Cuando recibí el airdrop de $OPG , me di cuenta de que el problema de confianza en la IA había sido solucionado por una blockchain. Anoche, mientras revisaba las interacciones tempranas en la cadena, vi que de repente había una suma de $OPG en mi wallet. No era mucho, pero después de investigar el registro, me dejó sorprendido: esto es una recompensa de retroceso para los nodos de inferencia de modelos en la testnet de OpenGradient, sin snapshot ni aviso previo, directamente a partir del trabajo verificado en la cadena. Esta lógica dura de 'primero trabajar, luego repartir' me llevó a investigar a fondo qué es lo que realmente están haciendo. @OpenGradient #OPG .
Muchos aún no se han dado cuenta, pero llamar a un modelo grande en la nube es, en esencia, un acto de fe ciega: no puedes confirmar si el modelo que corre en sus servidores es realmente un GPT-4 auténtico o una versión recortada. Lo que hace OpenGradient es muy puro; utilizan una red descentralizada para poner el proceso de inferencia de IA a la luz del día, permitiendo que cada salida del modelo se valide a través de una combinación de pruebas optimistas y pruebas de conocimiento cero. Esto no es solo teoría; ya han integrado esto en el ecosistema de LangChain antes de lanzar su mainnet. Los desarrolladores pueden desplegar flujos de trabajo de inferencia verificables, y toda la capa de computación heterogénea admite acceso elástico para diferentes clústeres de GPU.
No hay muchos proyectos que logren que Multicoin Capital junto a Coinbase Ventures inviertan 8.5 millones de dólares en la ronda semilla, y el equipo tiene un currículum impresionante, con veteranos de Palantir y Google AI. Con la circulación real de $OPG , los nodos que validan podrán seguir recibiendo incentivos en tokens, y los contribuyentes silenciosos de la testnet ya están saboreando las recompensas. Esta narrativa de IA está siendo muy publicitada, pero pienso que los proyectos de infraestructura que pueden resolver problemas de confianza en la base, como 'lo que dice el modelo no es suficiente', son mucho más confortables que cientos de aplicaciones superficiales. @OpenGradient $OPG #OPG
Muchos aún no se han dado cuenta, pero llamar a un modelo grande en la nube es, en esencia, un acto de fe ciega: no puedes confirmar si el modelo que corre en sus servidores es realmente un GPT-4 auténtico o una versión recortada. Lo que hace OpenGradient es muy puro; utilizan una red descentralizada para poner el proceso de inferencia de IA a la luz del día, permitiendo que cada salida del modelo se valide a través de una combinación de pruebas optimistas y pruebas de conocimiento cero. Esto no es solo teoría; ya han integrado esto en el ecosistema de LangChain antes de lanzar su mainnet. Los desarrolladores pueden desplegar flujos de trabajo de inferencia verificables, y toda la capa de computación heterogénea admite acceso elástico para diferentes clústeres de GPU.
No hay muchos proyectos que logren que Multicoin Capital junto a Coinbase Ventures inviertan 8.5 millones de dólares en la ronda semilla, y el equipo tiene un currículum impresionante, con veteranos de Palantir y Google AI. Con la circulación real de $OPG , los nodos que validan podrán seguir recibiendo incentivos en tokens, y los contribuyentes silenciosos de la testnet ya están saboreando las recompensas. Esta narrativa de IA está siendo muy publicitada, pero pienso que los proyectos de infraestructura que pueden resolver problemas de confianza en la base, como 'lo que dice el modelo no es suficiente', son mucho más confortables que cientos de aplicaciones superficiales. @OpenGradient $OPG #OPG