Son vaxtlar @OpenLedger sənədlərini tərcümə edəndə “kompozisiya/uyğunlaşdırıla bilmə” (composability) sözünün tezliyinin bir az yüksək olduğunu gördüm. Datanet-lər bir-biri ilə kompozisə ola bilir, SLM-lər də kompozisə ola bilir, Agent-lər isə hətta protokoldan-protokola çağırış edə bilir. İlk baxışdan, elə bil Web3-ün köhnə klassik reseptidir — DeFi-dəki “leqo kərpicləri” yanaşması AI-ya köçürülüb.
Amma dürüst desəm, DeFi-nin erkən dövrdəki tələlərini çoxlarının unuduğu kimi görünür. Kompozisiya iki tərəfli qılıncdır: səmərəlidir, amma risk də asanlıqla böyüdülə bilər. Məsələn, Curve-dəki həmin hovuz hadisəsində üstündəki bir çox strategiya/protokollar partladı; Compound oracle-ları bir dəfə “tərpənən” kimi bir neçə borcvermə borclanma zənciri birlikdə likvidasiya olundu.
Agent iqtisadiyyatına gətiriləndə daha da diqqətli olmaq lazımdır. Bir Datanet çirklənirsə, onu üzərində təlim edilən bütün SLM-lər də zərər görür; bir SLM-də bug çıxırsa, onu çağıran bütün Agent-lərin iş axını alt-üst olur; bir Agent ələ keçirilibsə, bütün workflow birbaşa çökür. On-chain hesablaşma geri dönməzdir — xilas etmək də çətindir.
Həmçinin versiya asılılığı problemi var. SLM A, Datanet B-nin hansısa versiyasına güvənir; B qaydaları yenilədikdə, A-nın məntiqi və gəlir gözləntiləri ani şəkildə yenidən yazıla bilər. İndiki mərhələdə ekosistemdə bunu çox hiss etmək olmur, amma miqyas böyüdükcə sistemli təhlükəyə çevrilir.
Texniki tərəfdən #OpenLedger deyir ki, tək bir qrafik kartla minə yaxın model işlədə bilir; keçid sürəti və throughput (keçiricilik) göstəriciləri həqiqətən diqqətçəkicidir. Amma Stanford komandası tərəfindən real ölçüm nəticələri ilə müqayisə edəndə: yüksək konfiqurasiyalı A100-ün sabit şəkildə LoRAX-ı işlətməsi təxminən 25 model civarındadır, optimizasiya sonrası da tavan/sıxılma qalır. LoRA mahiyyətcə yüngül adapterlərdir: çox şey saxlamaq mümkündür, amma eyni vaxtda hər birini səmərəli işlətmək demək deyil. Hazırda layihənin kodu, audit prosesi və real test nəticələri açıq şəkildə hələ məhduddur, real tətbiq nümunələri də daha çox yoxlama tələb edir. Ümid edirəm ki, komanda sonrakı mərhələdə daha çox şəffaf məlumatı tədricən açacaq.
Adi istifadəçi baxımından isə AI “ən böyükdürsə ən yaxşıdır” deyə bir qayda deyil; əsas məsələ real problemin həllidir. Əgər $OPEN məlumat töhfəsi verməyi, model təlimini Agent istifadəsinə qədər birləşdirə, on-chain məlumatları toplayıb emal edən, informasiyanı strukturlaşdıran və riskləri tanıyan belə praktiki alətlər düzəldə bilsə — bu, sadəcə konsept satmaq deyil, həqiqətən də xırda investorun işini görməyə kömək edən bir şey ola bilər.
Kompozisiya həm fürsətdir, həm də sınaq. $OPEN -nun irəli gedib-gedməyəcəyi, innovasiya ilə sabitlik arasında həmin balans nöqtəsini necə tapmasından asılıdır.
Amma dürüst desəm, DeFi-nin erkən dövrdəki tələlərini çoxlarının unuduğu kimi görünür. Kompozisiya iki tərəfli qılıncdır: səmərəlidir, amma risk də asanlıqla böyüdülə bilər. Məsələn, Curve-dəki həmin hovuz hadisəsində üstündəki bir çox strategiya/protokollar partladı; Compound oracle-ları bir dəfə “tərpənən” kimi bir neçə borcvermə borclanma zənciri birlikdə likvidasiya olundu.
Agent iqtisadiyyatına gətiriləndə daha da diqqətli olmaq lazımdır. Bir Datanet çirklənirsə, onu üzərində təlim edilən bütün SLM-lər də zərər görür; bir SLM-də bug çıxırsa, onu çağıran bütün Agent-lərin iş axını alt-üst olur; bir Agent ələ keçirilibsə, bütün workflow birbaşa çökür. On-chain hesablaşma geri dönməzdir — xilas etmək də çətindir.
Həmçinin versiya asılılığı problemi var. SLM A, Datanet B-nin hansısa versiyasına güvənir; B qaydaları yenilədikdə, A-nın məntiqi və gəlir gözləntiləri ani şəkildə yenidən yazıla bilər. İndiki mərhələdə ekosistemdə bunu çox hiss etmək olmur, amma miqyas böyüdükcə sistemli təhlükəyə çevrilir.
Texniki tərəfdən #OpenLedger deyir ki, tək bir qrafik kartla minə yaxın model işlədə bilir; keçid sürəti və throughput (keçiricilik) göstəriciləri həqiqətən diqqətçəkicidir. Amma Stanford komandası tərəfindən real ölçüm nəticələri ilə müqayisə edəndə: yüksək konfiqurasiyalı A100-ün sabit şəkildə LoRAX-ı işlətməsi təxminən 25 model civarındadır, optimizasiya sonrası da tavan/sıxılma qalır. LoRA mahiyyətcə yüngül adapterlərdir: çox şey saxlamaq mümkündür, amma eyni vaxtda hər birini səmərəli işlətmək demək deyil. Hazırda layihənin kodu, audit prosesi və real test nəticələri açıq şəkildə hələ məhduddur, real tətbiq nümunələri də daha çox yoxlama tələb edir. Ümid edirəm ki, komanda sonrakı mərhələdə daha çox şəffaf məlumatı tədricən açacaq.
Adi istifadəçi baxımından isə AI “ən böyükdürsə ən yaxşıdır” deyə bir qayda deyil; əsas məsələ real problemin həllidir. Əgər $OPEN məlumat töhfəsi verməyi, model təlimini Agent istifadəsinə qədər birləşdirə, on-chain məlumatları toplayıb emal edən, informasiyanı strukturlaşdıran və riskləri tanıyan belə praktiki alətlər düzəldə bilsə — bu, sadəcə konsept satmaq deyil, həqiqətən də xırda investorun işini görməyə kömək edən bir şey ola bilər.
Kompozisiya həm fürsətdir, həm də sınaq. $OPEN -nun irəli gedib-gedməyəcəyi, innovasiya ilə sabitlik arasında həmin balans nöqtəsini necə tapmasından asılıdır.