Tenho estado a investigar @OpenGradient ultimamente, e quanto mais o uso, mais percebo que a maioria das pessoas… até mesmo EU! faltava a história real.
Toda a gente fala do lado chamativo, como inferência rápida, conversas sobre privacidade, ou os apoiantes de grande nome.
Mas o que continua a puxar-me de volta é como estão a repensar as “tubagens” por baixo da IA. Não é só executar modelos, é tornar tudo verificável e composável on-chain sem transformar isto num sistema lento e caro.
Vejam a configuração de Hybrid AI Compute deles. Os nós de inferência fazem o trabalho pesado fora da cadeia, com velocidade real, enquanto a cadeia apenas verifica as provas. Parece um meio-termo prático que, na verdade, poderia escalar.
Tentei o @OpenGradient Chat algumas vezes, e a camada de privacidade é mais suave do que eu esperava. Os prompts não são registados (logados), e ainda assim obténs saídas sólidas de modelos de ponta em literalmente nenhum tempo. As imagens são criadas em 20-30 segundos, com vários modelos a produzir a melhor saída possível dentro do seu intervalo e há um grande número de créditos disponíveis para trabalhares mais também! (2k créditos por dia!)
A parte que mais me intriga neste momento é a questão da memória com MemSync. Num mundo em que toda a IA se esquece de tudo depois de uma única conversa, um contexto persistente que continua a ser teu poderia ser enorme para agentes e aplicações reais.
Claro que ainda é cedo. Custos, distribuição dos nós e adoção é que vão decidir se isto continua a ser um experimento interessante ou se se torna uma infraestrutura real.
O que é que vocês acham? A IA verificável é a peça em falta, ou é só mais uma narrativa no mercado??
#OPG #OpenGradient $OPG
Toda a gente fala do lado chamativo, como inferência rápida, conversas sobre privacidade, ou os apoiantes de grande nome.
Mas o que continua a puxar-me de volta é como estão a repensar as “tubagens” por baixo da IA. Não é só executar modelos, é tornar tudo verificável e composável on-chain sem transformar isto num sistema lento e caro.
Vejam a configuração de Hybrid AI Compute deles. Os nós de inferência fazem o trabalho pesado fora da cadeia, com velocidade real, enquanto a cadeia apenas verifica as provas. Parece um meio-termo prático que, na verdade, poderia escalar.
Tentei o @OpenGradient Chat algumas vezes, e a camada de privacidade é mais suave do que eu esperava. Os prompts não são registados (logados), e ainda assim obténs saídas sólidas de modelos de ponta em literalmente nenhum tempo. As imagens são criadas em 20-30 segundos, com vários modelos a produzir a melhor saída possível dentro do seu intervalo e há um grande número de créditos disponíveis para trabalhares mais também! (2k créditos por dia!)
A parte que mais me intriga neste momento é a questão da memória com MemSync. Num mundo em que toda a IA se esquece de tudo depois de uma única conversa, um contexto persistente que continua a ser teu poderia ser enorme para agentes e aplicações reais.
Claro que ainda é cedo. Custos, distribuição dos nós e adoção é que vão decidir se isto continua a ser um experimento interessante ou se se torna uma infraestrutura real.
O que é que vocês acham? A IA verificável é a peça em falta, ou é só mais uma narrativa no mercado??
#OPG #OpenGradient $OPG