Скрытая путаница начинается еще до того, как модель начнет думать.

Я все время представлял себе DeFi-приложение, которое спрашивает ИИ, безопасен ли кошелек для большего лимита заимствования.

Модель запускается. Результат возвращается. Приложение показывает чистый ответ.

Но ответ может уже быть сломан, если неправильный контекст попал в выполнение.

Это проблема OpenGradient, вокруг которой я все время кружил.

Недостаточно доказать, что произошло вывод. Входная цепочка должна выдержать такое же давление.

Не как аккуратный контрольный список. Просто те некрасивые вопросы, которые строитель не может пропустить.

Какой источник данных был загружен, какое состояние кошелька достигло модели, какой снимок все еще был истинным, когда был произведен вывод.

После того как система уже "работает", строитель все еще должен защищать входную цепочку.

Пользователь не будет винить передачу данных.

Он будет винить решение.

Проверенная модель может идеально обработать неправильный снимок и все равно подтолкнуть пользователя к лимиту заимствования, который приложение не сможет защитить позже.

Чек ИИ не может начинаться с модели.

Он должен начинаться в тот момент, когда внешний мир вошел в выполнение.


#OPG $OPG $HEI $G @OpenGradient