我以前認爲大多數加密項目在競爭相同的東西。
更快的網絡。更大的生態系統。更令人印象深刻的數字。
在看到足夠多這樣的敘述後，我開始減少對承諾的關注，更多地關注技術離開白皮書後的表現。
這種轉變部分是我對OpenGradient產生好奇的原因。
吸引我注意的不是關於速度或可擴展性的另一個討論，而是人工智能系統最終可能需要更接近身份和問責的概念。
隨着開放模型被修改、組合並在不同代理之間傳遞，我意識到了一些奇怪的事情。我們通常評估輸出，但很少知道它背後的歷史。
瞭解AI親緣網絡讓我有了不同的思考。通過密碼學證明追蹤模型的血統和交互的可能性，更接近真實基礎設施，而不是通常的加密故事。
也許這是因爲圍繞身份和驗證構建的系統在物理世界中已經重要。公司依賴記錄。法律系統依賴證據。信任很少在沒有某種歷史的情況下存在。
這並不意味着我已經弄明白了一切。
我仍然在想這些想法將如何擴展，開發者是否真的會採納它們，以及普通用戶如何在不增加複雜性的情況下與這種基礎設施互動。
但我已經瞭解到，一些最有趣的項目並不是在試圖創造關注。
他們在試圖創造信心。
對我來說，我在加密和人工智能領域待的時間越長，我越意識到學習意味着保持好奇，質疑假設，並對信任真正來自何處保持開放的心態。
@OpenGradient #OPG $OPG
更快的網絡。更大的生態系統。更令人印象深刻的數字。
在看到足夠多這樣的敘述後，我開始減少對承諾的關注，更多地關注技術離開白皮書後的表現。
這種轉變部分是我對OpenGradient產生好奇的原因。
吸引我注意的不是關於速度或可擴展性的另一個討論，而是人工智能系統最終可能需要更接近身份和問責的概念。
隨着開放模型被修改、組合並在不同代理之間傳遞，我意識到了一些奇怪的事情。我們通常評估輸出，但很少知道它背後的歷史。
瞭解AI親緣網絡讓我有了不同的思考。通過密碼學證明追蹤模型的血統和交互的可能性，更接近真實基礎設施，而不是通常的加密故事。
也許這是因爲圍繞身份和驗證構建的系統在物理世界中已經重要。公司依賴記錄。法律系統依賴證據。信任很少在沒有某種歷史的情況下存在。
這並不意味着我已經弄明白了一切。
我仍然在想這些想法將如何擴展，開發者是否真的會採納它們，以及普通用戶如何在不增加複雜性的情況下與這種基礎設施互動。
但我已經瞭解到，一些最有趣的項目並不是在試圖創造關注。
他們在試圖創造信心。
對我來說，我在加密和人工智能領域待的時間越長，我越意識到學習意味着保持好奇，質疑假設，並對信任真正來自何處保持開放的心態。
@OpenGradient #OPG $OPG