人工智能的未來可能建立在“發現”，而不是“創造”。
每個人都在競相構建更好的 AI 模型。但當它們已經有成千上萬時，又會發生什麼？
瓶頸不再是“哪個模型更好”。而變成了：你能否找到合適的那個，能否信任它，並且真正將其部署。
我們在加密領域已經遇到過類似情況。早期的 DeFi 到處都是協議，流動性分散，沒有可靠的方式知道該用哪些才安全。最終，解決“發現”的基礎設施之重要性，甚至和那些協議本身一樣關鍵。
OpenGradient 的模型中心（Model Hub）正在嘗試站在這一層。永久存儲、版本管理、搜索、經過驗證的推理。吸引我注意的部分是“經過驗證的推理”——你可以真正覈查正在運行的模型，確實是你認爲的那個，而不只是相信 API 會按它所聲稱的那樣提供服務。
我不知道這是否會成爲標準，還是衆多嘗試中的一種。發現基礎設施很“無聊”，直到它不再無聊。然後一切都會突然經由它運轉。
在一個擁有數百萬 AI 模型的世界裏，“經過驗證的發現”對大多數開發者真的重要嗎？還是說他們只會直接使用 OpenAI 接下來推出的任何東西？
來源：OpenGradient 白皮書
@OpenGradient $OPG #OPG
$ONDO $LAB
#DEFİ
每個人都在競相構建更好的 AI 模型。但當它們已經有成千上萬時，又會發生什麼？
瓶頸不再是“哪個模型更好”。而變成了：你能否找到合適的那個，能否信任它，並且真正將其部署。
我們在加密領域已經遇到過類似情況。早期的 DeFi 到處都是協議，流動性分散，沒有可靠的方式知道該用哪些才安全。最終，解決“發現”的基礎設施之重要性，甚至和那些協議本身一樣關鍵。
OpenGradient 的模型中心（Model Hub）正在嘗試站在這一層。永久存儲、版本管理、搜索、經過驗證的推理。吸引我注意的部分是“經過驗證的推理”——你可以真正覈查正在運行的模型，確實是你認爲的那個，而不只是相信 API 會按它所聲稱的那樣提供服務。
我不知道這是否會成爲標準，還是衆多嘗試中的一種。發現基礎設施很“無聊”，直到它不再無聊。然後一切都會突然經由它運轉。
在一個擁有數百萬 AI 模型的世界裏，“經過驗證的發現”對大多數開發者真的重要嗎？還是說他們只會直接使用 OpenAI 接下來推出的任何東西？
來源：OpenGradient 白皮書
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#DEFİ