Gestern saß ich mit einem Baozi in der Hand und scrollte durch Twitter, als ich zufällig auf zwei unauffällige On-Chain-Walden von Walen stieß, die verrückt Liquidität in einen Smart Contract auf der Ronin-Chain pumpen. Nach ein wenig Recherche stellte sich heraus, dass hinter den Kulissen heiß über die großen Schritte von OpenGradient diskutiert wird, die Ethereum L2 Migration vorzubereiten.
Um zu prüfen, ob OpenGradient wirklich funktioniert, habe ich mit müden Augen das Python SDK, Model Hub und OpenGradient Chat bis tief in die Nacht durchforstet, bis 2 Uhr morgens. Zwischendurch war ich so müde, dass ich beim Konfigurieren der Parameter einen Fehler gemacht habe und eine Null übersehen habe, was fast dazu geführt hätte, dass ich meinen Private Key in die öffentliche Gruppe gepostet hätte, was mich in kalten Schweiß brachte. #ETH
In der Praxis stellte ich fest, dass das hybride AI-Computing-Framework, das @OpenGradient bewirbt, tatsächlich interessant ist. OpenGradient trennt das Netzwerk in Inferenzknoten und Vollknoten. Mit dem LangChain-Toolkit von OpenGradient laufen die Inferenz und die Datenverarbeitung komplett in der Definition, ohne dass, wie bei traditionellen Blockchains, alle unnötigen Parameter in die Konsensschicht gepumpt werden. Dieses Design für direkte Routen, das nicht stark von On-Chain-Konsens abhängt, macht die Geschwindigkeit von OpenGradient fast gleichwertig mit der traditioneller zentralisierter AI.
#OPG
Aber hey, die Realität sieht auch düster aus. Ich habe speziell OpenGradient Chat getestet; die Betonung auf accountloser, verschlüsselter Privatsphäre ist definitiv ein Verkaufsargument, mit dem ich verschiedene Modelle blind testen kann. Aber sobald ich etwas Komplexeres ausprobieren wollte, wie zum Beispiel ein etwas größer maßgeschneidertes quantitativen Strategie-Modell mit den Diskussionsthemen, die OpenGradient empfiehlt, wurde die Knotenreaktion extrem nervös. Kurz gesagt, OpenGradient wirkt derzeit eher wie ein integriertes Projekt, das mit verschiedenen ausgereiften Open-Source-Tools zusammengezimmert wurde. Echte dezentralisierte Rechenleistung und Stabilität sind noch weit von der kommerziellen Nutzung entfernt. #BTC
Der Token dieses Projekts, $OPG , hat ehrlich gesagt das typische Hochkonzept und starke Hintergründe. Das Backing von großen Namen in der Branche und der Glanz von Binance verleihen OpenGradient einen narrativen Premium, was es kurzfristig zu einer heiß begehrten Ware für das Markt-Geld macht. Aber auf der Entwicklungsebene, wenn OpenGradient nur zu einem Werkzeug für Spekulanten wird, um Punkte zu sammeln und Airdrops zu jagen, ohne wirklich das Problem des massiven GPU-Kooperationsaufwands zu lösen, dann wird OpenGradient, wenn diese A-I-Blase platzt, vielleicht nur noch ein Haufen Scherben bleiben.
Um zu prüfen, ob OpenGradient wirklich funktioniert, habe ich mit müden Augen das Python SDK, Model Hub und OpenGradient Chat bis tief in die Nacht durchforstet, bis 2 Uhr morgens. Zwischendurch war ich so müde, dass ich beim Konfigurieren der Parameter einen Fehler gemacht habe und eine Null übersehen habe, was fast dazu geführt hätte, dass ich meinen Private Key in die öffentliche Gruppe gepostet hätte, was mich in kalten Schweiß brachte. #ETH
In der Praxis stellte ich fest, dass das hybride AI-Computing-Framework, das @OpenGradient bewirbt, tatsächlich interessant ist. OpenGradient trennt das Netzwerk in Inferenzknoten und Vollknoten. Mit dem LangChain-Toolkit von OpenGradient laufen die Inferenz und die Datenverarbeitung komplett in der Definition, ohne dass, wie bei traditionellen Blockchains, alle unnötigen Parameter in die Konsensschicht gepumpt werden. Dieses Design für direkte Routen, das nicht stark von On-Chain-Konsens abhängt, macht die Geschwindigkeit von OpenGradient fast gleichwertig mit der traditioneller zentralisierter AI.
#OPG
Aber hey, die Realität sieht auch düster aus. Ich habe speziell OpenGradient Chat getestet; die Betonung auf accountloser, verschlüsselter Privatsphäre ist definitiv ein Verkaufsargument, mit dem ich verschiedene Modelle blind testen kann. Aber sobald ich etwas Komplexeres ausprobieren wollte, wie zum Beispiel ein etwas größer maßgeschneidertes quantitativen Strategie-Modell mit den Diskussionsthemen, die OpenGradient empfiehlt, wurde die Knotenreaktion extrem nervös. Kurz gesagt, OpenGradient wirkt derzeit eher wie ein integriertes Projekt, das mit verschiedenen ausgereiften Open-Source-Tools zusammengezimmert wurde. Echte dezentralisierte Rechenleistung und Stabilität sind noch weit von der kommerziellen Nutzung entfernt. #BTC
Der Token dieses Projekts, $OPG , hat ehrlich gesagt das typische Hochkonzept und starke Hintergründe. Das Backing von großen Namen in der Branche und der Glanz von Binance verleihen OpenGradient einen narrativen Premium, was es kurzfristig zu einer heiß begehrten Ware für das Markt-Geld macht. Aber auf der Entwicklungsebene, wenn OpenGradient nur zu einem Werkzeug für Spekulanten wird, um Punkte zu sammeln und Airdrops zu jagen, ohne wirklich das Problem des massiven GPU-Kooperationsaufwands zu lösen, dann wird OpenGradient, wenn diese A-I-Blase platzt, vielleicht nur noch ein Haufen Scherben bleiben.