Os projetos de IA vão enfrentar uma questão muito real no futuro: com cada vez mais modelos, para quem devem ser alocados os recursos primeiro?
Para um modelo ser treinado, implementado e integrado em aplicações, ele consome dados, poder computacional, orçamento de inferência e pode até envolver responsabilidades de risco. Em empresas tradicionais, isso muitas vezes se transforma em decisões em salas de reunião, onde quem tem mais influência, seu projeto tende a avançar mais facilmente.
@OpenLedger O que me atraiu no Model Proposal e na Model Governance do white paper é exatamente isso.
Os desenvolvedores precisam primeiro submeter propostas de modelos, explicando o uso, cenário e arquitetura; os participantes da governança votam através do gOPEN, decidindo quais modelos avançam para a próxima fase. Esse processo transforma a questão "deveria esse modelo ser desenvolvido" em uma ação que pode ser registrada, com custos e governança.
Isso é crucial para a IA.
No futuro, o que pode ser realmente escasso não será apenas a capacidade dos modelos, mas também Datanets de alta qualidade, recursos de treinamento e demandas reais de uso. Quando os recursos são limitados, quem pode definir o que é um "modelo valioso" se torna parte da infraestrutura.
Portanto, quando olho para o $OPEN , não me preocupo apenas se ele tem um conceito de IA. Estou mais interessado em saber se ele pode formar um ciclo de uso real em propostas de modelos, governança, staking, pagamentos de inferência e recompensas por contribuição.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Para um modelo ser treinado, implementado e integrado em aplicações, ele consome dados, poder computacional, orçamento de inferência e pode até envolver responsabilidades de risco. Em empresas tradicionais, isso muitas vezes se transforma em decisões em salas de reunião, onde quem tem mais influência, seu projeto tende a avançar mais facilmente.
@OpenLedger O que me atraiu no Model Proposal e na Model Governance do white paper é exatamente isso.
Os desenvolvedores precisam primeiro submeter propostas de modelos, explicando o uso, cenário e arquitetura; os participantes da governança votam através do gOPEN, decidindo quais modelos avançam para a próxima fase. Esse processo transforma a questão "deveria esse modelo ser desenvolvido" em uma ação que pode ser registrada, com custos e governança.
Isso é crucial para a IA.
No futuro, o que pode ser realmente escasso não será apenas a capacidade dos modelos, mas também Datanets de alta qualidade, recursos de treinamento e demandas reais de uso. Quando os recursos são limitados, quem pode definir o que é um "modelo valioso" se torna parte da infraestrutura.
Portanto, quando olho para o $OPEN , não me preocupo apenas se ele tem um conceito de IA. Estou mais interessado em saber se ele pode formar um ciclo de uso real em propostas de modelos, governança, staking, pagamentos de inferência e recompensas por contribuição.
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