#usage
usage
208 مشاهدات
19 يقومون بالنقاش
رائج
جديد
كنت أنظر اليوم إلى موضعي الصغير $OPG test وأمسكت نفسي أتساءل عمّا أنا أقيسه بالفعل.
في البداية، اعتقدت أن التحقق من التنفيذ هو أصعب مشكلة. إذا عمل النموذج بشكل صحيح، فهذا أمر ذو قيمة — لكن هل يثبت ذلك أن النموذج تعلم بما يكفي ليكون موثوقًا؟
وهنا @OpenGradient أصبح الأمر مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي. الإبلاغ عن 2,000+ من نماذج الذكاء الاصطناعي المستضافة وملايين عمليات الاستدلال يُظهر نشاطًا، لكن الاستخدام وحده لا يثبت تلقائيًا جودة التعلم. يمكن لعدد كبير من نقاط البيانات أن يخفي أدلة ضعيفة إذا لم تكن طريقة القياس قوية بما يكفي.
الجزء الذي أراقبه الآن هو الفجوة بين متطلبات الحوسبة والدليل. لدى OPG حوالي 190M متداولة من إجمالي 1B كحد أقصى للمعروض، لذلك أضع تغيّر الإمداد المستقبلي أيضًا في اعتباري.
رأيي الآن: التنفيذ مرئي، لكن القيمة الحقيقية تظهر عندما يصبح الدليل الكامن وراء الذكاء مرئيًا أيضًا.
$TNSR $G
#OPG #OpenGradient #Usage #Visibility #Trust
في البداية، اعتقدت أن التحقق من التنفيذ هو أصعب مشكلة. إذا عمل النموذج بشكل صحيح، فهذا أمر ذو قيمة — لكن هل يثبت ذلك أن النموذج تعلم بما يكفي ليكون موثوقًا؟
وهنا @OpenGradient أصبح الأمر مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي. الإبلاغ عن 2,000+ من نماذج الذكاء الاصطناعي المستضافة وملايين عمليات الاستدلال يُظهر نشاطًا، لكن الاستخدام وحده لا يثبت تلقائيًا جودة التعلم. يمكن لعدد كبير من نقاط البيانات أن يخفي أدلة ضعيفة إذا لم تكن طريقة القياس قوية بما يكفي.
الجزء الذي أراقبه الآن هو الفجوة بين متطلبات الحوسبة والدليل. لدى OPG حوالي 190M متداولة من إجمالي 1B كحد أقصى للمعروض، لذلك أضع تغيّر الإمداد المستقبلي أيضًا في اعتباري.
رأيي الآن: التنفيذ مرئي، لكن القيمة الحقيقية تظهر عندما يصبح الدليل الكامن وراء الذكاء مرئيًا أيضًا.
$TNSR $G
#OPG #OpenGradient #Usage #Visibility #Trust
C R Y P T O_king:
between compute demand and proof. OPG has around 190M circulating from a 1B max supply, so future supply changes are something I’m keeping in mind too.
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى