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Vy Million
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¿OpenLedger podría estar yendo en la dirección que muchos proyectos de IA no están tomando?
Veo que el mercado está un poco demasiado enfocado en cuál modelo de IA es más potente.
Mientras que con los agentes de IA, el verdadero problema puede estar en:
- datos.
- inferencia.
- capacidad de colaboración entre los agentes.
- y la capa de infraestructura debajo.
Esa también es la razón por la que he comenzado a prestar atención a OpenLedger.
Este proyecto no sigue el estilo de construir chatbots al consumidor como muchos narrativas de IA últimamente.
Su dirección se inclina hacia:
- capa de datos descentralizada.
Mientras que con los agentes de IA, el verdadero problema puede estar en:
- datos.
- inferencia.
- capacidad de colaboración entre los agentes.
- y la capa de infraestructura debajo.
Esa también es la razón por la que he comenzado a prestar atención a OpenLedger.
Este proyecto no sigue el estilo de construir chatbots al consumidor como muchos narrativas de IA últimamente.
Su dirección se inclina hacia:
- capa de datos descentralizada.
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Test
Vy Million
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Sigo pensando en lo raro que se está volviendo la economía de la IA.
Todos hablan de modelos.
Casi nadie habla de las personas que los alimentan.
Los datos todavía se tratan como esta materia prima invisible que mágicamente aparece en línea… a pesar de que la mayoría de los datos útiles provienen de humanos reales haciendo trabajo real en algún lugar.
Esa es parte de la razón por la que OpenLedger llamó mi atención.
Al principio pensé que era solo otra narrativa de “infraestructura de IA” envuelta en una marca de cripto. Ya hemos visto suficientes de esas.
Pero cuanto más lo miro, más siento que están tratando de convertir la contribución de datos en una capa económica onchain en lugar de tratarla como un proceso oculto en el backend.
Y honestamente… eso cambia la psicología.
Porque cuando los contribuyentes saben que poseen parte de la creación de valor, el comportamiento cambia. Los incentivos cambian. La calidad podría incluso cambiar.
Quizás estoy equivocado, pero creo que la próxima carrera de IA no será solo modelo contra modelo.
Podría convertirse en:
quién coordina mejor a los humanos alrededor de los datos.
Ahí es donde las cosas se ponen interesantes…
#openledger $OPEN @OpenLedger
Todos hablan de modelos.
Casi nadie habla de las personas que los alimentan.
Los datos todavía se tratan como esta materia prima invisible que mágicamente aparece en línea… a pesar de que la mayoría de los datos útiles provienen de humanos reales haciendo trabajo real en algún lugar.
Esa es parte de la razón por la que OpenLedger llamó mi atención.
Al principio pensé que era solo otra narrativa de “infraestructura de IA” envuelta en una marca de cripto. Ya hemos visto suficientes de esas.
Pero cuanto más lo miro, más siento que están tratando de convertir la contribución de datos en una capa económica onchain en lugar de tratarla como un proceso oculto en el backend.
Y honestamente… eso cambia la psicología.
Porque cuando los contribuyentes saben que poseen parte de la creación de valor, el comportamiento cambia. Los incentivos cambian. La calidad podría incluso cambiar.
Quizás estoy equivocado, pero creo que la próxima carrera de IA no será solo modelo contra modelo.
Podría convertirse en:
quién coordina mejor a los humanos alrededor de los datos.
Ahí es donde las cosas se ponen interesantes…
#openledger $OPEN @OpenLedger
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Hay
Vy Million
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OpenLedger Me Hizo Repensar Qué Necesita Realmente la IA
La mayoría de las conversaciones sobre IA todavía se sienten extrañamente desconectadas de la realidad.
La gente debate sobre el tamaño del modelo.
Costos de inferencia.
Qué empresa lanza el resultado de benchmark más inteligente.
Mientras tanto, el verdadero combustible detrás de estos sistemas —los datos generados por humanos— sigue operando en esta zona gris invisible.
Raspado.
Agregado.
Reempacado.
Olvidado.
Y, honestamente, no me di cuenta de lo frágil que era ese modelo hasta recientemente.
Estuve probando algunas herramientas de IA hace un par de meses para flujos de trabajo de investigación. Algunas salidas se sentían notablemente peores que antes. No dramáticamente peores... solo más vacías de alguna manera.
La gente debate sobre el tamaño del modelo.
Costos de inferencia.
Qué empresa lanza el resultado de benchmark más inteligente.
Mientras tanto, el verdadero combustible detrás de estos sistemas —los datos generados por humanos— sigue operando en esta zona gris invisible.
Raspado.
Agregado.
Reempacado.
Olvidado.
Y, honestamente, no me di cuenta de lo frágil que era ese modelo hasta recientemente.
Estuve probando algunas herramientas de IA hace un par de meses para flujos de trabajo de investigación. Algunas salidas se sentían notablemente peores que antes. No dramáticamente peores... solo más vacías de alguna manera.
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