L'infrastruttura AI che potrebbe non aver bisogno affatto della blockchain
Continuo a guardare @OpenLedger e cerco di capire se l'addestramento e l'inferenza AI traggano realmente beneficio dall'essere sulla blockchain o se questo sia semplicemente crypto che trova nuove narrazioni dopo che la maggior parte delle altre ha fallito. Quello che sto osservando non è se la tecnologia funzioni. Puoi mettere l'attribuzione AI on-chain, tracciare i contributi con i token e gestire le ricompense tramite smart contracts. Quello che sto osservando è se fare queste cose sulla blockchain crei valore che non potrebbe essere ottenuto più semplicemente off-chain. La necessità della blockchain per l'infrastruttura AI.
Il Ponte Cross-Chain Che Potrebbe Aggiungere Solo Superficie D'attacco Anziché Valore
Continuo a tenere d'occhio @OpenLedger il deployment dell'infrastruttura del ponte EVM e cerco di capire se il deployment multi-chain aggiunge un valore reale o se è solo complessità che crea più punti di fallimento senza benefici corrispondenti. Quello che sto osservando non è se il ponte funzioni tecnicamente. La comunicazione cross-chain è un problema ingegneristico risolto. Quello che osservo è se il deployment dell'infrastruttura AI su più chain migliori qualcosa o se sta solo rispondendo a una frammentazione che non dovrebbe esistere.
I Dataset Contribuiti dalla Comunità Che Potrebbero Essere Solo Spazzatura Su Larga Scala
Continuo a tenere d'occhio @OpenLedger e cerco di capire se i datanets contribuiti dalla comunità producono dati di qualità o se decentralizzare la raccolta dei dati significa semplicemente decentralizzare spazzatura su larga scala. Quello che sto osservando non è se l'infrastruttura di attribuzione funziona. Tracciare chi ha contribuito con cosa è un problema ingegneristico risolto. Quello che sto monitorando è se i dati che vengono contribuiti sono effettivamente preziosi o se incentivare il contributo genera quantità senza qualità. Il problema della qualità dei dati nell'IA decentralizzata.
La Giusta Compensazione Per I Contributori AI Che Potrebbe Essere Solo Estrattiva Con Tracciamento Dell'Attribuzione
Continuo a seguire @OpenLedger e cerco di capire se hanno davvero risolto il problema della giusta compensazione per i contributori di dati AI o se hanno semplicemente reso l'estrazione più trasparente senza renderla meno estrattiva. Quello che sto osservando non è se l'attribuzione funzioni tecnicamente. Tracciare chi ha contribuito con quali dati a quale modello è un problema ingegneristico risolvibile. Quello che sto monitorando è se la divisione economica che risulta da quell'attribuzione rappresenti una vera equità o se si tratti di un'estrazione favorevole alla piattaforma con una migliore tenuta dei registri.
Agente di trading alimentato da modelli di intelligenza artificiale.
Addestrato su dataset della community.
Questo solleva la domanda.
Se tutti possono accedere allo stesso modello. Stessa data. Strategie simili.
Dove viene il vantaggio.
Il vantaggio nel trading tradizionale deriva dall'asimmetria informativa.
Ma l'IA decentralizzata capovolge tutto questo.
Tutti hanno accesso.
Quindi o non c'è vantaggio.
O il vantaggio deriva da qualcos'altro.
Velocità di esecuzione. Composizione della strategia.
Ciò che è interessante riguardo a @OpenLedger non è solo l'agente.
È il livello di attribuzione.
Quando octoclaw effettua un trade. Il sistema sa quale modello è stato utilizzato. Su quale dataset è stato addestrato. Chi ha contribuito a quel dato.
E li compensa.
La maggior parte degli agenti di trading AI sono scatole nere.
Non sai su cosa sono addestrati. Chi beneficia quando funzionano.