Recientemente revisé el documento @OpenLedger y noté que la palabra "combinabilidad" aparece con bastante frecuencia. Los Datanet pueden combinarse, los SLM pueden combinarse, y los Agents pueden llamar entre protocolos. A primera vista, esto no es más que el viejo truco de Web3, trasladando los bloques de construcción de DeFi a la IA.
Pero, seamos sinceros, muchos parecen haber olvidado los problemas tempranos de DeFi. La combinabilidad es una espada de doble filo: alta eficiencia, pero el riesgo también puede amplificarse fácilmente. La vez que Curve tuvo problemas con su pool, una montaña de protocolos de estrategia explotaron junto con él; si un oráculo de Compound tiene un fallo, varias cadenas de préstamos se liquidan de un golpe.
En la economía de los Agents, hay que tener aún más cuidado. Si un Datanet se contamina, todos los SLM que dependan de él se verán afectados; si un SLM tiene un bug, todos los Agents que lo llamen se descontrolarán; si un Agent es secuestrado, todo el flujo de trabajo se va al traste. Los asentamientos en cadena son irreversibles, y es complicado intentar recuperar algo.
También está el problema de las dependencias de versión. Si el SLM A depende de una versión específica del Datanet B, y B cambia las reglas con una actualización, la lógica y las expectativas de rendimiento de A pueden cambiar drásticamente. Actualmente, en el ecosistema no se nota mucho, pero cuando se expande, puede convertirse en un riesgo sistémico.
En cuanto a la tecnología, #OpenLedger dice que puede ejecutar miles de modelos con una sola tarjeta gráfica, y la velocidad de cambio y los datos de rendimiento son impresionantes. Pero comparado con las pruebas del equipo de Stanford, la mejor A100 solo puede manejar alrededor de 25 LoRAX de manera estable, y después de la optimización sigue teniendo cuellos de botella. LoRA, por su naturaleza, es un adaptador ligero; tener capacidad no significa que pueda funcionar de manera eficiente con muchos modelos a la vez. Actualmente, el código, las auditorías y las pruebas del proyecto son bastante limitados, y los casos de uso real necesitan más validación. Espero que el equipo pueda abrir más datos transparentes con el tiempo.
Desde la perspectiva del usuario común, la IA no necesariamente tiene que ser más grande para ser mejor; lo clave es resolver problemas reales. $OPEN , si puede conectar la contribución de datos, el entrenamiento de modelos y el uso de Agents, y crear herramientas prácticas que permitan ver datos en cadena, organizar información e identificar riesgos, eso no será solo una burbuja, sino algo que realmente ayude a los traders minoristas a trabajar.
La combinabilidad es una oportunidad, pero también una prueba. $OPEN podrá avanzar, dependiendo de cómo encuentre ese equilibrio entre innovación y estabilidad.
Pero, seamos sinceros, muchos parecen haber olvidado los problemas tempranos de DeFi. La combinabilidad es una espada de doble filo: alta eficiencia, pero el riesgo también puede amplificarse fácilmente. La vez que Curve tuvo problemas con su pool, una montaña de protocolos de estrategia explotaron junto con él; si un oráculo de Compound tiene un fallo, varias cadenas de préstamos se liquidan de un golpe.
En la economía de los Agents, hay que tener aún más cuidado. Si un Datanet se contamina, todos los SLM que dependan de él se verán afectados; si un SLM tiene un bug, todos los Agents que lo llamen se descontrolarán; si un Agent es secuestrado, todo el flujo de trabajo se va al traste. Los asentamientos en cadena son irreversibles, y es complicado intentar recuperar algo.
También está el problema de las dependencias de versión. Si el SLM A depende de una versión específica del Datanet B, y B cambia las reglas con una actualización, la lógica y las expectativas de rendimiento de A pueden cambiar drásticamente. Actualmente, en el ecosistema no se nota mucho, pero cuando se expande, puede convertirse en un riesgo sistémico.
En cuanto a la tecnología, #OpenLedger dice que puede ejecutar miles de modelos con una sola tarjeta gráfica, y la velocidad de cambio y los datos de rendimiento son impresionantes. Pero comparado con las pruebas del equipo de Stanford, la mejor A100 solo puede manejar alrededor de 25 LoRAX de manera estable, y después de la optimización sigue teniendo cuellos de botella. LoRA, por su naturaleza, es un adaptador ligero; tener capacidad no significa que pueda funcionar de manera eficiente con muchos modelos a la vez. Actualmente, el código, las auditorías y las pruebas del proyecto son bastante limitados, y los casos de uso real necesitan más validación. Espero que el equipo pueda abrir más datos transparentes con el tiempo.
Desde la perspectiva del usuario común, la IA no necesariamente tiene que ser más grande para ser mejor; lo clave es resolver problemas reales. $OPEN , si puede conectar la contribución de datos, el entrenamiento de modelos y el uso de Agents, y crear herramientas prácticas que permitan ver datos en cadena, organizar información e identificar riesgos, eso no será solo una burbuja, sino algo que realmente ayude a los traders minoristas a trabajar.
La combinabilidad es una oportunidad, pero también una prueba. $OPEN podrá avanzar, dependiendo de cómo encuentre ese equilibrio entre innovación y estabilidad.