Ashley Hardy
Crypto clarity, steady discipline, and a smooth trading flow
فتح تداول
مُتداول مُتكرر
2.1 سنوات
96 تتابع
15.5K+ المتابعون
10.9K+ إعجاب
منشورات
الحافظة الاستثمارية
الكل
اقتباسات
Live
PINNED
Sarah corner
·
--
ما زال الجميع يتحدث عن إدراج Upbit. أنا أنظر إلى شيء آخر.
هل ما زال بإمكان OpenGradient (OPG) جذب المطورين بعد أن تهدأ العناوين الرئيسية.
الإدراج بالتأكيد جلب سيولة ووضوحًا أكبر، لكن هذا الجزء أصبح خلفنا بالفعل. المهم الآن هو ما إذا كان المطورون يواصلون نشر النماذج واستخدام الشبكة. وغالبًا ما يكون هذا هو المكان الذي إمّا أن تستمر فيه مشاريع البنية التحتية بالنمو أو أن تفقد الاهتمام تدريجيًا.
يرجّح أن تكون HACA هي القطعة التي يتغافل عنها معظم الناس. بدلًا من جعل كل عقدة تتعامل مع أحمال عمل ثقيلة خاصة بالذكاء الاصطناعي، فهي تفصل بين الحساب والتحقق. وهذا يجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي أسهل في الإثبات دون التضحية بالكفاءة. إذا اعتمدت مزيد من التطبيقات على هذه العملية، فستزداد حركة الشبكة بشكل طبيعي بدلًا من الاعتماد فقط على حجم التداول.
أنا أقل اهتمامًا بتقلبات الأسعار اليومية، وأكثر اهتمامًا بما إذا كان الاستخدام الحقيقي يستمر في الازدياد. قد يدفع الضجيج المخطط لفترة، لكن المطورين هم الذين يقررون في النهاية أين ينتهي الأمر كقيمة طويلة الأمد.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من تطبيقات البلوك تشين اليومية...
هل سيهتم الناس أكثر بذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً؟
أم بمعرفة أن بإمكان الوثوق بالذكاء الاصطناعي فعليًا؟
#opg $OPG @OpenGradient
هل ما زال بإمكان OpenGradient (OPG) جذب المطورين بعد أن تهدأ العناوين الرئيسية.
الإدراج بالتأكيد جلب سيولة ووضوحًا أكبر، لكن هذا الجزء أصبح خلفنا بالفعل. المهم الآن هو ما إذا كان المطورون يواصلون نشر النماذج واستخدام الشبكة. وغالبًا ما يكون هذا هو المكان الذي إمّا أن تستمر فيه مشاريع البنية التحتية بالنمو أو أن تفقد الاهتمام تدريجيًا.
يرجّح أن تكون HACA هي القطعة التي يتغافل عنها معظم الناس. بدلًا من جعل كل عقدة تتعامل مع أحمال عمل ثقيلة خاصة بالذكاء الاصطناعي، فهي تفصل بين الحساب والتحقق. وهذا يجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي أسهل في الإثبات دون التضحية بالكفاءة. إذا اعتمدت مزيد من التطبيقات على هذه العملية، فستزداد حركة الشبكة بشكل طبيعي بدلًا من الاعتماد فقط على حجم التداول.
أنا أقل اهتمامًا بتقلبات الأسعار اليومية، وأكثر اهتمامًا بما إذا كان الاستخدام الحقيقي يستمر في الازدياد. قد يدفع الضجيج المخطط لفترة، لكن المطورين هم الذين يقررون في النهاية أين ينتهي الأمر كقيمة طويلة الأمد.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من تطبيقات البلوك تشين اليومية...
هل سيهتم الناس أكثر بذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً؟
أم بمعرفة أن بإمكان الوثوق بالذكاء الاصطناعي فعليًا؟
#opg $OPG @OpenGradient
Sarah corner
·
--
بدأت القراءة عن OpenGradient بسبب السرد الخاص بالذكاء الاصطناعي.
بعد بضعة مقالات كنت أقرأ عن التحقق بدلًا من ذلك.
بصراحة لم أكن أتوقع ذلك.
لا تزال معظم محادثات الذكاء الاصطناعي تدور حول الأشياء نفسها. نماذج أفضل. استجابات أسرع. قدرات أكبر.
يكاد لا يُذكر التحقق.
وأثناء القراءة كانت هناك فكرة واحدة تعود باستمرار.
إذا بدأ وكيل ذكاء اصطناعي بتحريك الأموال، أو التفاعل مع بروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi)، أو اتخاذ قرارات من تلقاء نفسه، فكيف تعرف فعليًا أنه فعل ما يقول إنه فعله؟
هذه هي المشكلة التي يبدو أن OpenGradient يعمل عليها.
الفكرة ليست فقط تشغيل الذكاء الاصطناعي. بل جعل تنفيذ الذكاء الاصطناعي شيئًا يمكن التحقق منه فعليًا.
لقد راجعت أيضًا بعض تحديثات النظام البيئي الأخيرة. لقد تمت معالجة الشبكة بالفعل لأكثر من 2 مليون استدلال ذكاء اصطناعي، وتوليد 500,000+ إثباتات تشفيرية، ودعم 2,000+ نماذج ذكاء اصطناعي (مع تحديثات أوسع للنظام البيئي تشير إلى 4,500+ نموذج) ووصلت إلى 2 مليون+ مستخدم.
هناك أيضًا تمويل يقارب 9.5 مليون دولار مع دعم مرتبط بـ a16z crypto وCoinbase Ventures وSV Angel وNEAR وCelestia ومُستثمرين آخرين.
هذه الأرقام لا تعني تلقائيًا أن المشروع ينجح.
لكنها تخبرني أن الناس يقومون ببناء البنية التحتية واختبارها واستخدامها.
وهذا هو الأرجح الجزء من OpenGradient الذي أجده الأكثر إثارة للاهتمام.
#opg $OPG @OpenGradient
بعد بضعة مقالات كنت أقرأ عن التحقق بدلًا من ذلك.
بصراحة لم أكن أتوقع ذلك.
لا تزال معظم محادثات الذكاء الاصطناعي تدور حول الأشياء نفسها. نماذج أفضل. استجابات أسرع. قدرات أكبر.
يكاد لا يُذكر التحقق.
وأثناء القراءة كانت هناك فكرة واحدة تعود باستمرار.
إذا بدأ وكيل ذكاء اصطناعي بتحريك الأموال، أو التفاعل مع بروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi)، أو اتخاذ قرارات من تلقاء نفسه، فكيف تعرف فعليًا أنه فعل ما يقول إنه فعله؟
هذه هي المشكلة التي يبدو أن OpenGradient يعمل عليها.
الفكرة ليست فقط تشغيل الذكاء الاصطناعي. بل جعل تنفيذ الذكاء الاصطناعي شيئًا يمكن التحقق منه فعليًا.
لقد راجعت أيضًا بعض تحديثات النظام البيئي الأخيرة. لقد تمت معالجة الشبكة بالفعل لأكثر من 2 مليون استدلال ذكاء اصطناعي، وتوليد 500,000+ إثباتات تشفيرية، ودعم 2,000+ نماذج ذكاء اصطناعي (مع تحديثات أوسع للنظام البيئي تشير إلى 4,500+ نموذج) ووصلت إلى 2 مليون+ مستخدم.
هناك أيضًا تمويل يقارب 9.5 مليون دولار مع دعم مرتبط بـ a16z crypto وCoinbase Ventures وSV Angel وNEAR وCelestia ومُستثمرين آخرين.
هذه الأرقام لا تعني تلقائيًا أن المشروع ينجح.
لكنها تخبرني أن الناس يقومون ببناء البنية التحتية واختبارها واستخدامها.
وهذا هو الأرجح الجزء من OpenGradient الذي أجده الأكثر إثارة للاهتمام.
#opg $OPG @OpenGradient
Sarah corner
·
--
فتحت OpenGradient بسبب سرد الذكاء الاصطناعي.
بعد عدة مقالات كنت أقرأ عن التحقق.
ليس الاتجاه الذي كنت أتوقعه.
تبدو معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي تركز على نفس الأشياء. نماذج أفضل. استجابات أسرع. قدرات جديدة.
جانب التحقق لا يتم التحدث عنه تقريبًا بنفس القدر.
شيء واحد ظللت أفكر فيه أثناء القراءة هو وكلاء الذكاء الاصطناعي.
في الوقت الحالي، يقدم الذكاء الاصطناعي إجابة ولا يشكك معظم الناس فيها. هذا جيد عندما تطلب معلومات.
لكن الوضع مختلف إذا كان هذا الذكاء الاصطناعي يدير أصولًا، ويتفاعل مع بروتوكولات، أو يتخذ قرارات بمفرده.
في مرحلة ما، سيريد الناس دليلاً.
ليس مجرد مخرج.
من ما رأيته، هذه هي المشكلة التي تحاول OpenGradient العمل عليها.
قضيت بعض الوقت في النظر من خلال أرقام النظام البيئي. تم معالجة أكثر من 2 مليون استنتاج للذكاء الاصطناعي بالفعل. تم إنشاء أكثر من 500,000 إثبات تشفيري. الشبكة تدعم أكثر من 2,000 نموذج للذكاء الاصطناعي وقد وصلت إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
كانت تلك الأرقام أعلى مما توقعته.
هناك أيضًا حوالي 9.5 مليون دولار في التمويل مع دعم مرتبط بـ a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين.
ربما يصبح التحقق جزءًا رئيسيًا من محادثة الذكاء الاصطناعي.
ربما لا.
كل ما أعرفه هو أنه أحد المجالات التي انتهى بي المطاف بالتركيز عليها أكثر أثناء بحثي عن OpenGradient.
#opg @OpenGradient $OPG
بعد عدة مقالات كنت أقرأ عن التحقق.
ليس الاتجاه الذي كنت أتوقعه.
تبدو معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي تركز على نفس الأشياء. نماذج أفضل. استجابات أسرع. قدرات جديدة.
جانب التحقق لا يتم التحدث عنه تقريبًا بنفس القدر.
شيء واحد ظللت أفكر فيه أثناء القراءة هو وكلاء الذكاء الاصطناعي.
في الوقت الحالي، يقدم الذكاء الاصطناعي إجابة ولا يشكك معظم الناس فيها. هذا جيد عندما تطلب معلومات.
لكن الوضع مختلف إذا كان هذا الذكاء الاصطناعي يدير أصولًا، ويتفاعل مع بروتوكولات، أو يتخذ قرارات بمفرده.
في مرحلة ما، سيريد الناس دليلاً.
ليس مجرد مخرج.
من ما رأيته، هذه هي المشكلة التي تحاول OpenGradient العمل عليها.
قضيت بعض الوقت في النظر من خلال أرقام النظام البيئي. تم معالجة أكثر من 2 مليون استنتاج للذكاء الاصطناعي بالفعل. تم إنشاء أكثر من 500,000 إثبات تشفيري. الشبكة تدعم أكثر من 2,000 نموذج للذكاء الاصطناعي وقد وصلت إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
كانت تلك الأرقام أعلى مما توقعته.
هناك أيضًا حوالي 9.5 مليون دولار في التمويل مع دعم مرتبط بـ a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين.
ربما يصبح التحقق جزءًا رئيسيًا من محادثة الذكاء الاصطناعي.
ربما لا.
كل ما أعرفه هو أنه أحد المجالات التي انتهى بي المطاف بالتركيز عليها أكثر أثناء بحثي عن OpenGradient.
#opg @OpenGradient $OPG
Sarah corner
·
--
بدأت في قراءة OpenGradient بسبب السرد حول الذكاء الاصطناعي.
بعد بضع ساعات لم أعد أفكر في النماذج بعد الآن.
كانت جوانب البنية التحتية أكثر إثارة للاهتمام.
معظم المحادثات حول الذكاء الاصطناعي تدور حول نفس الأمور. نماذج أفضل. نماذج أسرع. معايير أكبر.
ما لا يتم مناقشته كثيرًا هو التحقق.
الآن يمكن للذكاء الاصطناعي توليد إجابة ومعظم الناس مرتاحون لذلك. لا يسأل أحد الكثير من الأسئلة.
لكن إذا بدأت الوكالات الذكية في التعامل مع المعاملات، والتفاعل مع البروتوكولات، أو إدارة الأصول، فإن ذلك يغير الأمور.
في مرحلة ما، سيسأل الناس سؤالًا بسيطًا:
كيف أعرف أن هذا حدث بالفعل؟
هنا بدأ OpenGradient يصبح منطقيًا بالنسبة لي.
المشروع يركز على بناء بنية تحتية يمكنها التحقق من نشاط الذكاء الاصطناعي بدلاً من مطالبة المستخدمين بالثقة بها بشكل أعمى.
لقد تحققّت من بعض إحصائيات النظام البيئي الأخيرة وكانت أقوى مما توقعت. تم معالجة أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي بالفعل. تم إنشاء أكثر من 500,000 دليل تشفيري. الشبكة تدعم أكثر من 2,000 نموذج ذكاء اصطناعي وقد وصلت إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
لمشروع لا يتم الحديث عنه كثيرًا مثل بعض الأسماء الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن هذا يعد نشاطًا جيدًا.
هناك أيضًا حوالي 9.5 مليون دولار من التمويل مع دعم مرتبط بـ a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين.
ربما لا يصبح التحقق موضوعًا رئيسيًا أبدًا.
ربما يصبح.
على أي حال، إنها واحدة من القليل من جوانب قصة الذكاء الاصطناعي التي أجد نفسي أتابعها أكثر في الآونة الأخيرة.
#opg @OpenGradient $OPG
بعد بضع ساعات لم أعد أفكر في النماذج بعد الآن.
كانت جوانب البنية التحتية أكثر إثارة للاهتمام.
معظم المحادثات حول الذكاء الاصطناعي تدور حول نفس الأمور. نماذج أفضل. نماذج أسرع. معايير أكبر.
ما لا يتم مناقشته كثيرًا هو التحقق.
الآن يمكن للذكاء الاصطناعي توليد إجابة ومعظم الناس مرتاحون لذلك. لا يسأل أحد الكثير من الأسئلة.
لكن إذا بدأت الوكالات الذكية في التعامل مع المعاملات، والتفاعل مع البروتوكولات، أو إدارة الأصول، فإن ذلك يغير الأمور.
في مرحلة ما، سيسأل الناس سؤالًا بسيطًا:
كيف أعرف أن هذا حدث بالفعل؟
هنا بدأ OpenGradient يصبح منطقيًا بالنسبة لي.
المشروع يركز على بناء بنية تحتية يمكنها التحقق من نشاط الذكاء الاصطناعي بدلاً من مطالبة المستخدمين بالثقة بها بشكل أعمى.
لقد تحققّت من بعض إحصائيات النظام البيئي الأخيرة وكانت أقوى مما توقعت. تم معالجة أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي بالفعل. تم إنشاء أكثر من 500,000 دليل تشفيري. الشبكة تدعم أكثر من 2,000 نموذج ذكاء اصطناعي وقد وصلت إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
لمشروع لا يتم الحديث عنه كثيرًا مثل بعض الأسماء الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن هذا يعد نشاطًا جيدًا.
هناك أيضًا حوالي 9.5 مليون دولار من التمويل مع دعم مرتبط بـ a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين.
ربما لا يصبح التحقق موضوعًا رئيسيًا أبدًا.
ربما يصبح.
على أي حال، إنها واحدة من القليل من جوانب قصة الذكاء الاصطناعي التي أجد نفسي أتابعها أكثر في الآونة الأخيرة.
#opg @OpenGradient $OPG
Sarah corner
·
--
بدأت أقرأ عن OpenGradient بسبب السرد حول الذكاء الاصطناعي.
بعد بضع ساعات، كنت أقرأ عن HACA بدلاً من ذلك.
لم يكن هذا هو المكان الذي توقعت أن أنتهي إليه.
تشعر معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي بأنها مشابهة جداً هذه الأيام. نموذج جديد. نموذج أفضل. نموذج أسرع.
HACA شعرت بأنها مختلفة لأنها تحاول حل مشكلة لا يتم الحديث عنها كثيراً.
الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى كمية ضخمة من الحسابات. البلوكتشين جيدة في التحقق. دمج هذين الأمرين ليس بالأمر البسيط كما يجعل الناس يبدو.
تشغيل كل شيء مباشرة على السلسلة يبدو لطيفاً حتى تفكر في تكلفة وأداء ذلك.
من ما أفهمه، نهج OpenGradient هو السماح لوحدات معالجة الرسوميات (GPUs) بالتعامل مع الحسابات الثقيلة بينما يتم التعامل مع التحقق بشكل منفصل. فكرة بسيطة، لكنها تتجنب إجبار الذكاء الاصطناعي والبلوكشين على القيام بأعمال لم يتم تصميمها من أجلها.
لقد نظرت في بعض أرقام النظام البيئي وكانت أقوى مما توقعت.
تم معالجة أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي بالفعل. تم إنشاء أكثر من 500,000 دليل تشفير. الشبكة تدعم الآلاف من نماذج الذكاء الاصطناعي وقد وصلت إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
ليس هذا هو النوع من النشاط الذي توقعت أن أراه من مشروع لا يزال يشعر نسبياً تحت الرادار.
كما أن المشروع جمع حوالي 9.5 مليون دولار بدعم مرتبط بشركة a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين.
ربما لا ينتهي الأمر بأي من هذا ليكون مهماً.
ولكن عندما أنظر إلى OpenGradient، الجزء الذي يبقى معي ليس مناقشة نموذج الذكاء الاصطناعي.
إنه البنية التحتية التي تحتها.
#opg @OpenGradient $OPG
بعد بضع ساعات، كنت أقرأ عن HACA بدلاً من ذلك.
لم يكن هذا هو المكان الذي توقعت أن أنتهي إليه.
تشعر معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي بأنها مشابهة جداً هذه الأيام. نموذج جديد. نموذج أفضل. نموذج أسرع.
HACA شعرت بأنها مختلفة لأنها تحاول حل مشكلة لا يتم الحديث عنها كثيراً.
الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى كمية ضخمة من الحسابات. البلوكتشين جيدة في التحقق. دمج هذين الأمرين ليس بالأمر البسيط كما يجعل الناس يبدو.
تشغيل كل شيء مباشرة على السلسلة يبدو لطيفاً حتى تفكر في تكلفة وأداء ذلك.
من ما أفهمه، نهج OpenGradient هو السماح لوحدات معالجة الرسوميات (GPUs) بالتعامل مع الحسابات الثقيلة بينما يتم التعامل مع التحقق بشكل منفصل. فكرة بسيطة، لكنها تتجنب إجبار الذكاء الاصطناعي والبلوكشين على القيام بأعمال لم يتم تصميمها من أجلها.
لقد نظرت في بعض أرقام النظام البيئي وكانت أقوى مما توقعت.
تم معالجة أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي بالفعل. تم إنشاء أكثر من 500,000 دليل تشفير. الشبكة تدعم الآلاف من نماذج الذكاء الاصطناعي وقد وصلت إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
ليس هذا هو النوع من النشاط الذي توقعت أن أراه من مشروع لا يزال يشعر نسبياً تحت الرادار.
كما أن المشروع جمع حوالي 9.5 مليون دولار بدعم مرتبط بشركة a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين.
ربما لا ينتهي الأمر بأي من هذا ليكون مهماً.
ولكن عندما أنظر إلى OpenGradient، الجزء الذي يبقى معي ليس مناقشة نموذج الذكاء الاصطناعي.
إنه البنية التحتية التي تحتها.
#opg @OpenGradient $OPG
Sarah corner
·
--
كنت أقرأ عن OpenGradient هذا الأسبوع وانتهى بي الأمر بقضاء المزيد من الوقت على HACA أكثر مما توقعت.
يبدو أن معظم الناس يركزون على جانب الذكاء الاصطناعي من المشروع.
لكنني لم أفعل.
كانت البنية التحتية في الواقع أكثر إثارة للاهتمام.
شيء واحد كنت أفكر فيه هو مدى صعوبة تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الجادة مباشرة على البلوكتشين. يبدو الأمر جيدًا في النظرية، ولكن بمجرد أن تفكر في كمية الحوسبة التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي، يبدأ الأمر في الظهور كأنه مكلف بسرعة.
ربما لهذا السبب اختارت OpenGradient نهجًا هجينيًا.
من ما أفهم، يحدث العمل الثقيل للذكاء الاصطناعي على بنية تحتية للـ GPU بينما يتم التعامل مع التحقق بشكل منفصل. الفكرة بسيطة جدًا: الحفاظ على سرعة النظام مع القدرة على إثبات ما حدث.
في الواقع، أحببت هذا النهج.
ليس كل شيء يحتاج إلى أن يُدفع على السلسلة لمجرد أنه كريبتو.
بعض الأرقام جعلتني أتوقف لثانية. أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي قد مر بالفعل عبر الشبكة. تم إنشاء أكثر من 500,000 إثبات تشفير. النظام البيئي الآن يشمل آلاف نماذج الذكاء الاصطناعي وقد وصل إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
لمشروع لا يُذكر كثيرًا مثل بعض أسماء الذكاء الاصطناعي الأخرى، هذه كمية جيدة من النشاط.
ربما لا تصبح HACA يومًا ما السرد الرئيسي.
من المحتمل أن يواصل معظم الناس الحديث عن نماذج الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، عندما أنظر إلى OpenGradient، فإن الجانب التحتية هو ما يجعلني أعود. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق مهمًا، فإن تقنية مثل هذه قد تنتهي بها المطاف لتكون ذات أهمية أكبر مما يعتقده الناس اليوم.
#opg @OpenGradient $OPG
يبدو أن معظم الناس يركزون على جانب الذكاء الاصطناعي من المشروع.
لكنني لم أفعل.
كانت البنية التحتية في الواقع أكثر إثارة للاهتمام.
شيء واحد كنت أفكر فيه هو مدى صعوبة تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الجادة مباشرة على البلوكتشين. يبدو الأمر جيدًا في النظرية، ولكن بمجرد أن تفكر في كمية الحوسبة التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي، يبدأ الأمر في الظهور كأنه مكلف بسرعة.
ربما لهذا السبب اختارت OpenGradient نهجًا هجينيًا.
من ما أفهم، يحدث العمل الثقيل للذكاء الاصطناعي على بنية تحتية للـ GPU بينما يتم التعامل مع التحقق بشكل منفصل. الفكرة بسيطة جدًا: الحفاظ على سرعة النظام مع القدرة على إثبات ما حدث.
في الواقع، أحببت هذا النهج.
ليس كل شيء يحتاج إلى أن يُدفع على السلسلة لمجرد أنه كريبتو.
بعض الأرقام جعلتني أتوقف لثانية. أكثر من 2 مليون استدلال للذكاء الاصطناعي قد مر بالفعل عبر الشبكة. تم إنشاء أكثر من 500,000 إثبات تشفير. النظام البيئي الآن يشمل آلاف نماذج الذكاء الاصطناعي وقد وصل إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
لمشروع لا يُذكر كثيرًا مثل بعض أسماء الذكاء الاصطناعي الأخرى، هذه كمية جيدة من النشاط.
ربما لا تصبح HACA يومًا ما السرد الرئيسي.
من المحتمل أن يواصل معظم الناس الحديث عن نماذج الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، عندما أنظر إلى OpenGradient، فإن الجانب التحتية هو ما يجعلني أعود. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق مهمًا، فإن تقنية مثل هذه قد تنتهي بها المطاف لتكون ذات أهمية أكبر مما يعتقده الناس اليوم.
#opg @OpenGradient $OPG
Riley Monroe
·
--
#opg $OPG @OpenGradient سأكون صريحًا، لم يكن OpenGradient شيئًا أوليت له اهتمامًا في البداية.
لكن بعد أن استعرضته بشكل صحيح، هناك شيء واحد علق في ذهني — فكرة الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.
في الوقت الحالي، جميعنا نستخدم الذكاء الاصطناعي لكننا نتقبل فقط ما يقدمه. لا توجد طريقة للتحقق مما حدث بالفعل خلف النتيجة. الأمر مجرد... ثقة ومتابعة. تلك النقطة لم تبدو صحيحة بالنسبة لي أبدًا.
OpenGradient تحاول إصلاح ذلك من خلال إرفاق دليل بكل نتيجة. ليس فقط "ها هي إجابتك"، بل أيضًا "ها هي الطريقة التي تم بها توليدها". هذا التحول الصغير يغير الكثير.
ما وجدته مثيرًا هو أنهم لا يبطئون كل شيء على السلسلة أيضًا. الذكاء الاصطناعي يعمل خارج السلسلة على عقد GPU، وفقط جزء التحقق يذهب على السلسلة. هذا التوازن يبدو أكثر منطقية من إجبار كل شيء في البلوكشين.
أيضًا، ليست ضجة فارغة تمامًا. لقد تجاوزوا بالفعل 2M+ استنتاجات وحوالي 500K أدلة، مع عدد معقول من النماذج الحية. لذا هناك على الأقل بعض الاستخدام الحقيقي يحدث.
حيث يمكن أن يكون لذلك أهمية هو أمر واضح... روبوتات التداول، قرارات الإقراض، حتى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يديرون الأموال. بدون التحقق، أنت فقط تثق بلا حدود في المخرجات. وهذا أمر محفوف بالمخاطر.
لا أقول إن هذا سيفوز بالتأكيد على المدى الطويل. لكن نعم، شيء واحد يبدو واضحًا — إذا بدأ الذكاء الاصطناعي في التعامل مع الأمور الجادة، فلن يكون التحقق خيارًا. سيكون هناك حاجة لشيء مثل هذا.
لكن بعد أن استعرضته بشكل صحيح، هناك شيء واحد علق في ذهني — فكرة الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.
في الوقت الحالي، جميعنا نستخدم الذكاء الاصطناعي لكننا نتقبل فقط ما يقدمه. لا توجد طريقة للتحقق مما حدث بالفعل خلف النتيجة. الأمر مجرد... ثقة ومتابعة. تلك النقطة لم تبدو صحيحة بالنسبة لي أبدًا.
OpenGradient تحاول إصلاح ذلك من خلال إرفاق دليل بكل نتيجة. ليس فقط "ها هي إجابتك"، بل أيضًا "ها هي الطريقة التي تم بها توليدها". هذا التحول الصغير يغير الكثير.
ما وجدته مثيرًا هو أنهم لا يبطئون كل شيء على السلسلة أيضًا. الذكاء الاصطناعي يعمل خارج السلسلة على عقد GPU، وفقط جزء التحقق يذهب على السلسلة. هذا التوازن يبدو أكثر منطقية من إجبار كل شيء في البلوكشين.
أيضًا، ليست ضجة فارغة تمامًا. لقد تجاوزوا بالفعل 2M+ استنتاجات وحوالي 500K أدلة، مع عدد معقول من النماذج الحية. لذا هناك على الأقل بعض الاستخدام الحقيقي يحدث.
حيث يمكن أن يكون لذلك أهمية هو أمر واضح... روبوتات التداول، قرارات الإقراض، حتى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يديرون الأموال. بدون التحقق، أنت فقط تثق بلا حدود في المخرجات. وهذا أمر محفوف بالمخاطر.
لا أقول إن هذا سيفوز بالتأكيد على المدى الطويل. لكن نعم، شيء واحد يبدو واضحًا — إذا بدأ الذكاء الاصطناعي في التعامل مع الأمور الجادة، فلن يكون التحقق خيارًا. سيكون هناك حاجة لشيء مثل هذا.
Sarah corner
·
--
لقد رأيت OpenGradient تظهر بشكل متزايد في الآونة الأخيرة، لذا قضيت بعض الوقت في البحث عنها.
ما لفت انتباهي لم يكن جزء الذكاء الاصطناعي.
بل كان جزء الثقة.
الجميع مشغول بالحديث عن نماذج أذكى وابتكارات أكبر في الذكاء الاصطناعي. وهذا عادل. لكنني أستمر في التفكير في شيء آخر.
كيف نعرف أن نتيجة الذكاء الاصطناعي حقيقية بالفعل؟
معظمنا لا يسأل حتى هذا السؤال. نحصل على إجابة، نقرأها، ثم ننتقل.
هذا يعمل في الوقت الحالي.
لكن إذا بدأت وكالات الذكاء الاصطناعي في إدارة الأصول، والتفاعل مع البلوكتشين، أو اتخاذ قرارات بمفردها، فمن المحتمل أن يرغب الناس في أكثر من مجرد مخرج. سيحتاجون إلى دليل.
وهنا بدأ OpenGradient يبدو مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.
تحققت من بعض الأرقام الأخيرة وهي أكبر مما كنت أتوقع. أكثر من 4,500 نموذج ذكاء اصطناعي متاحة عبر النظام البيئي. تم معالجة أكثر من 2 مليون استنتاج من الذكاء الاصطناعي بالفعل. أدلة التشفير تجاوزت علامة 500,000، وقد وصلت الشبكة إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
لمشروع لا يزال لا يتم ذكره كثيرًا مثل العديد من رموز الذكاء الاصطناعي، فهذا ليس سيئًا على الإطلاق.
هناك شيء آخر يستحق الذكر وهو التمويل. تم جمع حوالي 9.5 مليون دولار بدعم من مستثمرين وشركاء مرتبطين بـ a16z crypto و Coinbase Ventures و NEAR و SV Angel وآخرين.
قد أكون مخطئًا تمامًا هنا.
لكن لدي شعور أن المحادثة الكبيرة التالية حول الذكاء الاصطناعي لن تكون حول من لديه النموذج الأذكى.
قد تكون حول من يمكنه إثبات ما يفعله الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.
ربما هذا هو السبب في أن OpenGradient يستمر في العودة إلى راداري.
#opg @OpenGradient $OPG
ما لفت انتباهي لم يكن جزء الذكاء الاصطناعي.
بل كان جزء الثقة.
الجميع مشغول بالحديث عن نماذج أذكى وابتكارات أكبر في الذكاء الاصطناعي. وهذا عادل. لكنني أستمر في التفكير في شيء آخر.
كيف نعرف أن نتيجة الذكاء الاصطناعي حقيقية بالفعل؟
معظمنا لا يسأل حتى هذا السؤال. نحصل على إجابة، نقرأها، ثم ننتقل.
هذا يعمل في الوقت الحالي.
لكن إذا بدأت وكالات الذكاء الاصطناعي في إدارة الأصول، والتفاعل مع البلوكتشين، أو اتخاذ قرارات بمفردها، فمن المحتمل أن يرغب الناس في أكثر من مجرد مخرج. سيحتاجون إلى دليل.
وهنا بدأ OpenGradient يبدو مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.
تحققت من بعض الأرقام الأخيرة وهي أكبر مما كنت أتوقع. أكثر من 4,500 نموذج ذكاء اصطناعي متاحة عبر النظام البيئي. تم معالجة أكثر من 2 مليون استنتاج من الذكاء الاصطناعي بالفعل. أدلة التشفير تجاوزت علامة 500,000، وقد وصلت الشبكة إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
لمشروع لا يزال لا يتم ذكره كثيرًا مثل العديد من رموز الذكاء الاصطناعي، فهذا ليس سيئًا على الإطلاق.
هناك شيء آخر يستحق الذكر وهو التمويل. تم جمع حوالي 9.5 مليون دولار بدعم من مستثمرين وشركاء مرتبطين بـ a16z crypto و Coinbase Ventures و NEAR و SV Angel وآخرين.
قد أكون مخطئًا تمامًا هنا.
لكن لدي شعور أن المحادثة الكبيرة التالية حول الذكاء الاصطناعي لن تكون حول من لديه النموذج الأذكى.
قد تكون حول من يمكنه إثبات ما يفعله الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.
ربما هذا هو السبب في أن OpenGradient يستمر في العودة إلى راداري.
#opg @OpenGradient $OPG
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى