Data Scrubbing).
En el círculo, todos están compitiendo por GPUs y datos nativos, pero todos sabemos que los modelos grandes están agotando los datos de alta calidad disponibles en Internet. En el futuro, el entrenamiento de IA dependerá en gran medida de los datos sintéticos generados por la propia IA. Es como si hicieras que la IA consumiera lo que ella misma excreta; después de un tiempo, el sistema podría sufrir de "esquizofrenia", un fenómeno conocido académicamente como colapso del modelo.
La solución de $OPEN no es bloquear los datos sintéticos, sino usar una matriz de nodos de verificación descentralizados para realizar un filtrado adversarial de alta intensidad en los datos antes de que entren en el entrenamiento de ModelFactory. En otras palabras, es como si le asignaras a la IA un grupo de auditores estrictos que usan algoritmos para desenmascarar la fachada de otro algoritmo.
Convertir los datos en activos, liquidarlos, y atar el código a incentivos económicos, es verdaderamente lo que debe hacer el Crypto. Usar tokens para anclar la auditoría y hacer que la fuente de datos sea rastreable suena como un cierre lógico. Pero como un viejo "韭菜", no puedo perder mi mirada crítica. La dificultad de implementar esta arquitectura en la ingeniería es extremadamente dura. Hacer una atribución y limpieza tan complejas en la cadena, ¿cómo equilibrar el throughput y la latencia? Si los nodos se coluden para mezclar recompensas, ¿cómo prevenirlo? Esto necesita pruebas de estrés reales, no quedarse solo en las fórmulas matemáticas del whitepaper.
Desde una perspectiva macro, la IA está en una expansión desenfrenada, la capacidad de cómputo se está acumulando sin límites, pero si no hay una liquidación y verificación de la autenticidad en la fuente de datos, al final solo estaremos construyendo una Torre de Babel digital hecha de datos vacíos. #OpenLedger está en el camino correcto, pero hasta dónde puede llegar, depende de cuántos hackers y "sheep" puedan soportar su mainnet.
#openledger $OPEN
He estado revisando Binance Square y he visto varios L2 y L3 que se promocionan con la bandera de la IA. Para ser honesto, la gran mayoría de los proyectos no son más que un cambio de terminología en la gestión de servidores, lo que resulta un poco risible. Hace unos días, terminé de leer el whitepaper de @OpenLedger , y la parte sobre el Proof of Attribution (Prueba de Atribución) y la arquitectura de Datanets tiene cierto interés. Pero lo que más me llamó la atención de este proyecto fue un concepto que, aunque está escondido en los detalles técnicos, raramente se menciona: el mecanismo de limpieza de datos sintéticos adversariales (Adversarial Synthetic Data Scrubbing).
En el círculo, todos están compitiendo por GPUs y datos nativos, pero todos sabemos que los modelos grandes están agotando los datos de alta calidad disponibles en Internet. En el futuro, el entrenamiento de IA dependerá en gran medida de los datos sintéticos generados por la propia IA. Es como si hicieras que la IA consumiera lo que ella misma excreta; después de un tiempo, el sistema podría sufrir de "esquizofrenia", un fenómeno conocido académicamente como colapso del modelo.
La solución de $OPEN no es bloquear los datos sintéticos, sino usar una matriz de nodos de verificación descentralizados para realizar un filtrado adversarial de alta intensidad en los datos antes de que entren en el entrenamiento de ModelFactory. En otras palabras, es como si le asignaras a la IA un grupo de auditores estrictos que usan algoritmos para desenmascarar la fachada de otro algoritmo.
Convertir los datos en activos, liquidarlos, y atar el código a incentivos económicos, es verdaderamente lo que debe hacer el Crypto. Usar tokens para anclar la auditoría y hacer que la fuente de datos sea rastreable suena como un cierre lógico. Pero como un viejo "韭菜", no puedo perder mi mirada crítica. La dificultad de implementar esta arquitectura en la ingeniería es extremadamente dura. Hacer una atribución y limpieza tan complejas en la cadena, ¿cómo equilibrar el throughput y la latencia? Si los nodos se coluden para mezclar recompensas, ¿cómo prevenirlo? Esto necesita pruebas de estrés reales, no quedarse solo en las fórmulas matemáticas del whitepaper.
Desde una perspectiva macro, la IA está en una expansión desenfrenada, la capacidad de cómputo se está acumulando sin límites, pero si no hay una liquidación y verificación de la autenticidad en la fuente de datos, al final solo estaremos construyendo una Torre de Babel digital hecha de datos vacíos. #OpenLedger está en el camino correcto, pero hasta dónde puede llegar, depende de cuántos hackers y "sheep" puedan soportar su mainnet.
#openledger $OPEN