Nu mai luați prezentări PPT ca să le vindeți promisiuni oamenilor neavizați, ca să păcăliți inteligența.
Pe piață, așa-numitele modele AI de tip „decentralizat”, care rulează câteva sute de milioane de parametri ca niște jucării, sunt lăudate până la cer. Dar când ajungi la punctul-cheie din pragul lichidărilor frecvente on-chain sau la hedging dinamic de active, răspunsurile se blochează atât de tare încât seamănă cu internetul dial-up din secolul trecut. Deconstruind lucrurile, adevărata problemă nu este niciodată că trebuie să bagi cu forța modelul într-un nod distribuit, ci costul ridicat al inferenței și verificării și latența extrem de mare—lucruri care blochează direct posibilitatea implementării aplicațiilor financiare la nivel de lanț.
E interesant că eu mă tot înverșunam recent pe implementarea de inginerie de bază pentru @OpenGradient , până acolo încât le-am răsfoit la sânge whitepaper-ul. În schimb, competitorii de pe piață care doar aruncă concepte goale scot „OpenGradient Chat”, dar care chiar oferă o soluție agresivă. Ei nu și-au irosit energia pe replici de PR fără sens, ci au construit direct în rețea peste patru mii de depozite de modele apelabile. Mai mult, au scos și arhitectura lor proprie MemSync pentru a rezolva latența fatală a contextului de text lung, reușind să stoarcă la maximum eficiența atât în throughput, cât și în calculul confidențial într-un standard industrial foarte ridicat.
Pe scurt: abia atunci când stratul de execuție al rețelei tale poate stoarce la maximum calculele complexe și verificarea de securitate printr-o arhitectură de dovezi hibride eficiente, inteligența on-chain poate cu adevărat să facă un pas dincolo de propozițiile false. Ca bazinul de lichiditate a activelor să-și ajusteze ratele în timp real în funcție de predicțiile de risc din machine learning—această logică on-chain curată și închisă în buclă este, evident, mult mai avansată decât acele „gărgăuni” care se bazează doar pe servere centralizate, apoi îți îmbăcă datele băgate prin oracole. Fie că vorbim de throughput-ul datelor sau de programarea modelului, această rețea full-stack de verificare chiar a atins necesarul acut din următorii doi ani. Văd bine $OPG să preia în continuare rolul de autoritate în stabilirea prețurilor, în infrastructura de calcul de înaltă performanță—acesta este de fapt câmpul final la care ar trebui să stea cu ochii deschiși jucătorii experimentați. #OPG
Pe piață, așa-numitele modele AI de tip „decentralizat”, care rulează câteva sute de milioane de parametri ca niște jucării, sunt lăudate până la cer. Dar când ajungi la punctul-cheie din pragul lichidărilor frecvente on-chain sau la hedging dinamic de active, răspunsurile se blochează atât de tare încât seamănă cu internetul dial-up din secolul trecut. Deconstruind lucrurile, adevărata problemă nu este niciodată că trebuie să bagi cu forța modelul într-un nod distribuit, ci costul ridicat al inferenței și verificării și latența extrem de mare—lucruri care blochează direct posibilitatea implementării aplicațiilor financiare la nivel de lanț.
E interesant că eu mă tot înverșunam recent pe implementarea de inginerie de bază pentru @OpenGradient , până acolo încât le-am răsfoit la sânge whitepaper-ul. În schimb, competitorii de pe piață care doar aruncă concepte goale scot „OpenGradient Chat”, dar care chiar oferă o soluție agresivă. Ei nu și-au irosit energia pe replici de PR fără sens, ci au construit direct în rețea peste patru mii de depozite de modele apelabile. Mai mult, au scos și arhitectura lor proprie MemSync pentru a rezolva latența fatală a contextului de text lung, reușind să stoarcă la maximum eficiența atât în throughput, cât și în calculul confidențial într-un standard industrial foarte ridicat.
Pe scurt: abia atunci când stratul de execuție al rețelei tale poate stoarce la maximum calculele complexe și verificarea de securitate printr-o arhitectură de dovezi hibride eficiente, inteligența on-chain poate cu adevărat să facă un pas dincolo de propozițiile false. Ca bazinul de lichiditate a activelor să-și ajusteze ratele în timp real în funcție de predicțiile de risc din machine learning—această logică on-chain curată și închisă în buclă este, evident, mult mai avansată decât acele „gărgăuni” care se bazează doar pe servere centralizate, apoi îți îmbăcă datele băgate prin oracole. Fie că vorbim de throughput-ul datelor sau de programarea modelului, această rețea full-stack de verificare chiar a atins necesarul acut din următorii doi ani. Văd bine $OPG să preia în continuare rolul de autoritate în stabilirea prețurilor, în infrastructura de calcul de înaltă performanță—acesta este de fapt câmpul final la care ar trebui să stea cu ochii deschiși jucătorii experimentați. #OPG