每天，我都在不假思索地使用谷歌地圖。

我相信我屏幕上的路線反映了路上的實際情況。
一旦這種信任消失，地圖就失去了大部分的價值。

這個想法在我閱讀關於Nous Hermes推理網絡擴展的@OpenGradient 時又回來了。

同樣的問題不斷浮現：
你怎麼知道你看到的答案實際上是按照網絡所聲稱的方式生成的？

有趣的不是模型。
而是驗證管道。

大多數人工智能基礎設施討論聚焦於生成答案。
OpenGradient專注於證明答案。
這個區別聽起來微不足道，但我認爲這改變了網絡創造價值的方式。

沒有驗證，人工智能是用戶必須信任的服務。
有了驗證，信任就變成了基礎設施。

生成推理和驗證推理在根本上是不同的任務。一個產生輸出。另一個則是在該輸出上建立信心。

敘述是人工智能網絡在智能上競爭。
現實是OpenGradient可能在信任上競爭。
模型吸引用戶。
驗證防止信任成爲瓶頸。

這就是爲什麼Nous Hermes的里程碑引起了我的注意。不是因爲它爲網絡增加了另一個模型，而是因爲每一個新的推理都增加了證明執行按聲明發生的重要性。

基礎設施故事和市場故事可能在不同的時間線上運行。市場對模型的採用反應迅速。信任基礎設施的複合速度較慢，因爲每次活動增加都會產生額外的驗證需求。

隨着#OPG 的擴展，我感興趣的問題很簡單：

驗證的吞吐量能否與推理的吞吐量一樣快地增長？

因爲如果證明答案變得比生成答案更困難，那麼驗證，而非計算，可能會成爲網絡的限制因素。

架構可能領先於市場測量它的能力。

$OPG
$SPCX
$BSB
隨着人工智能網絡的成熟，什麼變得更加有價值？