Waseem Ahmad mir

Something changed the way I read project documentation.

I used to jump straight to the roadmap to see what was coming next. Now I spend more time looking at what already exists.

With OpenGradient, I found myself reading about things like the Model Hub, SDK, and the network architecture before I looked at anything else. It made me think about the people who will actually build on top of the network.

A developer doesn't just need an AI model.Having a model is one thing. Having the tools to use it effectively is something else entirely. Those details might not be the first thing most people notice, but they're the things developers use every day.

That's probably why infrastructure projects have become more interesting to me over time. They don't always have the loudest announcements, but they're usually trying to solve practical problems that appear once people start building.

Reading through the @OpenGradient documentation gave me that impression. Instead of treating AI as a single product, it looks at the different pieces needed to support an ecosystem around it.

I'm curious to see how developers make use of those building blocks as the network continues to grow.
$OPG #OPG #OPG

10K Người theo dõi mạnh mẽ! Cảm ơn bạn, gia đình Binance! 🎉
Cảm ơn 😊 tất cả mọi người đã ủng hộ ❤️ tôi. Hôm nay là một ngày rất vui đối với tôi 💓
Thật là một hành trình tuyệt vời! Đạt 10.000 người theo dõi trên Binance không chỉ là một cột mốc—đó là một minh chứng cho sự tin tưởng, hỗ trợ và đam mê mà chúng ta chia sẻ cho thị trường. Từ giao dịch đầu tiên của chúng ta đến khoảnh khắc này, mỗi tín hiệu, chiến lược và bài học đều là một bước tiến tới thành tựu này.
Giao dịch không chỉ là về con số—nó còn về tư duy, chiến lược và việc chấp nhận rủi ro có tính toán. Chúng ta đã đối mặt với những biến động của thị trường, sự không ổn định và bất định, nhưng cùng nhau, chúng ta đã vượt qua mọi thử thách. Hành trình này như một chiếc tàu lượn siêu tốc, nhưng mỗi lần giảm điểm chỉ làm cho chúng ta trở nên mạnh mẽ hơn.#BTCvsETH @Binance Academy

Mọi người đều tập trung vào một câu hỏi: Bitcoin sẽ bật lên tại đây, hay vẫn còn một đợt điều chỉnh sâu hơn phía trước?
Biểu đồ cho thấy một thiết lập thú vị. Lịch sử cho thấy, khi RSI theo tháng rơi vào các vùng quá bán tương tự, Bitcoin cuối cùng vẫn tìm thấy lực mua mạnh dài hạn. Điều đó không có nghĩa là giá buộc phải đảo chiều ngay lập tức—chỉ là thị trường đang tiến gần tới một khu vực nơi rủi ro và cơ hội bắt đầu thay đổi.
Không thể loại trừ khả năng giá tiến tới 40K USD. Bitcoin đã từng trải qua các đợt điều chỉnh 30–50% ngay cả trong các giai đoạn thị trường tăng rộng hơn, đặc biệt khi đòn bẩy quá mức được tích lũy. Nếu thanh khoản dưới mức hỗ trợ hiện tại trở thành mục tiêu, thì một đợt “hoảng loạn” (capitulation) cuối cùng có thể tạo nền tảng cho xu hướng lớn tiếp theo.
Đồng thời, việc khẳng định rằng “100K USD sẽ không bao giờ còn được thấy nữa” cũng mang tính suy đoán như việc dự đoán một đợt tăng ngay lập tức lên các đỉnh mọi thời đại mới. Thị trường không đi theo sự chắc chắn—thị trường vận động dựa trên thanh khoản, điều kiện vĩ mô, dòng tiền của tổ chức và tâm lý nhà đầu tư.
Cách tiếp cận của tôi rất đơn giản:
Hãy kiên nhẫn thay vì dự đoán chính xác đỉnh hay đáy.
Theo dõi các mức hỗ trợ quan trọng và xác nhận bằng khối lượng.
Giữ sẵn vốn nếu biến động tạo ra cơ hội tốt hơn.
Để diễn biến giá xác nhận xu hướng trước khi tăng mức độ tiếp xúc.
Những cơ hội lớn nhất thường xuất hiện khi cảm xúc ở mức cao nhất. Dù Bitcoin quay lại 40K USD hay tiếp tục xu hướng tăng sớm hơn, quản trị rủi ro kỷ luật sẽ quan trọng hơn nhiều so với việc đưa ra những dự đoán táo bạo.
Giao dịch theo xác suất, không theo quan điểm.
#Bitcoin #BTC #BinanceSquare #SaylorHintsStrategyBitcoinBuy #USStrikes10IranianMilitaryTargets

Tôi có thói quen mở tài liệu trước khi xem biểu đồ giá.
Không phải vì nó cho tôi biết token đó đang đi về đâu, mà vì nó thường cho tôi biết dự án đang cố gắng xây dựng điều gì.
Trong lúc đọc các tài liệu của OpenGradient, tôi nhận thấy một điều không thường xuất hiện trong các cuộc thảo luận về AI. Rất nhiều sự chú ý dành cho các mô hình và các bộ chuẩn đánh giá, nhưng cũng có sự tập trung vào việc cung cấp cho các nhà phát triển những công cụ để làm việc với các mô hình đó. SDK, Model Hub và mạng lưới nền tảng đều nằm trong bức tranh đó.
Nó khiến tôi nhớ rằng công nghệ hữu ích không chỉ là thứ mà người dùng cuối nhìn thấy. Có người phải xây dựng các công cụ mà các nhà phát triển khác dựa vào. Những phần đó thường không lên trang nhất, nhưng đôi khi chính là thứ cho phép một hệ sinh thái phát triển dần theo thời gian.
Tôi nghĩ đó là lý do tôi cứ quay lại với các dự án hạ tầng. Chúng không phải lúc nào cũng dễ giải thích, và cũng không phải lúc nào nhận được sự chú ý tương tự như các sản phẩm hướng đến người dùng phổ thông, nhưng chúng giải quyết những vấn đề mà các nhà phát triển gặp hàng ngày.
Đọc qua @OpenGradient đã cho tôi ấn tượng đó. Với tôi, phần thú vị không phải là một mô hình cụ thể nào. Mà là việc nhìn thấy cách các mảnh ghép khác nhau gắn kết với nhau.
Đó là phần tôi muốn tiếp tục theo dõi khi dự án phát triển.
$OPG #OPG #opg

Hôm nay tôi đang xem trang token của OpenGradient và nhận ra mình lại dành nhiều thời gian cho lịch vesting hơn là cho con số cung.

Tổng cung thì dễ nhớ.

Nhưng để hiểu cách những token đó được phát hành sẽ cần nhiều thời gian hơn một chút.

Thực ra tôi thích điều đó.

Mỗi khi tôi tìm hiểu một dự án mới, tôi thích xem mọi thứ được cấu trúc như thế nào thay vì chỉ nhìn vào các con số nổi bật. Với tôi, nó mang lại nhiều ngữ cảnh hơn so với một con số cung đơn thuần có thể có.

Tôi cũng nhận thấy OPG không được trình bày như một token đứng bên cạnh mạng lưới. Thay vào đó, nó được mô tả như một phần của cách mạng lưới vận hành — cho dù đó là quản trị (governance), staking, lưu trữ model hay chi trả cho suy luận AI có thể kiểm chứng.

Điều đó khiến tôi đọc trang token theo một cách khác.

Thay vì hỏi, "Có bao nhiêu token?"

Tôi lại đi đến câu hỏi, "Token này được kỳ vọng sẽ làm gì khi mạng lưới phát triển?"

Đó là hai câu hỏi hoàn toàn khác nhau.

Các con số thì quan trọng, nhưng tôi nghĩ cũng đáng để hiểu mục đích đứng sau những con số đó.

Tôi đã cố gắng dành nhiều thời gian hơn để đọc tài liệu trước khi hình thành ý kiến về một dự án, và đây là một trong những trường hợp mà việc chậm lại có lẽ là lựa chọn đúng.

$OPG #OPG @OpenGradient

#OPG

Lần đầu tiên mình bắt đầu đọc về @OpenGradient , mình nghĩ đây là một dự án khác tập trung vào các mô hình AI.

Sau khi dành nhiều thời gian với tài liệu, mình nhận ra rằng mình đã nhìn nhận sai.

Điều thu hút mình không phải là phần mô hình. Mà là việc rất nhiều nỗ lực đang được bỏ ra cho mọi thứ xung quanh mô hình.

Hầu hết mọi người chỉ thấy kết quả cuối cùng khi sử dụng AI. Một phản hồi xuất hiện trên màn hình và đó là kết thúc câu chuyện.

Nhưng khi bạn đào sâu hơn, có rất nhiều điều đang xảy ra trước khoảnh khắc đó.

Các mô hình cần một nơi để tồn tại.

Các nhà phát triển cần công cụ để làm việc với chúng.

Các mạng lưới cần cách để xử lý tính toán.

Ai đó phải đảm bảo mọi thứ hoạt động cùng nhau.

Có lẽ đó là lý do tại sao Model Hub và công cụ phát triển nổi bật với mình khi đọc qua kiến trúc của OpenGradient.

Điều đó khiến mình nhớ đến những ngày đầu của crypto khi mọi người nói về token nhưng rất ít người chú ý đến cơ sở hạ tầng đang được xây dựng bên dưới.

Nhiều năm sau, nhiều dự án cơ sở hạ tầng đó trở thành một trong những phần quan trọng nhất của hệ sinh thái.

Có thể AI cũng sẽ theo một con đường tương tự.

Các ứng dụng sẽ nhận được phần lớn sự chú ý, nhưng nền tảng mới là thứ làm cho những ứng dụng đó trở nên khả thi ngay từ đầu.

Đó là một trong những lý do mình đã dành thời gian để tìm hiểu thêm về OpenGradient gần đây.

$OPG #OPG
#OPG

Tôi thường không dành nhiều thời gian để xem các sơ đồ kiến trúc, nhưng cái này khiến tôi suy nghĩ về những gì diễn ra sau một phản hồi AI duy nhất.
Lúc đầu, tôi nghĩ đây chỉ là một đồ họa kiến trúc AI khác đầy thuật ngữ kỹ thuật.
Sau đó, tôi nhận thấy điều thú vị.
Cấu trúc bắt đầu từ cơ sở hạ tầng và dần dần di chuyển lên trên thông qua thực thi, truy cập mô hình, và cuối cùng là nghiên cứu và công cụ.
Đó là cách mà hầu hết công nghệ hiện đại được xây dựng.
Khi chúng ta sử dụng một ứng dụng AI, chúng ta chỉ tương tác với lớp bề mặt. Chúng ta không thấy các hệ thống lưu trữ, tài nguyên tính toán, cơ chế bảo mật, công cụ phát triển, hoặc mạng lưới hoạt động phía sau.
Nhìn vào @OpenGradient từ góc độ đó khiến tôi nghĩ ít hơn về chính các mô hình AI và nhiều hơn về hệ sinh thái hỗ trợ chúng.
Một mô hình mạnh mẽ là quan trọng.
Nhưng các nhà phát triển cũng cần cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, công cụ cho việc thử nghiệm, cách để quản lý các mô hình, và môi trường nơi mà sản phẩm có thể thực sự được xây dựng và triển khai.
Nếu không có những lớp hỗ trợ đó, ngay cả những mô hình mạnh mẽ cũng khó để tiếp cận các nhà phát triển và người dùng cuối một cách hiệu quả.
Đó là lý do tại sao các phần SDK và Model Hub nổi bật với tôi nhất.
Mọi người thường nói về AI như thể trí thông minh là điều duy nhất quan trọng.
Trên thực tế, một phần lớn của sự đổi mới đến từ việc làm cho công nghệ dễ tiếp cận hơn, dễ xây dựng hơn, và dễ mở rộng hơn.
Có thể đó là lý do tại sao cơ sở hạ tầng hiếm khi được chú ý.
Đó không phải là phần mà hầu hết mọi người tương tác.
Nhưng nó thường là nền tảng mà mọi thứ khác phụ thuộc vào.
Càng khám phá nhiều dự án AI, tôi càng quan tâm đến những gì đang diễn ra bên dưới bề mặt hơn là những gì xuất hiện trên trang đầu.
Theo bạn, điều gì quan trọng hơn cho việc áp dụng AI: các mô hình tốt hơn hay cơ sở hạ tầng tốt hơn?
$OPG #OPG #OPG

Tôi đã dành một vài phút để nhìn vào sơ đồ OpenGradient này và điều đầu tiên hiện lên trong đầu tôi là cơ sở hạ tầng ít được chú ý đến như thế nào.

Khi một công cụ AI mới ra mắt, mọi người thường bàn luận về đầu ra. Nó có nhanh không? Nó có chính xác không? Nó có tốt hơn cái trước không?

Rất ít người dừng lại và nghĩ về những gì phải tồn tại trước khi bất kỳ điều đó có thể xảy ra.

Nhìn vào sơ đồ, có các lớp riêng biệt cho lưu trữ, suy diễn, truy cập dữ liệu và hoạt động mạng. Không có những thứ đó một mình thì cũng không thú vị cho lắm, nhưng nếu loại bỏ một trong số chúng, toàn bộ hệ thống bắt đầu trông rất khác.

Nó giống như internet.

Hầu hết chúng ta sử dụng các trang web mỗi ngày mà không nghĩ về máy chủ, cơ sở dữ liệu, hay mạng lưới. Chúng ta chỉ nhận ra cơ sở hạ tầng khi có điều gì đó ngừng hoạt động.

AI có vẻ đang đi theo hướng tương tự.

Các ứng dụng thu hút sự chú ý, trong khi các hệ thống bên dưới âm thầm làm những công việc nặng nhọc.

Đó là điều nổi bật với tôi về @OpenGradient . Điều làm tôi chú ý là cuộc trò chuyện vượt ra ngoài các mô hình chính nó. Cũng có sự chú ý được dành cho cơ sở hạ tầng cần thiết để hỗ trợ những mô hình đó và làm cho chúng có thể truy cập được cho các nhà phát triển.

Có lẽ đó là lý do tại sao tôi thấy khía cạnh này của AI thú vị.

Càng nhìn gần, bạn càng nhận ra rằng phản hồi trên màn hình của bạn chỉ là một phần nhỏ của câu chuyện.

$OPG #OPG #OPG

Vài ngày trước, tôi đã hỏi một công cụ AI một câu hỏi về crypto. Nó đã cho tôi câu trả lời chỉ trong vài giây. Tôi đọc nó, lấy thông tin cần thiết, và đóng tab lại.

Sau đó, tôi bắt đầu tự hỏi điều gì đó.

Tôi không biết thông tin đó đến từ đâu.

Không phải theo cách hoang tưởng. Tôi chỉ nhận ra rằng hầu hết chúng ta đã trở nên thoải mái khi nhận câu trả lời mà không suy nghĩ về quy trình phía sau chúng.

Có lẽ điều đó là bình thường.

Khi Google trở nên phổ biến, hầu hết mọi người cũng không nghĩ về cơ sở hạ tầng tìm kiếm. Họ chỉ muốn có câu trả lời.

Nhưng AI có cảm giác hơi khác một chút vì phản hồi thường được trình bày như một suy nghĩ hoàn chỉnh thay vì một danh sách nguồn.

Đó là một lý do mà những dự án như @OpenGradient thu hút sự chú ý của tôi.

Không phải vì tôi cần một chatbot khác.

Không phải vì tôi cần một mô hình AI khác.

Tôi ít tập trung vào đầu ra của AI và tò mò hơn về quy trình giúp cải thiện những hệ thống đó ở phía sau.

Càng nhiều AI trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày, những câu hỏi đó càng trở nên quan trọng.

Kiến thức đến từ đâu?

Nó được cập nhật như thế nào?

Ai là người đóng góp để làm cho những hệ thống này tốt hơn?

Tôi không nghĩ hầu hết người dùng đang hỏi những câu hỏi đó đâu.

Nhưng tôi có cảm giác họ sẽ đến lúc hỏi.

Hiện tại, tôi chỉ đang chú ý nhiều hơn đến những dự án khám phá khía cạnh đó của hệ sinh thái AI.

$OPG #OPG

Một điều tôi nhận thấy về các cuộc thảo luận về AI là mọi người đều nói về trí thông minh, nhưng rất ít người nói về sự tin cậy. Một mô hình AI có thể tạo ra câu trả lời trong vài giây, nhưng hầu hết người dùng vẫn muốn biết thông tin đó đến từ đâu và liệu nó có thể tin cậy được không. Khi AI trở thành một phần của nhiều sản phẩm và quy trình làm việc hơn, câu hỏi đó chỉ trở nên quan trọng hơn.

Đó là một lý do tôi đã chú ý đến @OpenGradient . Điều khiến tôi quan tâm không chỉ là khía cạnh AI của câu chuyện, mà còn là thách thức lớn hơn trong việc tạo ra các hệ thống mà thông tin, người đóng góp và các mô hình có thể làm việc cùng nhau một cách minh bạch hơn. Theo kinh nghiệm của tôi, công nghệ thường phát triển nhanh hơn nhiều khi mọi người hiểu cách nó hoạt động thay vì chỉ được yêu cầu tin tưởng nó.

Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu trong chu kỳ AI, và không ai biết chính xác cảnh quan sẽ trông như thế nào trong vài năm tới. Nhưng tôi nghĩ rằng các dự án suy nghĩ về chất lượng dữ liệu, tính minh bạch và hạ tầng lâu dài đang làm việc trên những vấn đề sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Mô hình AI ấn tượng nhất không phải lúc nào cũng là mô hình quan trọng nhất. Đôi khi giá trị thực sự đến từ nền tảng hỗ trợ nó.

$OPG #OPG #opg

Sáng nay, mình lướt qua tin tức AI và nhận thấy một điều. Mỗi tiêu đề dường như đều là về một model mới ra mắt, một kết quả benchmark, hoặc một cập nhật tính năng. Những thứ đó thì thú vị đấy, nhưng sau một thời gian thì tất cả bắt đầu nghe giống nhau. Điều đó khiến mình tự hỏi liệu chúng ta có đang chú ý đủ đến các lớp bên dưới chính các model hay không.

Càng tìm hiểu về AI, mình càng nghĩ rằng dữ liệu và sự phối hợp cũng quan trọng không kém gì hiệu suất của model. Một model chỉ có thể hoạt động với thông tin mà nó có, và việc giữ cho thông tin đó hữu ích theo thời gian là một thử thách riêng. Đó không phải là phần thú vị nhất của AI, có lẽ vì lý do đó mà nó không được bàn luận nhiều.

Đó là một lý do mà @OpenGradient đã nằm trong tầm ngắm của mình. Dự án này tập trung vào các phần của stack AI mà mọi người thường bỏ qua cho đến khi nó trở thành một vấn đề. Khi AI tiếp tục mở rộng vào nhiều lĩnh vực công nghệ hơn, mình nghĩ cuộc trò chuyện sẽ dần chuyển từ "Model nào là tốt nhất?" sang "Các hệ thống này đang được xây dựng, duy trì, và cải thiện như thế nào?" Những dự án đang làm việc trên những nền tảng đó có thể sẽ quan trọng hơn nhiều người mong đợi.
$OPG #OPG #opg

Vài tháng trước, tôi nghĩ thách thức lớn nhất trong AI là xây dựng các mô hình tốt hơn.

Giờ thì tôi không chắc lắm.
Mỗi tuần lại có một mô hình mới, một tiêu chuẩn mới, hoặc một tính năng mới. Khoảng cách giữa chúng cảm thấy nhỏ hơn trước kia. Điều tôi nhận thấy rõ ràng hơn bây giờ là mọi thứ diễn ra sau hậu trường.

Gần đây, tôi đã dành thời gian khám phá các dự án AI khác nhau và nhận thấy rằng nhiều cuộc trò chuyện tập trung vào đầu ra. Mọi người so sánh phản hồi, tốc độ và khả năng. Rất ít người nói về các hệ thống tạo ra những đầu ra đó ngay từ đầu.

Theo cách tôi thấy, AI đang trở thành một vấn đề phối hợp hơn là một vấn đề mô hình.

Thông tin được thu thập như thế nào?

Nó được xác minh ra sao?

Những người đóng góp có lợi ích gì khi họ giúp cải thiện một hệ thống?

Những câu hỏi đó không nhận được nhiều sự chú ý, nhưng chúng ngày càng khó bị bỏ qua khi AI tiếp tục phát triển.

Đó là một lý do mà @OpenGradient đã thú vị để theo dõi. Nó nằm trong một phần của hệ sinh thái AI cảm thấy ngày càng quan trọng nhưng không phải lúc nào cũng nhận được ánh đèn sân khấu.

Có thể đó là điều bình thường. Cơ sở hạ tầng hiếm khi nhận được sự chú ý cho đến khi mọi người nhận ra nó phụ thuộc vào nhiều thứ như thế nào.

Tôi đã thấy điều tương tự xảy ra trong crypto. Các dự án làm việc lặng lẽ trong nền thường trở thành những thứ mà mọi người nói về sau này.

Hiện tại, tôi chủ yếu đang quan sát và học hỏi. Nhưng tôi nghĩ tương lai của AI sẽ phụ thuộc vào nhiều hơn chỉ là các mô hình tốt hơn. Các hệ thống hỗ trợ những mô hình đó cũng quan trọng không kém.
#opg $OPG

Gần đây tôi đã tham gia vào một cuộc thảo luận nơi mọi người đang tranh luận về mô hình AI nào sẽ chiếm ưu thế trong tương lai.
Đọc qua các bình luận, tôi nhận thấy hầu như mọi người chỉ nói về chính các mô hình. Mô hình lớn hơn, mô hình nhanh hơn và mô hình rẻ hơn.
Rất ít người bàn về thông tin mà những mô hình đó dựa vào.
Phần đó luôn làm tôi quan tâm nhiều hơn.
Bạn có thể xây dựng một hệ thống AI ấn tượng nhưng nếu thông tin đưa vào không hữu ích thì kết quả cũng sẽ không hữu ích. Nó làm tôi nhớ đến một câu nói cũ: rác vào, rác ra.
Đó là một trong những lý do mà OpenGradient đã thu hút sự chú ý của tôi khi tôi bắt đầu tìm hiểu về nó. Dự án này dường như tập trung vào một phần của hệ sinh thái AI mà không được người dùng thông thường chú ý đến, mặc dù đó là điều mà mọi hệ thống AI đều phụ thuộc vào.
Điều làm cho AI trở nên có giá trị không chỉ là mô hình. Đó là chất lượng của dữ liệu kiến thức và phản hồi giúp nó cải thiện theo thời gian.
Tôi nghĩ cuối cùng chúng ta sẽ đến một điểm mà mọi người sẽ ngừng hỏi chỉ "mô hình nào là tốt nhất" và bắt đầu hỏi "thông tin đến từ đâu".
Điều đó cảm giác như một câu hỏi quan trọng hơn nhiều.
Có thể tôi sai nhưng tôi nghi ngờ rằng giai đoạn tiếp theo của AI sẽ không chỉ được định hình bởi những đột phá trong các mô hình. Nó cũng sẽ được hình thành bởi các hệ thống giúp những mô hình đó học hỏi, thích nghi và duy trì tính hữu ích.
Đó là lý do tại sao tôi đã theo dõi @OpenGradient . Nó đang làm việc trên một phần của câu đố mà hầu hết mọi người không nghĩ đến cho đến khi nó trở thành một vấn đề.
#opg $OPG

Mình cứ thấy mọi người nói rằng AI là tương lai.

Có thể họ đúng.

Nhưng mỗi khi nghe vậy, mình lại nghĩ đến một điều kém thú vị hơn nhiều:

Dữ liệu lấy từ đâu ra?

Mỗi mô hình AI hữu ích đều phụ thuộc vào thông tin. Không chỉ là một lượng lớn, mà còn là dữ liệu chất lượng cao thực sự có thể giúp mô hình học hỏi, cải thiện và đưa ra quyết định tốt hơn.

Đó là phần của cuộc trò chuyện về AI thường bị bỏ qua.

Mọi người chỉ tập trung vào đầu ra.

Thách thức thực sự là đầu vào.

Nếu không có dữ liệu đáng tin cậy, ngay cả những mô hình tiên tiến nhất cũng trở nên ít hữu ích theo thời gian.

Đó là một lý do mà OpenGradient đã nằm trong tầm ngắm của mình.

Dự án này nằm trong một phần của hệ sinh thái AI mà không phải lúc nào cũng được chú ý, nhưng cảm thấy ngày càng quan trọng khi nhiều ứng dụng AI ra mắt.

Khi các hệ thống AI trở nên tích hợp hơn vào các sản phẩm và dịch vụ hàng ngày, nhu cầu về dữ liệu chất lượng sẽ không biến mất.

Nếu có gì, nó có khả năng sẽ tăng lên.

Và điều đó đặt ra một số câu hỏi thú vị.

Dữ liệu được lấy từ đâu?

Nó được chia sẻ như thế nào?

Cách mà những người đóng góp hưởng lợi từ giá trị mà họ tạo ra là gì?

Mình không nghĩ rằng tương lai của AI chỉ được xác định bởi chính các mô hình.

Mọi người đều nói về những gì AI có thể làm.
Ít người nói về những gì AI cần để hoạt động tốt ngay từ đầu. Dữ liệu, sự phối hợp và mạng lưới đóng góp không phải là những chủ đề thú vị nhất, nhưng chúng cơ bản cho mọi thứ diễn ra sau đó.

Chúng có thể không tạo ra những tiêu đề giống như một mô hình AI mới, nhưng chúng đang hỗ trợ hệ sinh thái mà những mô hình đó phụ thuộc vào.

Và đó là một cuộc trò chuyện mà mình nghĩ xứng đáng nhận được nhiều sự chú ý hơn.

@OpenGradient #opg $OPG

Mình thấy mọi người so sánh các mô hình AI hàng ngày.

Mô hình này nhanh hơn. Mô hình kia thông minh hơn. Cái khác có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn.

Nhưng gần đây mình đang suy nghĩ về một điều khác.

Tất cả thông tin mà chúng ta gõ vào thực sự đi đâu?

Nhiều người trong chúng ta sử dụng AI cho công việc, nghiên cứu, ý tưởng, và đôi khi cả những câu hỏi cá nhân. Chúng ta chia sẻ nhiều thông tin với những công cụ này hơn là chúng ta nhận ra.

Câu hỏi đó đã khiến mình dành một chút thời gian để đọc về @OpenGradient .

Điều đầu tiên thu hút sự chú ý của mình không phải là thông báo mô hình. Mà là sự chú ý đến quyền riêng tư. OpenGradient nói rằng tin nhắn được mã hóa trên thiết bị và thông tin danh tính được xóa trước khi yêu cầu đến mô hình. Dù ai đó sử dụng AI thỉnh thoảng hay hàng ngày, thì đó là một lĩnh vực đáng được chú ý hơn.

Mình cũng đã check chat.opengradient.ai. Ngoài các tính năng chat, còn có Image Studio, cho phép người dùng tạo hình ảnh bằng nhiều mô hình AI khác nhau. Mình thích thấy các sản phẩm phát triển vượt ra ngoài một trường hợp sử dụng đơn lẻ vì hầu hết mọi người không chỉ sử dụng AI cho một thứ nữa.

Một điều khác mà mình nhận thấy là OpenGradient Chat đã hỗ trợ Claude Fable 5. Cũng có Nous Hermes qua Private Chat. Việc có nhiều mô hình khác nhau cùng một chỗ mang lại cho người dùng nhiều lựa chọn hơn tùy thuộc vào nhu cầu của họ.

Mình không phải là người chạy theo mọi lần ra mắt AI mới, nhưng mình chú ý khi một dự án cố gắng giải quyết một vấn đề thực sự. Quyền riêng tư, quyền truy cập vào nhiều mô hình, và các sản phẩm thực tế mà mọi người có thể sử dụng hôm nay đều là những lĩnh vực đáng theo dõi.

Đối với ai quan tâm đến việc xem OpenGradient đang xây dựng gì, bạn có thể khám phá ở đây:

chat.opengradient.ai

Cũng đáng lưu ý: OpenGradient đã chia sẻ rằng người dùng mua tín dụng và sử dụng tích cực OpenGradient Chat có thể đủ điều kiện nhận airdrop Season 2 $OPG .

@OpenGradient #opg $OPG

#TradebStocks Hôm nay, mình quyết định khám phá tính năng bStocks mới của Binance, và tài sản đầu tiên thu hút sự chú ý của mình là $TSLAB (Tesla bStock).
Là người chủ yếu dành thời gian trên các thị trường crypto, mình rất tò mò xem Binance đưa chứng khoán token hóa vào nền tảng như thế nào. Việc tìm phần bStocks rất dễ dàng, và giao diện giao dịch cảm thấy quen thuộc vì nó sử dụng cùng một môi trường Binance mà nhiều người trong chúng ta đã quen thuộc hàng ngày.
Điều đầu tiên mình kiểm tra là trang thông tin TSLAB. Điều mình thấy thú vị là TSLAB cung cấp sự tiếp xúc kinh tế với Tesla thông qua một chứng khoán token hóa. Đối với những ai theo dõi cả thị trường crypto và truyền thống, điều này cảm giác như một bước thú vị để kết nối hai thế giới lại với nhau.
Một điều khác mình nhận thấy là giao dịch vẫn chưa mở khi mình khám phá trang này. Thay vì ngay lập tức lao vào giao dịch, mình đã dành một chút thời gian để đọc thông tin có sẵn và hiểu cách sản phẩm hoạt động. Mình nghĩ đó là điều mà mọi người mới vào nên làm trước khi sử dụng bất kỳ sản phẩm tài chính mới nào.
Ấn tượng đầu tiên của mình là bStocks có thể giúp người dùng tiếp cận dễ dàng hơn với thị trường truyền thống nếu họ đã quen thuộc với việc điều hướng các nền tảng crypto. Trải nghiệm cảm giác đơn giản, sạch sẽ và dễ hiểu.
Mình vẫn đang khám phá tính năng này, nhưng mình rất muốn xem chứng khoán token hóa sẽ phát triển như thế nào và những cơ hội nào có thể được tạo ra cho người dùng Binance trong tương lai.
Bạn đã kiểm tra bStocks chưa? Tài sản nào bạn đã khám phá đầu tiên: Tesla, NVIDIA, Circle hay một cái khác?

Giao dịch đầu tiên của tôi #BinanceStocks là $TSLA.
Tôi đã theo dõi Tesla trong vài tháng vì tôi bị cuốn hút bởi cách mà nó đang thúc đẩy đổi mới trong cả xe điện và AI. Mỗi lần tôi đọc về những phát triển mới, tôi cảm thấy như đang theo dõi một công ty cố gắng định hình tương lai.
Điều cuối cùng khiến tôi quyết định là nhận ra rằng chờ đợi để có "điểm vào hoàn hảo" có thể đồng nghĩa với việc không bao giờ bắt đầu cả. Tôi không đầu tư một số tiền lớn, tôi chỉ muốn bước những bước đầu tiên và có được kinh nghiệm thực tế.
Quá trình giao dịch trên Binance Stocks cảm thấy rất đơn giản. Thay vì cảm thấy choáng ngợp, tôi đã có thể tập trung vào giao dịch và học cách đầu tư cổ phiếu hoạt động trong thực tế. Nhìn vị thế của tôi lên xuống trong vài ngày đầu tiên vừa thú vị vừa căng thẳng, nhưng nó đã dạy tôi một bài học quan trọng: đầu tư là về sự kiên nhẫn, không phải cảm xúc.
Nhìn lại, chiến thắng lớn nhất không phải là lợi nhuận hay thua lỗ. Đó là gaining the confidence to start.
Mọi người đều nhớ giao dịch đầu tiên của họ. Giao dịch đó đã biến tôi từ một người chỉ quan sát thị trường thành một người cuối cùng tham gia vào nó.
#BinanceStocks @Franc1s

Một điều khiến tôi bất ngờ về cổ phiếu Mỹ là có bao nhiêu nhà đầu tư dường như thoải mái giữ vị thế trong 10, 20, hoặc thậm chí 30 năm.

Trong crypto, bối cảnh thay đổi nhanh chóng đến mức giữ một thứ trong vài năm cũng có thể cảm thấy như một thời gian dài. Những câu chuyện mới xuất hiện, các dự án mất động lực, và những ông lớn trên thị trường có thể thay đổi rất nhanh.

Làm thế nào mà các nhà đầu tư cổ phiếu dài hạn xây dựng đủ niềm tin để giữ một công ty trong nhiều thập kỷ? Điều gì khiến bạn tự tin rằng một doanh nghiệp sẽ vẫn có giá trị 10-20 năm tới?

Tôi rất muốn nghe cách mà những nhà đầu tư dày dạn kinh nghiệm suy nghĩ về điều này.
#MyStocksQuestion

Hầu hết kinh nghiệm đầu tư của tôi đến từ crypto, nơi mà việc tập trung vào một số vị thế có độ tin cậy cao là điều phổ biến.

Khi tôi tìm hiểu thêm về cổ phiếu và ETF của Mỹ, tôi cảm thấy bối rối về việc đa dạng hóa. Một số nhà đầu tư chỉ nắm giữ 5-10 cổ phiếu, trong khi những người khác lại thích các ETF rộng có hàng trăm công ty.

Bạn làm thế nào để quyết định số lượng cổ phiếu là đủ cho một danh mục đầu tư đa dạng mà không làm giảm tiềm năng lợi nhuận của bạn quá nhiều?

Tôi rất muốn nghe cách mà các nhà đầu tư cổ phiếu có kinh nghiệm tiếp cận vấn đề này.
#MyStocksQuestion
#CâuHỏiVềCổPhiếuCủaTôi

Mình chủ yếu đầu tư vào crypto, nên cổ phiếu Mỹ vẫn là một trải nghiệm học hỏi với mình.
Một điều mình đang thắc mắc là các nhà đầu tư quyết định khi nào một cổ phiếu thực sự "quá đắt" như thế nào. Đôi khi mình thấy những công ty có tăng trưởng tuyệt vời, nhưng giá cổ phiếu của họ đã tăng quá nhiều khiến mình sợ mua ở đỉnh.
Bạn có tập trung vào các chỉ số định giá, chờ đợi thị trường điều chỉnh, hay đơn giản là đầu tư dần dần theo thời gian bất kể giá cả?
Mình rất muốn biết những nhà đầu tư dày dạn kinh nghiệm xử lý nỗi sợ mua một công ty tuyệt vời sau một đợt tăng giá lớn như thế nào.
#MyStocksQuestion
Câu này cảm thấy chân thực vì nó dựa trên một thách thức chung mà nhiều nhà đầu tư crypto phải đối mặt khi tham gia vào thị trường chứng khoán: cân bằng giữa cơ hội tăng trưởng và những lo ngại về định giá.