關於去中心化AI的討論大多數集中在誰擁有最好的模型。我認爲這可能是一個錯誤的市場關注點。
隨着AI系統的廣泛使用，衝突的輸出是不可避免的。兩個模型可以分析相同的信息卻得出不同的結論。在那時，稀缺資源不再是智慧本身，而是可信的驗證。
這就是我認爲驗證層比模型層更有趣的原因。經濟價值最終可能會集中在那些能夠證明在出現分歧時哪個輸出更可靠的系統上。
這使得驗證變得重要，因爲它引入了圍繞正確性而非人氣的競爭。它不是獎勵最吵的模型或最大的分發網絡，而是獎勵能夠產生經得起審查的輸出的能力。
從這個角度看@OpenGradient ，話題就發生了變化。這個網絡不僅參與AI推理；它還在幫助創造一個開放市場的條件，在這個市場中，聲明可以被挑戰和驗證。
如果去中心化AI演變成一個競爭輸出的世界，那麼與驗證相關的項目可能會比許多投資者目前假設的更加具有長期戰略重要性。
$OPG #OPG
隨着AI系統的廣泛使用，衝突的輸出是不可避免的。兩個模型可以分析相同的信息卻得出不同的結論。在那時，稀缺資源不再是智慧本身，而是可信的驗證。
這就是我認爲驗證層比模型層更有趣的原因。經濟價值最終可能會集中在那些能夠證明在出現分歧時哪個輸出更可靠的系統上。
這使得驗證變得重要，因爲它引入了圍繞正確性而非人氣的競爭。它不是獎勵最吵的模型或最大的分發網絡，而是獎勵能夠產生經得起審查的輸出的能力。
從這個角度看@OpenGradient ，話題就發生了變化。這個網絡不僅參與AI推理；它還在幫助創造一個開放市場的條件，在這個市場中，聲明可以被挑戰和驗證。
如果去中心化AI演變成一個競爭輸出的世界，那麼與驗證相關的項目可能會比許多投資者目前假設的更加具有長期戰略重要性。
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