#opg $OPG @OpenGradient
TEE Attestation für den LLM Proxy Node beweist eindeutig eines: Die Enklave hat den genehmigten Code korrekt ausgeführt, und die Anfrage sowie die Antwort wurden während der Übertragung über die Infrastruktur von OpenGradient nicht manipuliert. Es kann jedoch nicht und kann niemals beweisen, dass GPT-4 oder Claude innerhalb der API von OpenAI oder Anthropic nicht stillschweigend zwischen zwei Aufrufen, die eine Woche auseinanderliegen, verändert wurden. Das ist der grundlegende Unterschied zwischen dem Nachweisen der Pipeline und dem Nachweisen des Gehirns.
Im Vergleich zum Local Inference Node, der ein Open-Source-Modell direkt auf der Hardware von OpenGradient ausführt, ist der Unterschied viel deutlicher. Bei dem Open-Source-Modell können die Gewichte gehasht und überprüft werden, um mit der öffentlich veröffentlichten Version übereinzustimmen, was bedeutet, dass du genau nachweisen kannst, welches Modell auf Byte-Ebene ausgeführt wurde. Mit dem LLM Proxy Node, der auf OpenAI zugreift, hat OpenGradient keinen Zugriff auf die internen Gewichte, um das Gleiche zu tun. x402 LLM Inference verlangt $OPG für beide Arten von Anfragen nach der gleichen Zahlungslogik, aber das tatsächliche Maß an Verifizierung, das erhalten wird, ist völlig unterschiedlich, und die meisten Nutzer könnten diese Grenze nicht erkennen, wenn sie das Label "verifiziert" sehen.
Wenn OpenAI oder Anthropic stillschweigend das Modell hinter der API ändern, während die TEE-Authentifizierung des LLM Proxy Node die Integrität der Pipeline weiterhin normal bestätigt, zahlen die Nutzer $OPG für etwas, das mit "verifiziert" gekennzeichnet ist, ohne tatsächlich zu wissen, was sie überprüfen, oder ob sie nur bestätigen, dass die Pipeline nicht über ein Gehirn lügt, das möglicherweise verändert wurde?
TEE Attestation für den LLM Proxy Node beweist eindeutig eines: Die Enklave hat den genehmigten Code korrekt ausgeführt, und die Anfrage sowie die Antwort wurden während der Übertragung über die Infrastruktur von OpenGradient nicht manipuliert. Es kann jedoch nicht und kann niemals beweisen, dass GPT-4 oder Claude innerhalb der API von OpenAI oder Anthropic nicht stillschweigend zwischen zwei Aufrufen, die eine Woche auseinanderliegen, verändert wurden. Das ist der grundlegende Unterschied zwischen dem Nachweisen der Pipeline und dem Nachweisen des Gehirns.
Im Vergleich zum Local Inference Node, der ein Open-Source-Modell direkt auf der Hardware von OpenGradient ausführt, ist der Unterschied viel deutlicher. Bei dem Open-Source-Modell können die Gewichte gehasht und überprüft werden, um mit der öffentlich veröffentlichten Version übereinzustimmen, was bedeutet, dass du genau nachweisen kannst, welches Modell auf Byte-Ebene ausgeführt wurde. Mit dem LLM Proxy Node, der auf OpenAI zugreift, hat OpenGradient keinen Zugriff auf die internen Gewichte, um das Gleiche zu tun. x402 LLM Inference verlangt $OPG für beide Arten von Anfragen nach der gleichen Zahlungslogik, aber das tatsächliche Maß an Verifizierung, das erhalten wird, ist völlig unterschiedlich, und die meisten Nutzer könnten diese Grenze nicht erkennen, wenn sie das Label "verifiziert" sehen.
Wenn OpenAI oder Anthropic stillschweigend das Modell hinter der API ändern, während die TEE-Authentifizierung des LLM Proxy Node die Integrität der Pipeline weiterhin normal bestätigt, zahlen die Nutzer $OPG für etwas, das mit "verifiziert" gekennzeichnet ist, ohne tatsächlich zu wissen, was sie überprüfen, oder ob sie nur bestätigen, dass die Pipeline nicht über ein Gehirn lügt, das möglicherweise verändert wurde?