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@OpenGradient 回滾做起來很容易。但要解釋在那之前發生了什麼，要困難得多。

我只是注意到在輸出不再一直變化之後，才發現發生了回滾。

就是那一部分。

模型重新開始工作了，但感覺並不像一切都沒事了。大多數系統認爲回滾就是問題的結束：出問題了，就把舊版本拉回來。大家也就就此翻篇。

但我覺得 OpenGradient 的有意思之處在於：回滾之後留下了什麼。

有些記錄仍然顯示正在使用新版本。還有一個智能體已經把工作流改了，去適應後來才被發現是錯誤的那種行爲。在那段時間裏也完成了一筆付款。技術問題被修復了，但過去發生的事情仍然重要。

這就是爲什麼回滾會變成一個問題。

問題不在於舊模型能不能工作。問題在於系統能否在任意時刻清楚地表明：到底是哪個版本生成了哪一份輸出。

在一個由某個人負責的系統裏，相關人員通常會接受他們事後得到的任何解釋。但在一個所有事情都可以被覈實的系統中，這樣還不夠。記錄必須與真實發生的情況相符。

我一直在想真正的問題是什麼：從一次錯誤中恢復是不是很難？還是更難的是讓人們繼續相信時間線？

因爲一旦人們做出了決定，付款就會發生，自動化智能體也會開始使用這些輸出。回滾軟件並不意味着後果會消失。
#OPG @OpenGradient $OPG $RE $LAB

我注意到在 OpenGradient 內，決策需要多長時間才能得到解決。這改變了我對網絡的看法。

在加密領域的某些地方，人們希望不確定性能儘快消失。他們因爲注意力移動得很快就急於下結論，而等待會讓人覺得代價高昂。

在圍繞 OpenGradient 的討論中，我看到人們願意推遲判斷，直到他們獲得更多信息。

* 引人注目的是耐心，而不是一致。

我會看到某個說法出現，而不是立刻接受或拒絕，人們會先把它放着不急着定論。對話仍然保持活躍，不會倉促得出結論。起初這看起來效率不高。

但隨着時間推移，它看起來像是一種不同的協作方式。

有意思的是，不確定性本身變成了一種信息。

某件事尚未得到解決，就意味着某種含義。

人們可以看出信心何處強、何處弱，或者他們需要在哪些地方進行覈實。

這與加密環境形成了不同之處——在加密環境中，信心往往先於證據。

在 OpenGradient 中，我關注的是結論之間的空隙，而不是結論本身。

隨着 OPG 代幣，這種模式有時也會顯現。

信念會逐步累積，而不是一下子建立起來。

就像參與者在迴應的是一個“驗證流程”，而不僅僅是某個單一、令人興奮的瞬間。

我不知道這是否會成爲 OpenGradient 持久的特徵，還是僅僅是一個階段。

但我越是持續觀察那些互動，越覺得在 OpenGradient 內，“管理不確定性”可能是一種信號。
#OPG @OpenGradient $OPG

#opg $OPG 我發現自己花在評判模型輸出上的時間更少了，轉而更多地去觀察是誰願意去核驗它們——這也改變了我對 OpenGradient 的看法。
大多數關於 AI 的加密討論似乎都聚焦在“產出了什麼”。在關注 OpenGradient 的過程中，我卻不斷被引向流程的另一層：有趣的並不是答案本身，而是爲了讓答案可以被追責所需要的額外努力。
讓我印象深刻的是，覈驗如何在不聲不響中改變參與者的行爲。當覈驗作爲一種選擇存在時，人們似乎會對他們決定要覈驗的內容更加挑剔。並非每個結果都能獲得同等的關注。有些輸出會引來審視，而另一些則被放過，未被觸及。
這帶來了一個我沒預料到的發現。覈驗不僅僅是在衡量算力；它也揭示了：參與者認爲不確定性在哪裏值得投入資源。
在跟蹤圍繞 OpenGradient 幣的討論時，我注意到往往是基於那個隱藏的決策而形成了確信，而不只是基於純粹的技術性主張。願意去核驗似乎本身就像一種信號。
我看得越久，就越覺得這個網絡所暴露的不只是人們所信任的內容，還有他們認爲重要到值得檢查的東西。
#OPG @OpenGradient $OPG

@OpenGradient 我開始注意到，停止參與的人往往比加入的人更多，而這改變了我對 OpenGradient 的看法。

大多數市場討論都聚焦於注意力，比如新買家和新故事……當我追隨 OpenGradient 時，我發現自己在觀察那些在進入網絡之後，悄悄停止投入互動的參與者。

最引人注目的，是討論變得沒那麼圍繞評判，而更多是隨着時間推移去降低不確定性。

這聽起來很微妙。我覺得它會改變行爲。

當人們無法立刻判斷一個系統時，他們往往會保持更久的活躍狀態，以收集證據。

我在觀點如何形成上看到了這一點。最強的觀點很少最先出現。它們往往是在有人觀察網絡一段時間、理解不同部分如何相互作用之後才浮現。

他們不僅僅是在迴應某一次更新或某個故事。

這種模式引起了我的注意，因爲加密市場通常獎勵速度。

往往在所有信息都可用之前，就已經做出決定。

在 OpenGradient 裏，我看到一些對話：參與者對讓某些問題暫時沒有答案感到自在，同時等待信號。

甚至關於幣的討論，也和這種行爲是相連的。

投入度高的人，往往更少談論即時結果，而更多關注網絡是否能在時間中產出可信的信息。

我不確定這種參與會在圖表上顯現。我也不確定每個市場參與者都同等重視它。

我只是覺得很有意思：我在關注 OpenGradient 越久，“缺少匆忙結論”的缺位感就越成爲故事本身的一部分。

OpenGradient 看起來更像是關於耐心與信任。

OpenGradient 不同於我見過的那些市場。

在 OpenGradient 裏，人們願意等待並觀察。

OpenGradient 重視周全的考慮。
#OPG @OpenGradient $OPG

@OpenGradient 進度條向後移動，這改變了我關注的內容

在測試OpenGradient時，我發現了一些其實比上傳文件更有趣的事情。

其中一個節點突然停止工作。

客戶又試了一次。進度條真的向後移動了。雖然沒有移動很多，但足以讓我停止關注上傳，轉而關注網絡流量。

我以爲最難的部分是存儲模型。這是因爲更大的文件需要更多的計算能力、設備和基礎設施。這看起來簡單。

真正吸引我注意的是圍繞存儲模型發生的一切。

大多數系統不會告訴你何時出了問題。如果某個部分出現故障，你要麼看不到，要麼得到一個通用的錯誤信息。在這裏，客戶再次嘗試讓我看到了不同的情況。網絡仍在努力尋找解決方案，即使其中一個部分停止工作。

這讓我想到了一個問題。

當人們談論OpenGradient和去中心化的AI基礎設施時，他們是在考慮條件還是現實條件？

當每個節點都完美工作時，網絡並不好。網絡的好壞在於當一個節點停止工作，或者需要時間來獲取響應，或者數據以不按順序的方式到達時。

有趣的並不是客戶再次嘗試，而是OpenGradient似乎是被設計成預期它需要不斷嘗試

也許這就是問題所在。

不是存儲模型，而是處理網絡提醒你它是一個網絡的時刻。
#OPG @OpenGradient $OPG $LAB $NES

#opg $OPG @OpenGradient 我越看驗證，越覺得「多」不一定是更好

我曾經以為，AI 驗證就是有更多的證據、更高的安全性和更多的信任。

但我越看基礎建設項目，越不相信這一定是事實。

我覺得 OpenGradient 有趣的是，驗證可以在一個光譜上進行。

某些行為可能不需要保證，而其他行為可能需要更深入的檢查。

驗證的成本取決於後果。

這聽起來很簡單。大多數系統讓用戶遵循一個標準路徑。

每個人都為確定性支付費用，不管他們是否需要。

OpenGradient 的三層驗證方法不同，因為它了解 AI 工作負載是多樣的。

一般推斷和高價值推斷並不相同。

我一直在思考 OPG 代幣。

它在整個光譜上運作，而不僅僅是一個驗證層。

這創造了網絡活動和代幣實用性之間的聯繫。

然而一個問題仍然存在：

當用戶看到真實成本時，他們會選擇驗證嗎？

大多數活動會停留在更便宜的層級上，讓重型驗證成為小眾特徵嗎？

我不確定是否有人知道這個答案。

設計似乎很周到。真正的用戶行為將決定哪些假設會存活。
@OpenGradient #OPG $OPG

@OpenGradient 構建者注意到使用後的部分

這周我花了一些時間研究OpenGradients的Python SDK。真正吸引我注意的不是它使用的速度或簡便性。

而是那種摩擦感。

大多數基於區塊鏈的系統讓構建者們總是要考慮區塊鏈的各種問題。他們不得不考慮費用、交易、簽名和確認。這些並不是壞事，它們是系統的一部分，但確實會妨礙構建。

這就是OpenGradients的Python SDK顯得重要的地方。

並不是因爲它去掉了OPG。它並沒有。這個代幣依然在處理請求的資金方面。你仍然可以看到那一層。

變化的是開發者們需要多頻繁地停下來直接處理它。

也許這聽起來沒什麼。

我一直在想有多少好點子從未變成產品。原因是基礎設施總是需要關注。

真正的問題是，讓事情更抽象是否有助於人們更好地使用它們。如果構建者們停止注意到系統，這是否讓網絡變得更強大還是更脆弱？

我還不知道答案。

我只是認爲這是設計者們在AI基礎設施周圍做出的一個有趣選擇之一。
#OPG @OpenGradient $OPG $SPCXB $MUB

#opg @OpenGradient 越看OpenGradient，我越覺得它不像一個典型的AI專案

最近我一直在研究OpenGradient。我想搞清楚他們到底在建設什麼。

一開始我以為這只是另一個專注於讓AI變得更好、更快或更便宜的專案。

但在深入了解後，這似乎不是他們的主要目標。

最引人注目的是他們對AI周邊基礎設施的關注，而不是輸出本身。

如今大多數系統都要求用戶相信模型運作正常。

這個過程對用戶來說是隱藏的。

OpenGradient似乎在研究當這個過程的某些部分變得可見並且可以驗證時會發生什麼。

這聽起來很有用。我仍然在思考其中的取捨。

* 當許多模型和貢獻者同時互動時，驗證是否仍然有效？

* 透明化會不會減慢進程？

* 用戶實際上會關心多少這些資訊？

這個想法似乎很扎實。

我仍在觀察它的執行情況。

基礎設施聽起來通常很簡單，直到真正被人使用。
#OPG @OpenGradient $OPG $SYN $TNSR

https://www.bnappweb.black/zh/support/announcement/detail/c8720852824a4ea48043d4fcf1f59375?utm_source=new_share&ref=CPA_00K11PEO3T

#opg $OPG 有時候缺失的拼圖不是力量而是信任

幾天前我在瀏覽OpenGradient時，有些事情讓我印象深刻。

大多數關於AI的討論似乎都專注於模型、更快的回答和更多的算力。這是有道理的。這些東西確實重要。

但答案出現後會發生什麼呢？

這一部分似乎被奇怪地忽視了。

* 在系統中，用戶應該接受結果並繼續前進。背後的系統大多保持隱祕。或許當一切正常時這沒什麼問題，但當出現錯誤時情況可能就不那麼簡單了。

OpenGradient引起我注意的是，它似乎專注於減少這一點。不是通過替代AI，而是通過使過程的某些部分更加清晰和可檢查。

不過我依然在想其潛在的缺點。

增加檢查是否會在網絡變大時造成問題？當速度是首要任務時，開發者會足夠在意去使用它嗎？

我不知道。

我只是認爲隨着系統的增長，信任變得更難維護。這一問題似乎比性能更爲重要。

在我看來，AI信任問題就像是個交易。

OpenGradient正在嘗試解決這個問題。
#OPG @OpenGradient $OPG

#opg @OpenGradient $OPG
有時候，重要的層面是那些沒人談論的。

昨天我又在研究OpenGradient，之前我大部分時間都在瀏覽加密項目。

有些事情讓我印象深刻。

大多數項目希望人們關注結果。他們想要交易，更好的表現和更多的活動。討論通常到此爲止。

而OpenGradient似乎更關注通往結果的路徑。

這讓我思考了這個問題。

在加密圈，我們早已瞭解到，單靠結果是不夠的。人們最終會問，誰驗證了交易，誰控制了過程，以及規則是否可以獨立檢查。

我認爲OpenGradient正在利用人工智能做這件事。

如果一個模型給出答案，用戶是否應該簡單信任OpenGradient？是否應該有一種方式來驗證OpenGradient背後發生了什麼？

我覺得有趣的是，OpenGradient正在圍繞避免這個問題而構建。

不過我還是想知道，當OpenGradient的規模擴大時，會發生什麼。驗證在OpenGradient中是否仍然實用？開發者是否接受與OpenGradient增加的摩擦？

OpenGradient的想法對我來說是合理的。

真正的考驗是生態系統是否將證明與便利性同等看重，和OpenGradient一起。
#OPG @OpenGradient $OPG

#opg $OPG 我一直在思考OpenGradient

幾天前我在關注OpenGradient。

我這樣做是因爲我想了解OpenGradient實際上解決了什麼問題。

我並不是因爲任何公告或關於代幣的討論而關注OpenGradient。

大多數人工智能系統要求人們信任結果。

答案是給人們的，他們就繼續前進。

很少有人會停下腳步詢問答案是如何產生的，或者這個過程是否可以在後期檢查。

OpenGradient似乎正是在填補這個空缺。

我覺得有趣的不是OpenGradient本身的技術，而是OpenGradient背後的決策。

檢查某樣東西是否有用是好的，直到它開始產生問題。

每個系統都會達到一個臨界點，在那裏很難平衡便利性和透明度。

這就是OpenGradient的真正考驗開始的地方。

如果OpenGradient的開發者需要反饋，他們是否還會關心OpenGradient正常工作的證明？

如果OpenGradient的用戶能立即得到他們想要的東西，又有多少人會花時間檢查OpenGradient的驗證記錄？

我見過許多加密貨幣項目建立了少數人實際使用的基礎設施。

良好的設計並不是關於可以構建什麼，而是人們願意接受和使用什麼。

OpenGradient感覺不同，因爲它挑戰了大多數人工智能產品所依賴的理念。

我對OpenGradient的問題很簡單。

當檢查某樣東西是否真實變得可選時，有多少人仍會選擇使用OpenGradient進行檢查？
#OPG @OpenGradient $OPG $VELVET

#opg $OPG 這筆交易很小，但決策卻不簡單

幾天前我讀到了OpenGradient。一個簡單的情況一直困擾着我。

想象一下，一個穩定幣套利機器人發現了大約$0.80的價差。

這個機會是真實的。它可能只存在幾秒鐘。機器人必須選擇：立即行動還是在交易前請求經過驗證的推理。

大多數人可能會說驗證更好。

我對此並不太確定。

如果機器人立即行動，它就能抓住足夠的機會以保持盈利。

如果它先請求，成本和額外的延遲就會出現。

當答案到達時，價差可能已經消失。

預期回報降低。

所以機器人停止請求。

這並不覺得像是失敗。

這感覺像是一種行爲。

讓我對OpenGradient感興趣的是它處於這種緊張關係中。

許多系統認爲更好的信息意味着更好的結果。

市場並不是這樣運作的。

信息必須及時到達，而不僅僅是正確的。

這讓我想知道真正的價值來自哪裏。

經過驗證的推理是否有用是因爲它準確，還是因爲它足夠快速以適應決策窗口？

如果驗證變成了交易者試圖避免的另一種成本，會發生什麼？

這個答案可能更多地反映了採用情況，而不是任何儀表盤。
#OPG @OpenGradient $OPG $SYN

讓我思考控制的OpenGradient部分

幾天前，我又在關注OpenGradient。

我關注OpenGradient並不是因爲有什麼公告。

我關注OpenGradient並不是因爲有獎勵。

我關注OpenGradient是因爲我想知道重要決策到底來自哪裏。

很多加密項目都說他們致力於去中心化。但當你長時間觀察時，你會發現一些事情。

系統可能看起來是開放的，但一小部分人仍然做出大部分重要決策。

OpenGradient似乎在嘗試以某種方式解決這個問題。

我注意到OpenGradient的地方不是它允許人們做什麼。

而是OpenGradient不試圖控制什麼。

這聽起來可能很簡單，但它產生了一些有趣的問題。

當負責OpenGradient的人不控制太多時，他們讓一切協調工作的難度就增加了。

OpenGradient可能會慢慢成長。

負責OpenGradient的人可能會在做決策時遇到困難。

使用OpenGradient的人可能會做出沒人預料的事情。

也許這纔是OpenGradient真正的考驗。

如果OpenGradient只有在一小部分人始終掌控時才能運作，那麼OpenGradient真的像人們想象的那樣開放嗎？

我一直在思考，當OpenGradient的規模是現在的十倍時，它會是什麼樣子。

OpenGradient還能正常運作嗎？

使用OpenGradient的人還會有激勵嗎？

權力和影響力是否會在很多人之間分享？它會不會像其他地方一樣重新被一小部分人控制？

現在這些問題對我來說比任何有關OpenGradient的新聞都更重要。

有趣的不是OpenGradient是否變得更大。

有趣的是，如果OpenGradient在不需要某人始終控制的情況下變得更大，會發生什麼。

我之所以談論OpenGradient，是因爲我想了解更多關於OpenGradient的信息。

OpenGradient是讓我以某種方式思考控制的東西。
#OPG @OpenGradient $OPG $UNI $PORTAL

OpenGradient 的一個顯著特點就是它不控制的東西。

幾天前我再次看了看 OpenGradient。

我這樣做並不是因爲任何公告。

我這樣做並不是因爲任何獎勵。

我這樣做主要是想看看真正的力量在哪裏。

很多項目聲稱他們是去中心化的。當你真正看看他們是如何運作的，你會發現一小羣人仍然做出許多重要決策。

這使得 OpenGradient 對我來說很有趣。

它的設計方式並不是創建一個擁有一切的平臺，而是創造一個不同的人可以在不需要隨時獲得許可的情況下貢獻的空間。

這在紙面上聽起來真的很好。

困難的部分是弄清楚當 OpenGradient 變得非常大的時候會發生什麼。

人們仍然可以在沒有人負責一切的情況下高效合作嗎？

當更多人加入 OpenGradient 時，質量能否保持？

大多數系統通過增加規則和控制來處理這些問題。

OpenGradient 似乎在嘗試一些新的東西。

這意味着有機會。但也有不確定性。

我認爲不確定性是需要關注的事情。

並非所有風險都來自人們試圖做事情。有時風險來自事物隨着時間的推移而緩慢變化。

現在 OpenGradient 的設定看起來真的很好，但我們通常在事情平靜時而不是在它們增長時看到事物的真正強度。

我對一件事很感興趣。

隨着 OpenGradient 的發展，確保任何人都可以加入和確保標準高哪個更重要？

一個系統真的能在一段時間內同時做到這兩件事而不必選擇其一嗎？

我考慮 OpenGradient，想知道會發生什麼。

OpenGradient 是我正在思考的事物。

OpenGradient 的未來是不確定的。這也是值得思考的事情。

OpenGradient 有潛力成爲一些特別的東西，但它也面臨很多挑戰。

我會關注 OpenGradient 看看會發生什麼。
#OPG @OpenGradient $OPG

有時候，難點不在於構建人工智能，而在於證明發生了什麼。

我最近花了一些時間關注OpenGradient。一個問題不斷在我腦海中浮現。

大多數人工智能項目似乎專注於速度、模型質量或用戶體驗。而OpenGradient似乎在問一個問題。

如果真正的問題是信任呢？

如今，大多數人工智能系統就像一個黑箱。你放入一些東西，得到一個答案，然後信任人工智能過程是正確的。大多數用戶從來沒有看到後臺發生了什麼。

OpenGradient正在嘗試圍繞信任的驗證進行構建。這聽起來很有用，但也引發了一些問題。

當一切正常運行時，有多少人真的關心驗證人工智能系統的過程？

有趣的是人工智能系統的權衡。驗證是有價值的，但很少是免費的。額外的證明往往意味着複雜性、成本或更慢的人工智能處理。

一個人工智能系統能否在每次證明發生了什麼的同時保持效率？

在人工智能系統中存在額外的驗證層時，開發者能否快速行動？

我見過許多加密項目專注於吸引用戶，後來再解決問題。OpenGradient似乎採取了在需求完全到來之前構建人工智能基礎設施的方式。

也許這就是人工智能系統的正確舉動。

也許人工智能技術會比市場決定需要人工智能系統的時間早得多就準備好。

這就是我一直在思考的人工智能系統的部分。
#OPG @OpenGradient $OPG $ADX $CHIP

也許比特幣金融存在信任問題，而非收益問題

那天我在思考比特幣，感覺有些不對勁。

每次討論比特幣金融，最終都會轉向收益。

人們比較2%、5%或20%。

如果收益是人們最關心的事情，爲什麼更多的比特幣沒有進入這些系統呢？

大多數比特幣仍然靜靜地躺在原地，已經好多年了。

這告訴我可能還有其他事情在發生。

一個經歷過週期的比特幣持有者並不是在尋找額外的幾個百分點。他們是在保護一些他們信任的東西。

真正的問題很簡單。

他們是否信任自己的比特幣接下來會去哪裏？

這就是我覺得Bedrock有趣的原因。

挑戰並不是創建另一個獎勵系統。許多協議都能做到這一點。

更難的是構建一些比特幣持有者能夠理解並且感到使用的東西。

聽起來簡單，但其實並不。

每增加一層就會產生另一個假設。每個假設都會引入另一個風險。

我覺得有趣的是，比特幣金融仍在摸索這種平衡。

用戶能接受多大的複雜性？

設計能創造多少信任？

也許這解釋了爲什麼許多比特幣仍然在觀望。

不是因爲機會缺失。

而是因爲信任仍在被定價中。
#Bedrock @Bedrock $BR $TRUMP

有時候，基岩最強的部分就是它拒絕做的事

幾天前，我在檢查不同的協議時注意到了一些事情。

大多數加密系統似乎都是圍繞一個理念設計的。

它們想讓用戶盡可能長時間地被鎖定在系統中。

這個想法很簡單。如果用戶隨著時間獲得影響力、獎勵和好處，他們就不太可能離開。

在紙面上，這聽起來像個計畫。

但在現實中，它往往會產生不同的問題。

同一群人慢慢掌控了系統，而新用戶卻難以產生影響。

這就是我不斷思考基岩的原因之一。

它在 veBR 周圍的運作方式似乎不同。

與其假設用戶會永遠忠誠，不如假設人們會參與一段時間然後停止。

這聽起來不錯，但也提出了一些問題。

如果活躍用戶不再回來，會怎樣呢？

如果影響力不斷重置，治理系統能保持一致性嗎？

這會促進參與，還是會使長期規劃變得更加困難？

我還不知道答案。

我覺得有趣的是，基岩似乎願意接受假裝風險不存在的風險。

大多數協議都試圖讓事情變得永久。

基岩似乎專注於讓用戶隨時間保持參與。

也許這樣會更有效。

也許會產生我們尚未見過的問題。

我認為，只有在循環之後，當興奮消退，人們因為真正想參與而參與時，我們才能知道答案。

這就是我正在關注的部分
#Bedrock @Bedrock $BR $VELVET $ESPORTS

當使用 Bedrock 成為常態時，Bedrock 面臨真正的考驗

我幾天前在看 Bedrock，感覺有些不同。

不是因為 Bedrock 有了新功能。

也不是因為 Bedrock 有了獎勵。

我只是在想，當使用 Bedrock 變得正常時會發生什麼。

大多數加密系統在許多人關注 Bedrock 時似乎都很強大。

新的東西被加入到 Bedrock，越來越多人使用 Bedrock，大家都有理由每天檢查 Bedrock。

真正的挑戰是在使用 Bedrock 變得不再令人興奮的時候。

我認為這就是 Bedrock 變得真正有趣的地方。

Bedrock 圍繞 veBR 的設置方式很突出，因為在 Bedrock 中的影響力並不是一次性獲得並永遠保留的。

Bedrock 創造了一個系統，你必須隨著時間不斷參與 Bedrock。

這聽起來不錯。這也讓我產生疑問。

當 Bedrock 不再是新鮮事物時，人們會繼續來使用 Bedrock 嗎？

Bedrock 重置影響力的方式是讓系統變得更好，還是只會讓人們過一段時間後停止關注 Bedrock？

大多數系統都有一群人擁有在 Bedrock 中所有權力的問題。

Bedrock 明顯在做些什麼。

這是否讓人們想在一段時間內使用 Bedrock 仍然不清楚。

我覺得有趣的是，Bedrock 似乎關心的是讓人們對 Bedrock 忠誠，而不是讓他們參與 Bedrock。

也許真正的問題不是人們能否在 Bedrock 中獲得影響力。

也許是人們是否仍然想在一年後使用 Bedrock。
#Bedrock @Bedrock $BR $HMSTR $STG

#bedrock 我幾天前在關注Bedrock，腦海中有些東西留下了印象。

當很多人都在使用Bedrock時，很容易看出它的表現如何。

此時，獎勵是新的，大家都在使用它，因此每個人都有理由繼續使用Bedrock。

Bedrock的真正考驗在後面開始。

當使用Bedrock變得正常而不再令人興奮時，會發生什麼？

這正是Bedrock對我來說真正有趣的地方。

很多加密系統依賴於人們的興奮和活躍。

當獎勵不再那麼好時，人們開始失去興趣，只有少數人關心這個系統發生了什麼。

Bedrock正在嘗試一些新東西。

Bedrock採用季節性的設置，意味着僅僅因爲某人在一開始就參與，並不意味着他們將始終擁有影響力。

這意味着現在參與的人實際上是重要的，而不僅僅是過去有人蔘與。

這種方式是否真的讓人們表現得更好？

還是隻是讓人們不斷嘗試達到下一個重置，而並不真正關心Bedrock的長期發展？

我還不知道答案。

我認爲有趣的是，Bedrock正在關注很多系統不想處理的事情：時間與影響力是如何相互關聯的。

大多數系統會獎勵那些最早參與的人。

Bedrock則在問：一個人是否應該更重要的是他們是否一直在參與。

我們這個月不會知道這個問題的答案，因爲一切還都是新鮮和令人興奮的。

當獎勵不再那麼令人興奮時，人們必須選擇是否繼續使用Bedrock，我們將在那時知道答案。

這就是我關注的重點，Bedrock及其如何處理這種情況，Bedrock及其保持人們長期參與的能力，Bedrock及其想要實現的目標。
@Bedrock #Bedrock $BR $STG $KAT