#opg $OPG
老實說，當我深入研究OpenGradient OPG時，我感到很驚訝。今年我見過50多個“AI x Web3”的項目，其中49個仍然以“然後我們調用一個預言機”結束。
真正的問題很簡單。今天的智能合約是愚蠢的。它們無法運行模型。因此，每個“AI dApp”都將思考外包到鏈外，然後通過證明將答案拖回鏈上。這不是鏈內的智能。這是站在旁邊等回調的智能。
OpenGradient實際上做的事情是不同的。它正在構建一個去中心化的網絡，旨在以規模化的方式託管、運行和驗證AI模型。不是僅僅存儲權重。實際上進行推理。模型作爲網絡的一部分運行，輸出可以被其他節點驗證。
他們沒有強迫Solidity去做機器學習，而是將推理視爲一個網絡服務。開發者提交任務，網絡將其路由到可以運行它的節點，結果通過加密驗證返回。因此，您可以在不將一切集中在一個GPU集羣上的情況下獲得信任。
如果模型可以在鏈上基礎設施中存在和運行，整個遊戲都會改變。真正能夠推理的自主代理在交易之前就能進行思考。能夠適應市場條件的DeFi策略，而不需要人爲干預。遊戲中的NPC不僅僅是if-else腳本。現在我們缺少這一點，因爲驗證成本高昂，託管是集中化的。
我閱讀他們研究後的看法是：他們並不是用代幣來包裝OpenAI。他們正在攻擊根本瓶頸 - 計算髮生在哪裏以及誰來驗證。這是更難的問題。採用仍然未得到驗證，當然。但是至少他們沒有假裝一個API調用就是“鏈上AI”。
我想問你：如果智能合約能夠實際本地運行和驗證模型，你會構建什麼第一個現在不可能的應用？
@OpenGradient #OpenGreadient
老實說，當我深入研究OpenGradient OPG時，我感到很驚訝。今年我見過50多個“AI x Web3”的項目，其中49個仍然以“然後我們調用一個預言機”結束。
真正的問題很簡單。今天的智能合約是愚蠢的。它們無法運行模型。因此，每個“AI dApp”都將思考外包到鏈外，然後通過證明將答案拖回鏈上。這不是鏈內的智能。這是站在旁邊等回調的智能。
OpenGradient實際上做的事情是不同的。它正在構建一個去中心化的網絡，旨在以規模化的方式託管、運行和驗證AI模型。不是僅僅存儲權重。實際上進行推理。模型作爲網絡的一部分運行，輸出可以被其他節點驗證。
他們沒有強迫Solidity去做機器學習，而是將推理視爲一個網絡服務。開發者提交任務，網絡將其路由到可以運行它的節點，結果通過加密驗證返回。因此，您可以在不將一切集中在一個GPU集羣上的情況下獲得信任。
如果模型可以在鏈上基礎設施中存在和運行，整個遊戲都會改變。真正能夠推理的自主代理在交易之前就能進行思考。能夠適應市場條件的DeFi策略，而不需要人爲干預。遊戲中的NPC不僅僅是if-else腳本。現在我們缺少這一點，因爲驗證成本高昂，託管是集中化的。
我閱讀他們研究後的看法是：他們並不是用代幣來包裝OpenAI。他們正在攻擊根本瓶頸 - 計算髮生在哪裏以及誰來驗證。這是更難的問題。採用仍然未得到驗證，當然。但是至少他們沒有假裝一個API調用就是“鏈上AI”。
我想問你：如果智能合約能夠實際本地運行和驗證模型，你會構建什麼第一個現在不可能的應用？
@OpenGradient #OpenGreadient