#opg $OPG @OpenGradient Prawie zignorowałem OpenGradient, gdy pierwszy raz go zobaczyłem.

Nie dlatego, że wyglądał źle. Po prostu co tydzień wydaje się, że pojawia się kolejny projekt łączący AI i kryptowaluty, nazywając to przyszłością. Po pewnym czasie wszystkie zaczynają brzmieć tak samo.

Kilka dni później wróciłem i spędziłem trochę czasu na czytaniu o tym. To, co wciąż tkwiło mi w głowie, to nie część AI. To była część zaufania.

Większość narzędzi AI dzisiaj daje ci odpowiedź i to wszystko. Wierzysz w to lub nie. Zwykle nie ma łatwego sposobu, aby sprawdzić, co się wydarzyło za kulisami, której wersji modelu użyto, lub jak właściwie uzyskano wynik.

W tym miejscu OpenGradient zaczęło mieć dla mnie więcej sensu.

Z tego, co zrozumiałem, budują infrastrukturę, gdzie obliczenia AI i weryfikacja nie są obsługiwane w ten sam sposób. Ciężka praca AI odbywa się na węzłach GPU, podczas gdy weryfikacja jest przenoszona na blockchain. Brzmi prosto, gdy to tak mówisz, ale rozwiązuje problem, który staje się coraz większy, gdy AI staje się bardziej zaangażowane w decyzje finansowe.

Model HACA zwrócił moją uwagę z tego samego powodu.

Próba zmuszenia każdego walidatora blockchain do powtarzania dużych obliczeń AI po prostu nie wydaje się realistyczna. Podejście OpenGradient wydaje się bardziej praktyczne. Niech GPU wykonają ciężką pracę, a potem niech sieć zweryfikuje, co się wydarzyło.

Może się mylę, ale myślę, że to jest powód, dla którego ludzie wciąż mówią o Weryfikowalnym AI.

Jeśli agenci AI w końcu będą zarządzać transakcjami, analizować ryzyko lub interagować z protokołami DeFi, użytkownicy nie będą się przejmować tylko prędkością. Prawdopodobnie będą również chcieli dowodów.

Dlatego nie postrzegam OpenGradient jako kolejnego projektu AI. Patrzę na to w ten sposób, że stara się zbudować warstwę zaufania wokół AI. Czy to przekształci się w realną adopcję, to inna kwestia, ale przynajmniej zajmuje się problemem, który naprawdę istnieje.