最近我一直在關注OpenGradient，令我印象深刻的並不僅僅是它的“人工智能 + 加密貨幣”標籤，而是它實際上想要解決的問題。如今很多人工智能產品依然要求用戶盲目信任系統。你得到一個輸出，但你無法真正驗證運行了什麼模型，背後使用了什麼提示，或者在這個過程中是否有任何變化。OpenGradient試圖將這一切變成可審計的，而不是你簡單接受的東西。
我覺得有趣的是它背後的架構。這個網絡圍繞可驗證的人工智能推理構建，執行和驗證是分開的，而不是強迫每個驗證者處理昂貴的計算工作。這很重要，因爲如果去中心化的人工智能要變得實用，它必須不僅僅是紙上的一個好主意。
同時，我認爲$OPG 還處於“真實使用與市場關注”階段的早期。基礎設施故事很強，開發者方面看起來很認真，產品方向也很合理，但我最密切關注的部分是採用。從我個人的角度看，OpenGradient是那些越深入瞭解越有趣的項目，因爲它不僅僅是在賣人工智能的炒作，而是在建立關於人工智能實際運行的信任。
讓我注意到的是@OpenGradient 的文檔將其定位爲一個專爲可驗證人工智能推理而構建的網絡，具有混合人工智能計算架構，分離推理執行和證明驗證，而實時門戶顯示網絡上的活動推理和交易活動。
#opg $OPG
我覺得有趣的是它背後的架構。這個網絡圍繞可驗證的人工智能推理構建，執行和驗證是分開的，而不是強迫每個驗證者處理昂貴的計算工作。這很重要，因爲如果去中心化的人工智能要變得實用，它必須不僅僅是紙上的一個好主意。
同時，我認爲$OPG 還處於“真實使用與市場關注”階段的早期。基礎設施故事很強，開發者方面看起來很認真，產品方向也很合理，但我最密切關注的部分是採用。從我個人的角度看，OpenGradient是那些越深入瞭解越有趣的項目，因爲它不僅僅是在賣人工智能的炒作，而是在建立關於人工智能實際運行的信任。
讓我注意到的是@OpenGradient 的文檔將其定位爲一個專爲可驗證人工智能推理而構建的網絡，具有混合人工智能計算架構，分離推理執行和證明驗證，而實時門戶顯示網絡上的活動推理和交易活動。
#opg $OPG