KI-Projekte werden in Zukunft mit einer sehr realistischen Frage konfrontiert: Welche Modelle bekommen zuerst Zugriff auf Ressourcen?
Ein Modell, das trainiert, bereitgestellt und in Anwendungen integriert werden soll, benötigt Daten, Rechenleistung und Budget für die Inferenz, und es können auch Risiken und Verantwortlichkeiten involviert sein. In traditionellen Unternehmen wird dies häufig zu einer Entscheidung im Besprechungsraum, wobei derjenige mit mehr Einfluss die Projekte vorantreibt.
Im Whitepaper @OpenLedger finden sich die Punkte Model Proposal und Model Governance, die mich hier ansprechen.
Entwickler müssen zunächst einen Modellvorschlag einreichen, in dem sie den Verwendungszweck, das Szenario und die Architektur darlegen; Governance-Teilnehmer stimmen durch gOPEN ab, um zu entscheiden, welche Modelle in die nächste Phase übergehen. Dieser Prozess verwandelt die Frage „Soll das Modell entwickelt werden?“ in eine dokumentierbare, kostenbehaftete und verwaltbare Maßnahme.
Das ist entscheidend für KI.
In Zukunft könnte nicht nur die Modellfähigkeit knapp sein, sondern auch hochwertige Datanets, Trainingsressourcen und echte Nachfrage nach Anwendungen. Wenn die Ressourcen begrenzt sind, wird es entscheidend sein, wer „wertvolle Modelle“ definieren kann; dies wird Teil der Infrastruktur selbst.
Deshalb betrachte ich $OPEN nicht nur hinsichtlich seines KI-Konzepts. Ich bin mehr daran interessiert, ob es in den Bereichen Modellvorschläge, Governance, Staking, Inferenzzahlungen und Beitragsbelohnungen einen echten Nutzungskreislauf bilden kann.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Ein Modell, das trainiert, bereitgestellt und in Anwendungen integriert werden soll, benötigt Daten, Rechenleistung und Budget für die Inferenz, und es können auch Risiken und Verantwortlichkeiten involviert sein. In traditionellen Unternehmen wird dies häufig zu einer Entscheidung im Besprechungsraum, wobei derjenige mit mehr Einfluss die Projekte vorantreibt.
Im Whitepaper @OpenLedger finden sich die Punkte Model Proposal und Model Governance, die mich hier ansprechen.
Entwickler müssen zunächst einen Modellvorschlag einreichen, in dem sie den Verwendungszweck, das Szenario und die Architektur darlegen; Governance-Teilnehmer stimmen durch gOPEN ab, um zu entscheiden, welche Modelle in die nächste Phase übergehen. Dieser Prozess verwandelt die Frage „Soll das Modell entwickelt werden?“ in eine dokumentierbare, kostenbehaftete und verwaltbare Maßnahme.
Das ist entscheidend für KI.
In Zukunft könnte nicht nur die Modellfähigkeit knapp sein, sondern auch hochwertige Datanets, Trainingsressourcen und echte Nachfrage nach Anwendungen. Wenn die Ressourcen begrenzt sind, wird es entscheidend sein, wer „wertvolle Modelle“ definieren kann; dies wird Teil der Infrastruktur selbst.
Deshalb betrachte ich $OPEN nicht nur hinsichtlich seines KI-Konzepts. Ich bin mehr daran interessiert, ob es in den Bereichen Modellvorschläge, Governance, Staking, Inferenzzahlungen und Beitragsbelohnungen einen echten Nutzungskreislauf bilden kann.
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