#opg $OPG
$BNB
以前，當我選擇AI工具時，我只關注誰有最強大的模型，擁有大量參數，快速推理和準確的回答。這些硬件指標直接決定了我是否會使用它們。但在過去六個月中，隨着我跟蹤社區討論，看到用戶來來去去，我意識到我可能誤解了。
這並不是說模型的質量不重要，但“這個對話會在以後被提起嗎？”這個問題在某些用戶心中比我想象的要重要得多。
吸引我關注OpenGradient Chat的正是這一點。真正有趣的並不是他們集成的高級模型數量，而是一個設計，它將問題的身份分離開來——通過加密路由和可驗證的執行，他們將“隱私”從一個簡單的承諾轉變爲默認參數。
大多數關注AI網絡的人仍然集中在吞吐量、模型數量等方面。但我始終覺得，真正的影響可能會更爲根本。如果用戶相信他們的互動不會輕易與他們的身份聯繫在一起，他們可能會提出不同的問題，分享不同類型的文件，並逐漸形成某些習慣。#opengift #OpenGradientis
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以前，當我選擇AI工具時，我只關注誰有最強大的模型，擁有大量參數，快速推理和準確的回答。這些硬件指標直接決定了我是否會使用它們。但在過去六個月中，隨着我跟蹤社區討論，看到用戶來來去去，我意識到我可能誤解了。
這並不是說模型的質量不重要，但“這個對話會在以後被提起嗎？”這個問題在某些用戶心中比我想象的要重要得多。
吸引我關注OpenGradient Chat的正是這一點。真正有趣的並不是他們集成的高級模型數量，而是一個設計，它將問題的身份分離開來——通過加密路由和可驗證的執行，他們將“隱私”從一個簡單的承諾轉變爲默認參數。
大多數關注AI網絡的人仍然集中在吞吐量、模型數量等方面。但我始終覺得，真正的影響可能會更爲根本。如果用戶相信他們的互動不會輕易與他們的身份聯繫在一起，他們可能會提出不同的問題，分享不同類型的文件，並逐漸形成某些習慣。#opengift #OpenGradientis