Gestern Abend habe ich mit einem Freund gesprochen, der mit Quantifizierung zu tun hat. Er hat mir eine ziemlich interessante Sache erzählt.
In letzter Zeit war der Markt extrem volatil. Seine Strategie lief eigentlich ganz gut – bis zu dem Zeitpunkt, als eine Einschätzung der KI einmal danebenlag und das Programm daraufhin mehrere fehlerhafte Trades hintereinander ausführte. Obwohl der Verlust am Ende nicht allzu groß war, hat er danach einen ganzen zweifachen Zeitaufwand gebraucht, um das Problem herauszufinden und zu beheben. Am meisten Kopfschmerzen hat ihm dabei nicht gemacht, dass das Modell zu schwach wäre, sondern dass er grundsätzlich nicht verifizieren konnte, in welchem Schritt genau der Fehler passiert war.
Diese Geschichte hat mich dazu gebracht, wieder stärker auf @OpenGradient zu achten.
In letzter Zeit gibt es viele KI-Projekte, aber die meisten messen sich darin, wie viele Modellparameter oder Funktionen sie haben. Nur selten wird ernsthaft darüber gesprochen, was „vertrauenswürdig“ bedeutet. Für normale Nutzer kann es „nur“ bedeuten, dass die Erfahrung schlechter wird, wenn eine KI eine Frage falsch beantwortet. Aber in Szenarien wie Trading, Risk-Management oder automatisierter Ausführung können die Kosten eines falschen Ergebnisses sehr wohl echter, harter Umsatz sein.
In der Zeit, in der ich OpenGradient Chat ausprobiert habe, war mein größter Eindruck nicht, wie „intelligent“ es ist. Vielmehr versucht es fortlaufend, das Problem der Ergebnisvertrauenswürdigkeit zu lösen. Nach den öffentlich verfügbaren Informationen wirkt es eher, als würde es eine verifizierbare KI-Infrastruktur aufbauen – und nicht einfach nur ein Chat-Tool.
Ganz offen gesagt: Wenn KI in der Zukunft wirklich in die On-Chain-Welt umgesetzt wird, wird nicht unbedingt dasjenige Projekt gewinnen, das das größte Modell hat, sondern dasjenige, das es schafft, dass Nutzer glauben, dass das Ergebnis die Ausführung wert ist.
Natürlich ist es heute noch zu früh, um von Erfolg zu sprechen. Die Verbindung von KI und Web3 ist an sich ein Weg, der bislang von niemandem wirklich verifiziert wurde – Technik, Ökosystem, Nutzerwachstum: Jeder dieser Schritte braucht Zeit, um bewiesen zu werden.
Aber zumindest in einer ganzen Reihe von Projekten, die nur Geschichten erzählen, hat mir OpenGradient einen anderen Ansatz gezeigt: Weniger über Konzepte reden, mehr Probleme lösen.
Danach werde ich die Entwicklung von OPG weiter beobachten. Denn in diesem Markt sind es oft nicht diejenigen Projekte, die die lauteste Stimme haben, sondern diejenigen, die bereit sind, sich an harte Knochen zu wagen.
#OPG $OPG
In letzter Zeit war der Markt extrem volatil. Seine Strategie lief eigentlich ganz gut – bis zu dem Zeitpunkt, als eine Einschätzung der KI einmal danebenlag und das Programm daraufhin mehrere fehlerhafte Trades hintereinander ausführte. Obwohl der Verlust am Ende nicht allzu groß war, hat er danach einen ganzen zweifachen Zeitaufwand gebraucht, um das Problem herauszufinden und zu beheben. Am meisten Kopfschmerzen hat ihm dabei nicht gemacht, dass das Modell zu schwach wäre, sondern dass er grundsätzlich nicht verifizieren konnte, in welchem Schritt genau der Fehler passiert war.
Diese Geschichte hat mich dazu gebracht, wieder stärker auf @OpenGradient zu achten.
In letzter Zeit gibt es viele KI-Projekte, aber die meisten messen sich darin, wie viele Modellparameter oder Funktionen sie haben. Nur selten wird ernsthaft darüber gesprochen, was „vertrauenswürdig“ bedeutet. Für normale Nutzer kann es „nur“ bedeuten, dass die Erfahrung schlechter wird, wenn eine KI eine Frage falsch beantwortet. Aber in Szenarien wie Trading, Risk-Management oder automatisierter Ausführung können die Kosten eines falschen Ergebnisses sehr wohl echter, harter Umsatz sein.
In der Zeit, in der ich OpenGradient Chat ausprobiert habe, war mein größter Eindruck nicht, wie „intelligent“ es ist. Vielmehr versucht es fortlaufend, das Problem der Ergebnisvertrauenswürdigkeit zu lösen. Nach den öffentlich verfügbaren Informationen wirkt es eher, als würde es eine verifizierbare KI-Infrastruktur aufbauen – und nicht einfach nur ein Chat-Tool.
Ganz offen gesagt: Wenn KI in der Zukunft wirklich in die On-Chain-Welt umgesetzt wird, wird nicht unbedingt dasjenige Projekt gewinnen, das das größte Modell hat, sondern dasjenige, das es schafft, dass Nutzer glauben, dass das Ergebnis die Ausführung wert ist.
Natürlich ist es heute noch zu früh, um von Erfolg zu sprechen. Die Verbindung von KI und Web3 ist an sich ein Weg, der bislang von niemandem wirklich verifiziert wurde – Technik, Ökosystem, Nutzerwachstum: Jeder dieser Schritte braucht Zeit, um bewiesen zu werden.
Aber zumindest in einer ganzen Reihe von Projekten, die nur Geschichten erzählen, hat mir OpenGradient einen anderen Ansatz gezeigt: Weniger über Konzepte reden, mehr Probleme lösen.
Danach werde ich die Entwicklung von OPG weiter beobachten. Denn in diesem Markt sind es oft nicht diejenigen Projekte, die die lauteste Stimme haben, sondern diejenigen, die bereit sind, sich an harte Knochen zu wagen.
#OPG $OPG