لقد وجدت أن OPG تشير إلى OpenGradient، حيث تحددها الشركة كشبكة استدلال AI قابلة للتحقق. يتم استخدام OPG من أجل استدلال AI القابل للتحقق، والحوكمة، ونمو النظام البيئي؛ كما تكشف صفحة توكنوميكس الرسمية عن إجمالي العرض البالغ 10 مليارات، وتذكر أنه تم معالجة أكثر من 2 مليون استدلال، والتحقق من أكثر من 500 ألف برهان، ويوجد أكثر من 2000 نموذج على الهب.
أكثر نقطة ضعيفة في مجال AI مؤخرًا ليست في حجم النماذج، بل في أن نتائج الاستدلال أصبحت تشبه الصندوق الأسود بشكل متزايد.
يظهر للمستخدمين مخرجات AI، ولكن من الصعب عليهم معرفة أي نموذج تم استخدامه، وما إذا كانت العملية قد تم التلاعب بها، وما إذا كان يمكن التحقق من النتائج. في مجالات مثل المالية، والتداول، والوكلاء على السلسلة، ليست هذه مجرد مشكلة تجربة، بل هي قضية ثقة.
$OPG ترغب في معالجة هذه الطبقة من "استدلال AI القابل للتحقق".
ليس الأمر ببساطة إنشاء مفهوم AI آخر، بل هو محاولة لجعل استدعاء النموذج، وتنفيذ الاستدلال، والتحقق من البرهان، ونشر التطبيقات، جميعها تدخل في شبكة قابلة للتعقب.
ببساطة، في الماضي كانت AI تقدم لك إجابة، ولم يكن لديك سوى الثقة بها؛ بينما تريد OpenGradient أن تكون عملية الحساب خلف هذه الإجابة قابلة للتحقق على السلسلة.
منطق التوكن الخاص بـ #OPG لا ينبغي أن يُنظر إليه فقط من حيث الحماس القصير الأجل.
المفتاح الحقيقي هو ما إذا كانت مدفوعات الاستدلال، وعائدات النماذج، وأمان العقد، والحكومة، والوصول إلى التطبيقات، يمكن أن تستمر في خلق طلب حقيقي في المستقبل.
بالطبع، هذه الطريق صعبة.
تكاليف الاستدلال القابل للتحقق، والأداء، ومعدل اعتماد المطورين، ستكون جميعها مشاكل.
لكن على الأقل @OpenGradient قدمت حكمًا واقعيًا:
كلما اقترب AI من السلسلة، من يمكنه إثبات موثوقية الحساب، هو من قد يحصل على مدخلات التطبيقات الذكية الأساسية.
أكثر نقطة ضعيفة في مجال AI مؤخرًا ليست في حجم النماذج، بل في أن نتائج الاستدلال أصبحت تشبه الصندوق الأسود بشكل متزايد.
يظهر للمستخدمين مخرجات AI، ولكن من الصعب عليهم معرفة أي نموذج تم استخدامه، وما إذا كانت العملية قد تم التلاعب بها، وما إذا كان يمكن التحقق من النتائج. في مجالات مثل المالية، والتداول، والوكلاء على السلسلة، ليست هذه مجرد مشكلة تجربة، بل هي قضية ثقة.
$OPG ترغب في معالجة هذه الطبقة من "استدلال AI القابل للتحقق".
ليس الأمر ببساطة إنشاء مفهوم AI آخر، بل هو محاولة لجعل استدعاء النموذج، وتنفيذ الاستدلال، والتحقق من البرهان، ونشر التطبيقات، جميعها تدخل في شبكة قابلة للتعقب.
ببساطة، في الماضي كانت AI تقدم لك إجابة، ولم يكن لديك سوى الثقة بها؛ بينما تريد OpenGradient أن تكون عملية الحساب خلف هذه الإجابة قابلة للتحقق على السلسلة.
منطق التوكن الخاص بـ #OPG لا ينبغي أن يُنظر إليه فقط من حيث الحماس القصير الأجل.
المفتاح الحقيقي هو ما إذا كانت مدفوعات الاستدلال، وعائدات النماذج، وأمان العقد، والحكومة، والوصول إلى التطبيقات، يمكن أن تستمر في خلق طلب حقيقي في المستقبل.
بالطبع، هذه الطريق صعبة.
تكاليف الاستدلال القابل للتحقق، والأداء، ومعدل اعتماد المطورين، ستكون جميعها مشاكل.
لكن على الأقل @OpenGradient قدمت حكمًا واقعيًا:
كلما اقترب AI من السلسلة، من يمكنه إثبات موثوقية الحساب، هو من قد يحصل على مدخلات التطبيقات الذكية الأساسية.