CSSZS

·

--

Doğrulanıb

Məqalə

Chainlink ACE və Newton Eyni Problemi Həll Edir, Sadəcə Fərqli Tərəflərdən

Newton ilə Chainlink-i ilk dəfə müqayisə edəndə, qeydimə bunu yazdım:
Chainlink məlumatı verir. Newton isə qərarı verir.
təmiz görünürdü. anlamaq asan idi. mən onu bütün bucağın (angle) özü kimi demək olar ki, istifadə edəcəkdim.
sonra Chainlink ACE haqqında daha çox axtardım və həə… o cümlə bir az yanlış idi.
çünki Chainlink artıq təkcə bir oracle deyil. ACE artıq şəxsiyyət (identity), siyasət (policy) idarəetməsi, uyğunluq (compliance) qaydaları, monitorinq, hesabat, çarpaz-zəncir (cross-chain) məsələləri və hətta transaksiyanın icrası öncəsi yoxlamalar barədə də danışır.
sonda $LINK də siyasət və səlahiyyət (authorization) qatına doğru da daha da yaxınlaşır.

LINK-0,66%

BƏRKİDİLDİ

LINK və NEWT-ni müqayisə edəndə anladım ki, hələ də ikisinə eyni darıxdırıcı şəkildə baxıram. infra, integrasiyalar, data, təhlükəsizlik, uyğunluq (compliance). hamısı doğrudur, amma çox da ümumidir. sonra bir şey mənə “klik” elədi. əlavə dəyərin ən qiymətli hissəsi təkcə şəbəkə və ya oracle deyil, bəlkə də siyasətin (policy) özüdür. Chainlink ACE elə bir tam uyğunluq stack-i hissi verir ki, institutlar ona qoşulub istifadə edə bilsin: identity, monitoring, cross-chain workflows, policy tools — hamısı bir-biri ilə bağlıdır. və dürüst desəm, bu məntiqlidir, çünki Chainlink artıq bir çox zəncirdə paylama, tərəfdaşlar və infrastrukturla malikdir. amma <0-9>{11}seems> @NewtonProtocol sezar? making a slightly different bet. deyil sadəcə “bizim compliance sistemimizi istifadə edin”. daha çox belə: Bir dəfə policy yaradın, sonra çoxlu tətbiq onu yenidən istifadə etsin. Məsələn, bir vault-da belə qayda olsun ki, heç bir bazar kapitalın 20%-dən çoxunu saxlaya bilməz. leverage 2.5x-dən aşağı qalmalıdır. oracle sağlamlığı normal olmalıdır. riskli ünvanlar bloklanır. adətən bu qaydalar bir məhsulun, bir komandanın içində, hətta yalnız bir şəxsi (private) dashboard-da yaşayır. Newton isə onları reusable (yenidən istifadə oluna bilən) policy modullara çevirməyə çalışır ki, settlement-dən əvvəl yoxlanılsın. eyni məntiq bir vault-da başlayıb, sonra başqa bir vault-da, stablecoin-də, RWA məhsulunda və hətta AI agent wallet-də istifadə oluna bilər. burada mənə “Internet of Policies” ideyası həqiqətən məna verməyə başladı. Newton vault-lardan başlayır, çünki problem orada daha aydındır. menecerlərdə artıq risk limitləri var, amma bu limitlər çox vaxt offchain-dədir, parçalnmışdır və ya nəsə səhv olandan sonra görünür. Newton çalışır ki, qayda elə transaksiyanın özünün içində yerləşdirilsin. və fikrimcə bu, fərqli tipli network effekti yaradır. Chainlink böyüyə bilər, çünki daha çox sistem onun data-sına və compliance rails-lərinə söykənir. Newton böyüyə bilər, çünki daha çox tətbiq eyni policy məntiqini yenidən istifadə edir. biri şəbəkədir və məlumatı birləşdirir. digəri isə qaydaları daşına bilən etməyə çalışır. bəlkə də insanların $NEWT ilə bağlı gözdən qaçırdığı hissə budur. bet yalnız daha çox transaksiyaya deyil. bet budur ki, policy-lər özləri onchain infrastruktur halına gəlsin. @NewtonProtocol $NEWT $LINK #Newt

·

--

Doğrulanıb

LINK və NEWT-ni müqayisə edəndə anladım ki, hələ də ikisinə eyni darıxdırıcı şəkildə baxıram.
infra, integrasiyalar, data, təhlükəsizlik, uyğunluq (compliance).
hamısı doğrudur, amma çox da ümumidir.
sonra bir şey mənə “klik” elədi.
əlavə dəyərin ən qiymətli hissəsi təkcə şəbəkə və ya oracle deyil, bəlkə də siyasətin (policy) özüdür.
Chainlink ACE elə bir tam uyğunluq stack-i hissi verir ki, institutlar ona qoşulub istifadə edə bilsin: identity, monitoring, cross-chain workflows, policy tools — hamısı bir-biri ilə bağlıdır.
və dürüst desəm, bu məntiqlidir, çünki Chainlink artıq bir çox zəncirdə paylama, tərəfdaşlar və infrastrukturla malikdir.
amma <0-9>{11}seems> @NewtonProtocol sezar? making a slightly different bet.
deyil sadəcə “bizim compliance sistemimizi istifadə edin”.
daha çox belə:
Bir dəfə policy yaradın, sonra çoxlu tətbiq onu yenidən istifadə etsin.
Məsələn, bir vault-da belə qayda olsun ki, heç bir bazar kapitalın 20%-dən çoxunu saxlaya bilməz. leverage 2.5x-dən aşağı qalmalıdır. oracle sağlamlığı normal olmalıdır. riskli ünvanlar bloklanır.
adətən bu qaydalar bir məhsulun, bir komandanın içində, hətta yalnız bir şəxsi (private) dashboard-da yaşayır.
Newton isə onları reusable (yenidən istifadə oluna bilən) policy modullara çevirməyə çalışır ki, settlement-dən əvvəl yoxlanılsın.
eyni məntiq bir vault-da başlayıb, sonra başqa bir vault-da, stablecoin-də, RWA məhsulunda və hətta AI agent wallet-də istifadə oluna bilər.
burada mənə “Internet of Policies” ideyası həqiqətən məna verməyə başladı.
Newton vault-lardan başlayır, çünki problem orada daha aydındır. menecerlərdə artıq risk limitləri var, amma bu limitlər çox vaxt offchain-dədir, parçalnmışdır və ya nəsə səhv olandan sonra görünür.
Newton çalışır ki, qayda elə transaksiyanın özünün içində yerləşdirilsin.
və fikrimcə bu, fərqli tipli network effekti yaradır.
Chainlink böyüyə bilər, çünki daha çox sistem onun data-sına və compliance rails-lərinə söykənir.
Newton böyüyə bilər, çünki daha çox tətbiq eyni policy məntiqini yenidən istifadə edir.
biri şəbəkədir və məlumatı birləşdirir.
digəri isə qaydaları daşına bilən etməyə çalışır.
bəlkə də insanların $NEWT ilə bağlı gözdən qaçırdığı hissə budur.
bet yalnız daha çox transaksiyaya deyil.
bet budur ki, policy-lər özləri onchain infrastruktur halına gəlsin.
@NewtonProtocol $NEWT $LINK #Newt

LINK-0,66%

İlk dəfə $ENA-ya baxanda mən diqqətimi elə həmin aktivin özünə yönəltmişdim. USDe, sintez edilmiş dollar, kripto-daxili pul — onun DeFi daxilində necə mövcud ola bildiyini düşünürdüm; amma USDC və ya USDT-yə tam bənzəmədən. amma @NewtonProtocol -u düşünəndən sonra başa düşdüm ki, səhv sualı verirdim. özümə daim soruşurdum: bu dollar nəyin dəstəyi ilədir? bəs institutlar üçün isə, bəlkə də eyni dərəcədə vacib olan başqa bir sual var: bu dolların hərəkət etməsinə harada icazə verilib? çünki kripto dolları miqyaslandıqda, tək bir yerdə qalmır. o, vault-lardan, kreditləşmə bazarlarından, RWA məhsullarından, ödənişlərdən, xəzinə (treasury) cüzdanlarından keçir — bəlkə də sonradan AI agent-lər də. hər hop (keçid) yeni risk səthi yaradır. üstəlik, dürüst desək, insanlar bu hissədən kifayət qədər danışmırlar. bir dollar token sadəcə balans deyil. o, bir yola çevrilir. kim toxundu? onu hansı vault qəbul etdi? hərəkətə hansı qayda/siyasət icazə verdi? ünvan təmiz idi? tranzaksiya limit pozdu? yoxlama settlement-dən əvvəl aparıldı, yoxsa kiminsə fərqinə varmasından sonra? burda NEWT, ENA-dan həqiqətən fərqli bir qat kimi hiss olunur. Ethena kripto-daxili bir dollar aktivini yaratmağa çalışır. Newton isə dəyərin hərəkətini settlement-dən əvvəl icazəli, yoxlanıla bilən və sübuta əsaslanan etmək istəyir. ona görə də mənim fikrimcə müqayisə “hansı daha yaxşı stabilcoin play-dır” deyil. Newton dollar olmağa çalışmır. Ethena isə authorization şəbəkəsi olmağa can atmır. daha yaxşı çərçivə budur: ENA soruşur: kripto öz dollarını necə yaradır. NEWT soruşur: bu dollar DeFi üzərindən hərəkət edərkən ona necə güvən qazanır. və bu, real institutlar daxil olanda daha da önəmlidir. onlar təkcə aktivin mövcud olduğunu bilməməlidir. onlar qəbz(lər)ə (receipts) ehtiyac duyurlar. təkcə fakt sonradan görünən dashboard deyil. “biz bunu izlədik” də yox. spesifik bir tranzaksiyanın pul hərəkət etməzdən əvvəl konkret bir qaydanı keçdiyinə dair sübut. bu mənim ilk qaçırdığım anlayış idi. onchain dollar-ların gələcəyi bəlkə də yalnız emissiya ilə bağlı olmayacaq. bəlkə də yaddaş (memory) ilə bağlı olacaq. hər bir hərəkətin bir səbəbi lazımdır. Newton isə həmin səbəbi icra edilə bilən (enforceable) etməyə çalışır. @NewtonProtocol $NEWT $ENA #Newt

·

--

İlk dəfə $ENA -ya baxanda mən diqqətimi elə həmin aktivin özünə yönəltmişdim.
USDe, sintez edilmiş dollar, kripto-daxili pul — onun DeFi daxilində necə mövcud ola bildiyini düşünürdüm; amma USDC və ya USDT-yə tam bənzəmədən.
amma @NewtonProtocol -u düşünəndən sonra başa düşdüm ki, səhv sualı verirdim.
özümə daim soruşurdum:
bu dollar nəyin dəstəyi ilədir?
bəs institutlar üçün isə, bəlkə də eyni dərəcədə vacib olan başqa bir sual var:
bu dolların hərəkət etməsinə harada icazə verilib?
çünki kripto dolları miqyaslandıqda, tək bir yerdə qalmır. o, vault-lardan, kreditləşmə bazarlarından, RWA məhsullarından, ödənişlərdən, xəzinə (treasury) cüzdanlarından keçir — bəlkə də sonradan AI agent-lər də.
hər hop (keçid) yeni risk səthi yaradır.
üstəlik, dürüst desək, insanlar bu hissədən kifayət qədər danışmırlar.
bir dollar token sadəcə balans deyil.
o, bir yola çevrilir.
kim toxundu? onu hansı vault qəbul etdi? hərəkətə hansı qayda/siyasət icazə verdi? ünvan təmiz idi? tranzaksiya limit pozdu? yoxlama settlement-dən əvvəl aparıldı, yoxsa kiminsə fərqinə varmasından sonra?
burda NEWT, ENA-dan həqiqətən fərqli bir qat kimi hiss olunur.
Ethena kripto-daxili bir dollar aktivini yaratmağa çalışır.
Newton isə dəyərin hərəkətini settlement-dən əvvəl icazəli, yoxlanıla bilən və sübuta əsaslanan etmək istəyir.
ona görə də mənim fikrimcə müqayisə “hansı daha yaxşı stabilcoin play-dır” deyil.
Newton dollar olmağa çalışmır. Ethena isə authorization şəbəkəsi olmağa can atmır.
daha yaxşı çərçivə budur:
ENA soruşur: kripto öz dollarını necə yaradır.
NEWT soruşur: bu dollar DeFi üzərindən hərəkət edərkən ona necə güvən qazanır.
və bu, real institutlar daxil olanda daha da önəmlidir.
onlar təkcə aktivin mövcud olduğunu bilməməlidir.
onlar qəbz(lər)ə (receipts) ehtiyac duyurlar.
təkcə fakt sonradan görünən dashboard deyil. “biz bunu izlədik” də yox.
spesifik bir tranzaksiyanın pul hərəkət etməzdən əvvəl konkret bir qaydanı keçdiyinə dair sübut.
bu mənim ilk qaçırdığım anlayış idi.
onchain dollar-ların gələcəyi bəlkə də yalnız emissiya ilə bağlı olmayacaq.
bəlkə də yaddaş (memory) ilə bağlı olacaq.
hər bir hərəkətin bir səbəbi lazımdır.
Newton isə həmin səbəbi icra edilə bilən (enforceable) etməyə çalışır.
@NewtonProtocol $NEWT $ENA #Newt

ENA+0,12%

·

--

Məqalə

Ethena Kripto Dolları Qurur. Newton Dollar Hərəkəti Üzrə Qaydaları Qurur

Ethena-ya ilk dəfə baxanda, səmimi deyim ki, böyük makro tezisə əsaslanaraq başlamadım.
Mən qazanc (yield) ilə başladım.
USDe, sUSDe—gəlir (return) haradan gəlir, hedc necə işləyir, niyə insanlar bunu ən böyük kripto dollar eksperimentlərindən biri kimi danışır. Mənim ilk sualım sadə idi: kripto ənənəvi bank sistemindən çox asılı olmadan həqiqətən də öz dollar sistemini yarada bilərmi?
Elə buna görə ENA mənim üçün maraqlıdır. Ethena sadəcə stablecoin wrapper olan daha bir tətbiq deyil. O, DeFi daxilində yaşaya bilən, sürətlə hərəkət edən, gəlirə (yield) qoşulan və kripto iqtisadiyyatında geniş şəkildə faydalı ola biləcək kripto-nativ dollar primitivini qurmağa çalışır.

ENA+0,12%

Proqnoz bazarları üçün bir agent ideyasını test edərkən çox bir şeyə fokuslandım: agent yaxşı bir treyd tapa bilirmi? Daha yaxşı prompt, daha sıx həcm filtri, daha sürətli skan, daha təmiz siqnal. Amma bir nöqtədə bütün axını nəzərdən keçirəndə nəsə səhv kimi hiss etdim. Əgər bir agent xəbərləri oxuyur, başqası həcmi yoxlayır, biri giriş qərarını verir, digəri isə icra edir… sonra treyd alınmırsa, bunu sonradan necə izah edim? “agent bunu yaxşı hesab etdi” demək real pullar yox olanda iyrənc səslənir. Mənim üçün FET və NEWT burda çox fərqlənir. Fetch.ai bir-biri ilə çoxlu agentin tanış ola, əlaqə qura, koordinasiya edə və birlikdə iş görə biləcəyi bir dünyaya doğru qurur. Və bu önəmlidir, çünki gələcək yəqin ki, hər şeyi edən tək bir super-agent olmayacaq. Bu, daha çox sayda kiçik agentlərin tapşırıqları bölüşməsi olacaq: biri məlumatı çəkir, biri analiz edir, biri kapitalı yönləndirir, biri icra edir. Amma agentlər nə qədər çox koordinasiya edirsə, sual bir o qədər çətinləşir. təkcə bu deyil: hansı agent daha ağıllıdır? indi bu olur: yekun qərara görə kim cavabdehdir? 5 agent bir əməliyyata toxunursa, mən sadəcə onun baş verdiyini bilmək istəmirəm. Mən bilmək istəyirəm: hansı qayqadan keçdi, onu kim yoxladı, o an hansı siyasət aktiv idi və niyə məskunlaşmağa (settle) icazə verildi. bu məhz @NewtonProtocol -nin fərqli baxış bucağıdır. Newton agentlərin daha yaxşı ünsiyyət qurmasını hədəfləmir. O, settlementdən əvvəl bir icazə (authorization) qatını yerləşdirir. Bir əməliyyat niyyəti daxil olur, siyasət yoxlanır, sonra şəbəkə imzalanmış “keçdi/keçmədi” attestatı qaytarır. Beləliklə, yekun addımın aydın qəbzi var: qayda yoxlanıldı, icazə verildi, pul köçürüldü. Mənim üçün bu artıq sadəcə “sərhədlər” mövzusu deyil. Sərhədlər agentlərin axmaq işlər görməsinin qarşısını alır. Cavabdehlik isə bir agentin əvvəlcə nəyə görə nəsə etmək üçün icazə aldığını izah edir. Fetch.ai agent iqtisadiyyatının işləməsinə kömək edir. Newton isə agent iqtisadiyyatının sübut edilə bilən olmasına. Və AI agentləri sonradan vault-ları, ödənişləri, RWA-ları və ya stablecoin-ləri idarə etməyə başlayanda, institutlar təkcə “agent pul qazandı?” yox, daha çox bunları soruşacaq: bu əməliyyata niyə icazə verildi? @NewtonProtocol $NEWT $FET #Newt

·

--

Proqnoz bazarları üçün bir agent ideyasını test edərkən çox bir şeyə fokuslandım: agent yaxşı bir treyd tapa bilirmi? Daha yaxşı prompt, daha sıx həcm filtri, daha sürətli skan, daha təmiz siqnal. Amma bir nöqtədə bütün axını nəzərdən keçirəndə nəsə səhv kimi hiss etdim. Əgər bir agent xəbərləri oxuyur, başqası həcmi yoxlayır, biri giriş qərarını verir, digəri isə icra edir… sonra treyd alınmırsa, bunu sonradan necə izah edim? “agent bunu yaxşı hesab etdi” demək real pullar yox olanda iyrənc səslənir.
Mənim üçün FET və NEWT burda çox fərqlənir.
Fetch.ai bir-biri ilə çoxlu agentin tanış ola, əlaqə qura, koordinasiya edə və birlikdə iş görə biləcəyi bir dünyaya doğru qurur. Və bu önəmlidir, çünki gələcək yəqin ki, hər şeyi edən tək bir super-agent olmayacaq. Bu, daha çox sayda kiçik agentlərin tapşırıqları bölüşməsi olacaq: biri məlumatı çəkir, biri analiz edir, biri kapitalı yönləndirir, biri icra edir.
Amma agentlər nə qədər çox koordinasiya edirsə, sual bir o qədər çətinləşir.
təkcə bu deyil:
hansı agent daha ağıllıdır?
indi bu olur:
yekun qərara görə kim cavabdehdir?
5 agent bir əməliyyata toxunursa, mən sadəcə onun baş verdiyini bilmək istəmirəm. Mən bilmək istəyirəm: hansı qayqadan keçdi, onu kim yoxladı, o an hansı siyasət aktiv idi və niyə məskunlaşmağa (settle) icazə verildi.
bu məhz @NewtonProtocol -nin fərqli baxış bucağıdır.
Newton agentlərin daha yaxşı ünsiyyət qurmasını hədəfləmir. O, settlementdən əvvəl bir icazə (authorization) qatını yerləşdirir. Bir əməliyyat niyyəti daxil olur, siyasət yoxlanır, sonra şəbəkə imzalanmış “keçdi/keçmədi” attestatı qaytarır. Beləliklə, yekun addımın aydın qəbzi var: qayda yoxlanıldı, icazə verildi, pul köçürüldü.
Mənim üçün bu artıq sadəcə “sərhədlər” mövzusu deyil. Sərhədlər agentlərin axmaq işlər görməsinin qarşısını alır. Cavabdehlik isə bir agentin əvvəlcə nəyə görə nəsə etmək üçün icazə aldığını izah edir.
Fetch.ai agent iqtisadiyyatının işləməsinə kömək edir.
Newton isə agent iqtisadiyyatının sübut edilə bilən olmasına.
Və AI agentləri sonradan vault-ları, ödənişləri, RWA-ları və ya stablecoin-ləri idarə etməyə başlayanda, institutlar təkcə “agent pul qazandı?” yox, daha çox bunları soruşacaq:
bu əməliyyata niyə icazə verildi?
@NewtonProtocol $NEWT $FET #Newt

FET-5,83%

Fetch.ai Builds Agents. Newton Builds the Boundary Around Agentswhen i was building my own agent for prediction markets, my first thought was honestly very basic. make it smarter. better prompt, better filters, better data source, better market scan, better entry logic. i was thinking like most people think about AI agents: if the agent can reason better, it will make better decisions. but after playing with the idea more, i noticed one thing i didn’t really think about at first. even if the agent is right, it can still be dangerous. it can find a good market but size the trade badly. it can enter too many positions at once. it can follow a noisy signal too fast. it can interact with a market i never wanted it to touch. it can chase a high APY pool because the number looks good, but ignore the hidden risk behind it. and in crypto, once that transaction is signed and settled, the chain doesn’t care about the story. the agent misunderstood? doesn’t matter. the prompt was bad? doesn’t matter. the position size was too large? doesn’t matter. if the transaction is valid, it moves. that is why the comparison between FET and NEWT is interesting to me. Fetch.ai is closer to the autonomy side of the agent economy. the whole idea is making agents useful enough to discover, communicate, coordinate and act across networks. basically, how do we make agents capable? @NewtonProtocol is looking at the other side. not “how smart can the agent become?” but: what is this agent actually allowed to do with real capital? that difference matters a lot. because a better model only reduces the chance of mistakes. it doesn’t define the maximum damage when the mistake happens. an agent with no boundary is not just autonomous. it is also a wallet with too much freedom. this is where Newton’s talking point makes sense to me. Newton Mainnet Beta is starting with vaults, but the logic can extend to AI agents. before a transaction settles, the intent can be checked against active policies. max spend per day, approved protocols only, no sanctioned addresses, no risky contracts, no leverage above the limit, no vault allocation outside the mandate. if the action breaks the rule, no valid authorization. no pass, no settlement. so for me, FET and NEWT are not the same bet. FET is betting that agents will become useful enough to act for us. NEWT is betting that once agents act for us, we will need a way to say “no” before money moves. and honestly, i think the second part is still underrated. people love talking about smarter agents because it sounds exciting. agents trading, paying, booking, farming yield, managing wallets. but the boring layer might be the layer that actually makes agentic finance usable. limits. permissions. policy. authorization. because the future doesn’t need agents with unlimited freedom. it needs agents that can move fast, but only inside the boundaries we set. autonomy is powerful. controlled autonomy is what real capital can actually trust. @NewtonProtocol $NEWT $FET #Newt

·

--

Məqalə

Tərcüməyə bax

Fetch.ai Builds Agents. Newton Builds the Boundary Around Agents

when i was building my own agent for prediction markets, my first thought was honestly very basic.
make it smarter.
better prompt, better filters, better data source, better market scan, better entry logic. i was thinking like most people think about AI agents: if the agent can reason better, it will make better decisions.
but after playing with the idea more, i noticed one thing i didn’t really think about at first.
even if the agent is right, it can still be dangerous.
it can find a good market but size the trade badly. it can enter too many positions at once. it can follow a noisy signal too fast. it can interact with a market i never wanted it to touch. it can chase a high APY pool because the number looks good, but ignore the hidden risk behind it.
and in crypto, once that transaction is signed and settled, the chain doesn’t care about the story.
the agent misunderstood? doesn’t matter.
the prompt was bad? doesn’t matter.
the position size was too large? doesn’t matter.
if the transaction is valid, it moves.
that is why the comparison between FET and NEWT is interesting to me.
Fetch.ai is closer to the autonomy side of the agent economy. the whole idea is making agents useful enough to discover, communicate, coordinate and act across networks. basically, how do we make agents capable?
@NewtonProtocol is looking at the other side.
not “how smart can the agent become?”
but:
what is this agent actually allowed to do with real capital?
that difference matters a lot.
because a better model only reduces the chance of mistakes. it doesn’t define the maximum damage when the mistake happens.
an agent with no boundary is not just autonomous. it is also a wallet with too much freedom.
this is where Newton’s talking point makes sense to me. Newton Mainnet Beta is starting with vaults, but the logic can extend to AI agents. before a transaction settles, the intent can be checked against active policies. max spend per day, approved protocols only, no sanctioned addresses, no risky contracts, no leverage above the limit, no vault allocation outside the mandate.
if the action breaks the rule, no valid authorization.
no pass, no settlement.
so for me, FET and NEWT are not the same bet.
FET is betting that agents will become useful enough to act for us.
NEWT is betting that once agents act for us, we will need a way to say “no” before money moves.
and honestly, i think the second part is still underrated.
people love talking about smarter agents because it sounds exciting. agents trading, paying, booking, farming yield, managing wallets.
but the boring layer might be the layer that actually makes agentic finance usable.
limits. permissions. policy. authorization.
because the future doesn’t need agents with unlimited freedom.
it needs agents that can move fast, but only inside the boundaries we set.
autonomy is powerful.
controlled autonomy is what real capital can actually trust.
@NewtonProtocol $NEWT $FET #Newt

FET-5,83%

AI agentlərə sadəcə daha yaxşı modellər yox, sərhədlər lazımdır öz AI proqnoz agentimi prediction marketləri üçün quranda ilk instinktimiz sadə idi. Daha ağıllı et. Daha yaxşı prompt, daha yaxşı data mənbəyi, daha yaxşı filtrlər, daha yaxşı market skanı, daha yaxşı əsaslandırma. O vaxt yalnız agentin yaxşı imkanlar tapıb-tapmadığı mənim üçün önəmli idi. amma sonra bir sual narahat etməyə başladı: agent fürsət barədə haqlıdırsa, amma ölçü barədə səhv edirsə? yaxud yaxşı bir treyd tapır, amma çox sayda mövqeyə girirsə? yaxud səs-küylü siqnalı çox tez izləyirsə? yaxud toxunmaq istəmədiyim bir marketlə qarşılıqlı əlaqəyə girirsə? o zaman başa düşdüm ki, maliyyədə AI agentlərinin real problemi təkcə zəka deyil. Bu, icazə məsələsidir. Daha yaxşı model səhvləri azalda bilər, amma bir səhvin nə qədər zərər verməsinə icazə verildiyini müəyyən etmir. Və əgər agent bir wallet-ə nəzarət edirsə, zəncir atılan addımın arxasındakı hekayəyə baxmır. Tranzaksiya ya nəticələnir, ya da yox. Məhz bu məqam mənə @NewtonProtocol -ni aydınlaşdırdı. Newton AI agentinin beyni olmağa çalışmır. O, onun ətrafında sərhəd yaratmağa çalışır. Agentin tranzaksiyası nəticələnməzdən əvvəl niyyət aktiv policy ilə yoxlanıla bilər. Gündəlik maksimum xərcləmə. Yalnız təsdiqlənmiş protokollar. Sanksiyaya məruz qalmış ünvanlar yoxdur. Yüksək riskli kontraktlar yoxdur. Limitdən yuxarı leverage yoxdur. Mandat xaricində vault ayrılması yoxdur. Əgər hərəkət qaydanı pozursa, etibarlı icazə yaranmır, buna görə də pul köçürülməzdən əvvəl tranzaksiya rədd edilə bilər. Agentik maliyyəyə başqa cür baxmaq budur. Biz daim soruşuruq: agentləri necə daha ağıllı edək? Bəlkə də daha vacib sual budur: bu agentin yerinə yetirməsinə icazə verilən ən pis addım nədir? Newton Mainnet Beta vault-larla başlayır, amma eyni məntiq AI agentlərinə də tətbiq edilə bilər. Vault menecerlərinə risk limitləri lazımdır. AI agentlərə icra limitləri lazımdır. Çünki sərhədsiz avtonomiya zəka deyil. Sadəcə real kapital ilə səhvlər etmək üçün daha sürətli yoldur. @NewtonProtocol $NEWT #Newt

·

--

AI agentlərə sadəcə daha yaxşı modellər yox, sərhədlər lazımdır
öz AI proqnoz agentimi prediction marketləri üçün quranda ilk instinktimiz sadə idi.
Daha ağıllı et.
Daha yaxşı prompt, daha yaxşı data mənbəyi, daha yaxşı filtrlər, daha yaxşı market skanı, daha yaxşı əsaslandırma.
O vaxt yalnız agentin yaxşı imkanlar tapıb-tapmadığı mənim üçün önəmli idi.
amma sonra bir sual narahat etməyə başladı:
agent fürsət barədə haqlıdırsa, amma ölçü barədə səhv edirsə?
yaxud yaxşı bir treyd tapır, amma çox sayda mövqeyə girirsə?
yaxud səs-küylü siqnalı çox tez izləyirsə?
yaxud toxunmaq istəmədiyim bir marketlə qarşılıqlı əlaqəyə girirsə?
o zaman başa düşdüm ki, maliyyədə AI agentlərinin real problemi təkcə zəka deyil.
Bu, icazə məsələsidir.
Daha yaxşı model səhvləri azalda bilər, amma bir səhvin nə qədər zərər verməsinə icazə verildiyini müəyyən etmir.
Və əgər agent bir wallet-ə nəzarət edirsə, zəncir atılan addımın arxasındakı hekayəyə baxmır.
Tranzaksiya ya nəticələnir, ya da yox.
Məhz bu məqam mənə @NewtonProtocol -ni aydınlaşdırdı.
Newton AI agentinin beyni olmağa çalışmır.
O, onun ətrafında sərhəd yaratmağa çalışır.
Agentin tranzaksiyası nəticələnməzdən əvvəl niyyət aktiv policy ilə yoxlanıla bilər. Gündəlik maksimum xərcləmə. Yalnız təsdiqlənmiş protokollar. Sanksiyaya məruz qalmış ünvanlar yoxdur. Yüksək riskli kontraktlar yoxdur. Limitdən yuxarı leverage yoxdur. Mandat xaricində vault ayrılması yoxdur.
Əgər hərəkət qaydanı pozursa, etibarlı icazə yaranmır, buna görə də pul köçürülməzdən əvvəl tranzaksiya rədd edilə bilər.
Agentik maliyyəyə başqa cür baxmaq budur.
Biz daim soruşuruq:
agentləri necə daha ağıllı edək?
Bəlkə də daha vacib sual budur:
bu agentin yerinə yetirməsinə icazə verilən ən pis addım nədir?
Newton Mainnet Beta vault-larla başlayır, amma eyni məntiq AI agentlərinə də tətbiq edilə bilər.
Vault menecerlərinə risk limitləri lazımdır.
AI agentlərə icra limitləri lazımdır.
Çünki sərhədsiz avtonomiya zəka deyil.
Sadəcə real kapital ilə səhvlər etmək üçün daha sürətli yoldur.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt

·

--

Məqalə

Public Liquidity, Private Execution

əvvəllər düşünürdüm ki, institusional DeFi-nin cəmi iki seçimi var.
ya da ictimai DeFi-dən istifadə edin və onunla birlikdə gələn bütün xaosu qəbul edin, ya da özəl zəncir qurun və DeFi-nin əvvəlcə maraqlı olmasının əsas səbəblərinin çoxunu itirin.
ictimai zəncir isə likvidlik, kompozisiya qabiliyyəti (composability), real bazarlar, real istifadəçilər və real yekunlaşma təmin edir.
özəl zəncir sizə nəzarət, uyğunluq (compliance), icazələr və məxfilik verir.
ona görə uzun müddət mənə bu kompromis çox açıq görünürdü:
ictimai = açıq, amma qarışıq
özəl = idarə olunan, amma təcrid olunmuş
amma @NewtonProtocol-u araşdırarkən, bu ifadə mənə yavaş-yavaş aydınlaşmağa başladı:

Bir siyasətin ən çətin hissəsi reallıq üzərində razılaşmaqdır Nyuutonun whitepaper-ını oxuyarkən çətin hissənin siyasətin özünü yazmaq olacağını düşünmüşdüm. “APY 5%-dən aşağı düşərsə əməliyyatı bloklayın” sadə səslənir. Sonra daha dərin bir problem diqqətimi çəkdi: əgər eyni anda beş operator eyni bazarı yoxlayırsa və beş fərqli, azacıq fərqlənən APY görürsə? Biri 5.12%-i görür. Digəri 5.04%-i. Üçüncü 4.98%-i. İndi siyasətin özü çətin deyil. Reallıq çətindir. Bu önəmlidir, çünki Nyuutonun operatorları BLS aqreqasiya imzası yaradıla bilməsi üçün eyni nəticəyə imza atmalıdırlar. Hər operator fərqli data dəyərini qiymətləndirərsə, hamısı siyasətə düzgün əməl etsə də, yenə razılaşa bilməyəcəklər. Nyuutonun cavabı iki mərhələli konsensus prosesidir. Əvvəlcə Hazırlıq (Prepare) mərhələsində operatorlar sandboxed WASM provayderləri vasitəsilə xarici datanı müstəqil şəkildə əldə edirlər. Bu, oracle qiymətləri, sanksiya feed-ləri, risk skorları və ya bazar datası ola bilər. Daha sonra Gateway rəqəmsal sahələr üçün median əsaslı konsensusdan istifadə edərək kanonik (standartlaşdırılmış) dataset hesablayır. İkinci mərhələdə Qiymətləndirmə (Evaluate) mərhələsində hər bir operator eyni kanonik dataya qarşı eyni Rego siyasətini işə salır, nəticəni imzalayır və tələb olunan stake-ə əsaslanan kvorum çatanda Aggregator çıxış edir. Bu dizayn siyasət sistemləri haqqında düşüncəmə təsir etdi. Bir qayda mükəmməl yazıla bilər və şəbəkə girişlər üzrə razılaşa bilmirsə, yenə də faydasız nəticələr verə bilər. DeFi vault-ları üçün bu fərq kritikdir. Leverage limiti, APY həddi və ya oracle-sağlamlıq qaydası yalnız kapital hərəkət etməzdən əvvəl operatorlar bazara dair eyni, ardıcıl baxış paylaşırsa tətbiq oluna bilər. Əsl yenilik sadəcə “kod kimi siyasət” deyil. Bu, səliqəsiz və vaxtdan asılı xarici datanı smart kontratın etibar edə biləcəyi tək, yoxlanıla bilən qərara çevirməkdir. Siyasətin ən çətin hissəsi qaydanı qərara almaq deyil. Bu, indiki anda nəyin həqiqət olduğunu üzərində razılaşmaqdır. @NewtonProtocol $NEWT #Newt

·

--

Bir siyasətin ən çətin hissəsi reallıq üzərində razılaşmaqdır
Nyuutonun whitepaper-ını oxuyarkən çətin hissənin siyasətin özünü yazmaq olacağını düşünmüşdüm.
“APY 5%-dən aşağı düşərsə əməliyyatı bloklayın” sadə səslənir.
Sonra daha dərin bir problem diqqətimi çəkdi: əgər eyni anda beş operator eyni bazarı yoxlayırsa və beş fərqli, azacıq fərqlənən APY görürsə?
Biri 5.12%-i görür. Digəri 5.04%-i. Üçüncü 4.98%-i.
İndi siyasətin özü çətin deyil. Reallıq çətindir.
Bu önəmlidir, çünki Nyuutonun operatorları BLS aqreqasiya imzası yaradıla bilməsi üçün eyni nəticəyə imza atmalıdırlar. Hər operator fərqli data dəyərini qiymətləndirərsə, hamısı siyasətə düzgün əməl etsə də, yenə razılaşa bilməyəcəklər.
Nyuutonun cavabı iki mərhələli konsensus prosesidir.
Əvvəlcə Hazırlıq (Prepare) mərhələsində operatorlar sandboxed WASM provayderləri vasitəsilə xarici datanı müstəqil şəkildə əldə edirlər. Bu, oracle qiymətləri, sanksiya feed-ləri, risk skorları və ya bazar datası ola bilər. Daha sonra Gateway rəqəmsal sahələr üçün median əsaslı konsensusdan istifadə edərək kanonik (standartlaşdırılmış) dataset hesablayır.
İkinci mərhələdə Qiymətləndirmə (Evaluate) mərhələsində hər bir operator eyni kanonik dataya qarşı eyni Rego siyasətini işə salır, nəticəni imzalayır və tələb olunan stake-ə əsaslanan kvorum çatanda Aggregator çıxış edir.
Bu dizayn siyasət sistemləri haqqında düşüncəmə təsir etdi.
Bir qayda mükəmməl yazıla bilər və şəbəkə girişlər üzrə razılaşa bilmirsə, yenə də faydasız nəticələr verə bilər.
DeFi vault-ları üçün bu fərq kritikdir. Leverage limiti, APY həddi və ya oracle-sağlamlıq qaydası yalnız kapital hərəkət etməzdən əvvəl operatorlar bazara dair eyni, ardıcıl baxış paylaşırsa tətbiq oluna bilər.
Əsl yenilik sadəcə “kod kimi siyasət” deyil.
Bu, səliqəsiz və vaxtdan asılı xarici datanı smart kontratın etibar edə biləcəyi tək, yoxlanıla bilən qərara çevirməkdir.
Siyasətin ən çətin hissəsi qaydanı qərara almaq deyil.
Bu, indiki anda nəyin həqiqət olduğunu üzərində razılaşmaqdır.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt

·

--

Məqalə

Monitorinq Mütləq Tətbiq Demək Deyil

Keçmişdə görünürlüğü təhlükəsizliklə səhv salırdım.
Mən hər dəfə DeFi vault-u açanda eyni rutinlə gedirdim: TVL-ə, APY-ə, oracle statusuna, təminat (collateral) nisbətinə, bazar ekspozisiyasına və risk dashboard-a baxırdım. Hər şey yaşıl rəngdə idisə, özümü rahat hiss edirdim.
Bu hiss adətən dashboard-dan gəlirdi, qaydaları pozmağa cəhd edilərsə, əslində nə olacağını anlamaqdan yox.
@NewtonProtocol Mainnet Beta-nı tədqiq edərkən sadə bir ssenari barədə düşünməyə başladım.
Təsəvvür edin, kapitalının tək bir bazara 20%-dən çox yönəldilməsinə icazə verməyən dərc olunmuş qaydası olan 100 milyon dollarlıq bir kassanız (vault) var. Birdən qeyri-adi dərəcədə yüksək APY təklif edən yeni bir hovuz (pool) ortaya çıxır və menecer ona 30 milyon dollar köçürmək istəyir.

Newton Mainnet Beta-nı tədqiq edərkən bir neçə DeFi vault səhifəsini açdım və eyni rutinlə təkrarladığımı gördüm. APY-yə bax. TVL-ə bax. Kuratoru yoxla. Kapitalın haraya yerləşdirildiyinə bax. Sonra anladım ki, ən vacib sualı heç vaxt verməmişəm: Texniki olaraq menecerin sonradan strategiyanı poza bilməsini nə dayandırır? Bir vault özünü “aşağı riskli” adlandıra, məhdud leverage, təsdiqlənmiş bazarlar və diversifikasiya olunmuş məruz qalma vəd edə bilər. Amma bu məhdudiyyətlər yalnız sənəddə və ya daxili paneldə yaşayırsa, istifadəçilər yenə də kuratora güvənir. Təsəvvür edin: strategiyasında kapitalının heç bir bazara 20%-dən çox yönəldilə bilmədiyi deyilən 100 milyon dollarlıq vault. Birdən daha yüksək APY təklif edən yeni hovuz yaranır və menecer ona 30 milyon dollar ayırmağa çalışır. Transaksiya onçeyn üzərində tamamilə etibarlı ola bilər. İmza düzgündür. Kontrakt işləyir. Konsolidasiya (settlement) uğurla başa çatır. Amma vault-un öz səlahiyyətləri pozulur. Bu, @NewtonProtocol Mainnet Beta arxasındakı istifadə hallarındandır. Transaksiya konsolidasiya olunmazdan əvvəl Newton intent-i aktiv uyğunluq (compliance), kimlik (identity), təhlükəsizlik (security) və risk siyasətlərinə qarşı yoxlaya bilər. Ayırma vault-un limitini aşırsa, operator şəbəkəsi uğursuz attestasiyanı qaytarır və smart kontrakt əməliyyatı rədd edir. Bu, mənim vault riskinə baxışımı dəyişdi. Strategiya menecerin nə etməyi planlaşdırdığını izah edir. Konstitusiya isə menecerin nəyə icazə verildiyini müəyyən edir. Newton Vault SDK bazar icazə siyahıları (allowlist), leverage hədləri, qarşı tərəf riskinə məruz qalma, oracle sağlamlığı, sanksiya yoxlamaları və APY hədləri kimi qaydaları vədlər yox, icra edilə bilən şərtlərə çevirə bilər. Newton hər bir vault üçün “təhlükəsiz”in nə demək olduğunu özü müəyyən etmir. Hər tətbiq öz qaydalarını seçir. Newton isə pullar hərəkət etməzdən əvvəl həmin qaydaları yoxlayan səlahiyyət (authorization) qatını təqdim edir. Mainnet Beta vault-larla başlayır, amma ideya daha çox istiqamətə — stablkoinlərə, RWA-lara və AI agent-lara qədər genişlənə bilər. Çünki real kapital cəlb olunanda təkcə yaxşı strategiya kifayət etmir. Qaydaların icrası (enforcement) lazımdır. @NewtonProtocol $NEWT #Newt

·

--

Doğrulanıb

Newton Mainnet Beta-nı tədqiq edərkən bir neçə DeFi vault səhifəsini açdım və eyni rutinlə təkrarladığımı gördüm.
APY-yə bax. TVL-ə bax. Kuratoru yoxla. Kapitalın haraya yerləşdirildiyinə bax.
Sonra anladım ki, ən vacib sualı heç vaxt verməmişəm:
Texniki olaraq menecerin sonradan strategiyanı poza bilməsini nə dayandırır?
Bir vault özünü “aşağı riskli” adlandıra, məhdud leverage, təsdiqlənmiş bazarlar və diversifikasiya olunmuş məruz qalma vəd edə bilər. Amma bu məhdudiyyətlər yalnız sənəddə və ya daxili paneldə yaşayırsa, istifadəçilər yenə də kuratora güvənir.
Təsəvvür edin: strategiyasında kapitalının heç bir bazara 20%-dən çox yönəldilə bilmədiyi deyilən 100 milyon dollarlıq vault. Birdən daha yüksək APY təklif edən yeni hovuz yaranır və menecer ona 30 milyon dollar ayırmağa çalışır.
Transaksiya onçeyn üzərində tamamilə etibarlı ola bilər.
İmza düzgündür.
Kontrakt işləyir. Konsolidasiya (settlement) uğurla başa çatır.
Amma vault-un öz səlahiyyətləri pozulur.
Bu, @NewtonProtocol Mainnet Beta arxasındakı istifadə hallarındandır.
Transaksiya konsolidasiya olunmazdan əvvəl Newton intent-i aktiv uyğunluq (compliance), kimlik (identity), təhlükəsizlik (security) və risk siyasətlərinə qarşı yoxlaya bilər. Ayırma vault-un limitini aşırsa, operator şəbəkəsi uğursuz attestasiyanı qaytarır və smart kontrakt əməliyyatı rədd edir.
Bu, mənim vault riskinə baxışımı dəyişdi.
Strategiya menecerin nə etməyi planlaşdırdığını izah edir.
Konstitusiya isə menecerin nəyə icazə verildiyini müəyyən edir.
Newton Vault SDK bazar icazə siyahıları (allowlist), leverage hədləri, qarşı tərəf riskinə məruz qalma, oracle sağlamlığı, sanksiya yoxlamaları və APY hədləri kimi qaydaları vədlər yox, icra edilə bilən şərtlərə çevirə bilər.
Newton hər bir vault üçün “təhlükəsiz”in nə demək olduğunu özü müəyyən etmir. Hər tətbiq öz qaydalarını seçir. Newton isə pullar hərəkət etməzdən əvvəl həmin qaydaları yoxlayan səlahiyyət (authorization) qatını təqdim edir.
Mainnet Beta vault-larla başlayır, amma ideya daha çox istiqamətə — stablkoinlərə, RWA-lara və AI agent-lara qədər genişlənə bilər.
Çünki real kapital cəlb olunanda təkcə yaxşı strategiya kifayət etmir.
Qaydaların icrası (enforcement) lazımdır.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt

·

--

Məqalə

Kripto Yenidən Qurulmuş Hesablaşma, Amma Səlahiyyətləndirməni Unutdu

Newton-un Binance Square-də göründüyünü ilk dəfə görəndə onu demək olar ki, başqa bir uyğunluq (compliance) infrastruktur layihəsi kimi təsnif edirdim.
KYC, sanksiyaların yoxlanılması, institutlar üçün faydalı risk siyasətləri var, amma düzünü desəm, mənim adətən həyəcanlanmağa meylli olduğum mövzu bu deyil.
Sonra 34 səhifəlik whitepaper-i açdım və Visa ilə müqayisə ilə rastlaşdım; bu, layihəyə necə baxdığımı tamamilə dəyişdi.
Bu, mənə illərdir beynimdə iki fərqli şeyi bir-birinə qarışdırdığımı anladım: səlahiyyətləndirmə (authorization) və hesablaşma (settlement).
Onchain əməliyyat göndərdiyim zaman axın (flow) tam hiss olunur. Mən cüzdanımı qoşuram, mesajı imzalayıram, şəbəkə imzamı yoxlayır və əməliyyat hesablaşır (settles). Mən həmişə elə düşünürdüm ki, blokçeyn qəbul edibsə, əməliyyat artıq bütün vacib yoxlamalardan keçib.

·

--

Bir neçə il əvvəl mən AI yarışının sadə olduğunu düşünürdüm: ən yaxşı tətbiqi yaradan qalib gəlir.
İndi isə əmin deyiləm.
Hər bir neçə aydan bir yeni model baş qəhrəmana çevrilir. GPT. Claude. Gemini. Seedream. Sonra başqa biri çıxır və hamı yenidən yerini dəyişir. Tətbiq qatı həyəcanverici görünür, amma eyni zamanda qəribə dərəcədə kövrəkdir.
Daha uzun sürən isə alt infrastrukturdur.
Məni OpenGradient-a maraqlı edən də elə budur. Bu, əbədi olaraq bir modelin qalib gəlməsinə edilən mərc kimi hiss olunmur. Bu daha çox belə bir mərcdir: istifadəçilər modellər arasında hərəkət etməyə davam edəcəklər, amma hər dəfə də yenə eyni şeylərə ehtiyac olacaq—məxfilik, giriş, yoxlanılabilirlik və etibar.
Bəlkə də elə indi formalaşan AI stack-in həqiqi özü budur.
Modellər intellekt yaradır.
Tətbiqlər intellekti paketləyir.
İnfrastruktur isə intellektdən təhlükəsiz şəkildə istifadə olunub-olunmayacağını müəyyən edir.
Düzünü desəm, düşünürəm ki, insanlar bu sonuncu hissəni az qiymətləndirir.
Çünki əgər AI yazı yazmağımızın, qurmağımızın, dizayn etməyimizin, tədqiqat aparmağımızın və qərar verməyimizin bir hissəsinə çevriləcəksə, sual təkcə “hansı tətbiqdə ən yaxşı model var?” olmayacaq.
Sual belə olacaq:
Bütün modellər boyunca etibar edə bildiyim hansı infrastrukturdur?
Aynı yerdə OpenGradient-ın yanaşması məna kəsb etməyə başlayır. GPT, Claude, Gemini, Seedream, növbəti nə gələcəksə—hamısı dəyişə bilər. Amma məxfi və yoxlanıla bilən AI giriş ehtiyacı yox olmur.
Tətbiq müvəqqətidir.
İnfrastruktur isə daimi.
@OpenGradient $OPG #OPG

·

--

Bir dostum mənə elə bir şey soruşdu ki, tamamilə məntiqli səslənirdi.
"Məxfilik prioritetdirsə, niyə sadəcə Venice-dən istifadə etmirsən?"
Dürüst desəm, dərhal yaxşı bir cavabım yox idi.
Bir müddət belə düşünürdüm ki, şəxsi (private) AI dedikdə əsasən daha zəif modelləri qəbul etmək nəzərdə tutulur. Əgər GPT və ya Claude istəyirdinsə, bir az məxfiliyə güzəşt gedirdin. Maksimum məxfilik istəyirdinsə, açıq mənbəli modellərlə razılaşırdın.
Elə bil qaçılmaz bir kompromis idi.
Sonra bir az vaxt ayırıb Venice və OpenGradient-un eyni problemi necə yanaşdığını araşdırdım.
Venice modellə başlayır. Hər şeyi yerində saxla. Açıq mənbəli modellərdən istifadə et. Məxfilik isə hər kəsə güvəni minimuma endirməklə yaranır.
OpenGradient isə başqa yerdən başlayır. Elə düşün ki, insanlar yenə də GPT, Claude, Gemini kimi qabaqcıl (frontier) modellər istəyirlər, hətta Seedream 4.0-a qədər. Modelləri dəyişmək əvəzinə, onların ətrafındakı infrastrukturu dəyiş. Sorğuları şifrlə, identiyyəti ayır və məxfiliyi sadəcə siyasət kimi yox, aparat təminatlı icra ilə təmin et.
Eyni istiqamət.
Çox fərqli fərziyyələr.
Mənim diqqətimi çəkən də elə bu oldu.
Bir fəlsəfəyə görə ən təhlükəsiz AI odur ki, səndən mümkün qədər yaxın qalır.
Digəri isə deyir ki, əvvəlcə daha yaxşı modellərlə daha yaxşı məxfilik arasında seçim etməli olmaya bilərsən.
Hansı arxitekturanın standart olacağını bilmirəm.
Amma elə gəlir ki, söhbətimiz artıq dəyişib.
Artıq daha ağıllı olan AI-nin hansısı olduğunu soruşmuruq.
İndi soruşmağa başlayırıq ki, ən ağıllı AI də etibar edə bildiyimiz AI ola bilərmi.
@OpenGradient $OPG #OPG $VVV

VVV-1,06%

Bir neçə gecə əvvəl Pinterest-də bir mənzilin mərtəbə planını tapdım və düşündüm: “elə deyil ki, süni intellekt bunu mənim müştəriyə göstərə biləcəyim bir şeyə çevirə bilər.” Etiraf edim, yanılmışdım. Mərtəbə planını Seedream 4.0-a daxil etdim, materiallar və işıqlandırma barədə bir neçə prompt əlavə etdim və bir neçə dəqiqə içində təəccüblü dərəcədə real interyer konseptinə yaxın oldu. Məni heyrətləndirən görüntü keyfiyyəti deyildi. Bu idi ki, layout (plan) faktiki olaraq ardıcıl qaldı. O zaman anladım ki, Seedream 4.0 sadəcə başqa bir şəkil modeli deyil. Əksər şəkil modelləri prompt ilə başlayır və ən yaxşısını gözləyir. Seedream 4.0 isə eskizlər, mərtəbə planları, depth maps (dərinlik xəritələri), maskalar və kənarlar kimi struktur siqnalları ControlNet kimi ayrı-ayrı pipeline-lərə güvənmədən, doğma şəkildə başa düşür. Bu, AI-dən nəsə təsəvvür etməsini istəməkdən daha çox, sanki onu yönləndirmək kimi hiss olunur. Bu isə tamamilə fərqli bir istifadə ssenarisi açır. Memarlar render etmədən əvvəl məkanı vizuallaşdıra bilər. İnteryer dizaynerləri kobud mərtəbə planından başlayıb iterasiya edə bilər. UI dizaynerləri bir interfeysi eskizləşdirib hər dəfə yenidən başlamaq əvəzinə onu inkişaf etdirə bilər. Mənim üçün daha da maraqlı olanı bunu OpenGradient Image Studio vasitəsilə sınamaq idi. Model təsir edicidir, amma ətrafındakı infrastruktur da elə. Yaradıcı işi başqa bir platformaya verib onun məsuliyyətli idarə olunacağına ümid etmək əvəzinə OpenGradient prompt-ları və istifadəçi kimliyini qorumağa diqqət yetirir, eyni zamanda Seedream 4.0 kimi frontier (öncül) modellərə çıxış verir. Bəlkə də AI ilə şəkil generasiyası elə buradan gedir. Daha böyük prompt-lardan yox. Daha yaxşı nəzarətdən. Təkcə daha yaxşı modellərdən yox. Artıq istifadə etdiyimiz modellərin ətrafında daha yaxşı infrastrukturdan. @OpenGradient $OPG #OPG

·

--

Bir neçə gecə əvvəl Pinterest-də bir mənzilin mərtəbə planını tapdım və düşündüm: “elə deyil ki, süni intellekt bunu mənim müştəriyə göstərə biləcəyim bir şeyə çevirə bilər.”
Etiraf edim, yanılmışdım.
Mərtəbə planını Seedream 4.0-a daxil etdim, materiallar və işıqlandırma barədə bir neçə prompt əlavə etdim və bir neçə dəqiqə içində təəccüblü dərəcədə real interyer konseptinə yaxın oldu. Məni heyrətləndirən görüntü keyfiyyəti deyildi. Bu idi ki, layout (plan) faktiki olaraq ardıcıl qaldı.
O zaman anladım ki, Seedream 4.0 sadəcə başqa bir şəkil modeli deyil.
Əksər şəkil modelləri prompt ilə başlayır və ən yaxşısını gözləyir. Seedream 4.0 isə eskizlər, mərtəbə planları, depth maps (dərinlik xəritələri), maskalar və kənarlar kimi struktur siqnalları ControlNet kimi ayrı-ayrı pipeline-lərə güvənmədən, doğma şəkildə başa düşür. Bu, AI-dən nəsə təsəvvür etməsini istəməkdən daha çox, sanki onu yönləndirmək kimi hiss olunur.
Bu isə tamamilə fərqli bir istifadə ssenarisi açır. Memarlar render etmədən əvvəl məkanı vizuallaşdıra bilər. İnteryer dizaynerləri kobud mərtəbə planından başlayıb iterasiya edə bilər. UI dizaynerləri bir interfeysi eskizləşdirib hər dəfə yenidən başlamaq əvəzinə onu inkişaf etdirə bilər.
Mənim üçün daha da maraqlı olanı bunu OpenGradient Image Studio vasitəsilə sınamaq idi.
Model təsir edicidir, amma ətrafındakı infrastruktur da elə.
Yaradıcı işi başqa bir platformaya verib onun məsuliyyətli idarə olunacağına ümid etmək əvəzinə OpenGradient prompt-ları və istifadəçi kimliyini qorumağa diqqət yetirir, eyni zamanda Seedream 4.0 kimi frontier (öncül) modellərə çıxış verir.
Bəlkə də AI ilə şəkil generasiyası elə buradan gedir.
Daha böyük prompt-lardan yox.
Daha yaxşı nəzarətdən.
Təkcə daha yaxşı modellərdən yox.
Artıq istifadə etdiyimiz modellərin ətrafında daha yaxşı infrastrukturdan.
@OpenGradient $OPG #OPG

·

--

Ən Yaxşı Şəkil Modelləri Gözlənilmədən Bir-birinə Bənzəməyə Başlayır
Bir neçə gecə əvvəl eyni promptu GPT Image, Gemini və Seedream 4.0 üzərindən təkrar-təkrar yaratdım. Düzünü desəm, bir modelin tamamilə üstün çıxacağını gözləyirdim. Amma olmadı.
GPT təlimatları yaxşı yerinə yetirdi. Gemini redaktələri təbii şəkildə idarə etdi. Seedream 4.0 isə nəsil və redaktə prosesində nə qədər ardıcıl qaldığı məni təəccübləndirdi. Bu təsadüfi deyil—ByteDance, eyni modeli həm yaratmaq, həm də redaktə etmək üçün istifadə oluna bilməsi deyə, Seedream 4.0-ı vahid arxitektura ilə dizayn edib; ayrı-ayrı sistemlər arasında keçid etmədən.
Bu məni düşündürdü. Görünür, artıq şəkil modeli seçmək ən çətin qərar olmaya bilər. Onun ətrafındakı infrastrukturu seçmək ola bilər.
OpenGradient Image Studio-da mənim diqqətimi çəkən də budur. İstifadəçiləri tək bir modelə bağlamaq əvəzinə, bir yerdən Seedream 4.0 da daxil olmaqla müxtəlif “frontier” (ən qabaqcıl) şəkil modellərindən istifadə etməyə imkan verir və sorğuları şifrələyərək, identifikasiyanı modelə çatmazdan əvvəl ayıraraq məxfiliyə fokuslanır.
Eyni model.
Fərqli təcrübə.
Bəlkə də rəqabətin növbəti mərhələsi burada başlayır: ən yaxşı modeli kim qurur yox, hər bir modeli necə ən yaxşı istifadə etməyi kim qurur. Çünki modellər dəyişməyə davam edəcək. İnfrastruktur isə daha uzun müddət qalır.
@OpenGradient $OPG #OPG

·

--

Doğrulanıb

Bir neçə həftə əvvəl yaxınlıqda eyni görünən başqa bir Airbnb-yə bənzəyən birini bron etdim. Eyni şəhər. Eyni ölçü. Bənzər fotolar. Fərq nə idi? Biri təxminən 30% daha bahalı idi.
Düzünü desəm, yenə də bahalı olanı bron etdim.
Çünki mənzil daha yaxşı idi deyə yox. Çünki yüzlərlə rəylə, təsdiqlənmiş fotolarla və illərin bron tarixçəsi ilə gəlirdi. Mən əlavə pul ödədiyim şey mənzil deyildi. Əlavə pul verdiyim şey əminlik idi.
Bu fikir RENDER və OpenGradient-a baxarkən yenidən yadıma düşdü.
Ümumən hər ikisi eyni resursa bağlıdır: GPU hesablama. RENDER kriptoda ən böyük paylanmış GPU bazarlarından birini qurdu. Fikir sadədir. Boş qalan hesablama gücünü buna ehtiyacı olan insanlarla birləşdir. Model işləyir, çünki renderinqə və AI-a tələbat getdikcə artır.
Amma OpenGradient sanki bir az fərqli sual verir.
Bəs hesablama gücü yetməsə? Bəs istifadəçilər həm də hesablamanın iddia edildiyi kimi dəqiq baş verdiyinə əminlikə ehtiyac duysa?
Məhz burada “proof” təbəqəsi maraqlı olur. TEE-enklavlar icranı qoruyur. Verifikasiyalı inference və zkML sübutları çıxışların sadəcə avtomatik yaradılmadığını, həm də yoxlanıla bildiyini sübut edən dəlillər yaradır.
Bir növ RENDER GPU-lar üçün Airbnb kimidir. OpenGradient isə GPU-lar üçün Airbnb kimidir, üstəlik otağın içində baş verəni sübut edən bir sistem var.
Eyni əsas resurs. Fərqli məhsul.
Və bəlkə bazarlar belə inkişaf edir. Əvvəl dəyər giriş imkanı verir. Sonra dəyər etibardan gəlir. İnsanlar mövcud olan üçün premium ödəmirlər. Onlar yoxlanıla bilən üçün premium ödəyirlər.
Bilmirəm AI infrastrukturu hara gedib çıxacaq. Amma kəşfiyyat bolluğa çevrilsə, növbəti çatışmaz resurs hesablama ola bilməz.
O, əminlik ola bilər.
@OpenGradient $OPG #OPG $RENDER

RENDER-1,04%

Bir neçə gün əvvəl iki AI layihəsinə baxırdım və maraqlı bir şey başa düşdüm. Hər ikisi nəticə etibarı ilə eyni şeyə bağlıdır: GPU-lar. Lakin qurduqları bizneslər tamamilə fərqlidir. Kripto dünyasında AI dövrünün əksər hissəsində, gözlənti aydın görünürdü. Daha çox AI tələbi daha çox hesablama tələbi deməkdir. Daha çox hesablama daha çox GPU deməkdir. Daha çox GPU daha çox gəlir deməkdir. Bu, Aethir-in arxasında duran əsas bahisdir. GPU resurslarını toplayın, onları müəssisələrə kirayə verin və hesablama bazarını yaradın. Və ədalətli olmaq üçün, məntiq başa düşüləndir. AI infrastruktur tələb edir. İnfrastruktur hesablama tələb edir. Rəqəmlər bu reallığı əks etdirir. Amma AI “tülkü” dəliyinə daha dərindən getdikcə, hesablama artıq nadir resursdurmu sualını düşünməyə başladım. Bir neçə ay əvvəl prototip qurmaq üçün günlərimi keçirərdim. İndi bir neçə sorğu məni qeyri-adi dərəcədə irəlilədə bilir. Modellər daha ucuzlaşır. İnferens sürətlənir. Zəkaya çıxış getdikcə genişlənir. Beləliklə, davamlı olaraq yenidən gələn sual "AI əldə edə bilərəmmi?" deyil. Bu, "AI-nın mənə verdiklərinə etibar edə bilərəmmi?" sualıdır. Burada OpenGradient-in fundamentaldan fərqli hiss edilməsi başladı. Aethir hesablama gəlir əldə edir. OpenGradient təsdiqləmə gəlir əldə edir. Biri zəkaya çevirmək bacarığını satır. Digəri zəkayı təsdiqləmək üçün infrastruktur yaradır. Düzünü desəm, bunun GPU-lar haqqında bir mübahisə olduğunu düşünmürəm. Bu, AI-nın inkişaf etdikcə dəyərin necə toplandığına dair bir mübahisədir. İlk mərhələlərdə hesablama nadirdir. Sonra, zəkaya bol olduqda, etibar nadir resurs ola bilər. Bir tərəf AI tələbinin hardware-ə doğru axacağını iddia edir. Digəri isə AI tələbinin sonunda təsdiqlənməyə yönələcəyini iddia edir. Hansı bahis qalib gəlir bilmirəm. Amma tarix, bir şeyi yaradanlardan dəyəri uzaqlaşdırıb, onu etibarlı edənlərə yönəltməkdə qəribə bir vərdişə malikdir. @OpenGradient $OPG $ATH #OPG

·

--

Bir neçə gün əvvəl iki AI layihəsinə baxırdım və maraqlı bir şey başa düşdüm. Hər ikisi nəticə etibarı ilə eyni şeyə bağlıdır: GPU-lar. Lakin qurduqları bizneslər tamamilə fərqlidir.
Kripto dünyasında AI dövrünün əksər hissəsində, gözlənti aydın görünürdü. Daha çox AI tələbi daha çox hesablama tələbi deməkdir. Daha çox hesablama daha çox GPU deməkdir. Daha çox GPU daha çox gəlir deməkdir. Bu, Aethir-in arxasında duran əsas bahisdir. GPU resurslarını toplayın, onları müəssisələrə kirayə verin və hesablama bazarını yaradın.
Və ədalətli olmaq üçün, məntiq başa düşüləndir. AI infrastruktur tələb edir. İnfrastruktur hesablama tələb edir. Rəqəmlər bu reallığı əks etdirir.
Amma AI “tülkü” dəliyinə daha dərindən getdikcə, hesablama artıq nadir resursdurmu sualını düşünməyə başladım.
Bir neçə ay əvvəl prototip qurmaq üçün günlərimi keçirərdim. İndi bir neçə sorğu məni qeyri-adi dərəcədə irəlilədə bilir. Modellər daha ucuzlaşır. İnferens sürətlənir. Zəkaya çıxış getdikcə genişlənir.
Beləliklə, davamlı olaraq yenidən gələn sual "AI əldə edə bilərəmmi?" deyil.
Bu, "AI-nın mənə verdiklərinə etibar edə bilərəmmi?" sualıdır.
Burada OpenGradient-in fundamentaldan fərqli hiss edilməsi başladı. Aethir hesablama gəlir əldə edir. OpenGradient təsdiqləmə gəlir əldə edir. Biri zəkaya çevirmək bacarığını satır. Digəri zəkayı təsdiqləmək üçün infrastruktur yaradır.
Düzünü desəm, bunun GPU-lar haqqında bir mübahisə olduğunu düşünmürəm. Bu, AI-nın inkişaf etdikcə dəyərin necə toplandığına dair bir mübahisədir.
İlk mərhələlərdə hesablama nadirdir. Sonra, zəkaya bol olduqda, etibar nadir resurs ola bilər. Bir tərəf AI tələbinin hardware-ə doğru axacağını iddia edir. Digəri isə AI tələbinin sonunda təsdiqlənməyə yönələcəyini iddia edir.
Hansı bahis qalib gəlir bilmirəm. Amma tarix, bir şeyi yaradanlardan dəyəri uzaqlaşdırıb, onu etibarlı edənlərə yönəltməkdə qəribə bir vərdişə malikdir.
@OpenGradient $OPG $ATH #OPG

ATH-1,97%

·

--

Doğrulanıb

Bir neçə gecə əvvəl illər əvvəl qeyd etdiyim köhnə AI layihələrini gözdən keçirirdim və bir şey tapdım ki, gülməliydi.
Bəzi fikirlər o zamanlar inanılmaz dərəcədə erkən görünürdü. AI oraklları. Təsdiqlənə bilən AI. AI infrastrukturu. O zamanlar əksər insanlar hələ də kriptovalyutanın AI-yə ehtiyacı olub-olmadığını müzakirə edirdilər.
Düzünü desəm, bu, erkən olmağı düzgün olmaqla qarışdırmağımızı necə tez-tez xatırladır.
Kripto ilk hərəkət edənləri sevir. Assumption sadədir: əvvəl gəl, şəbəkəni qur, üstünlüyü saxla.
Sonra ORAI və OpenGradient-ə baxmağa başladım.
Maraqlı olan odur ki, hər ikisi də gözlənilməz dərəcədə oxşar bir problemi həll etməyə çalışır. AI çıxışlarını etibar edə bilməyən sistemlərdə necə istifadə edilə bilən etmək olar?
ORAI, əksər insanların maraqlandığı zamandan illər əvvəl AI orakllarından danışırdı. Bir çox cəhətdən bu kateqoriyanı müəyyən etməyə kömək etdi.
OpenGradient problemi fərqli bir bucaqdan yanaşır. AI-nı blokçeynə bağlamaqdan daha az fokuslanır və daha çox AI-nın özünü təsdiqlənə bilən etmək üzərində dayanır.
Bu fərq incə səslənir.
Onun incə olub-olmadığından əmin deyiləm.
Çünki texnologiya bazarları nadir hallarda ilk fikri mükafatlandırır. Onlar əhəmiyyətli qəbul əldə edən ilk fikri mükafatlandırır.
Bu gün OpenGradient artıq milyonlarla təsdiqlənə bilən çıxarış və minlərlə zkML sübutu işləyib. Bir nöqtədə söhbət kiminsə oraya ilk çatmasından dayanır və kimlərin əslində istifadəyə verilməsi barədə olur.
Bəlkə də bu, dərsdir.
Erkən olmaq, gələcəyi gördüyünüzü sübut edir.
Qəbul, gələcəyin gəldiyini sübut edir.
@OpenGradient $OPG #OPG

·

--

Liftlərin yavaş olduğuna heç kim şikayət etmir.

Tez birini istifadə etməyə başlayana qədər.

Bir kliklə ödəmə prosesi haqqında çox düşünən yoxdur.

Hər şeyi yenidən əl ilə yazmalı olduqda isə.

Rahatlıq gözləntiləri dəyişməyə maraqlı bir yol tapır.

Və açığı, texnologiyanın inkişafı adətən belə olur.

Böyük irəliləyişlər vasitəsilə deyil.

Adətlərin vasitəsilə.

İllərlə, növbədə gözləmək normal görünürdü.

Şifrələri yazmaq normal görünürdü.

Hətta mahnıları yükləmək də normal görünürdü.

Ta ki, o belə olmaya başlayana qədər.

AI də bir az buna bənzəyir.

Özünü izah etmək.

Təkrar üstünlükləri qeyd etmək.

Konteksti yenidən qurmaq.

Başdan başlamaq.

Hazırda, bu normal görünür.

Çünki hər kəs bunu edir.

OpenGradient-dən oxuyarkən diqqətimi çəkən, model performansını artırmağa yönəlmiş başqa bir cəhd deyildi.

Bu, daha sadə bir şey idi.

Bəlkə də intellekt təcrübə deyil.

Bəlkə də gözləntilərdir.

AI yaddaşı daha çox imkanların əlavə olunması kimi görünmür.

Və daha çox standartı yüksəltmək kimi görünür.

Rahatlıq görünməz olduqdan sonra insanlar nadir hallarda geri dönür.

Məni düşündürən bir şey, davamlı kontekstin nəhayət istifadəçilərin gözlədiyi, qiymətləndirdiyi bir şeyə çevrilib-çevrilməyəcəyidir.

Çünki gözləntilərin qəribə bir yolu tələblərə çevrilməkdir.

Bəlkə də texnologiyalar belə sakitcə böyüyür.
@OpenGradient #OPG $OPG