#opg $OPG @OpenGradient
He probado usar una sola app de IA para todo durante una semana, desde preguntas delicadas, creación de imágenes, hasta cambiar modelos a mi antojo, para ver qué queda de mí en el sistema al final de la semana. Esa app es OpenGradient Chat. El resultado me hizo replantear mi forma de pensar sobre la privacidad en la IA.
El día 1 probé la plataforma. Todos los asistentes de IA requieren que confíes en una política de privacidad larga que nadie lee. OpenGradient respalda su promesa con pruebas matemáticas, mensajes encriptados directamente en el dispositivo, la identidad se elimina antes de tocar el modelo.
El día 3 probé Image Studio, creando imágenes a través de Gemini, ByteDance, xAI al mismo tiempo. La misma capa de privacidad se aplica a los tres, ningún modelo tiene prioridad para recopilar datos.
El día 5 cambié de Claude Fable 5, el modelo más ajustado, a Nous Hermes, un modelo sin restricciones de contenido. Dos filosofías opuestas, ambas en una lista, con la misma capa de encriptación.
Al final de la semana miré el registro de uso. Todos los créditos comprados y utilizados en OpenGradient Chat cuentan para la elegibilidad del airdrop S2 OPG, no necesitas hacer nada más que usar la app como de costumbre.
Lo que más me sorprendió es que cuatro cosas que parecían separadas, la prueba de privacidad, la generación de imágenes multi-modelo, el chat con censura dual, y la elegibilidad para el airdrop, son solo manifestaciones de una única capa de infraestructura. Cambiar de modelo no cambia la privacidad. Cambiar de función no cambia el mecanismo de protección.
La pregunta que estoy siguiendo es si OpenGradient al añadir más modelos y funciones, mantendrá esta consistencia en la capa de base.
He probado usar una sola app de IA para todo durante una semana, desde preguntas delicadas, creación de imágenes, hasta cambiar modelos a mi antojo, para ver qué queda de mí en el sistema al final de la semana. Esa app es OpenGradient Chat. El resultado me hizo replantear mi forma de pensar sobre la privacidad en la IA.
El día 1 probé la plataforma. Todos los asistentes de IA requieren que confíes en una política de privacidad larga que nadie lee. OpenGradient respalda su promesa con pruebas matemáticas, mensajes encriptados directamente en el dispositivo, la identidad se elimina antes de tocar el modelo.
El día 3 probé Image Studio, creando imágenes a través de Gemini, ByteDance, xAI al mismo tiempo. La misma capa de privacidad se aplica a los tres, ningún modelo tiene prioridad para recopilar datos.
El día 5 cambié de Claude Fable 5, el modelo más ajustado, a Nous Hermes, un modelo sin restricciones de contenido. Dos filosofías opuestas, ambas en una lista, con la misma capa de encriptación.
Al final de la semana miré el registro de uso. Todos los créditos comprados y utilizados en OpenGradient Chat cuentan para la elegibilidad del airdrop S2 OPG, no necesitas hacer nada más que usar la app como de costumbre.
Lo que más me sorprendió es que cuatro cosas que parecían separadas, la prueba de privacidad, la generación de imágenes multi-modelo, el chat con censura dual, y la elegibilidad para el airdrop, son solo manifestaciones de una única capa de infraestructura. Cambiar de modelo no cambia la privacidad. Cambiar de función no cambia el mecanismo de protección.
La pregunta que estoy siguiendo es si OpenGradient al añadir más modelos y funciones, mantendrá esta consistencia en la capa de base.