我跟隨的一位研究者去年訓練了一個情感模型。小事情 — 用來閱讀金融新聞。他把它發佈到一個公共庫上，被分支了340次，在那條鏈的某個地方，它進入了一個他從未聽過的基金使用的交易工具。他偶然間在閱讀一個討論串時發現了這件事。沒有信用。沒有收入。無法追蹤他們運行的是哪個版本。
每次上傳到集中平台的模型在發布的瞬間就被拋棄了。我一直在想這就是所謂的孤兒模型問題。平台擁有分發權，設定條件。歸屬權只是一個沒人檢查的README檔。
這不是小眾開發者的抱怨。這是目前AI基礎設施的默認狀態。
改變我思維的事情是我在chat.opengradient.ai裡讀到的OpenGradient模型中心 — 不是聊天產品，而是它底下的層級。超過2000個模型在鏈上託管，並且架構中內建了不可變的版本控制和歸屬權。當模型被調用時，請求會通過同樣的HACA基礎設施進行推斷處理。發布它的開發者擁有每次運行的可驗證記錄 — 並且通過$OPG 直接建構進那個記錄中的支付通道。
孤兒模型問題並不是通過更好的服務條款來解決的。它是通過使歸屬權結構化而非合約化來解決的。這是一個不同類型的修復。
我真正不知道的是這在大規模下如何運行。2000個模型是現實，但Hugging Face託管超過900,000個。這個差距不僅僅是數量 — 而是每位研究者都默認使用其他人已經使用的平台的網絡效應。可驗證的歸屬權是否足以重新引導這種重力，是我仍在研究的問題。
基礎設施是存在的。激勵是真實的。問題是時機是否正確。
@OpenGradient #OPG #opg $OPG
每次上傳到集中平台的模型在發布的瞬間就被拋棄了。我一直在想這就是所謂的孤兒模型問題。平台擁有分發權，設定條件。歸屬權只是一個沒人檢查的README檔。
這不是小眾開發者的抱怨。這是目前AI基礎設施的默認狀態。
改變我思維的事情是我在chat.opengradient.ai裡讀到的OpenGradient模型中心 — 不是聊天產品，而是它底下的層級。超過2000個模型在鏈上託管，並且架構中內建了不可變的版本控制和歸屬權。當模型被調用時，請求會通過同樣的HACA基礎設施進行推斷處理。發布它的開發者擁有每次運行的可驗證記錄 — 並且通過$OPG 直接建構進那個記錄中的支付通道。
孤兒模型問題並不是通過更好的服務條款來解決的。它是通過使歸屬權結構化而非合約化來解決的。這是一個不同類型的修復。
我真正不知道的是這在大規模下如何運行。2000個模型是現實，但Hugging Face託管超過900,000個。這個差距不僅僅是數量 — 而是每位研究者都默認使用其他人已經使用的平台的網絡效應。可驗證的歸屬權是否足以重新引導這種重力，是我仍在研究的問題。
基礎設施是存在的。激勵是真實的。問題是時機是否正確。
@OpenGradient #OPG #opg $OPG