ROMA 07

مقالة

عندما يسكت السوق، أتوقف عن مشاهدة الرسوم البيانية وأبدأ في التشكيك بالافتراضات

لقد كدت أتجاهل بروتوكول نيوتن اليوم.
ليس لأنني اعتقدت أنه يبدو سيئًا... فقط افترضت أنني أعرف القصة بالفعل. 😅
في الآونة الأخيرة، أشعر وكأن كل مشروع آخر يحتوي على "AI" في مكان ما ضمن العنوان، لذلك أصبحت متشككًا قليلًا. لقد تعرضت للخذلان من قبل بسبب الانخداع بسرديات بدت مثيرة لكنها لم يكن فيها الكثير تحت السطح. في هذه الأيام أحاول أن أُبطئ نفسي قبل أن أتحمس لأي شيء.
على أي حال، لم يكن السوق يقدم لي الكثير لأفعله هذا الصباح. كانت الرسوم البيانية ثابتة، ومعدلات التمويل بالكاد تحركت، لذلك انتهى بي الأمر إلى قراءة توثيق نيوتن بدلًا من تحديث TradingView للمرة المئة.

أمسكت نفسي أفعل شيئًا وعدت ألا أفعله مرة أخرى.

ظهر في خلاصتي مشروع وفي وصفه "الذكاء الاصطناعي"، وكان أول انطباع لدي هو رفضه باعتباره مجرد ترند آخر. لقد علّمتني العملات المشفرة أن أكثر السرديات ضجيجًا غالبًا ما تخفت بسرعة، لذا قررت التمهّل بدلًا من التمرير.

بعد أن قضيت وقتًا في القراءة عن بروتوكول نيوتن، تغيّر منظوري.

ما أثار اهتمامي لم يكن زاوية الذكاء الاصطناعي. بل كان التركيز على جعل الإجراءات الذاتية تُطابق سياسات قابلة للبرمجة قبل تنفيذها. هذا يبدو كحل مشكلة بنية تحتية حقيقية بدلًا من مطاردة عنوان رئيسي آخر.

لقد اتخذت قرارات متسرعة بما يكفي في دورات سوق سابقة لأعرف أن الضجيج قد يجذب الانتباه، لكنه نادرًا ما يبني قيمة طويلة الأمد. في هذه الأيام، أهتم أقل بما هو رائج وأكثر بما يحاول المطورون فعليًا تحسينه.

لست أتعامل مع بروتوكول نيوتن باعتباره فائزًا مضمونًا. التبنّي الحقيقي، والتكاملات المفيدة، والتسليم المتّسق هي التي ستقرر ذلك.

في الوقت الحالي، نال شيئًا أكثر قيمة من القناعة الفورية—انتباهي. أحيانًا تكون أقوى المشاريع هي التي تبني بهدوء بينما الجميع مشغول بمطاردة السردية التالية.

@NewtonProtocol $NEWT

#Newt #NewtonProtocol

#VitalikOutlinesLeanEthereumRoadmap
#BOKWarnsSingleStockLeveragedETFRisks
#BitcoinFallsOver50%FromOctoberHigh

مقالة

الثقة لا تبدأ عند التسوية. بل تبدأ قبل قرار واحد.

وجدتُ نفسي أغيّر رأيي في منتصف قراءة التوثيق الأخير لبروتوكول نيوتن.
في البداية، ظننت أنني أفهم القصة بالفعل. الذكاء الاصطناعي والامتثال والسياسات القابلة للبرمجة… لقد رأيت هذه العبارات في كل مكان مؤخرًا. كنت أتوقع مشروعًا آخر يَعِد بأتمتة أسرع وتنفيذ أكثر سلاسة.
بدلًا من ذلك، بقيت فكرة واحدة عالقة في ذهني.
يجب أن تحدث عملية التفويض قبل التنفيذ، لا بعده.
كلما جلستُ مع تلك الجملة، زاد تحدّيها لطريقة تفكيري بشأن البلوك تشين.
نحن معتادون على النظر إلى الوراء.

لقد غيّرت رأيي بشأن عملية التحويل إلى رموز هذا الأسبوع.

كنت أعتقد أن إنشاء أصل رقمي هو الجزء الأصعب. إذا كان بإمكان شيء ما أن يُوضع على السلسلة في دقائق، فافترضت أن العمل الشاق قد اكتمل بالفعل.

ثم بدأت أفكر في الحياة اليومية.

حجز الفندق لا يتيح لك الدخول إلى الغرفة حتى يتم التحقق من هويتك. اشترى صديقي سيارة، لكنه لم يستطع قيادتها لأن تسجيلها لم يكن مكتملًا. كان هناك ملكية، لكن لم تكن هناك صلاحية.

عندها حدث ذلك الإدراك.

ربما لم تكن الملكية هي التحدي الأكبر منذ البداية. ربما تكون الصلاحية هي ذلك.

وهذا ما جذب انتباهي في بروتوكول نيوتن. بدلًا من التركيز على التنفيذ فقط، فإنه يتساءل عما إذا كان يجب أن تحدث أي عملية ضمن قواعد محددة مسبقًا قبل أن تصل إلى البلوك تشين.

بالنسبة لي، هذا توجه أكثر معنى. يستطيع أي شخص تحويل أصل إلى رموز، لكن ترجمة حقوق الملكية، وظروف النقل، وقواعد الامتثال إلى سياسات قابلة للبرمجة هي مشكلة أصعب بكثير.

لن يُحدَّد مستقبل الأصول المُرمّزة بالسرعة وحدها. بل سيُحدَّد بقواعد شفافة وقابلة للتحقق يثق بها الناس قبل أن يثقوا بالمعاملة.

@NewtonProtocol $NEWT #newt

مقالة

بروتوكول نيوتن: تكلفة عكس قرار سيّئ أعلى من تكلفة منعه

أمسكتُ نفسي أفكر بشيء غريب بعد أن قرأتُ بروتوكول نيوتن.
نقضي وقتًا طويلاً في الاحتفال بما يحدث على السلسلة (on-chain) لدرجة أننا نادرًا ما نتحدث عن قيمة ما لا يحدث.
يبدو الأمر عكسياً لأول وهلة.
تُحبّ الكريبتو الأرقامَ الواضحة. المعاملات اليومية، حجم التداول، المحافظ النشطة، TPS—هذه المقاييس موجودة في كل مكان. إنها سهلة القياس، وسهلة المقارنة، وسهلة النشر على وسائل التواصل الاجتماعي.
لكن لا واحدٍ منها يجيب عن السؤال الذي كان يزعجني باستمرار:
كم تساوي الأخطاء من حيث قيمتها عندما تصبح دائمة بالفعل؟

أمس اكتشفت نفسي تبتسم بعد أن انزعجت بسبب شاشة تحقق جديدة أخرى. كان أول ما خطر ببالي: "بجد… مرة أخرى؟" 😅 لطالما اعتقدت أن أفضل تجربة بلوكتشين هي الأسرع. احتكاك أقل، موافقات أقل، وتنفيذ فوري. إذا كان هناك شيء يبطّئني، كنت أظن أنه يعوق الابتكار. لكن خلال الأسابيع القليلة الماضية، بدأت ألاحظ شيئًا لم أعد أستطيع تجاهله. كان المحفظون الذين يقبلون إكمال تحقق إضافي، أو أسئلة الإذن، أو التوقيع على تعهّدٍ (attestation) آخر، يبدون لي مرارًا وتكرارًا. لم يكونوا مجرد مرور عابر. كانوا يظلون نشطين. يستمرون في البناء والتداول والمشاركة. وفي المقابل، بدا أن كثيرًا من المحفظات التي كانت تسعى إلى أسرع طريق تختفي بسرعة مثل وصولها. بصراحة، هذا غيّر طريقتي في النظر إلى التفويض. ربما ليست تلك الخطوات الإضافية موجودة لتجعل الحياة صعبة. ربما تفصل بهدوء بين القناعة طويلة الأمد والفضول قصير الأمد. جاءت هذه الفكرة مرة أخرى وأنا أقرأ عن بروتوكول Newton. الميزة التي بقيت في ذهني لم تكن الأتمتة بالذكاء الاصطناعي بحد ذاتها. بل كانت فكرة أنه يمكن تقييم الإجراءات الذاتية وفق سياسات قابلة للبرمجة قبل أن تصل أصلًا إلى البلوكتشين. في البداية، بدا الأمر كميزة أمنية أخرى. وكلما فكرت أكثر، شعرت أنه أقرب إلى فلسفة مختلفة. لقد أصبحنا مهووسين بقياس ما يحدث على السلسلة لأن الأمر سهل العدّ. المعاملات. الحجم. السرعة. TPS. لكن ماذا عن كل ما *لا* يحدث؟ الثغرة التي فشلت بصمت. التحويل الخطِر الذي لم يصل أبدًا إلى التنفيذ. تعليمات الذكاء الاصطناعي التي توقفت لأنها لم تستوفِ القواعد. لا أحد يحتفل بهذه اللحظات. ومع ذلك، ربما تكون هي السبب في أن المستخدمين يواصلون الوثوق بالشبكة من الأساس. لهذا السبب بقي بروتوكول Newton ضمن قائمتنا للمراقبة. أبدأ في التفكير بأن الجيل القادم من البنية التحتية للبلوكتشين لن يُذكر لمجرد معالجة أكبر عدد من المعاملات. @NewtonProtocol $NEWT #Newt ما الذي يبني بنية تحتية أقوى للبلوكتشين مدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

أمس اكتشفت نفسي تبتسم بعد أن انزعجت بسبب شاشة تحقق جديدة أخرى.

كان أول ما خطر ببالي: "بجد… مرة أخرى؟" 😅

لطالما اعتقدت أن أفضل تجربة بلوكتشين هي الأسرع. احتكاك أقل، موافقات أقل، وتنفيذ فوري. إذا كان هناك شيء يبطّئني، كنت أظن أنه يعوق الابتكار.

لكن خلال الأسابيع القليلة الماضية، بدأت ألاحظ شيئًا لم أعد أستطيع تجاهله.

كان المحفظون الذين يقبلون إكمال تحقق إضافي، أو أسئلة الإذن، أو التوقيع على تعهّدٍ (attestation) آخر، يبدون لي مرارًا وتكرارًا. لم يكونوا مجرد مرور عابر. كانوا يظلون نشطين. يستمرون في البناء والتداول والمشاركة.

وفي المقابل، بدا أن كثيرًا من المحفظات التي كانت تسعى إلى أسرع طريق تختفي بسرعة مثل وصولها.

بصراحة، هذا غيّر طريقتي في النظر إلى التفويض.

ربما ليست تلك الخطوات الإضافية موجودة لتجعل الحياة صعبة.

ربما تفصل بهدوء بين القناعة طويلة الأمد والفضول قصير الأمد.

جاءت هذه الفكرة مرة أخرى وأنا أقرأ عن بروتوكول Newton.

الميزة التي بقيت في ذهني لم تكن الأتمتة بالذكاء الاصطناعي بحد ذاتها. بل كانت فكرة أنه يمكن تقييم الإجراءات الذاتية وفق سياسات قابلة للبرمجة قبل أن تصل أصلًا إلى البلوكتشين.

في البداية، بدا الأمر كميزة أمنية أخرى.

وكلما فكرت أكثر، شعرت أنه أقرب إلى فلسفة مختلفة.

لقد أصبحنا مهووسين بقياس ما يحدث على السلسلة لأن الأمر سهل العدّ. المعاملات. الحجم. السرعة. TPS.

لكن ماذا عن كل ما *لا* يحدث؟

الثغرة التي فشلت بصمت.

التحويل الخطِر الذي لم يصل أبدًا إلى التنفيذ.

تعليمات الذكاء الاصطناعي التي توقفت لأنها لم تستوفِ القواعد.

لا أحد يحتفل بهذه اللحظات.

ومع ذلك، ربما تكون هي السبب في أن المستخدمين يواصلون الوثوق بالشبكة من الأساس.

لهذا السبب بقي بروتوكول Newton ضمن قائمتنا للمراقبة.

أبدأ في التفكير بأن الجيل القادم من البنية التحتية للبلوكتشين لن يُذكر لمجرد معالجة أكبر عدد من المعاملات.

@NewtonProtocol $NEWT #Newt

ما الذي يبني بنية تحتية أقوى للبلوكتشين مدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

🔘 Still undecided

50%

🔘 A balance of both

🔘 Maximum execution speed

50%

2 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت

مقالة

بروتوكول نيوتن: المعاملات التي نالت الحق في الوجود

قبل بضعة أمسيات، كنت أتصفح التحديثات عن الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل عندما أوقفني خاطر عشوائي.
يبدو أن الجميع متحمسون لجعل الذكاء الاصطناعي أسرع.
لكن لا يكاد يسأل أحد عمّا يحدث عندما يكون الذكاء الاصطناعي واثقًا من نفسه وهو مخطئ.
ظلت الفكرة معي مدة أطول مما توقعت.
لقد قضينا سنوات نحتفل بإجراء معاملات أسرع ورسوم أقل وأتمتة أكثر. بل يبدو أحيانًا أننا درّبنا أنفسنا على الاعتقاد بأنه إذا كان بإمكان شيء ما أن يُنفَّذ، فمن المحتمل أن يُنفَّذ.
كلما قرأت عن بروتوكول نيوتن، شعرت أكثر أنه كان يقترب من المشكلة من اتجاه مختلف.

قبل بضعة أيام، وجدت نفسي أستنتج أن ذكاءً اصطناعيًا أفضل يعني بالضرورة تنفيذًا أسرع. ثم سألت نفسي سؤالًا لم أكن قد فكرت فيه من قبل: ماذا يحدث عندما يتخذ وكيلٌ بالذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا بثقة كاملة؟ أرسلني هذا السؤال إلى متاهة، وغير تمامًا ما كنت أعتبره مثيرًا للاهتمام في بروتوكول نيوتن. معظم مشاريع البنية التحتية تتنافس عبر الوعد بمزيد من السرعة، أو المزيد من الأتمتة، أو المزيد من النطاق. يبدو أن نيوتن يطرح سؤالًا أكثر هدوءًا: هل يجب أن تصل كل عملية قرار إلى التنفيذ أصلًا؟ في الواقع، أعتقد أن هذه مشكلة أصعب بكثير لحلّها. إذا كان بإمكان المطورين تحديد السياسات التي يجب أن تلتزم بها الإجراءات الذاتية قبل أن تنتقل إلى السلسلة (on-chain)، فستصبح كل عملية محجوبة ذات قيمة أيضًا. ليس الأمر فقط متعلقًا بمنع المخاطر. بل يتعلق بحماية السيولة، وتقليل عمليات التنفيذ غير الضرورية، وجعل الأنظمة الذاتية أكثر قابلية للمساءلة. كلما فكرت أكثر، أدركت شيئًا. ربما لن يُحدَّد مستقبل الذكاء الاصطناعي على البلوك تشين بالشبكة التي تنفذ أكبر عدد من المعاملات. ربما سيكون لمن يمتلك شبكة ذكية بما يكفي لإثبات أي المعاملات لم تكن تستحق التنفيذ من الأساس. هذه هي المحادثة التي جعلتني بروتوكول نيوتن أولي لها اهتمامًا. @NewtonProtocol $NEWT #Newt

قبل بضعة أيام، وجدت نفسي أستنتج أن ذكاءً اصطناعيًا أفضل يعني بالضرورة تنفيذًا أسرع. ثم سألت نفسي سؤالًا لم أكن قد فكرت فيه من قبل:

ماذا يحدث عندما يتخذ وكيلٌ بالذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا بثقة كاملة؟

أرسلني هذا السؤال إلى متاهة، وغير تمامًا ما كنت أعتبره مثيرًا للاهتمام في بروتوكول نيوتن.

معظم مشاريع البنية التحتية تتنافس عبر الوعد بمزيد من السرعة، أو المزيد من الأتمتة، أو المزيد من النطاق. يبدو أن نيوتن يطرح سؤالًا أكثر هدوءًا: هل يجب أن تصل كل عملية قرار إلى التنفيذ أصلًا؟

في الواقع، أعتقد أن هذه مشكلة أصعب بكثير لحلّها.

إذا كان بإمكان المطورين تحديد السياسات التي يجب أن تلتزم بها الإجراءات الذاتية قبل أن تنتقل إلى السلسلة (on-chain)، فستصبح كل عملية محجوبة ذات قيمة أيضًا. ليس الأمر فقط متعلقًا بمنع المخاطر. بل يتعلق بحماية السيولة، وتقليل عمليات التنفيذ غير الضرورية، وجعل الأنظمة الذاتية أكثر قابلية للمساءلة.

كلما فكرت أكثر، أدركت شيئًا.

ربما لن يُحدَّد مستقبل الذكاء الاصطناعي على البلوك تشين بالشبكة التي تنفذ أكبر عدد من المعاملات. ربما سيكون لمن يمتلك شبكة ذكية بما يكفي لإثبات أي المعاملات لم تكن تستحق التنفيذ من الأساس.

هذه هي المحادثة التي جعلتني بروتوكول نيوتن أولي لها اهتمامًا.

@NewtonProtocol $NEWT #Newt

مقالة

بروتوكول نيوتن: اقتصاديات قول "لا" قبل التنفيذ

كنت أعتقد أن مستقبل الذكاء الاصطناعي سيُقاس بأرقام واحدة: مقدار ما يمكنه إنجازه أكثر من البشر.
ثم وجدت نفسي أطرح السؤال الخطأ.
السؤال الحقيقي ليس كم عدد القرارات التي يستطيعها الذكاء الاصطناعي اتخاذها. بل كم عدد القرارات التي ينبغي عليه رفض تنفيذها.
هذا التحول غيّر تماماً الطريقة التي نظرت بها إلى بروتوكول نيوتن.
نحن ندخل عالماً لن يكتفي فيه الذكاء الاصطناعي بتوصية الأفعال. بل سيتحرك الأصول، ويدير الخزائن، ويُنسّق العقود الذكية، ويتفاعل مع البنية التحتية المالية دون انتظار أن يضغط أحد على "تأكيد". هذا مثير—لكنها أيضاً النقطة التي ترتفع فيها تكلفة القرار الخاطئ بشكل كبير.

لقد لاحظت شيئًا أثناء متابعتي لمشاريع الذكاء الاصطناعي مؤخرًا. يتحدث الجميع عن جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة، لكن القليل جدًا يتحدثون عن تقييد ما لا ينبغي السماح للذكاء الاصطناعي بفعله. تبدو هذه الأسئلة مهمة بنفس قدر أهمية تحسين الذكاء نفسه. وهذا أحد الأسباب التي جعلت <0-9]{11}has> @NewtonProtocol تبقى ضمن قائمة المتابعة الخاصة بي. ما يثير اهتمامي ليس مجرد التنفيذ الذاتي. بل فكرة أن بإمكان المطورين تحديد سياسات قبل أن يقوم وكيل ذكاء اصطناعي بالفعل، بدلًا من الاعتماد على ثقة عمياء بعد وقوع الأمر. برأيي، هذا يغيّر مسار الحديث من: «هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل ذلك؟» إلى: «هل ينبغي السماح للذكاء الاصطناعي بأن يفعل ذلك ضمن هذه الشروط؟» وأنا أيضًا أعتقد أن Mainnet Beta هي المرحلة التي يبدأ فيها القصة الحقيقية. من السهل نشر الأوراق البيضاء، لكن التجارب التي يجريها المطورون تكشف ما إذا كانت البنية التحتية يمكنها دعم التطبيقات العملية. وهذه هي المرحلة التي أحرص أكثر على مراقبتها. إذا نجح بروتوكول Newton Protocol في جذب مطورين يبنون تطبيقات مفيدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فقد لا تكون أكبر ميزة له هي نماذج أكثر ذكاءً—بل قد يكون في إنشاء إطار تتوقع فيه القرارات الذاتية أن تتبع قواعد شفافة وقابلة للتحقق. ما الذي سيهم أكثر بالنسبة للبنية التحتية لسلسلة كتل مدعومة بالذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة المقبلة؟ @NewtonProtocol $NEWT #Newt

لقد لاحظت شيئًا أثناء متابعتي لمشاريع الذكاء الاصطناعي مؤخرًا. يتحدث الجميع عن جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة، لكن القليل جدًا يتحدثون عن تقييد ما لا ينبغي السماح للذكاء الاصطناعي بفعله. تبدو هذه الأسئلة مهمة بنفس قدر أهمية تحسين الذكاء نفسه.

وهذا أحد الأسباب التي جعلت <0-9]{11}has> @NewtonProtocol تبقى ضمن قائمة المتابعة الخاصة بي.

ما يثير اهتمامي ليس مجرد التنفيذ الذاتي. بل فكرة أن بإمكان المطورين تحديد سياسات قبل أن يقوم وكيل ذكاء اصطناعي بالفعل، بدلًا من الاعتماد على ثقة عمياء بعد وقوع الأمر. برأيي، هذا يغيّر مسار الحديث من: «هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعل ذلك؟» إلى: «هل ينبغي السماح للذكاء الاصطناعي بأن يفعل ذلك ضمن هذه الشروط؟»

وأنا أيضًا أعتقد أن Mainnet Beta هي المرحلة التي يبدأ فيها القصة الحقيقية. من السهل نشر الأوراق البيضاء، لكن التجارب التي يجريها المطورون تكشف ما إذا كانت البنية التحتية يمكنها دعم التطبيقات العملية. وهذه هي المرحلة التي أحرص أكثر على مراقبتها.

إذا نجح بروتوكول Newton Protocol في جذب مطورين يبنون تطبيقات مفيدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فقد لا تكون أكبر ميزة له هي نماذج أكثر ذكاءً—بل قد يكون في إنشاء إطار تتوقع فيه القرارات الذاتية أن تتبع قواعد شفافة وقابلة للتحقق.

ما الذي سيهم أكثر بالنسبة للبنية التحتية لسلسلة كتل مدعومة بالذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة المقبلة؟

@NewtonProtocol $NEWT #Newt

🔹 Stronger AI models

🔹 Real-world applications

🔹 More developer adoption

0 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت

مقالة

بروتوكول نيوتن: الذكاء يخلق إمكانيات. الحكم يصنع قيمة.

قبل بضعة أيام، لفت انتباهي أنني كنت أقرأ إعلانًا جديدًا عن عملة مشفرة مبنية على الذكاء الاصطناعي، فلاحظت شيئًا. كانت كل المشاريع تعد بأتمتة أذكى، أو تنفيذ أسرع، أو وكلاء أكثر قدرة. لكن قلة قليلة تحدثت عن اللحظة التي يجب أن يتوقف عندها الذكاء الاصطناعي بدلًا من أن يواصل التصرف.
قادني هذا التفكير للعودة إلى @NewtonProtocol .
كلما تعمّقت أكثر في طريقتها، شعرت أكثر بأن الحوار لم يكن في الحقيقة حول جعل الذكاء الاصطناعي أقوى. كان الأمر يتعلق بجعل القرارات الذاتية أكثر قابلية للمساءلة. أعتقد أن هذه مشكلة أكثر أهمية مما يدركه كثيرون.

لقد تعلّمت شيئًا بعد متابعة مشاريع البلوك تشين عبر عدة دورات سوقية: إن التكنولوجيا الرائعة لا تعني تلقائيًا وجود نظام بيئي رائع. غالبًا ما تكون المشاريع التي تنجو هي تلك التي يواصل المطورون البناء عليها بعد أن تخفت حدة الحماس.

لهذا السبب أنظر إلى @NewtonProtocol من زاوية مختلفة.

بالنسبة لي، فإن Mainnet Beta ليست مجرد محطة إطلاق أخرى. إنها أول فرصة حقيقية لرؤية ما إذا كان بإمكان المبدعين تحويل البنية التحتية التي تركز على الذكاء الاصطناعي من نيوتن، والسياسات القابلة للبرمجة، وأدوات المطورين إلى تطبيقات تحل مشكلات عملية. ومن هنا يبدأ خلق القيمة طويلة الأمد.

لقد رأيت بنى معمارية مبهرة تفشل لأنّها لم تجذب عددًا كافيًا من المطورين. فالبنية التحتية تخلق إمكانات، لكن المطورين هم من يحولون الإمكانات إلى منتجات يستخدمها الناس فعليًا. وكل تطبيق مفيد يعزّز الشبكة ويشجع المطور التالي على المساهمة.

لهذا السبب أؤمن بأن مستقبل بروتوكول Newton لن يُحسم بالاعتماد على التسويق أو الاهتمام بالرمز وحدهما. بل سيتحدد بجودة النظام البيئي الذي يبنيه المطورون ويحسّنونه ويوسعونه مع مرور الوقت. وفي النهاية، فإن أقوى أثر شبكي لا يأتي من العناوين الرئيسية—بل يأتي من قيام المطورين بإنشاء منفعة حقيقية.

@NewtonProtocol $NEWT #Newt

مقالة

بروتوكول نيوتن: أغلى قرار في مجال الذكاء الاصطناعي قد يكون ذلك الذي لا يحدث أبدًا

وجدت نفسي هذا الأسبوع أفكر في الذكاء الاصطناعي بطريقة مختلفة. ما زالت معظم المحادثات تدور حول ما سيقوم به الذكاء الاصطناعي من أتمتة بعد ذلك—تداول أسرع، محافظ أذكى، تحليل أفضل للأسواق. كان ذلك يُعجبني أيضًا. لكن في الآونة الأخيرة، بدأت أطرح سؤالًا مختلفًا: ما الذي يمنع الذكاء الاصطناعي من اتخاذ القرار الخاطئ؟
هذا التحول في طريقة التفكير هو ما قادني إلى @NewtonProtocol .
كلما قرأت عن بنيته، أدركت أكثر أن نيوتن لا يحاول بناء قصة ذكاء اصطناعي جديدة. بل يحاول حل شيء أقل بهرجًا بكثير لكنه أكثر أهمية: جعل الإجراءات الذاتية قابلة للمساءلة قبل أن تصل إلى البلوك تشين.

معظم مناقشات العملات الرقمية بالذكاء الاصطناعي التي أقرأها ما زالت تدور حول سؤال واحد: إلى أي مدى يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُؤتمت؟ أعتقد أننا نتخطى السؤال الأصعب—من الذي يتحقق من الذكاء الاصطناعي قبل أن ينقل الأصول الحقيقية؟

لهذا السبب انتهى @NewtonProtocol ضمن قائمة المتابعة الخاصة بي. منهجه ليس منح الذكاء الاصطناعي مساحة أكبر؛ بل توفير طريقة للمطورين لتعريف القواعد التي يجب أن يلتزم بها الذكاء الاصطناعي قبل وصول المعاملات إلى البلوكشين. هذا يبدو كبنية تحتية، لا تسويقًا.

ما لفت انتباهي هو التركيز على التنفيذ القابل للتحقق. إذا كان وكيل ذكاء اصطناعي يدير رأس المال، فأنا لا أريد الاعتماد على الثقة وحدها. أريد دليلًا على أن السياسات المسبقة تم تطبيقها قبل أن يحدث أي شيء على السلسلة.

هل سيضمن ذلك الانتشار؟ بالطبع لا. لا يزال على المطورين أن يبنوا، ولا يزال على المستخدمين أن يحضروا. لكن إذا واصلت المالية الذاتية التوسع، فأعتقد أن المساءلة قد تصبح الميزة التي يقدّرها الناس أكثر.

@NewtonProtocol $NEWT #newt

أدركت شيئًا هذا الأسبوع… لم أعد أهتم حقًا أي نموذج ذكاء اصطناعي هو الأكثر ذكاءً. ما يهمني هو: هل يمكنني فعلًا الوثوق بما يقدمه لي. لقد كنت في هذا المجال مدة كافية لأرى كريبتو تقفز من DeFi إلى NFTs إلى DAOs، وكانت كل دورة تتشابه في شيء واحد: روايات مذهلة. بعضها نجا. معظمها لم ينجُ. لهذا لم أندفع نحو OpenGradient متوقعًا الشيء الكبير التالي. لم أبحث عن تغريدات صعودية ولا قرأت كل صفحة من الوثائق. فقط كنت أراقب ما كان الناس يناقشونه فعليًا. والطريف أن الأمر لم يكن السرعة أو المؤشرات. بل كان التحقق. هذا جعلني أتوقف فورًا، لأنني أعتقد أنه يحل مشكلة لا يتحدث عنها معظم الناس بما يكفي. نحن نتساءل عن البلوكشين. نتحقق من المعاملات. لكن مع الذكاء الاصطناعي؟ أغلبنا يقبل أي شيء يظهر على الشاشة طالما يبدو واثقًا. هذا يبدو… عكسيًا. فكرة OpenGradient بسيطة: لا تكتفي بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي—بل أثبت أن الناتج جاء من النموذج الذي طلبته. أعجبني هذا الاتجاه. لكنني أيضًا أعلم أن الأفكار الجيدة لا تحصل على مرور مجاني. التحقق يضيف عبئًا. حسابات إضافية. تنسيقًا إضافيًا. إذا كنت أطلب من الذكاء الاصطناعي إعادة كتابة فقرة، فأنا بصراحة لا يهمني كثيرًا إثباتات التشفير. أفضل السرعة. إذا كان الذكاء الاصطناعي يساعد في تحريك المال أو إدارة مخاطر السعر أو التأثير على القرارات المالية؟ هنا تختلف القصة. عندها يبدأ مفهوم الثقة بالتحول إلى ميزة بدلًا من كونه ترفًا. لقد ارتكبت هذا الخطأ من قبل: الانبهار بمعمارية أنيقة. الواقع غالبًا ما يضع تلك التوقعات في مكانها. الأسواق لا تكافئ التصميم الأكثر ذكاءً—بل تكافئ المنتجات التي لا يستطيع الناس العيش بدونها. لذلك أنا لست أحاول التنبؤ بما إذا كانت OpenGradient ستفوز. أنا أراقب شيئًا أبسط بكثير: هل يصل المطورون يومًا إلى مرحلة يصبح فيها الذكاء الاصطناعي المركزي غير كافٍ؟ إذا جاء ذلك اليوم، فلن يكون التحقق مجرد إضافة لطيفة. سيكون هو السبب في وجود الشبكة. وإلى ذلك الحين، سأبقى فضوليًا… لا مقتنعًا. وبصراحة، أعتقد أن هذا هو المكان الأكثر صحة للوقوف فيه. @OpenGradient #OPG $OPG

أدركت شيئًا هذا الأسبوع… لم أعد أهتم حقًا أي نموذج ذكاء اصطناعي هو الأكثر ذكاءً.

ما يهمني هو: هل يمكنني فعلًا الوثوق بما يقدمه لي.

لقد كنت في هذا المجال مدة كافية لأرى كريبتو تقفز من DeFi إلى NFTs إلى DAOs، وكانت كل دورة تتشابه في شيء واحد: روايات مذهلة. بعضها نجا. معظمها لم ينجُ.

لهذا لم أندفع نحو OpenGradient متوقعًا الشيء الكبير التالي. لم أبحث عن تغريدات صعودية ولا قرأت كل صفحة من الوثائق. فقط كنت أراقب ما كان الناس يناقشونه فعليًا.

والطريف أن الأمر لم يكن السرعة أو المؤشرات.

بل كان التحقق.

هذا جعلني أتوقف فورًا، لأنني أعتقد أنه يحل مشكلة لا يتحدث عنها معظم الناس بما يكفي. نحن نتساءل عن البلوكشين. نتحقق من المعاملات. لكن مع الذكاء الاصطناعي؟ أغلبنا يقبل أي شيء يظهر على الشاشة طالما يبدو واثقًا.

هذا يبدو… عكسيًا.

فكرة OpenGradient بسيطة: لا تكتفي بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي—بل أثبت أن الناتج جاء من النموذج الذي طلبته.

أعجبني هذا الاتجاه.

لكنني أيضًا أعلم أن الأفكار الجيدة لا تحصل على مرور مجاني.

التحقق يضيف عبئًا. حسابات إضافية. تنسيقًا إضافيًا. إذا كنت أطلب من الذكاء الاصطناعي إعادة كتابة فقرة، فأنا بصراحة لا يهمني كثيرًا إثباتات التشفير. أفضل السرعة.

إذا كان الذكاء الاصطناعي يساعد في تحريك المال أو إدارة مخاطر السعر أو التأثير على القرارات المالية؟
هنا تختلف القصة.
عندها يبدأ مفهوم الثقة بالتحول إلى ميزة بدلًا من كونه ترفًا.

لقد ارتكبت هذا الخطأ من قبل: الانبهار بمعمارية أنيقة. الواقع غالبًا ما يضع تلك التوقعات في مكانها. الأسواق لا تكافئ التصميم الأكثر ذكاءً—بل تكافئ المنتجات التي لا يستطيع الناس العيش بدونها.

لذلك أنا لست أحاول التنبؤ بما إذا كانت OpenGradient ستفوز.

أنا أراقب شيئًا أبسط بكثير:

هل يصل المطورون يومًا إلى مرحلة يصبح فيها الذكاء الاصطناعي المركزي غير كافٍ؟

إذا جاء ذلك اليوم، فلن يكون التحقق مجرد إضافة لطيفة.
سيكون هو السبب في وجود الشبكة.

وإلى ذلك الحين، سأبقى فضوليًا… لا مقتنعًا.
وبصراحة، أعتقد أن هذا هو المكان الأكثر صحة للوقوف فيه.
@OpenGradient #OPG $OPG

لقد فتحت Twin.fun ليلة أمس، ظننت أنني سأقضي خمس دقائق فقط في الاطلاع. وبعد ما يقارب ساعة، أدركت أنني لم أعد أفكر في الذكاء الاصطناعي. كنت أفكر في الهوية. وكان ذلك مفاجئًا بالنسبة لي. في البداية، رأيت نسخ الذكاء الاصطناعي على أنها مجرد ميزة أخرى للمبدعين. أهو ممتع؟ نعم. ثوري؟ لم أكن مقتنعًا. ثم كان سؤال واحد يظل يزعجني. إذا وُجد يومًا ما إصدار ذكاء اصطناعي مني، فكيف سيعرف أي شخص أنه ما زال بصوتي أنا، وليس شيئًا يتغير تدريجيًا مع الوقت؟ عندها فهمت OpenGradient. الجزء الذي جذب انتباهي لم يكن الذكاء الاصطناعي نفسه. بل كانت فكرة الاستدلال القابل للتحقق. كلما قرأت أكثر، شعرت أن هذا ليس حقًا نقاشًا حول الذكاء الاصطناعي. كان نقاشًا حول الملكية. لقد تحدثنا لسنوات عن امتلاك المحافظ وNFTs والأصول الرقمية. وأعتقد أن جدل الملكية القادم قد يكون أكثر شخصية بكثير. من يملك شخصيتك الرقمية؟ إذا درّب أحد المبدعين توأمًا بالذكاء الاصطناعي يتحدث إلى آلاف الأشخاص كل يوم، فمن يقرر متى تتطور تلك الشخصية؟ ومن يستطيع إثبات أن الردود ما زالت تعكس المبدع نفسه، بدلًا من حدوث تغيير هادئ في مكان ما خلف الكواليس؟ بصراحة، لا أملك إجابة مثالية. لهذا السبب أعود باستمرار إلى هذا الموضوع. يبدو أن الجميع متحمسون لتوأمات الذكاء الاصطناعي التي تخلق إيرادات جديدة. أنا أكثر فضولًا تجاه شيء أقل إثارة، لكنه ربما أهم. الثقة. لأن توأم ذكاء اصطناعي يحقق أرباحًا لكن يفقد الأصالة لن يصمد طويلًا. وإذا توقف المبدعون يومًا عن الاعتقاد بأن نسختهم الرقمية تعكسهم، فلن تهمّ الاقتصاديات حتى. ربما لهذا بقيت Twin.fun في ذهني بعد أن أغلقت التبويب. لم تجعلني أفكر في ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً. بل جعلتني أتساءل عما إذا كانت الجيل القادم من منصات المبدعين سيتنافس على شيء أصعب بكثير: ليس من يبني أكثر ذكاءً اصطناعيًا واقعية. بل من يبني أكثر هوية رقمية جديرة بالثقة. @OpenGradient #OPG $OPG

لقد فتحت Twin.fun ليلة أمس، ظننت أنني سأقضي خمس دقائق فقط في الاطلاع.

وبعد ما يقارب ساعة، أدركت أنني لم أعد أفكر في الذكاء الاصطناعي.

كنت أفكر في الهوية.

وكان ذلك مفاجئًا بالنسبة لي.

في البداية، رأيت نسخ الذكاء الاصطناعي على أنها مجرد ميزة أخرى للمبدعين. أهو ممتع؟ نعم. ثوري؟ لم أكن مقتنعًا.

ثم كان سؤال واحد يظل يزعجني.

إذا وُجد يومًا ما إصدار ذكاء اصطناعي مني، فكيف سيعرف أي شخص أنه ما زال بصوتي أنا، وليس شيئًا يتغير تدريجيًا مع الوقت؟

عندها فهمت OpenGradient.

الجزء الذي جذب انتباهي لم يكن الذكاء الاصطناعي نفسه.

بل كانت فكرة الاستدلال القابل للتحقق.

كلما قرأت أكثر، شعرت أن هذا ليس حقًا نقاشًا حول الذكاء الاصطناعي.

كان نقاشًا حول الملكية.

لقد تحدثنا لسنوات عن امتلاك المحافظ وNFTs والأصول الرقمية.

وأعتقد أن جدل الملكية القادم قد يكون أكثر شخصية بكثير.

من يملك شخصيتك الرقمية؟

إذا درّب أحد المبدعين توأمًا بالذكاء الاصطناعي يتحدث إلى آلاف الأشخاص كل يوم، فمن يقرر متى تتطور تلك الشخصية؟

ومن يستطيع إثبات أن الردود ما زالت تعكس المبدع نفسه، بدلًا من حدوث تغيير هادئ في مكان ما خلف الكواليس؟

بصراحة، لا أملك إجابة مثالية.

لهذا السبب أعود باستمرار إلى هذا الموضوع.

يبدو أن الجميع متحمسون لتوأمات الذكاء الاصطناعي التي تخلق إيرادات جديدة.

أنا أكثر فضولًا تجاه شيء أقل إثارة، لكنه ربما أهم.

الثقة.

لأن توأم ذكاء اصطناعي يحقق أرباحًا لكن يفقد الأصالة لن يصمد طويلًا.

وإذا توقف المبدعون يومًا عن الاعتقاد بأن نسختهم الرقمية تعكسهم، فلن تهمّ الاقتصاديات حتى.

ربما لهذا بقيت Twin.fun في ذهني بعد أن أغلقت التبويب.

لم تجعلني أفكر في ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً.

بل جعلتني أتساءل عما إذا كانت الجيل القادم من منصات المبدعين سيتنافس على شيء أصعب بكثير:

ليس من يبني أكثر ذكاءً اصطناعيًا واقعية.

بل من يبني أكثر هوية رقمية جديرة بالثقة.

@OpenGradient #OPG $OPG

مررتُ بإحدى تلك اللحظات العشوائية التي جعلت فيها سؤالًا بسيطًا يغيّر تمامًا طريقتي في النظر إلى الذكاء الاصطناعي. كنتُ أقرأ عن OpenGradient، ثم أغلقت الصفحة، وبعد دقائق أعَدْت فتحها لأن فكرة واحدة لم تتركني أبدًا. لماذا ما زلت أحكم على الذكاء الاصطناعي بسرعة إجابته بدلًا من مدى إمكانية التحقق بثقة من تلك الإجابة؟ الجزء المضحك هو أنني لا أطرح هذا السؤال أبدًا عندما أستخدم الذكاء الاصطناعي يوميًا. إذا بدا الرد ذكيًا، فأنا غالبًا أقبله وأكمل. لا أعتقد أنني الوحيد الذي يفعل ذلك. قضى عالم الكريبتو سنوات وهو يعلّمنا التحقق من المعاملات بدلًا من الوثوق بالناس. وبطريقة ما، مع الذكاء الاصطناعي، تراجعنا إلى ما يشبه الثقة بما يبدو مقنعًا. هذا يبدو… عكسيًا. كلما قرأت أكثر عن OpenGradient، قلّ اعتقادي بأن الأمر مجرد مشروع ذكاء اصطناعي لا مركزي آخر. ما لفت انتباهي ليس فقط القدرة الحاسوبية أو النماذج. بل هي فكرة أن المساءلة قد تصبح جزءًا من البنية التحتية بدلًا من أن تُضاف لاحقًا. ربما أنا أبالغ في التفكير، لكنني لا أؤمن بأن بناء عتاد أسرع سيكون أصعب شيء يتعين بناؤه خلال السنوات القليلة المقبلة. الثقة. يتم ترقية وحدات GPU. تتحسن النماذج. تنخفض التكاليف. لكن الحصول على سمعة لإنتاج نتائج موثوقة وقابلة للتحقق؟ هذا يحتاج وقتًا. لا يمكنك تسريع ذلك. أنا لا أقول إن التحقق يحل كل مشكلة. لا، لا يحل. ما زالت جودة البيانات وحوافز المشغّلين والقدرة على التوسع على أرض الواقع أمورًا مهمة، ومن المرجح أن تكون هذه الأجزاء التي سأوليها أكبر قدر من الاهتمام في الفترة القادمة. ومع ذلك، أعود دائمًا إلى الفكرة نفسها. ربما لا تكون أكبر منافسة في مجال الذكاء الاصطناعي هي حول من يبني النموذج الأذكى. ربما ستكون حول من يمنح الناس أقل عدد من الأسباب التي تجعلهم يشكّون في الإجابة. أتساءل إن كان أي شخص آخر قد بدأ يفكر في الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، أم أنني فقط أختفي داخل حفرة أرنب أخرى عن البنية التحتية. @OpenGradient #OPG $OPG ما الأهم لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟

مررتُ بإحدى تلك اللحظات العشوائية التي جعلت فيها سؤالًا بسيطًا يغيّر تمامًا طريقتي في النظر إلى الذكاء الاصطناعي.

كنتُ أقرأ عن OpenGradient، ثم أغلقت الصفحة، وبعد دقائق أعَدْت فتحها لأن فكرة واحدة لم تتركني أبدًا.

لماذا ما زلت أحكم على الذكاء الاصطناعي بسرعة إجابته بدلًا من مدى إمكانية التحقق بثقة من تلك الإجابة؟

الجزء المضحك هو أنني لا أطرح هذا السؤال أبدًا عندما أستخدم الذكاء الاصطناعي يوميًا. إذا بدا الرد ذكيًا، فأنا غالبًا أقبله وأكمل. لا أعتقد أنني الوحيد الذي يفعل ذلك.

قضى عالم الكريبتو سنوات وهو يعلّمنا التحقق من المعاملات بدلًا من الوثوق بالناس.

وبطريقة ما، مع الذكاء الاصطناعي، تراجعنا إلى ما يشبه الثقة بما يبدو مقنعًا.

هذا يبدو… عكسيًا.

كلما قرأت أكثر عن OpenGradient، قلّ اعتقادي بأن الأمر مجرد مشروع ذكاء اصطناعي لا مركزي آخر. ما لفت انتباهي ليس فقط القدرة الحاسوبية أو النماذج. بل هي فكرة أن المساءلة قد تصبح جزءًا من البنية التحتية بدلًا من أن تُضاف لاحقًا.

ربما أنا أبالغ في التفكير، لكنني لا أؤمن بأن بناء عتاد أسرع سيكون أصعب شيء يتعين بناؤه خلال السنوات القليلة المقبلة.

الثقة.

يتم ترقية وحدات GPU.

تتحسن النماذج.

تنخفض التكاليف.

لكن الحصول على سمعة لإنتاج نتائج موثوقة وقابلة للتحقق؟ هذا يحتاج وقتًا. لا يمكنك تسريع ذلك.

أنا لا أقول إن التحقق يحل كل مشكلة. لا، لا يحل. ما زالت جودة البيانات وحوافز المشغّلين والقدرة على التوسع على أرض الواقع أمورًا مهمة، ومن المرجح أن تكون هذه الأجزاء التي سأوليها أكبر قدر من الاهتمام في الفترة القادمة.

ومع ذلك، أعود دائمًا إلى الفكرة نفسها.

ربما لا تكون أكبر منافسة في مجال الذكاء الاصطناعي هي حول من يبني النموذج الأذكى.

ربما ستكون حول من يمنح الناس أقل عدد من الأسباب التي تجعلهم يشكّون في الإجابة.

أتساءل إن كان أي شخص آخر قد بدأ يفكر في الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، أم أنني فقط أختفي داخل حفرة أرنب أخرى عن البنية التحتية.

@OpenGradient #OPG $OPG

ما الأهم لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟

🚀 Faster inference

100%

✅ Verifiable inference

⚖️ Both equally

🤔 Too early to tell

1 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت

أعتقد أنني أخيرًا فهمت لماذا تترك معظم نقاشات خارطة الطريق نفسي غير راضٍ. إنها تركز على ما الذي سيتم إضافته. لكنني أهتم أكثر بما يصبح مستحيلًا إزالته. قبل بضع سنوات، كنت أقيس التقدم بالطريقة نفسها التي يفعلها الجميع: المزيد من الميزات، المزيد من التكاملات، أرقام أكبر. الآن أبحث عن شيء مختلف. التبعية. لأن النشاط والتبعية ليسا الشيء نفسه. يمكن شراء النشاط. لكن التبعية يجب كسبها. يمكن لشبكة أن تضم آلاف النماذج، وملايين الاستدلالات، وقائمة متزايدة من المطورين. تبدو هذه الأرقام مثيرة للإعجاب على لوحة تحكم. لكن اللوحات لا تخبرني بما يحدث عندما تخفت الحوافز، أو تنتقل الانتباه إلى مكان آخر، أو يُجبر المستخدمون على الاختيار بين ما يحتاجونه فعليًا. هنا تبدأ الاختبار الحقيقي. كلما درست @OpenGradient ، زاد اقتناعي بأن الهدف ليس هو بناء أكبر مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي. بل بناء نظام تُقوّي فيه كل طبقة ما يليها. النماذج تحتاج إلى حسابات/قدرات حوسبة. الحوسبة تحتاج إلى تحقق. التحقق يحتاج إلى مدفوعات. المدفوعات تحتاج إلى منتجات. المنتجات تحتاج إلى مستخدمين يعودون لأن الرحيل يصبح أقل ملاءمة من البقاء. هذه هي الفروقات بين الاستخدام والبنية التحتية. الاستخدام قرار. أما البنية التحتية فتصبح عادة. والعادات من الصعب جدًا استبدالها. ثمة فكرة واحدة تظل عالقة بي: أثمن الشبكات ليست تلك التي يستخدمها الناس أكثر. بل تلك التي يبنيها الناس بهدوء حولهم. لأن اللحظة التي يبدأ فيها منشئٌ ما بتصميم سير عمله اعتمادًا على شبكتك، لن تكون بعدَ تتنافس على جذب الانتباه. ستصبح جزءًا من الأساس. ربما هذا هو الإنجاز الأهم. ليس عندما تضيف OpenGradient ميزة أخرى. بل عندما يؤدي إيقاف OpenGradient إلى مشكلة أكبر من مجرد استخدامها. عندها يتوقف النظام البيئي عن النمو بسبب الحماس. ويبدأ في النمو لأنه مفيد. @OpenGradient #OPG $OPG $BICO

أعتقد أنني أخيرًا فهمت لماذا تترك معظم نقاشات خارطة الطريق نفسي غير راضٍ.

إنها تركز على ما الذي سيتم إضافته.

لكنني أهتم أكثر بما يصبح مستحيلًا إزالته.

قبل بضع سنوات، كنت أقيس التقدم بالطريقة نفسها التي يفعلها الجميع: المزيد من الميزات، المزيد من التكاملات، أرقام أكبر.

الآن أبحث عن شيء مختلف.

التبعية.

لأن النشاط والتبعية ليسا الشيء نفسه.

يمكن شراء النشاط.

لكن التبعية يجب كسبها.

يمكن لشبكة أن تضم آلاف النماذج، وملايين الاستدلالات، وقائمة متزايدة من المطورين. تبدو هذه الأرقام مثيرة للإعجاب على لوحة تحكم.

لكن اللوحات لا تخبرني بما يحدث عندما تخفت الحوافز، أو تنتقل الانتباه إلى مكان آخر، أو يُجبر المستخدمون على الاختيار بين ما يحتاجونه فعليًا.

هنا تبدأ الاختبار الحقيقي.

كلما درست @OpenGradient ، زاد اقتناعي بأن الهدف ليس هو بناء أكبر مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي.

بل بناء نظام تُقوّي فيه كل طبقة ما يليها.

النماذج تحتاج إلى حسابات/قدرات حوسبة.

الحوسبة تحتاج إلى تحقق.

التحقق يحتاج إلى مدفوعات.

المدفوعات تحتاج إلى منتجات.

المنتجات تحتاج إلى مستخدمين يعودون لأن الرحيل يصبح أقل ملاءمة من البقاء.

هذه هي الفروقات بين الاستخدام والبنية التحتية.

الاستخدام قرار.

أما البنية التحتية فتصبح عادة.

والعادات من الصعب جدًا استبدالها.

ثمة فكرة واحدة تظل عالقة بي:

أثمن الشبكات ليست تلك التي يستخدمها الناس أكثر.

بل تلك التي يبنيها الناس بهدوء حولهم.

لأن اللحظة التي يبدأ فيها منشئٌ ما بتصميم سير عمله اعتمادًا على شبكتك، لن تكون بعدَ تتنافس على جذب الانتباه.

ستصبح جزءًا من الأساس.

ربما هذا هو الإنجاز الأهم.

ليس عندما تضيف OpenGradient ميزة أخرى.

بل عندما يؤدي إيقاف OpenGradient إلى مشكلة أكبر من مجرد استخدامها.

عندها يتوقف النظام البيئي عن النمو بسبب الحماس.

ويبدأ في النمو لأنه مفيد.

@OpenGradient #OPG $OPG $BICO

BICO+0.10%

كان عندي واحدة من تلك الأفكار العشوائية اليوم التي غيرت تمامًا كيف أنظر إلى حوكمة البروتوكول. ربما الحوكمة ليست نظام تصويت. ربما هي نظام ذاكرة. في البداية، بدا ذلك سخيفًا حتى لي. لكن كلما جلست مع الفكرة، زادت منطقيتها. في كل مرة يمر فيها اقتراح، يتعلم الشبكة شيئًا عن نفسها. ليس لأن التصويت حدث. ولكن لأن العواقب تبقى. تتلاشى المناقشة. تختفي خيوط X. ينتقل الناس إلى السرد التالي. لكن الشبكة لا تفعل ذلك. تستمر في حمل ذلك القرار للأمام، كتلة بعد كتلة، سنة بعد سنة. هذا ما جعلني أفكر بشكل مختلف حول @OpenGradient. يتحدث معظم الناس عن الحوكمة كأداة لتحديد المستقبل. أعتقد أنها أيضًا أداة لتحديد ما سيتذكره المستقبل. قرار عظيم يصبح غير مرئي. يصبح بهدوء جزءًا من الأساس. قرار سيء يصبح درسًا دائمًا يدفع البروتوكول ثمنه. لهذا السبب توقفت عن النظر إلى $OPG كرمز حوكمة فقط. بالنسبة لي، هو جزء من الآلية التي تحدد من يحصل على الكلمة في كتابة ذاكرة الشبكة الطويلة الأمد. وبصراحة، هذه مسؤولية أكبر من التصويت على اقتراح. لأن الكود من السهل تغييره بشكل مدهش. الثقافة ليست كذلك. الحوافز ليست كذلك. الذاكرة المؤسسية ليست كذلك. كلما قضيت وقتًا أطول في عالم الكريبتو، زاد اعتقادي أن أقوى البروتوكولات لن تكون تلك التي تحدث التحديثات الأسرع. ستكون تلك التي تتذكر الدروس الصحيحة دون أن تكون محاصرة بها. كل تصويت حوكمة يبدو كقرار في الحاضر. ما يثير اهتمامي هو أنه في الواقع رسالة تُرسل إلى المستقبل. السؤال الحقيقي ليس ما إذا كان الاقتراح يمر اليوم. بل ما إذا كانت الشبكة ستظل ممتنة لذلك القرار بعد سنوات. @OpenGradient #OPG $OPG $SYN

كان عندي واحدة من تلك الأفكار العشوائية اليوم التي غيرت تمامًا كيف أنظر إلى حوكمة البروتوكول.

ربما الحوكمة ليست نظام تصويت.

ربما هي نظام ذاكرة.

في البداية، بدا ذلك سخيفًا حتى لي.

لكن كلما جلست مع الفكرة، زادت منطقيتها.

في كل مرة يمر فيها اقتراح، يتعلم الشبكة شيئًا عن نفسها.

ليس لأن التصويت حدث.

ولكن لأن العواقب تبقى.

تتلاشى المناقشة. تختفي خيوط X. ينتقل الناس إلى السرد التالي.

لكن الشبكة لا تفعل ذلك.

تستمر في حمل ذلك القرار للأمام، كتلة بعد كتلة، سنة بعد سنة.

هذا ما جعلني أفكر بشكل مختلف حول @OpenGradient.

يتحدث معظم الناس عن الحوكمة كأداة لتحديد المستقبل.

أعتقد أنها أيضًا أداة لتحديد ما سيتذكره المستقبل.

قرار عظيم يصبح غير مرئي. يصبح بهدوء جزءًا من الأساس.

قرار سيء يصبح درسًا دائمًا يدفع البروتوكول ثمنه.

لهذا السبب توقفت عن النظر إلى $OPG كرمز حوكمة فقط.

بالنسبة لي، هو جزء من الآلية التي تحدد من يحصل على الكلمة في كتابة ذاكرة الشبكة الطويلة الأمد.

وبصراحة، هذه مسؤولية أكبر من التصويت على اقتراح.

لأن الكود من السهل تغييره بشكل مدهش.

الثقافة ليست كذلك.

الحوافز ليست كذلك.

الذاكرة المؤسسية ليست كذلك.

كلما قضيت وقتًا أطول في عالم الكريبتو، زاد اعتقادي أن أقوى البروتوكولات لن تكون تلك التي تحدث التحديثات الأسرع.

ستكون تلك التي تتذكر الدروس الصحيحة دون أن تكون محاصرة بها.

كل تصويت حوكمة يبدو كقرار في الحاضر.

ما يثير اهتمامي هو أنه في الواقع رسالة تُرسل إلى المستقبل.

السؤال الحقيقي ليس ما إذا كان الاقتراح يمر اليوم.

بل ما إذا كانت الشبكة ستظل ممتنة لذلك القرار بعد سنوات.

@OpenGradient #OPG $OPG $SYN

SYN‎-0.38%

اليوم كان لدي قسط من الواقع. فشل طلب الاستدلال ثلاث مرات في أقل من دقيقة. فكرت في البداية، لابد أن الشبكة مشغولة. ثم فتحت لوحة التحكم. كان هناك الكثير من العقد متصلة بالإنترنت. لذا بدأت في البحث. عقدة واحدة لم يكن لديها النموذج الذي أحتاجه. أخرى لم يكن لديها سعة مجانية. وثالثة كانت قادرة على معالجة الطلب لكنها لم تتمكن من توفير مسار التحقق الذي توقعته التطبيق. كانت تلك اللحظة التي حدث فيها شيء. لقد قضيت الكثير من الوقت أراقب البنية التحتية من خلال عدد العاملين. مزيد من المشغلين. أرقام أكبر. شبكة أكثر صحة. لكن المستخدمين لا يختبرون عدد العقد. هم يختبرون النتائج. إما أن يعمل الطلب أو لا يعمل. وفجأة، السؤال لم يعد: "كم عدد العقد المتصلة؟" إنه: "ما هو احتمال أن يجد هذا الطلب المحدد النموذج الصحيح، والعتاد المتاح، والكمون المقبول، ومسار الإثبات الصحيح في نفس اللحظة؟" هذه طريقة مختلفة تمامًا للتفكير في المرونة. لقد بدأت أتساءل حتى عن عدد المشغلين "المستقلين" الذين هم فعلاً مستقلون. قد يتشارك البعض نفس منطقة السحابة، أو تبعيات البرمجيات، أو أسباب اقتصادية للإغلاق عندما تضعف المكافآت. ربما لهذا السبب توقفت عن اعتبار المشاركة كعدد. أنا أراقب الاحتمالات الآن. لأن البنية التحتية لا تُقاس بعدد المشغلين الذين يقولون، "أنا هنا." إنها تُقاس بما إذا كانت القدرة الصحيحة تظهر بالضبط عندما يحتاجها مستخدم حقيقي. وأعتقد أن أكبر الفشل في الأنظمة الموزعة نادرًا ما يأتي من قلة العقد. إنه يأتي من اكتشاف أن الجميع كانوا يقفون في نفس المكان @OpenGradient #OPG $OPG

اليوم كان لدي قسط من الواقع.

فشل طلب الاستدلال ثلاث مرات في أقل من دقيقة.

فكرت في البداية، لابد أن الشبكة مشغولة.

ثم فتحت لوحة التحكم.

كان هناك الكثير من العقد متصلة بالإنترنت.

لذا بدأت في البحث.

عقدة واحدة لم يكن لديها النموذج الذي أحتاجه. أخرى لم يكن لديها سعة مجانية. وثالثة كانت قادرة على معالجة الطلب لكنها لم تتمكن من توفير مسار التحقق الذي توقعته التطبيق.

كانت تلك اللحظة التي حدث فيها شيء.

لقد قضيت الكثير من الوقت أراقب البنية التحتية من خلال عدد العاملين.

مزيد من المشغلين. أرقام أكبر. شبكة أكثر صحة.

لكن المستخدمين لا يختبرون عدد العقد.

هم يختبرون النتائج.

إما أن يعمل الطلب أو لا يعمل.

وفجأة، السؤال لم يعد:

"كم عدد العقد المتصلة؟"

إنه:

"ما هو احتمال أن يجد هذا الطلب المحدد النموذج الصحيح، والعتاد المتاح، والكمون المقبول، ومسار الإثبات الصحيح في نفس اللحظة؟"

هذه طريقة مختلفة تمامًا للتفكير في المرونة.

لقد بدأت أتساءل حتى عن عدد المشغلين "المستقلين" الذين هم فعلاً مستقلون. قد يتشارك البعض نفس منطقة السحابة، أو تبعيات البرمجيات، أو أسباب اقتصادية للإغلاق عندما تضعف المكافآت.

ربما لهذا السبب توقفت عن اعتبار المشاركة كعدد.

أنا أراقب الاحتمالات الآن.

لأن البنية التحتية لا تُقاس بعدد المشغلين الذين يقولون، "أنا هنا."

إنها تُقاس بما إذا كانت القدرة الصحيحة تظهر بالضبط عندما يحتاجها مستخدم حقيقي.

وأعتقد أن أكبر الفشل في الأنظمة الموزعة نادرًا ما يأتي من قلة العقد.

إنه يأتي من اكتشاف أن الجميع كانوا يقفون في نفس المكان

@OpenGradient #OPG $OPG