Es pavadīju kādu laiku, izpētot OpenGradient, un viena lieta mani nemitīgi vilināja:
Kā mēs varam uzticēties rezultātam, kad aprēķins notiek vietā, kuru mēs neredzam?
OpenGradient pieeja ir interesanta, jo tā atdala izpildi no verifikācijas. Viena daļa tīkla veic smago darbu, kamēr otra pārbauda, vai rezultāts ir derīgs.
Es arī izpētīju tā modeļu centru un ekosistēmu. Tas jau šķiet kā kaut kas vairāk par infrastruktūru—izstrādātāji var publicēt, testēt, versiju pārvaldīt un veidot ap kopīgajiem modeļiem.
Vēl ir agrīni, un īstais tests būs mērogojamība, uzticamība un patiesa decentralizācija.
Bet ideja ir vienkārša un svarīga: ātri rezultāti ir noderīgi, bet pārbaudāmi rezultāti var būt vēl svarīgāki.
Vai jūs uzticētos automatizētai lēmumam vairāk, ja jūs varētu pārbaudīt, tieši kā tas tika radīts?
@OpenGradient #OPG $OPG
Kā mēs varam uzticēties rezultātam, kad aprēķins notiek vietā, kuru mēs neredzam?
OpenGradient pieeja ir interesanta, jo tā atdala izpildi no verifikācijas. Viena daļa tīkla veic smago darbu, kamēr otra pārbauda, vai rezultāts ir derīgs.
Es arī izpētīju tā modeļu centru un ekosistēmu. Tas jau šķiet kā kaut kas vairāk par infrastruktūru—izstrādātāji var publicēt, testēt, versiju pārvaldīt un veidot ap kopīgajiem modeļiem.
Vēl ir agrīni, un īstais tests būs mērogojamība, uzticamība un patiesa decentralizācija.
Bet ideja ir vienkārša un svarīga: ātri rezultāti ir noderīgi, bet pārbaudāmi rezultāti var būt vēl svarīgāki.
Vai jūs uzticētos automatizētai lēmumam vairāk, ja jūs varētu pārbaudīt, tieši kā tas tika radīts?
@OpenGradient #OPG $OPG