بدأتُ القراءة عن OpenGradient بسبب السرد الخاص بالذكاء الاصطناعي.
بعد فترة، كنت أقرأ عن HACA بدلًا من ذلك.
لم أتوقع ذلك.
معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي تنتهي دائمًا بأن تبدو متشابهة. نماذج أفضل، استدلال أسرع، بنشماركات أكبر.
لم يكن HACA حقًا عن أي شيء من ذلك.
ما لفت انتباهي هو الطريقة التي يتعامل بها المشروع مع الحوسبة.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قدر كبير من قوة وحدات معالجة الرسومات (GPU).
البلوكشين جيد في التحقق.
محاولة جعل كل مُتحقق يشغّل كل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي لا يبدو واقعيًا عندما تصبح النماذج كبيرة.
يسلك OpenGradient طريقًا مختلفًا. يتم تنفيذ الاستدلال على عقد وحدات معالجة الرسومات (GPU)، بينما يتم التعامل مع التحقق بشكل منفصل، ثم تُسوى الأدلة لاحقًا.
هذا الفصل يبدو عمليًا.
تحققتُ من بعض التحديثات الأخيرة في النظام البيئي أثناء القراءة.
لقد تمت معالجة أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي بالفعل، ويدعم أكثر من 2000 نموذج ذكاء اصطناعي، ووصل إلى أكثر من 2 مليون مستخدم، وهو متوافق بنسبة 100% مع EVM.
كما جمعت المبادرة حوالي 9.5 مليون دولار بدعم مرتبط بـ a16z crypto وCoinbase Ventures وSV Angel وNEAR وCelestia ومستثمرين آخرين.
الأرقام لا تحكي القصة كاملة.
لكنها تشير إلى أن البنية التحتية ليست خاملة.
الناس يستخدمونها بالفعل.
ربما يستمر الجميع الآخر في مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي.
انتهى بي الأمر إلى قضاء وقت أطول في محاولة فهم البنية المعمارية وراءها.
#opg $OPG @OpenGradient
بعد فترة، كنت أقرأ عن HACA بدلًا من ذلك.
لم أتوقع ذلك.
معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي تنتهي دائمًا بأن تبدو متشابهة. نماذج أفضل، استدلال أسرع، بنشماركات أكبر.
لم يكن HACA حقًا عن أي شيء من ذلك.
ما لفت انتباهي هو الطريقة التي يتعامل بها المشروع مع الحوسبة.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى قدر كبير من قوة وحدات معالجة الرسومات (GPU).
البلوكشين جيد في التحقق.
محاولة جعل كل مُتحقق يشغّل كل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي لا يبدو واقعيًا عندما تصبح النماذج كبيرة.
يسلك OpenGradient طريقًا مختلفًا. يتم تنفيذ الاستدلال على عقد وحدات معالجة الرسومات (GPU)، بينما يتم التعامل مع التحقق بشكل منفصل، ثم تُسوى الأدلة لاحقًا.
هذا الفصل يبدو عمليًا.
تحققتُ من بعض التحديثات الأخيرة في النظام البيئي أثناء القراءة.
لقد تمت معالجة أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي بالفعل، ويدعم أكثر من 2000 نموذج ذكاء اصطناعي، ووصل إلى أكثر من 2 مليون مستخدم، وهو متوافق بنسبة 100% مع EVM.
كما جمعت المبادرة حوالي 9.5 مليون دولار بدعم مرتبط بـ a16z crypto وCoinbase Ventures وSV Angel وNEAR وCelestia ومستثمرين آخرين.
الأرقام لا تحكي القصة كاملة.
لكنها تشير إلى أن البنية التحتية ليست خاملة.
الناس يستخدمونها بالفعل.
ربما يستمر الجميع الآخر في مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي.
انتهى بي الأمر إلى قضاء وقت أطول في محاولة فهم البنية المعمارية وراءها.
#opg $OPG @OpenGradient
