Por mucho que hable el equipo del proyecto, si ellos mismos no lo usan, ¿cómo puedo confiar?
Siempre me he preguntado una cosa: OpenGradient promociona a diario su red de inferencia AI como si fuera la mejor, la más segura y la más transparente. Pero, ¿el equipo realmente la utiliza?
Revisé su página web, la comunidad y el Twitter del fundador, y no encontré información que muestre que el equipo haya desplegado alguna aplicación en OpenGradient. Recomiendan a otros que la usen, pero ellos mismos no lo hacen. Eso es como un chef que vende verduras pero no se las come él. El fondo del fundador es impresionante, viene de la NASA, su currículum es tan brillante que podría estar en la portada de una revista. Pero, ¿realmente está construyendo una infraestructura de inferencia AI o solo un tráiler de su infraestructura? Si realmente confía en su tecnología, ¿por qué no corre una aplicación en ella para que todos la vean? Aunque sea un proyecto juguete, al menos demostraría que esta red puede funcionar y que hay gente usándola de verdad. @OpenGradient
He visto muchos proyectos que realmente confían en su producto; el equipo es el primer usuario intenso. Usan la aplicación primero, encuentran los bugs primero y prueban las soluciones primero. ¿Y OpenGradient? Busqué en la comunidad y no vi a ningún miembro del equipo compartir “Hoy corrí un modelo en OpenGradient, encontré este problema y así lo resolví”. Hablan de la progresión de eventos, del precio de los tokens, de noticias de socios, pero no de cómo usan su propio producto.
Lo que más me incomoda es que nunca se ha publicado información sobre el uso interno de OpenGradient. 4400 modelos, 2 millones de inferencias, suena impresionante, pero ¿cuántos de esos son datos de prueba que el equipo corrió? Si la mayoría del tráfico es solo el equipo haciendo pruebas, entonces esos 2 millones son solo un juego de datos. Una verdadera red debería tener usuarios reales y tráfico real que no dependa de la aprobación oficial. ¿Cuál es esa proporción ahora? El equipo no lo dice, yo tampoco lo sé.
He visto demasiados equipos que alaban su producto mientras nunca lo usan. ¿Por qué no lo usan? Porque no es fácil de usar, porque no es estable, porque el proceso de verificación es demasiado complicado, porque el costo es demasiado alto. Hay un montón de razones, pero nunca te dirán la verdad. Si ni ellos mismos están dispuestos a comer de este plato, ¿por qué deberían hacer que los usuarios lo hagan?
#opg $OPG
Siempre me he preguntado una cosa: OpenGradient promociona a diario su red de inferencia AI como si fuera la mejor, la más segura y la más transparente. Pero, ¿el equipo realmente la utiliza?
Revisé su página web, la comunidad y el Twitter del fundador, y no encontré información que muestre que el equipo haya desplegado alguna aplicación en OpenGradient. Recomiendan a otros que la usen, pero ellos mismos no lo hacen. Eso es como un chef que vende verduras pero no se las come él. El fondo del fundador es impresionante, viene de la NASA, su currículum es tan brillante que podría estar en la portada de una revista. Pero, ¿realmente está construyendo una infraestructura de inferencia AI o solo un tráiler de su infraestructura? Si realmente confía en su tecnología, ¿por qué no corre una aplicación en ella para que todos la vean? Aunque sea un proyecto juguete, al menos demostraría que esta red puede funcionar y que hay gente usándola de verdad. @OpenGradient
He visto muchos proyectos que realmente confían en su producto; el equipo es el primer usuario intenso. Usan la aplicación primero, encuentran los bugs primero y prueban las soluciones primero. ¿Y OpenGradient? Busqué en la comunidad y no vi a ningún miembro del equipo compartir “Hoy corrí un modelo en OpenGradient, encontré este problema y así lo resolví”. Hablan de la progresión de eventos, del precio de los tokens, de noticias de socios, pero no de cómo usan su propio producto.
Lo que más me incomoda es que nunca se ha publicado información sobre el uso interno de OpenGradient. 4400 modelos, 2 millones de inferencias, suena impresionante, pero ¿cuántos de esos son datos de prueba que el equipo corrió? Si la mayoría del tráfico es solo el equipo haciendo pruebas, entonces esos 2 millones son solo un juego de datos. Una verdadera red debería tener usuarios reales y tráfico real que no dependa de la aprobación oficial. ¿Cuál es esa proporción ahora? El equipo no lo dice, yo tampoco lo sé.
He visto demasiados equipos que alaban su producto mientras nunca lo usan. ¿Por qué no lo usan? Porque no es fácil de usar, porque no es estable, porque el proceso de verificación es demasiado complicado, porque el costo es demasiado alto. Hay un montón de razones, pero nunca te dirán la verdad. Si ni ellos mismos están dispuestos a comer de este plato, ¿por qué deberían hacer que los usuarios lo hagan?
#opg $OPG
