مرجع @OpenGradient بشأن تحديده لهدف $OPG : فهو يركز على استدلال/تفكير بالذكاء الاصطناعي يمكن التحقق منه، وتُستخدم $OPG في الدفع مقابل الاستدلال، ومكافآت العقدة، والرهان الأمني، والحوكمة، ونمو النظام البيئي؛ بينما تؤكد بنية HACA على توزيع الأدوار بين GPU وTEE وآلية التحقق والتسوية.
الآن، أكثر جوانب مشاريع الذكاء الاصطناعي ضعفًا ليست أن النماذج لا تستطيع رواية القصة، بل لأن العديد من التطبيقات على السلسلة لا يمكنها أصلًا إثبات أن الذكاء الاصطناعي ينفذ الاستدلال فعلًا وفقًا للقواعد.
وهذا بالضبط هو الجزء الذي يستحق @OpenGradient تفكيكه.
لم يضع التركيز على «إعادة صنع روبوت دردشة آخر»، بل حاول إضافة طبقة تنفيذ يمكن التحقق منها لحسابات الذكاء الاصطناعي. عقدة GPU مسؤولة عن تشغيل النموذج، وTEE وآليات الإثبات مسؤولة عن تأكيد العملية، وأخيرًا يتم نقل النتيجة إلى السلسلة للتسوية.
بعبارة بسيطة: في الماضي، عندما تستدعي الذكاء الاصطناعي، كنت مضطرًا لتثق بالمنصة ألا تحسب بشكل عشوائي؛ أما #OPG فيهدف إلى تحويل نتيجة الاستدلال إلى وثيقة يمكن تدقيقها.
الجزئية الأساسية لـ #OPG تكمن هنا أيضًا. فهو لا يعتمد فقط على تداول عاطفي مدفوع بالذكاء الاصطناعي، بل يريد الدخول إلى حلقات حقيقية مثل الدفع مقابل الاستدلال، وأرباح النماذج، وحوافز العقد، والرهان الأمني، والحوكمة.
بالطبع، هذه الطريق ليست سهلة.
تكلفة الاستدلال القابل للتحقق، واستقرار العقد، وتكرار الاستخدام الحقيقي من قِبل المطورين—كل ذلك سيحدد ما إذا كانت هذه البنية ستصبح بنية تحتية، لا مجرد «ترند» قصير المدى.
المرحلة التالية من «سلسلة» الذكاء الاصطناعي على السلسلة قد لا تكون المنافسة فيها على من يجيد الكلام أكثر، بل على من يستطيع جعل النتائج أكثر موثوقية.
الآن، أكثر جوانب مشاريع الذكاء الاصطناعي ضعفًا ليست أن النماذج لا تستطيع رواية القصة، بل لأن العديد من التطبيقات على السلسلة لا يمكنها أصلًا إثبات أن الذكاء الاصطناعي ينفذ الاستدلال فعلًا وفقًا للقواعد.
وهذا بالضبط هو الجزء الذي يستحق @OpenGradient تفكيكه.
لم يضع التركيز على «إعادة صنع روبوت دردشة آخر»، بل حاول إضافة طبقة تنفيذ يمكن التحقق منها لحسابات الذكاء الاصطناعي. عقدة GPU مسؤولة عن تشغيل النموذج، وTEE وآليات الإثبات مسؤولة عن تأكيد العملية، وأخيرًا يتم نقل النتيجة إلى السلسلة للتسوية.
بعبارة بسيطة: في الماضي، عندما تستدعي الذكاء الاصطناعي، كنت مضطرًا لتثق بالمنصة ألا تحسب بشكل عشوائي؛ أما #OPG فيهدف إلى تحويل نتيجة الاستدلال إلى وثيقة يمكن تدقيقها.
الجزئية الأساسية لـ #OPG تكمن هنا أيضًا. فهو لا يعتمد فقط على تداول عاطفي مدفوع بالذكاء الاصطناعي، بل يريد الدخول إلى حلقات حقيقية مثل الدفع مقابل الاستدلال، وأرباح النماذج، وحوافز العقد، والرهان الأمني، والحوكمة.
بالطبع، هذه الطريق ليست سهلة.
تكلفة الاستدلال القابل للتحقق، واستقرار العقد، وتكرار الاستخدام الحقيقي من قِبل المطورين—كل ذلك سيحدد ما إذا كانت هذه البنية ستصبح بنية تحتية، لا مجرد «ترند» قصير المدى.
المرحلة التالية من «سلسلة» الذكاء الاصطناعي على السلسلة قد لا تكون المنافسة فيها على من يجيد الكلام أكثر، بل على من يستطيع جعل النتائج أكثر موثوقية.