Я наблюдаю за криптой достаточно долго, чтобы знать, что большинство секторов больше времени тратит на продажу будущего, чем на его построение.
Искусственный интеллект кажется последним примером. Все говорят о более умных моделях, больших моделях, быстрых моделях. Почти никто не говорит о доверии.
Чем больше я смотрю на OpenGradient, тем больше думаю, что именно это они пытаются решить.
Что продолжает крутиться у меня в голове, так это то, насколько странен текущий мир ИИ. Мы задаем модели что-то важное, получаем ответ и просто предполагаем, что всё произошло так, как нам сказали. Какая модель работала? Она была изменена? Выходные данные были отфильтрованы? Большую часть времени никто не знает, и никто не спрашивает.
OpenGradient не делает вид, что блокчейны могут волшебным образом обрабатывать огромные нагрузки ИИ. На самом деле, их весь дизайн кажется построенным вокруг противоположной идеи. Пусть специализированные вычислительные узлы выполняют тяжелую работу, затем сосредоточимся на доказательстве того, что на самом деле произошло после этого. Это менее захватывающая история, чем "децентрализованный ИИ меняет всё", но она звучит ближе к реальности.
Я не уверен, станет ли это крупной сетью или просто еще одним проектом, который выглядел хорошо на бумаге. Я видел достаточно циклов, чтобы знать, что хорошие идеи и успешное выполнение — это совершенно разные вещи.
Тем не менее, здесь что-то ощущается по-другому.
Не потому, что это обещает бесконечный масштаб или новую финансовую систему.
Потому что это задает вопрос, на который, я думаю, индустрия в конечном итоге должна будет ответить:
Когда ИИ становится частью большего количества решений, комфортно ли нам доверять черным ящикам навсегда, или нам в конечном итоге нужен способ проверить, что произошло внутри них? OpenGradient, похоже, ставит на то, что проверка важнее, чем люди осознают сегодня. Возможно, это и есть интересная часть.
@OpenGradient #OPG $OPG
Искусственный интеллект кажется последним примером. Все говорят о более умных моделях, больших моделях, быстрых моделях. Почти никто не говорит о доверии.
Чем больше я смотрю на OpenGradient, тем больше думаю, что именно это они пытаются решить.
Что продолжает крутиться у меня в голове, так это то, насколько странен текущий мир ИИ. Мы задаем модели что-то важное, получаем ответ и просто предполагаем, что всё произошло так, как нам сказали. Какая модель работала? Она была изменена? Выходные данные были отфильтрованы? Большую часть времени никто не знает, и никто не спрашивает.
OpenGradient не делает вид, что блокчейны могут волшебным образом обрабатывать огромные нагрузки ИИ. На самом деле, их весь дизайн кажется построенным вокруг противоположной идеи. Пусть специализированные вычислительные узлы выполняют тяжелую работу, затем сосредоточимся на доказательстве того, что на самом деле произошло после этого. Это менее захватывающая история, чем "децентрализованный ИИ меняет всё", но она звучит ближе к реальности.
Я не уверен, станет ли это крупной сетью или просто еще одним проектом, который выглядел хорошо на бумаге. Я видел достаточно циклов, чтобы знать, что хорошие идеи и успешное выполнение — это совершенно разные вещи.
Тем не менее, здесь что-то ощущается по-другому.
Не потому, что это обещает бесконечный масштаб или новую финансовую систему.
Потому что это задает вопрос, на который, я думаю, индустрия в конечном итоге должна будет ответить:
Когда ИИ становится частью большего количества решений, комфортно ли нам доверять черным ящикам навсегда, или нам в конечном итоге нужен способ проверить, что произошло внутри них? OpenGradient, похоже, ставит на то, что проверка важнее, чем люди осознают сегодня. Возможно, это и есть интересная часть.
@OpenGradient #OPG $OPG