這幾天我在思考這個OpenGradient設計選擇，真正突出的部分是你不需要爲整個應用選擇一個驗證級別....
這是機制。在OpenGradient中，一個原子交易可以混合驗證方法 - TEE用於LLM推理，ZKML用於風險模型，普通的用於分析，所有這些都一起結算。網絡並不強迫你在所有操作中使用一個信任級別....
混合驗證。一筆交易....
我認爲被忽視的是，這與大多數"可驗證AI"的提案相比是多麼不尋常，它們只是選擇一種方法並將其應用於所有地方。OpenGradient將信任級別視爲每個組件的決定，而不是平臺範圍內的決定....$RE
我實際上喜歡OPG結算的方式，無論底層使用了哪種驗證方法，過程都是相同的 - 複雜性由協議吸收，而不是推給選擇方法的開發者....
但我不會假裝混合驗證方法是沒有權衡的。在一個交易中組合TEE和ZKML仍然意味着最慢的組件，通常是ZKML部分，設定了整體延遲的底線....$BTW
我曾經構建過一個管道，混合了快速和慢速驗證步驟，痛苦地學到慢的步驟總是勝出。
我仍然無法解決的問題是，OpenGradient是否允許開發者在一個混合驗證交易中設置每個組件的超時限制，還是整個過程默認等候最慢的部分？？
@OpenGradient
$OPG #OPG